Bsuel ☂️ (ARX MODE)

[피지컬 AI의 거대한 벽: '데이터 병목 (The Data Bottleneck)' with @axisrobotics Physical AI가 대중화되지 못하는 진짜 이유는 AI 모델이나 하드웨어 성능 부족이 아니라, 데이터가 압도적으로 부족하다는 사실에 있습니다. 1. Physical AI에는 '인터넷'이 없다 LLM(대형 언어 모델)은 지난 수십 년간 인터넷에 쌓인 수조 개의 텍스트 토큰을 먹고 자랐습니다. 거대한 데이터의 바다가 있었기에, 거대 컴퓨팅 파워와 모델 스케일업만으로 GPT 시대를 열 수 있었죠. 반면, Physical AI는 참고할 '인터넷'이 없습니다. 실물 세계의 로봇 조작 데이터는 LLM 학습 데이터의 100만분의 1 수준에도 못 미칩니다. 롱테일 문제가 아니라, 기초 데이터 자체가 아예 메말라 있는 상태입니다. 2. GPT-1의 순간까지 얼마나 남았을까? 언어 모델이 거쳐온 궤적을 로봇 공학에 대입해 보면 그 격차가 명확히 보입니다. GPT-1: 단방향 언어 모델의 가능성 증명 GPT-2 (약 100억 토큰 / 50만 시간): 최초의 창발적 능력(Emergence) 발현 GPT-3 (약 3,000억 토큰 / 1,500만 시간): ChatGPT 시대를 연 대규모 데이터의 힘 로봇 공학은 아직 GPT-1의 순간조차 오지 않았습니다. 3. 데이터가 계속 부족한 4가지 구조적 이유 컴퓨팅 파워, 하드웨어, 알고리즘은 이미 준비되었습니다. 문제는 데이터 공급을 막고 있는 4가지 비효율입니다. 1. 알고리즘의 영양실조: 폭발적인 성능 비약(GPT-1 moment)을 일으켜줄 대규모 데이터의 부재. 2. 물리적 수집의 한계: 오프라인 연구실에서 사람 1명이 로봇 1대를 1:1로 붙잡고 모으는 방식으로는 절대 foundation-model 스케일을 채울 수 없음. 3. 다양성 확보 실패: 물체, 장소, 시점의 다양성을 사람이 일일이 만드는 데는 한계가 존재. (시뮬레이션과 1인칭 데이터 수집이 필수인 이유) 4. 자신의 실수를 보지 못함: 기존 방식은 '전문가의 완벽한 시연'만 학습하므로, 로봇이 스스로 실수했을 때 극복하는 보정 데이터(On-policy Corrections)를 얻지 못함. 결국 해답은 더 뛰어난 모델을 만드는 것이 아닙니다. 시뮬레이션을 통해 다양성을 무한히 생성하고, 물리적 하드웨어 제약 없이 데이터를 수집하며, 로봇의 실수를 다음 데이터 수집의 기회로 바꾸는 완전히 새로운 데이터 생산 방식만이 이 병목을 뚫을 수 있습니다. 그리고 이 구조적 한계를 정확히 조준해서 만들어진 해결책이 바로 Axis Robotics의 Compounding Data Engine입니다.

옛날에 무료 딸깍이라고 해서 @axisrobotics 에서 만든 로봇팔로 물건 옮기는 걸 했던 적이 있는데, 야핑을 하고 있었군요. Axis Robotics (Physical AI 데이터 엔진) 로보틱스란 말 그대로 Physical AI 및 로봇 공학을 위한 시뮬레이션 기반 데이터 수집 인프라 프로젝트이라고 하는데, 로봇 학습에 필요한 데이터 부족 문제를 해결하는 데 집중하는 것이 사명이라고 합니다. 기존의 로봇 학습은 비싼 실물 로봇과 연구실 환경이 필요하지만, Axis Robotics는 브라우저 기반 시뮬레이터를 통해 사용자들이 직접 로봇 조작 과제를 수행하게 하고 이를 학습 데이터로 변환한다고 하는데요, 제가 Axis Robotics에서 제공하는 로봇팔로 물건 옮겼던 게 Axis Robotics에 데이터로 저장이 되는 구조인 것 같습니다. 또한 15개의 뱃지를 모을 수가 있는데, hub.axisrobotics.ai/login?in… 여기 드가셔서 X 연결하시면 뱃지 하나 준다고 합니다. 다른 뱃지들은 제가 예전에 해 본 기억상 따기 어려운 걸로 아는데 주말에 한 번 도전해봐야겠어요. 봉봉 형님 덕분에 야핑 있는 거 알았으니 에포크 2, 3 꾸준히 참여해보려고 합니다. 다들 화이팅!!

쌀먹 꿀통 냄새만 맡는 김봉봉이 지금 꼭 해야할 야핑 하나 가져왔습니다. 개인적으로 지금 개편된 야핑에는 맛도리가 보이지 않아서 저는 하지 않고 있었는데, 벼락치기로 꿀 좀 빨아볼만한 프로젝트를 하나 찾았음. 그건 바로 HACK VC 리드로 13M 투자를 받은 피지컬AI 인프라 프로젝트 @axisrobotics 거두절미 하고 일단 해야하는 이유. 1. 한국 커뮤니티 부스팅 시작 - 이는 TGE 초식전 가장 객관적으로 확인 가능한 시그널 => 대부분 GTM 전 커뮤니티 부스팅이 시작되므로 야핑을 시작한다면 가성비 좋게 토큰 할당이 가능할 것 2. 현재 나와있는 야핑 중 가장 맛있는 토큰 할당 - 투자내용 합산 대충 봉봉 예상 보수적 초기 벨류에이션 약 100M - 총 토큰 공급량 1B 야핑 물량은 TGE시 100% 지급. - 1~100위: 0.10% (인당 평균 $1,000 예상) - 101~500위: 0.10% (인당 평균 $250 예상) => 못해도 인당 보수적으로 평균 $400 예상. => 토크노믹스에 따라 다르겠지만 세일물량이 1%에 TGE에 10%만 풀리는 것으로 보아 IMC를 작게 설정해서 런칭할 의도가 보이고, 이는 초기 펌핑이 있을것으로 예상됨. => 200M 이상만 가줘도 평균 $1,000 까지도 바라볼수 있을듯. 3. 다른 프로젝트 대비 괜찮은 내러티브 - AI의 가속화 이후 피지컬 AI(로보틱스)에 대한 내러티브가 돌고 있는 중 - 탈중앙화 인프라가 필요한 분야다 보니, 일반적인 프로젝트 대비 높은 어텐션과 벨류에이션이 측정될 수 있음 - 유틸리티 프로젝트가 최근 @base 에서 좋은 퍼포먼스를 보여주는 만큼 그 수혜를 이어 받을 확률이 높음. => AI의 가속화가 진행됨에 따라 돈과 관심이 몰릴 수 있는 섹터이기에, 토큰도 맛있을 확률이 높음 4. 하는 방법 (1) s.kaito.ai/eaeqdFd (봉퍼럴) 를 눌러서 X 계정 연결, Kaito studio의 Axis 이벤트에서 Apply를 눌러 개인 숏링크 수령 (2) X에 Axis 관련 글 작성. 프로젝트 설명, 태스크 후기, 데이터 엔진 구조, 조작 팁 처럼 내용이 있는 글이 단순 언급보다 유리 (3) Kaito Studio에 해당 포스트 제출, 에포크당 최대 10개 (즉 10개 글 작성해서, 상위 6개의 글만 인정받으면 됨) (4) 숏링크로 사람 초대하고 그 사람이 실제 로봇태스크를 완료/서명하게 해야함. 클릭만으로는 배수가 오르지 않음. (5) 별도 트랙으로 hub.axisrobotics.ai/login?in… (봉퍼럴) 에서 로봇팔 미션을 완료하면 axis Points가 쌓이는데, 이건 야핑 할당과 다른 별도의 Community Contributor 리워드 가 있을 예정. (6) 상기 트랙은 자리 제한이있고, 한국 시간으로 21:00 마다 초기화되니 야핑 진행하면서 반드시 해두기 => Axis 태스크 하는 방법은 별도 게시글로 가이드 남겨두겠습니다. 야핑 진행하면서 반드시 같이하세요. 토큰 할당 받기에 정말 좋아보임. 쌀먹냄새는 기가막히게 맡는 제가 갑자기 야핑을 시작하는데에는 많은 이유가 있겠지요? 칩 떨어지신 분들은 지금 얼른 참여해서 토큰할당 좀 맛있게 꾸려보시죠.

[데이터 도둑을 미노타우로스의 미궁에 빠트리는 @Arcium 을 통해 프라이버시 통제권을 되찾읍시다] 2025년 대한민국에서는 프라이버시에 대한 성찰을 하게 해주는 사건들이 있었다. 쿠팡에서는 해킹을 당하고, 카카오에서는 카카오톡에서의 이용자의 채팅방 정보, 콘텐츠 시청 기록, 이용 패턴(누구와, 언제, 얼마나 자주 대화하는지 등)을 싫으면 나가라는 식으로 강제 수집하려는 시도까지.. 이것에 더해 개인적으로는 갑자기 해외에서 결제 실패 문자가 떠서 식겁했던 적도 있었다. --------------------- 그 이후 나는 제 개인 정보에 관해 더 철저히 관리해야겠단 생각이 들었고, 하나하나 보면서 개인 정보 보호 감사를 수행했다. 그러다보니 내가 알게 모르게 수많은 곳들에 내 개인 정보를 스르륵 넘겨버리고 있단 사실을 깨달았고, 카카오톡은 위치 정보, 프로필 정보, 배송지 정보, 이용 패턴, 채팅방 및 콘텐츠 이용 기록 등에 대한 정보 수집 권한을 해제시켰다. 구글에서는 2차 보안 등 안전망을 더욱 추가시켰고, 쿠팡은 마이 쿠팡 설정을 들어가 마케팅 정보 목적 제공 동의를 철회시켰다. 나의 데이터를 멋대로 뽑아가서 그 데이터를 모아 '수익 모델로서의 나' , '가짜 나' 를 만들고 광고를 하는 것에 나는 동의한 적이 없다. 그런 의미에서, 앱에 권한을 주더라도 그 앱은 기능을 수행하기 위한 결과값만을 얻을 뿐 나의 원본 데이터에는 접근할 수 없게 만드는 Arcium 같은 프로젝트가 가진 기술에 관심을 가지게 됐다. 다자간 연산 (MPC) 기술로 데이터를 여러 조각으로 쪼개어 분산 처리를 하며 설령 한두 군데가 해킹을 당하더라도 전체 데이터 자체를 복원하는 게 불가능하고, Confidential Computing(기밀 컴퓨팅) 기술로 암호화 된 채로도 계산을 수행할 수 있게 하기 때문에 우리는 우리의 데이터가 더 이상 기업의 자산으로서 여겨지지 않는 암호화된 일상을 보낼 수 있게 될 것이다. Arcium은 "무엇이 유출되었나"를 걱정하는 단계를 넘어서서 "애초에 유출이 되어도 알 수 없게 만드는 구조"로 패러다임을 전환시킨 것이다. ------------------------------------------- 프라이버시 통제권을 되찾는 것은, 우리가 더 이상 기업들이 만들어낸 '가짜 나'에 의해 내 선택이 제한 받지 않음으로써 나의 취향을 변화하게 만들어 줄 수도 있는 구조적인 환경을 구축할 수 있게 되는 것을 의미한다고 생각한다. 그들에 의해 나의 취향이 긍정적인 방향으로 변화하게 될 수도 있었던 가능성을 제한받고 싶지 않다면 Arcium의 핵심 기술인 MPC 기술이 어떤 가치를 지니는지 알고 응원할 수밖에 없다. @loosty @JumperKid_0 @ArciumKorea

[프라이버시 상실의 시대: @Arcium 을 통해 혼자 있을 권리를 재건하자] 디지털 기술의 발달과 함께 프라이버시의 상실은 피할 수 없는 시대적 현상이 된 것 같습니다. 특히 한국은 전 세계에서 가장 역동적인 디지털 전환을 이뤄낸 국가인 동시에, 그 과정에서 프라이버시의 상실이라는 값비싼 대가를 치러본 독특한 경험을 갖고 있습니다. 이러한 시대 상황에서, 한국 커뮤니티는 Arcium의 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 기술에 주목해야 한다고 생각합니다. 최근 쿠팡에서 발생한 3370만 명의 개인정보 유출 등을 통해 거의 전 국민의 주민등록번호가 사실상 공공재가 될 정도로 대규모 유출 사고를 겪으며, 한국 사회는 "중앙 집중형 서버에 내 정보를 맡기는 것이 얼마나 위험한 행위인지"를 뼈저리게 체감했습니다. 카카오톡도 이번에 사용자의 패턴을 수집하겠다며 개인정보들을 강제수집하겠다고 공지했었죠. 이럴 때, Arcium의 '기밀 컴퓨팅' 기술을 통해 데이터를 암호화한다면 민감한 데이터들을 노출시키지 않고도 필요한 활동들을 지속할 수 있게 됩니다. 데이터가 사용되는 순간까지 암호화 상태를 유지하며, Arcium 의 핵심 기술인 다자간 연산(MPC)은 데이터를 여러 조각으로 쪼개 처리합니다. 어떤 노드(컴퓨터)도 원본 데이터를 볼 수 없지만, 계산 결과는 정확하게 도출시킬 수 있죠. 기업이나 정부가 "우리는 당신의 정보를 안전하게 관리합니다" 라는 믿지 못할 약속을 믿을 필요가 없습니다. 기술적으로 '볼 수 없게' 설계되어 있기 때문입니다. 한국은 그동안 '편리함'을 위해 '프라이버시'를 양보해 왔습니다. 하지만 Aricum의 기술을 통해 더 이상 그럴 필요 없이, 강력한 프라이버시를 유지하면서도 기존의 디지털 편리함을 누릴 수 있는 시대가 올 수 있습니다. Arcium은 기존처럼 단순한 보안 솔루션이 아니라, 한국 사회가 겪어온 데이터 유출 및 감시의 우려로부터 자유로운 '완전한 디지털 자유'를 제공하는 기술적인 인프라로서 자리매김 할 것이라 생각합니다. 언젠가는 사용자의 인지 없이, 자연스레 Arcium 의 기술들이 디지털 세상에 스며들기를 기원하며. @ArciumKorea @loosty

현재 우리가 사용하는 인터넷에서 가장 큰 문제점 중 하나는 데이터 프라이버시입니다. 여러분이 온라인에서 개인정보를 입력하거나, 사진을 업로드하거나, 건강 정보를 공유할 때, 그 데이터는 처리되는 순간 암호화가 해제되어 해커들에게 노출될 위험에 처합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 '암호화 컴퓨팅'입니다. 특히 @arcium 과 @dawninternet 의 파트너십은 일반 가정에서도 이 첨단 기술을 사용할 수 있게 만드는 획기적인 협력 사례입니다. 1. 현재 인터넷의 심각한 보안 문제 1.1 데이터 처리 시 발생하는 취약점 현재 인터넷 시스템은 데이터를 저장할 때와 전송할 때는 암호화로 보호하지만, 정작 데이터를 사용할 때는 반드시 암호를 풀어야 합니다. 이는 마치 금고에 보관된 중요한 서류를 꺼내서 사용할 때 누구나 볼 수 있는 책상 위에 펼쳐놓는 것과 같습니다. 실제로 최근 몇 년간 발생한 주요 개인정보 유출 사건들을 살펴보면 이 문제의 심각성을 알 수 있습니다. 2023년 23andMe 해킹 사건에서는 550만 명의 유전자 데이터가 유출되었고, 2025년 SK텔레콤 해킹으로는 2,500만 명의 개인정보가 노출되었습니다. 이러한 사건들은 모두 데이터 처리 과정에서 발생한 보안 취약점 때문이었습니다. 1.2 개인정보 유출의 실제 피해 특히 유전자 검사 서비스인 23andMe의 경우를 보면, 사용자들이 자신의 DNA 정보를 분석받기 위해 업로드한 순간부터 그 정보는 완전히 노출된 상태로 처리됩니다. 여러분의 유전자 정보는 평생 바뀌지 않는 고유한 개인 식별 정보인데, 이것이 한 번 유출되면 되돌릴 수 없는 피해가 발생합니다. 마찬가지로 스마트워치의 건강 데이터, 금융 거래 정보, 개인 사진 등도 모두 같은 위험에 노출되어 있습니다. 2. 암호화 컴퓨팅: 게임을 바꾸는 새로운 기술 2.1 다자간 계산(MPC)의 원리 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 '암호화 컴퓨팅'입니다. 그 중에서도 다자간 계산(Multi-Party Computation, MPC)은 가장 효과적인 접근법 중 하나입니다. MPC의 작동 원리를 쉽게 설명하면 다음과 같습니다. 예를 들어 세 명의 친구가 각자의 용돈을 서로에게 알리지 않으면서도 평균 용돈을 계산하고 싶다고 가정해봅시다. MPC를 사용하면 각자의 정확한 용돈 액수는 비밀로 유지하면서도 평균값만 정확히 계산할 수 있습니다. 2.2 완전동형암호(FHE)와 영지식증명(ZKP) 암호화 컴퓨팅의 다른 핵심 기술로는 완전동형암호(Fully Homomorphic Encryption, FHE)가 있습니다. 이는 암호화된 데이터를 절대 해독하지 않으면서도 그 데이터로 계산을 수행할 수 있게 해주는 기술입니다. 마치 봉인된 상자 안의 숫자들을 상자를 열지 않고도 더하거나 곱할 수 있는 마법 같은 기술입니다. 3. Arcium: 분산형 암호화 슈퍼컴퓨터 3.1 기술적 혁신과 사용자 편의성 Arcium은 이러한 복잡한 암호화 기술들을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 만든 플랫폼입니다. 기존에는 암호화 컴퓨팅을 사용하려면 암호학 박사 학위가 필요할 정도로 복잡했지만, Arcium은 개발자들이 일반적인 클라우드 서비스를 사용하는 것처럼 쉽게 암호화 연산을 할 수 있게 만들었습니다. 3.2 MXE와 Arx 노드 시스템 Arcium의 핵심은 MXE(Multiparty Execution Environments)와 Arx 노드로 구성된 분산 시스템입니다. MXE는 암호화된 계산이 실행되는 가상 환경이고, Arx 노드들은 전 세계에 분산되어 각각 데이터의 일부분만 처리합니다. 이렇게 하면 어떤 단일 노드도 전체 데이터를 볼 수 없으면서도 정확한 계산 결과를 얻을 수 있습니다. 4. DAWN Black Box와의 혁신적 파트너십 4.1 가정용 하드웨어의 데이터센터급 성능 DAWN Black Box는 각 가정에 설치되는 강력한 컴퓨팅 장치입니다. 10코어 CPU와 최대 20GB VRAM을 갖춘 GPU를 장착하여 데이터센터급 성능을 일반 가정에서도 제공할 수 있습니다. 이는 마치 각 집마다 소형 슈퍼컴퓨터를 설치하는 것과 같은 개념입니다. 4.4 분산 네트워크의 새로운 패러다임 Arcium과 DAWN의 파트너십을 통해 각 DAWN Black Box는 Arcium 네트워크의 Arx 노드로 참여하게 됩니다. 이는 전 세계 수천 개의 가정용 장치들이 하나의 거대한 암호화 슈퍼컴퓨터를 구성하는 혁신적인 구조입니다. 이러한 분산형 구조는 여러 장점을 제공합니다. 첫째, 중앙화된 데이터센터에 의존하지 않아도 되므로 단일 장애점(Single Point of Failure)이 없습니다. 둘째, 각 가정의 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하여 전체적인 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 5. 급성장하는 Confidental Computing 시장 5.1 시장 규모와 성장 전망 Confidential Computing 시장은 현재 급속도로 성장하고 있습니다. 2022년 약 50억 달러였던 시장 규모가 2032년에는 500억 달러로 10배 이상 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 연평균 성장률이 무려 46%에 달하는 폭발적인 성장세입니다. 5.2 성장 동력과 시장 전망 이러한 급성장의 배경에는 몇 가지 주요 요인들이 있습니다. 첫째, 사이버 공격의 고도화로 인해 기존 보안 방식의 한계가 드러나고 있습니다. 둘째, 각국의 데이터 보호 규정이 강화되면서 기업들이 더욱 강력한 프라이버시 보호 기술을 찾고 있습니다. 셋째, AI와 머신러닝의 확산으로 민감한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 기술의 필요성이 급증하고 있습니다. 6. 실생활 적용 사례와 미래 전망 6.1 의료 분야의 혁신 암호화 컴퓨팅 기술은 의료 분야에서 특히 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 현재는 의료 데이터 분석을 위해 환자의 개인정보를 노출시켜야 하지만, 이 기술을 사용하면 환자의 프라이버시를 완벽하게 보호하면서도 정확한 진단과 치료가 가능해집니다. 6.2 금융 서비스의 보안 강화 금융 분야에서도 암호화 컴퓨팅은 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 고객의 금융 정보를 노출하지 않으면서도 신용 평가, 투자 분석, 보험 가입 심사 등을 수행할 수 있게 됩니다. 이는 고객의 프라이버시 보호와 금융 서비스의 효율성을 동시에 달성하는 혁신적인 솔루션입니다. 6.3 차세대 인터넷의 표준 미래에는 웹사이트를 방문할 때 현재의 HTTPS 보안 표시(녹색 자물쇠) 외에도 Arcium의 암호화 컴퓨팅 인증 표시(보라색 자물쇠)를 볼 수 있게 될 것입니다. 이는 해당 서비스의 백엔드가 완전히 암호화된 상태에서 동작한다는 것을 인증해주는 새로운 보안 표준이 될 것입니다. 7. 결론 Arcium과 DAWN의 파트너십은 단순한 기술 협력을 넘어 인터넷의 미래를 바꿀 수 있는 혁신적인 시도입니다. 각 가정의 Black Box가 전 세계적인 암호화 슈퍼컴퓨터의 일부가 되어, 우리 모두의 데이터를 더욱 안전하게 보호하는 새로운 인터넷 생태계를 만들어가고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 우리가 온라인에서 개인정보를 보호받으면서도 편리한 서비스를 이용할 수 있는 미래를 약속합니다. 더 이상 프라이버시와 편의성 중 하나를 포기할 필요가 없는 시대가 다가오고 있는 것입니다. 암호화 컴퓨팅 기술이 mainstream이 되면, 우리의 유전자 정보, 의료 기록, 금융 정보, 개인 사진 등 모든 민감한 데이터가 처리 과정에서도 완벽하게 보호받을 수 있습니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 디지털 시대를 살아가는 모든 사람들의 기본권인 프라이버시를 보장하는 중요한 발전입니다. 8. 3줄 요약 1. 개인정보 침해가 심하다 2. 그래서 DAWN X Arcium의 collab로 이러한 폐혜를 막으려고 한다. 3. Stay Encrypted, or Die.

잘 되라고 고사 지내는 느낌으로 @edgeX_exchange 에서 했던 100배 10불 빝트 롱은 4시간 만에 청산 당해버렸습니다 비트가 12월에는 올라가면서 엣지엑스도 올라가기를.. 이제 2025년도 한 달 남았습니다 형님들 모두 화이팅!!!

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오늘의 감성 공감 기반 AI @Kindred_AI 딸깍! 어제 싸이식 밋업에서 샌드위치 먹은 건 어떻게 알고 또 샌드위치를 주네요! 12월에는 제발 나와줘 킨드레드야!! 다들 12월 출발 화이팅!!

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