DePAI становится ключевым уровнем: как децентрализованный физический ИИ меняет робототехнику и инфраструктуру

Слияние децентрализованной физической инфраструктуры и искусственного интеллекта создает беспрецедентные возможности в области робототехники и автономных систем. По мере набора оборотов децентрализованный физический искусственный интеллект (DePAI) все больше привлекает внимание отраслевых лидеров, которые признают его потенциал кардинально изменить способы создания, обучения и развертывания интеллектуальных физических систем. Наблюдение генерального директора NVIDIA Дженсена Хуана о том, что «Момент ChatGPT для общего робототехники приближается», подчеркивает необходимость создания надежной инфраструктуры для этого перехода. В отличие от цифровой революции, которая началась с аппаратного обеспечения и затем перешла в программное обеспечение, эпоха ИИ идет по обратной траектории: она началась с программного обеспечения и сейчас расширяется в материальный мир. Этот сдвиг вызывает важные вопросы о владении и управлении интеллектуальными активами. Пока централизованные участники закрепляют свое доминирование на рынке, DePAI предоставляет критическую возможность создать нативные для Web3 физические системы ИИ, ориентированные на децентрализацию и участие сообщества.

Основы данных: информация из реального мира как основной актив DePAI

Инфраструктура, лежащая в основе DePAI, ускоряет развитие по нескольким направлениям, при этом сбор данных становится наиболее ярким и важным слоем. Эта инфраструктура не только обеспечивает сбор высокоточных данных из реального мира, необходимых для обучения интеллектуальных физических агентов, используемых в роботах, дронах и автономных транспортных средствах, но и позволяет формировать непрерывные потоки данных, важные для восприятия окружающей среды, навигации и выполнения задач. Однако сохраняется фундаментальный барьер: получение качественных, разнообразных данных из реального мира остается критической узкой точкой, ограничивающей развитие DePAI. В то время как решения NVIDIA Omniverse и Cosmos предлагают убедительные возможности через симуляцию синтетической среды, только симулированных данных недостаточно — необходимы реальные данные. В качестве дополнения внутри экосистемы DePAI выступают распределенные сети телеперевода и видеопотоки из реального мира.

Распределенный телеперевод: Frodobots и экономика данных DePAI

Сегмент удаленного управления демонстрирует, как стимулы DePAI меняют подходы к развертыванию инфраструктуры. Frodobots является примером этой модели, распространяя недорогие службы доставки по всему миру с помощью механизмов DePIN. Эти роботы выполняют двойную функцию: они собирают реальные данные о поведении человека в операционных условиях — создавая чрезвычайно ценные обучающие датасеты — и одновременно решают проблему капитальных затрат, которые традиционно ограничивали развертывание роботов. Механизм стимулирования токенами, встроенный в DePIN, создает замкнутый цикл, ускоряющий распространение узлов сбора данных DePAI. Для компаний в области робототехники, стремящихся масштабировать операции при минимальных капитальных вложениях и текущих операционных расходах, эта модель, основанная на DePIN, предлагает значительные преимущества по сравнению с централизованными стратегиями.

Видеонаблюдение и сети интеллектуальных систем: Hivemapper, NATIX и пространственный слой DePAI

В области видеоданных DePAI использует видеопотоки из реального мира для построения пространственных моделей физического мира — что позволяет роботам и агентам ИИ развивать подлинное понимание окружающей среды. Платформы, такие как Hivemapper и NATIX Network, имеют потенциал стать ключевыми компонентами инфраструктуры благодаря своим обширным базам данных видеоданных, охватывающим разнообразные условия реального мира. Как отметил Мейсон Нистром из Pantera Capital: «Хотя отдельные точки данных не имеют коммерческой ценности, объединенные датасеты раскрывают трансформирующий потенциал.» Платформа Quicksilver, разработанная IoTeX, демонстрирует этот принцип, объединяя потоки данных из сетей DePIN с криптографической проверкой и гарантиями конфиденциальности. Такой подход показывает, как системы DePAI могут использовать распределенные источники данных без ущерба для безопасности или приватности.

Инфраструктура вычислений и пространственное восприятие в DePAI

Уровень пространственного интеллекта и вычислений представляет собой вычислочную основу DePAI. Участники отрасли создают децентрализованные протоколы, управляющие пространственной координацией и обеспечивающие создание реальных 3D-виртуальных моделей физических сред через интеграцию систем DePIN и DePAI. Технология Posemesh от Auki Network является примером такой архитектуры, обеспечивая реальное пространственное восприятие при сохранении принципов приватности и децентрализации. Практические результаты уже проявляются: физические агенты ИИ, такие как SAM, используют распределенные сети роботов Frodobots для выполнения геолокационных задач по всему миру. По мере развития таких платформ, как Quicksilver, агенты ИИ получат все более продвинутый доступ к реальным, децентрализованным потокам данных — что значительно расширит возможности DePAI.

Стратегические точки входа: почему участие в DePAI DAO важно

Для инвесторов, ищущих возможности для участия в физическом ИИ, децентрализованные автономные организации (DAO), основанные на DePAI, представляют собой оптимальный канал входа. XMAQUINA демонстрирует этот подход, предлагая участникам диверсифицированное участие в стеке физического ИИ: доли в физических роботах, доступ к протоколам DePIN, инвестиции в робототехнические проекты и права на интеллектуальную собственность — все это поддерживается профессиональными внутренними командами исследований и разработок. Такая модель DAO позволяет одновременно инвестировать в несколько слоев инфраструктуры DePAI, снижая риск концентрации и позволяя получать выгоду от роста всей экосистемы.

Возможность создания инфраструктуры для нативного Web3 физического ИИ остается открытой, хотя и сужается. По мере продвижения DePAI от исследовательской стадии к коммерческому развертыванию, ранние участники инфраструктуры — особенно те, кто занимается сбором данных, вычислительными ресурсами и физическими активами — смогут закрепить за собой фундаментальные конкурентные преимущества, которые будет трудно разрушить.