Фізична революція ШІ: чому DePAI може змінити володіння роботами та автономними системами

Гонка за створення розумних роботів та автономних фізичних систем прискорюється, але важливе питання залишається без відповіді: хто володітиме цими машинами? Як колись зауважив CEO NVIDIA Дженсен Хуанг, “Момент ChatGPT у галузі загальних роботів наближається.” Цей ключовий момент може не належати традиційним технологічним гігантам. Замість цього, децентралізований фізичний штучний інтелект (DePAI), побудований на інфраструктурі Web3, представляє рідкісну можливість встановити моделі розподіленої власності до того, як централізовані гравці закріплять контроль над ринком.

DePAI поєднує децентралізовані мережі фізичної інфраструктури (DePIN) з автономними AI-агентами, які керують роботами та розумними системами у реальному світі. На відміну від програмного забезпечення AI, яке існує у дата-центрах, DePAI вимагає постійних потоків даних із реального світу, координації між розподіленими апаратними мережами та фундаментально нового підходу до стимулювання глобальної участі.

Випробування фізичного AI: чому реальні дані є вузьким місцем

Розвиток технологій демонструє закономірність: цифрова ера почалася з апаратного забезпечення, потім перейшла до програмного. Сучасна революція AI почалася з програмного забезпечення, але тепер вона рухається до своєї остаточної межі — фізичного світу. Оскільки роботи, автономні транспортні засоби, дрони та системи, керовані AI, поступово замінюють традиційну працю, інфраструктура, що підтримує ці машини, стає все складнішою.

Ключовим вузьким місцем є отримання високоякісних реальних даних у масштабі. Хоча NVIDIA Omniverse та Cosmos пропонують інноваційні імітаційні середовища, синтетичні дані самі по собі не можуть навчити ефективні фізичні системи AI. Віддалене телемеханічне управління та відеопотоки з реального світу залишаються незамінними для створення роботів, які справді можуть розуміти та орієнтуватися у фізичних середовищах.

Традиційні компанії з робототехніки стикаються з парадоксом: розгортання апаратного забезпечення у масштабі вимагає величезних капіталовкладень, тоді як створення повних наборів даних потребує децентралізації через тисячі окремих операторів. Саме тут DePIN змінює рівняння.

Від даних до розгортання: як мережі DePIN прискорюють розвиток DePAI

Рівень телемеханіки

Компанії, такі як Frodobots, впроваджують модель стимулювання токенами для глобального розгортання роботів. Поєднуючи віддалене управління із винагородами у токенах, ці мережі фіксують людське прийняття рішень у реальних умовах і одночасно вирішують проблему капітальних вкладень. За допомогою циклу, що стимулюється токенами, DePIN прискорює одночасно збір даних і розподіл апаратного забезпечення. Для компаній у галузі робототехніки, що прагнуть масштабуватися без великих капіталовкладень, ця модель пропонує переконливі переваги порівняно з традиційними венчурними підходами.

Агрегація відеоінтелекту

Відеодані — один із найбагатших джерел розуміння навколишнього середовища. Платформи, такі як Hivemapper і NATIX Network, створили спеціалізовані бази даних, що фіксують реальні візуальні дані для тренування просторових моделей AI. Однак, як зазначив аналітик Pantera Capital Мейсон Ністром: “Хоча окремі джерела даних мають обмежену комерційну цінність, агреговані дані створюють експоненційну цінність.”

Платформа IoTeX Quicksilver демонструє, як DePAI може досягти цієї агрегації. Поєднуючи дані з кількох джерел DePIN із збереженням криптографічної перевірки та захисту приватності, Quicksilver дозволяє AI-агентам отримувати доступ до багатих, надійних наборів даних без компромісу приватності користувачів — важлива перевага порівняно з централізованими альтернативами.

Створення просторового інтелекту: обчислювальний рівень екосистем DePAI

Крім збору даних, DePAI потребує складних протоколів просторового інтелекту, що дозволяють роботам розуміти та координуватися у фізичному світі. Технологія Posemesh від Auki Network є яскравим прикладом такого підходу, забезпечуючи реальний час просторового сприйняття та зберігаючи приватність і децентралізацію через ончейн-перевірку.

Ці протоколи просторових обчислень дозволяють AI-агентам виконувати складні завдання: наприклад, SAM вже використовує глобальну мережу роботів Frodobots для визначення географічних координат із вражаючою точністю. З розвитком таких платформ, як Quicksilver, AI-агенти отримуватимуть дедалі більш просунуті можливості доступу до даних DePIN у реальному часі, що сприятиме більш розумним автономним операціям.

Наслідки виходять за межі окремих роботів. Спільноти AI-агентів, що координуються через протоколи DePAI, можуть керувати мережами доставки, інфраструктурою розумних міст або промисловою автоматизацією з мінімальним людським контролем — при цьому зберігаючи прозоре, децентралізоване управління.

Вхід для інвесторів: DAO-фонди та стратегії портфоліо DePAI

Для інвесторів, що шукають експозицію до фізичного AI без необхідності створювати власну інфраструктуру, DAO, орієнтовані на DePAI, пропонують елегантний спосіб входу. XMAQUINA є яскравим прикладом такої стратегії, пропонуючи диверсифіковані портфелі, що включають:

• активи та апаратне забезпечення фізичних роботів
• токени протоколу DePIN
• акції компаній у галузі робототехніки
• права інтелектуальної власності та ліцензування технологій

Критично важливо, що XMAQUINA поєднує пасивну експозицію активів із активною підтримкою R&D через внутрішню команду, що дозволяє інвесторам бути не просто власниками токенів, а й учасниками технологічного розвитку.

З розвитком екосистеми DePAI рання позиція у цих DAO може забезпечити експозицію до кількох рівнів створення цінності: розгортання апаратного забезпечення, впровадження протоколів, агрегація даних і просування просторового обчислення. Централізовані гравці ще не домінують на ринку — але цей час швидко минає.

Революція фізичного AI — це не просто про розумніших роботів. Це про те, чи змагатимуться спільноти DePAI із централізованими корпораціями за контроль над інфраструктурою, що живить автономні системи. Для прогресивних інвесторів відповідь може визначити ціле покоління технологічної власності.