Cashaa (CAS)

내일 Robinhood 계정을 삭제합니다.

이 쓰레기를 지지할 수 없습니다.

@virtuals_io에 런치패드/런치가 전혀 없습니다 - 무언가가 올 예정인가요, 아니면 UI가 트릭을 부리고 있어 출시가 예정되지 않은 건가요? https://t.co/aCSCpc7TFp

최근에 @caspius_ai와 놀기 시작했는데, 그 위치를 간단히 설명하겠습니다:

이는 Embodied AI / Physical AI의 데이터 레이어입니다.

대형 모델은 인터넷 텍스트를 학습할 수 있지만 로봇은 다릅니다. 로봇은 요리, 청소, 세탁, 조립, 운반 등을 배워야 하는데, 이는 시각, 동작, 손‑눈 협응, 물체의 촉감, 그리고 실제 환경의 미세한 변화를 통해 이루어집니다.

이러한 데이터는 시뮬레이터만으로는 해결하기 어렵습니다.

진정으로 부족한 것은 실제 세계에서의 방대한 1인칭 과제 영상입니다: 서로 다른 가정, 물체, 조명, 사람들의 동작 방식.

Caspius의 접근법은 매우 앞선 것입니다:

iOS 앱을 사용해 사용자가 1인칭 일상 과제 영상을 녹화하도록 안내하고, 양손을 화면 중앙에 유지하면서 요리, 청소, 세탁, 물류, 하드웨어 조립 등 실제 작업을 수행합니다; 검증을 통과하면 포인트를 획득하고, NFT 보유자는 미래에 $CAS로 교환할 수 있습니다.

이는 @Stepnofficial의 그림자와 약간 비슷합니다: 일반인의 일상 행동을 네트워크가 수집, 검증, 인센티브를 제공할 수 있는 데이터 기여로 전환합니다.

하지만 이 흐름은 로봇 시대의 RWA에 더 가깝습니다.

왜냐하면 이러한 영상 데이터 자체가 현실 세계 자산이기 때문입니다. 검증되고 가격이 매겨질 수 있으며, Vision‑Language‑Action 모델을 훈련하는 데 직접 활용되어 로봇이 실제 환경에서 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

현재 Figure, Physical Intelligence, Scale AI, 1X, Tesla Optimus 등 팀들이 실제 세계 데이터를 급속히 확보하고 있습니다.

이유는 간단합니다:

더 많은 고품질, 다양성 있는 인간 과제 데이터를 보유한 사람이 일반 로봇의 지능 상한에 더 가깝게 다가갈 수 있습니다.

제가 Caspius를 보는 핵심은 “로봇 데이터 수집”을 실험실과 원격 조작에서 전 세계적인 크라우드소싱 데이터 네트워크로 확장할 수 있느냐입니다.

이 피겨가 돌아가기 시작하면, 사용자들은 실제 세계 데이터를 기여하고, 모델은 훈련 연료를 얻으며, 데이터 가치는 다시 기여자에게 되돌아갑니다.

이는 Physical AI 시대에 중요한 인프라 계층이 될 수 있습니다.