DePAI з'являється як ключовий рівень: як децентралізований фізичний штучний інтелект змінює робототехніку та інфраструктуру

Злиття децентралізованої фізичної інфраструктури та штучного інтелекту створює безпрецедентні можливості у робототехніці та автономних системах. У міру набуття популярності децентралізованого фізичного штучного інтелекту (DePAI) галузеві лідери визнають його потенціал кардинально змінити спосіб створення, навчання та розгортання розумних фізичних систем. Спостереження генерального директора NVIDIA Дженсена Хуана, що «момент ChatGPT для загальної робототехніки наближається», підкреслює необхідність швидко створити надійну інфраструктуру для цього переходу. На відміну від цифрової революції, яка починалася з апаратного забезпечення і поступово переходила до програмного забезпечення, ера ШІ йде за зворотною траєкторією: вона почалася з програмного забезпечення і тепер проникає у матеріальний світ. Ця зміна ставить важливі питання щодо власності та управління розумними активами. Перш ніж централізовані гравці закріплять свою домінуючу позицію на ринку, DePAI відкриває критичний вікно для створення нативних Web3 фізичних систем штучного інтелекту, що орієнтовані на децентралізацію та участь спільноти.

Основи даних: реальна інформація як ключовий актив DePAI

Інфраструктура, що підтримує DePAI, прискорює розвиток у кількох напрямках, причому збір даних є найжвавішим і найважливішим шаром. Ця інфраструктура не лише збирає високоточні дані реального світу, необхідні для навчання розумних фізичних агентів, розгорнутих у роботах, дронах та автономних транспортних засобах, але й забезпечує безперервний потік даних, необхідних для сприйняття навколишнього середовища, навігації та виконання завдань. Однак існує фундаментальне обмеження: отримання високоякісних, різноманітних даних реального світу залишається критичним вузлом, що стримує розвиток DePAI. Хоча рішення NVIDIA Omniverse і Cosmos пропонують переконливі можливості через симуляцію штучного середовища, лише симульовані дані не можуть замінити автентичні дані світу. Замість цього, розподілені мережі телетрансляцій та відеопотоки з реального світу є незамінними доповненнями в екосистемі DePAI.

Розподілена телетрансляція: Frodobots і економіка даних DePAI

Сегмент віддаленого управління ілюструє, як стимулювання DePAI змінює розгортання інфраструктури. Frodobots є прикладом цієї моделі, розповсюджуючи економічно ефективні доставляючі роботи по всьому світу через механізми DePIN. Ці роботи виконують дві функції: вони фіксують реальні рішення людей у справжніх операційних умовах — створюючи надзвичайно цінні тренувальні набори даних, — і одночасно вирішують капітальні обмеження, які традиційно стримували розгортання роботів. Механізм стимулювання токенами, закладений у DePIN, створює зворотний зв’язок, що прискорює поширення вузлів збору даних DePAI. Для компаній у галузі робототехніки, які прагнуть масштабувати операції при мінімальних капітальних витратах і поточних операційних витратах, ця модель, підтримувана DePIN, пропонує переконливі переваги порівняно з централізованими стратегіями розгортання.

Відеоінтелектуальні мережі: Hivemapper, NATIX і просторовий рівень DePAI

У сфері відеоданих DePAI використовує реальні відеопотоки для побудови просторових моделей фізичного світу — що дозволяє роботам і агентам ШІ отримати справжнє розуміння навколишнього середовища. Платформи, такі як Hivemapper і NATIX Network, мають потенціал стати критично важливою інфраструктурою завдяки своїм обширним базам даних відео, що охоплюють різноманітні умови реального світу. Як зазначив Мейсон Ністром із Pantera Capital: «Хоча ізольовані точки даних не мають комерційної цінності, агреговані набори даних відкривають трансформаційний потенціал.» Платформа Quicksilver, розроблена IoTeX, демонструє цей принцип, консолідуючи потоки даних через мережі DePIN із збереженням криптографічної верифікації та гарантій приватності. Такий підхід показує, як системи DePAI можуть використовувати розподілені джерела даних без компромісів у безпеці або приватності.

Інфраструктура обчислень і просторова обізнаність у DePAI

Рівень просторового інтелекту та обчислень є ядром DePAI. Учасники галузі створюють децентралізовані протоколи, що керують просторовою координацією та забезпечують реальновременне 3D-віртуальне відображення фізичного середовища через інтеграцію систем DePIN і DePAI. Технологія Posemesh від Auki Network є прикладом такої архітектури, яка забезпечує реальновременну просторову обізнаність при збереженні приватності та децентралізаційних принципів. Практичні результати вже з’являються: фізичні агенти ШІ, такі як SAM, використовують розподілені мережі роботів Frodobots для геолокаційних інференцій у глобальних розгортаннях. З розвитком таких платформ, як Quicksilver, агенти ШІ отримають дедалі більш просунуті можливості доступу до реального часу та децентралізованих потоків даних — значно розширюючи можливості DePAI.

Стратегічні точки входу: чому участь у DePAI DAO важлива

Для інвесторів, що прагнуть отримати експозицію до можливостей фізичного ШІ, децентралізовані автономні організації (DAO), орієнтовані на DePAI, є оптимальним шляхом входу. XMAQUINA є прикладом такої моделі, пропонуючи учасникам диверсифіковану експозицію до стека фізичного ШІ: права власності на фізичні роботизовані активи, доступ до протоколів DePIN, частки у робототехнічних проектах та права інтелектуальної власності — все це підтримується професійними внутрішніми командами досліджень і розробок. Така модель DAO дозволяє одночасно інвестувати у кілька шарів інфраструктури DePAI, зменшуючи ризики концентрації та забезпечуючи участь у зростаючій екосистемі.

Можливість створення нативної Web3 фізичної інфраструктури ШІ залишається відкритою, але швидко звужується. У міру просування DePAI від дослідницької фази до комерційного розгортання, ранні учасники інфраструктури — особливо ті, хто збирає дані, обчислювальні ресурси та фізичні активи — закладуть фундаментальні конкурентні переваги, які буде важко зруйнувати.