DePAI nổi lên như một lớp trung tâm: Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Vật Lý Phi Tập Trung đang định hình lại Robotics và Cơ sở hạ tầng

Sự hội tụ của hạ tầng vật lý phi tập trung và trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những cơ hội chưa từng có trong lĩnh vực robot và hệ thống tự hành. Khi trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) ngày càng phát triển, các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp nhận thức được tiềm năng của nó để thay đổi căn bản cách xây dựng, huấn luyện và triển khai các hệ thống vật lý thông minh. Nhận định của CEO NVIDIA Jensen Huang rằng “Khoảnh khắc ChatGPT cho robot tổng quát sắp đến” nhấn mạnh tính cấp thiết của việc xây dựng hạ tầng vững chắc cho quá trình chuyển đổi này. Khác với cuộc cách mạng kỹ thuật số—bắt đầu với phần cứng rồi tiến vào phần mềm—thời đại AI đang theo một quỹ đạo ngược lại: bắt đầu từ phần mềm và hiện đang mở rộng vào thế giới vật chất. Sự chuyển đổi này đặt ra những câu hỏi quan trọng về quyền sở hữu và quản trị các tài sản thông minh. Trước khi các tác nhân tập trung củng cố vị thế thống lĩnh thị trường, DePAI mang đến một cơ hội quan trọng để xây dựng các hệ thống AI vật lý gốc Web3, ưu tiên phân quyền và sự tham gia của cộng đồng.

Nền tảng Dữ liệu: Thông tin Thực tế làm Tài sản Chính của DePAI

Hạ tầng hỗ trợ DePAI đang thúc đẩy phát triển trên nhiều hướng, trong đó việc thu thập dữ liệu nổi lên như lớp năng động và thiết yếu nhất. Hạ tầng này không chỉ thu thập dữ liệu thực tế có độ chính xác cao cần thiết để huấn luyện các tác nhân vật lý thông minh được triển khai trên robot, drone và phương tiện tự hành, mà còn cho phép dòng dữ liệu liên tục, cần thiết cho cảm nhận môi trường, định hướng và thực hiện nhiệm vụ. Tuy nhiên, một hạn chế cơ bản vẫn tồn tại: việc thu thập dữ liệu thực tế đa dạng, chất lượng cao vẫn là nút thắt quan trọng hạn chế sự tiến bộ của DePAI. Trong khi NVIDIA Omniverse và Cosmos cung cấp các giải pháp hấp dẫn qua mô phỏng môi trường tổng hợp, dữ liệu mô phỏng không thể thay thế hoàn toàn dữ liệu thế giới thực. Thay vào đó, các mạng teleoperation phân tán và các nguồn video thực tế đóng vai trò bổ sung không thể thay thế trong hệ sinh thái DePAI.

Teleoperation Phân Tán: Frodobots và Kinh tế Dữ liệu của DePAI

Phần vận hành từ xa minh họa cách các ưu đãi của DePAI định hình lại việc triển khai hạ tầng. Frodobots là ví dụ điển hình của mô hình này khi phân phối robot giao hàng tiết kiệm chi phí trên toàn cầu thông qua cơ chế DePIN. Những robot này phục vụ hai mục đích: chúng ghi lại các mẫu quyết định của con người trong môi trường vận hành thực tế—tạo ra các bộ dữ liệu huấn luyện cực kỳ giá trị—và đồng thời giải quyết các hạn chế về vốn vốn thường giới hạn việc triển khai robot. Cơ chế khuyến khích token tích hợp trong DePIN tạo ra một vòng tuần hoàn thuận lợi thúc đẩy sự mở rộng của các nút thu thập dữ liệu DePAI. Đối với các công ty robot muốn mở rộng quy mô hoạt động trong khi giảm thiểu chi phí vốn và chi phí vận hành liên tục, mô hình này do DePIN hỗ trợ mang lại lợi thế hấp dẫn so với chiến lược triển khai tập trung.

Mạng lưới Trí tuệ Video: Hivemapper, NATIX và Lớp Không gian của DePAI

Trong lĩnh vực dữ liệu video, DePAI tận dụng các nguồn video thực tế để xây dựng các biểu diễn không gian của thế giới vật chất—giúp robot và các tác nhân AI phát triển khả năng hiểu biết môi trường thực sự. Các nền tảng như Hivemapper và NATIX Network có vị trí để trở thành các thành phần hạ tầng quan trọng nhờ vào kho dữ liệu video phong phú ghi lại các điều kiện thực tế đa dạng. Như Mason Nystrom của Pantera Capital nhận xét: “Trong khi các điểm dữ liệu riêng lẻ thiếu tính thương mại, các bộ dữ liệu tổng hợp mở ra tiềm năng biến đổi.” Nền tảng Quicksilver do IoTeX phát triển thể hiện nguyên tắc này bằng cách hợp nhất các dòng dữ liệu qua các mạng DePIN đồng thời duy trì xác minh mã hóa và các đảm bảo về quyền riêng tư. Cách tiếp cận này cho thấy hệ thống DePAI có thể khai thác nguồn dữ liệu phân tán mà không làm tổn hại đến an ninh hoặc quyền riêng tư cá nhân.

Hạ tầng Tính toán và Nhận thức Không gian trong DePAI

Lớp trí tuệ không gian và tính toán đại diện cho xương sống tính toán của DePAI. Các nhà tham gia ngành xây dựng các giao thức phi tập trung điều phối không gian và cho phép mô hình hóa 3D thời gian thực của môi trường vật lý thông qua các hệ thống DePIN và DePAI tích hợp. Công nghệ Posemesh của Auki Network là ví dụ điển hình của kiến trúc này, cung cấp khả năng nhận thức không gian theo thời gian thực trong khi duy trì các nguyên tắc về quyền riêng tư và phân quyền. Những tác động thực tế đã bắt đầu xuất hiện: các tác nhân AI vật lý như SAM tận dụng mạng robot phân tán của Frodobots để thực hiện suy luận định vị toàn cầu trong các triển khai toàn cầu. Khi các khung công tác như Quicksilver trưởng thành, các tác nhân AI sẽ có khả năng truy cập ngày càng tinh vi vào các dòng dữ liệu phân tán theo thời gian thực—một bước tiến lớn trong việc nâng cao khả năng của DePAI.

Các Điểm Tiếp Cận Chiến lược: Tại sao Tham gia DAO DePAI Quan trọng

Đối với các nhà đầu tư muốn tiếp xúc với cơ hội AI vật lý, các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) cấu trúc xung quanh DePAI là một phương thức tiếp cận tối ưu. XMAQUINA là ví dụ điển hình của mô hình này khi cung cấp cho các thành viên khả năng tiếp xúc đa dạng với hệ sinh thái AI vật lý: quyền sở hữu các tài sản robot vật lý, quyền truy cập các giao thức DePIN, cổ phần trong các dự án robot, và quyền sở hữu trí tuệ—tất cả đều được hỗ trợ bởi các hoạt động nghiên cứu và phát triển chuyên nghiệp nội bộ. Mô hình DAO này cho phép phân bổ vốn trên nhiều lớp hạ tầng DePAI cùng lúc, giảm thiểu rủi ro tập trung trong khi tận dụng lợi ích từ hệ sinh thái mới nổi.

Cơ hội để xây dựng hạ tầng AI vật lý gốc Web3 vẫn còn mở nhưng ngày càng thu hẹp. Khi DePAI tiến từ giai đoạn nghiên cứu sang triển khai thương mại, các nhà tham gia hạ tầng sớm—đặc biệt là những người thu thập dữ liệu, tài nguyên tính toán và tài sản vật lý—sẽ thiết lập lợi thế cạnh tranh nền tảng khó bị phá vỡ.