Децентрализованный физический ИИ (DePAI) приобретает форму: как DePIN меняет представление о робототехнике

По мере того как искусственный интеллект ускоряется в физическую сферу, DePAI становится трансформирующей основой для создания интеллектуальных роботов и автономных систем на децентрализованной инфраструктуре. По словам генерального директора NVIDIA Хуана Ренсуна, «Момент ChatGPT в области общих роботов приближается». Это сигнализирует о критической точке перелома, когда владение и контроль физических систем ИИ — роботов, автономных транспортных средств, дронов и интеллектуальных агентов — кардинально изменят наше представление о распределённом интеллекте. Впервые DePAI предлагает решения, нативные для Web3, для построения таких систем в то время, когда централизованные игроки ещё не захватили рынок.

Почему качество данных из реального мира — узкое место DePAI

Инфраструктура, поддерживающая DePAI, развивается быстрыми темпами, при этом сбор данных становится наиболее активным слоем. Этот слой выполняет двойную функцию: он собирает реальные тренировочные данные для физических агентов ИИ, работающих на роботах, и одновременно обеспечивает поток живых данных для навигации по окружающей среде и выполнения задач. Однако обеспечение высококачественных данных из реального мира остаётся критическим ограничением.

В то время как NVIDIA Omniverse и Cosmos стали пионерами решений для синтетических сред, они представляют лишь частичный ответ. Сырые синтетические данные сами по себе не могут обеспечить работу сложных физических систем ИИ. Реальные видеоданные и обратная связь от удалённого управления так же важны — и именно здесь распределённая модель DePAI открывает новые возможности.

По словам аналитика Messari Дилана Бейна и инсайтам партнёра Pantera Capital Мейсона Нистрома, «Хотя отдельные точки данных редко достигают коммерческой жизнеспособности, агрегированные наборы данных становятся по-настоящему ценными». Этот принцип лежит в основе конкурентного преимущества DePAI: токенизация сбора данных по распределённым сетям ускоряет развертывание и решает проблему эффективности капитала, которая мешает традиционным робототехническим компаниям.

От телеприсутствия к видеоинтеллекту: решения DePAI для данных

В телеприсутствии проекты вроде Frodobots разворачивают доставочные роботы по всему миру через сети DePIN. Эти роботы не просто выполняют задачи — они фиксируют решения человека в реальных условиях, создавая ценные наборы данных и одновременно снижая капитальные затраты и операционные барьеры. Модель стимулирования на основе токенов создает замкнутый цикл: больше операторов → больше данных → лучшие модели ИИ → расширение развертываний.

На фронте видеоданных платформы DePAI, такие как Hivemapper и NATIX Network, создают уникальные видеорепозитории специально для обучения систем пространственного интеллекта. Эти наборы данных позволяют физическому ИИ точно понимать и картировать окружающую среду. Платформа IoTeX Quicksilver идёт дальше, агрегируя данные из нескольких источников DePAI при сохранении криптографической проверки и защиты конфиденциальности — решая проблему обеспечения качества данных в масштабах.

Построение пространственного ИИ на децентрализованной инфраструктуре

Следующая граница — децентрализованные протоколы пространственного интеллекта и вычислений. Технология Posemesh от Auki Network является примером этого подхода, обеспечивая восприятие пространства в реальном времени при сохранении приватности и децентрализации. Физические агенты ИИ, такие как SAM, уже используют глобальную сеть роботов Frodobots для выполнения задач географического анализа — доказательство того, что инфраструктура DePAI переходит от концепции к практическому развертыванию.

По мере развития этих систем такие платформы, как Quicksilver, позволят агентам ИИ получать данные в реальном времени из распределённых сетей DePIN с минимальной задержкой. Итог: автономные физические системы, которые работают интеллектуально по всему миру на децентрализованной инфраструктуре, а не полагаются на централизованные облачные серверы.

Инвестиционная стратегия: DePAI и возможность DAO

Для инвесторов, рассматривающих вход в децентрализованный физический ИИ, DAO предлагают привлекательный входной вектор. XMAQUINA является примером такой модели, предоставляя участникам диверсифицированное воздействие на активы машин, протоколы DePIN, робототехнические компании и интеллектуальную собственность — при поддержке собственной команды R&D. Вместо того чтобы делать ставку на отдельные проекты, DAO-структурированные инструменты позволяют получить экспозицию на всю экосистему DePAI в её начальной фазе.

Окно для построения инфраструктуры DePAI узко. Пока централизованные игроки не захватили контроль, децентрализованные альтернативы уже демонстрируют техническую осуществимость и экономическую жизнеспособность. Это — ключевой момент для DePAI.