Децентралізований фізичний ШІ (DePAI) набирає обертів: як DePIN змінює розумність роботів

Коли штучний інтелект прискорюється у фізичну сферу, DePAI стає трансформуючою платформою для створення розумних роботів та автономних систем на децентралізованій інфраструктурі. За словами генерального директора NVIDIA Хуана Ренсуна, «Момент ChatGPT у галузі загальних роботів наближається». Це сигналізує про критичну точку перелому, коли володіння та контроль фізичних систем штучного інтелекту — роботів, автономних транспортних засобів, дронів і розумних агентів — кардинально змінять наше уявлення про розподілений інтелект. Вперше DePAI пропонує рішення, орієнтовані на Web3, для створення цих систем у той час, коли централізовані гравці ще не закріпили контроль на ринку.

Чому якість даних із реального світу є вузьким місцем DePAI

Інфраструктура, що підтримує DePAI, швидко розвивається, причому збір даних стає найактивнішим шаром. Цей шар виконує дві функції: він збирає реальні навчальні дані для фізичних агентів штучного інтелекту, що працюють на роботах, і одночасно забезпечує потоки живих даних для навігації навколишнього середовища та виконання завдань. Однак забезпечення високоякісних даних із реального світу залишається критичним обмеженням.

Хоча NVIDIA Omniverse і Cosmos стали піонерами у створенні синтетичних середовищ, вони є лише частковою відповіддю. Сирі синтетичні дані самі по собі не можуть забезпечити роботу складних фізичних систем штучного інтелекту. Реальні відеодані та зворотній зв’язок від віддаленого управління є не менш важливими — і саме тут децентралізована модель DePAI відкриває нові можливості.

Згідно з аналізом Messari Ділана Бейна та інсайтами партнера Pantera Capital Мейсона Ністрома, «хоча окремі точки даних рідко досягають комерційної життєздатності, агреговані набори даних стають справді цінними». Цей принцип лежить в основі конкурентної переваги DePAI: токенізація збору даних через розподілені мережі прискорює розгортання та вирішує проблему капітальної ефективності, яка турбує традиційні робототехнічні компанії.

Від телероботи до відеоінтелекту: рішення DePAI для даних

У телеробототехніці проекти, такі як Frodobots, розгортають доставляючих роботів по всьому світу через мережі DePIN. Ці роботи не просто виконують завдання — вони фіксують людські рішення у реальних умовах, створюючи високоякісні набори даних і одночасно зменшуючи капітальні витрати та операційні труднощі. Модель стимулювання на основі токенів створює замкнене коло: більше операторів → більше даних → кращі моделі штучного інтелекту → розширення розгортань.

Щодо відеоданих, платформи DePAI, такі як Hivemapper і NATIX Network, створюють унікальні відеорепозиторії, спеціально розроблені для навчання систем просторового інтелекту. Ці набори даних дозволяють фізичному штучному інтелекту розуміти та картографувати реальні середовища з високою точністю. Платформа IoTeX Quicksilver йде далі, агрегуючи дані з кількох джерел DePAI, зберігаючи криптографічну перевірку та захист приватності — вирішуючи проблему забезпечення якості даних у масштабі.

Створення просторового штучного інтелекту на децентралізованій інфраструктурі

Наступний рубіж — децентралізовані протоколи просторового інтелекту та обчислень. Технологія Posemesh від Auki Network є яскравим прикладом цього підходу, забезпечуючи реальний час просторового сприйняття при збереженні приватності та децентралізації. Фізичні агенти штучного інтелекту, такі як SAM, вже використовують глобальну мережу роботів Frodobots для виконання географічних задач — доказ того, що інфраструктура DePAI рухається від концепції до практичного розгортання.

Зі зростанням цих систем, фреймворки на кшталт Quicksilver дозволять агентам штучного інтелекту споживати дані у реальному часі з розподілених мереж DePIN з мінімальною затримкою. Результат: автономні фізичні системи, що працюють розумно по всьому світу на децентралізованій інфраструктурі, а не покладаються на централізовані хмарні бекенди.

Інвестиційна теза: DePAI і можливості DAO

Для інвесторів, що розглядають входження у децентралізований фізичний штучний інтелект, DAO пропонують переконливий спосіб входу. XMAQUINA є яскравим прикладом цієї моделі, надаючи учасникам диверсифіковану експозицію до машинних активів, протоколів DePIN, робототехнічних компаній та інтелектуальної власності — все це підтримується внутрішньою командою R&D. Замість інвестування у окремі проекти, структури DAO дозволяють отримати експозицію до всьої екосистеми DePAI у її початковій фазі.

Вікно для побудови інфраструктури DePAI є вузьким. Поки централізовані гравці не закріпили контроль, децентралізовані альтернативи вже демонструють технічну здійсненність і економічну життєздатність. Це — ключовий момент для DePAI.