Sự Trỗi Dậy Của Nền Kinh Tế Máy: Cách Web3 Cho Phép Robot Hoạt Động Như Những Hệ Thống Tự Chủ

Giới thiệu

Trong những năm gần đây, ngành công nghiệp robot đã đạt đến một điểm xoắn trong cả công nghệ và các mô hình thương mại. Truyền thống, robot thường được coi là “công cụ”—phụ thuộc vào các hệ thống lập lịch tập trung của doanh nghiệp, không thể hợp tác tự động và thiếu bất kỳ hình thức quyền lực kinh tế nào. Tuy nhiên, với sự hội tụ của Các đại lý AI, thanh toán trên chuỗi (x402), và nền kinh tế máy móc đang nổi lên, hệ sinh thái robot đang phát triển nhanh chóng. Cạnh tranh không còn chỉ giới hạn ở khả năng phần cứng, mà đang chuyển thành một hệ thống phức tạp nhiều lớp bao gồm “hình thể vật lý, trí tuệ, thanh toán và các cấu trúc tổ chức”.

Điều làm cho sự chuyển mình này trở nên đáng chú ý hơn nữa là các thị trường vốn toàn cầu hiện đang nhanh chóng định giá xu hướng này. Morgan Stanley dự đoán rằng đến năm 2050, thị trường robot hình người có thể đạt $5 triệu, đồng thời thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ trên khắp các chuỗi cung ứng, hoạt động và ngành dịch vụ. Trong cùng khoảng thời gian đó, số lượng robot hình người được triển khai trên toàn cầu có thể vượt quá 1 tỷ đơn vị, đánh dấu một sự chuyển đổi từ thiết bị công nghiệp sang “các tham gia xã hội quy mô thực sự lớn.” (1)

Để hiểu rõ hơn về xu hướng tương lai của robot, hệ sinh thái có thể được xem như bốn lớp được xác định rõ ràng:

Nguồn: Gate Ventures

1. Lớp Vật Lý: Lớp Vật Lý bao gồm tất cả các phương tiện hiện hữu như robot hình người, cánh tay robot, máy bay không người lái và robot sạc EV. Lớp này giải quyết các câu hỏi cơ bản như “Nó có thể di chuyển không?” và “Nó có thể thực hiện công việc vật lý không?”—bao gồm di chuyển, thao tác, độ tin cậy cơ khí và hiệu quả chi phí. Tại giai đoạn này, robot vẫn thiếu khả năng kinh tế: chúng không thể nhận thanh toán, mua dịch vụ hoặc quản lý tài nguyên một cách tự động.

2. Lớp Kiểm Soát & Nhận Thức: Lớp Kiểm Soát & Nhận Thức bao gồm các hệ thống kiểm soát robot truyền thống, SLAM, hệ thống nhận thức, nhận diện giọng nói và thị giác, cùng với các kiến trúc LLM + Agent hiện nay, cũng như các hệ điều hành robot tiên tiến như ROS và OpenMind OS. Lớp này cho phép robot “nhìn, nghe, hiểu và thực hiện nhiệm vụ”, nhưng các hoạt động kinh tế, chẳng hạn như thanh toán, hợp đồng, và quản lý danh tính—vẫn cần sự can thiệp của con người trong nền.

3. Lớp Kinh Tế Máy: Cuộc chuyển đổi thực sự bắt đầu ở Lớp Kinh Tế Máy. Tại đây, các máy được trang bị ví, danh tính kỹ thuật số và hệ thống danh tiếng ( ví dụ: ERC-8004). Thông qua các cơ chế như x402, thanh toán trên chuỗi, và gọi lại trên chuỗi, robot có thể trực tiếp thanh toán cho tính toán, dữ liệu, năng lượng và quyền truy cập. Chúng cũng có thể tự động nhận thanh toán, ký quỹ và khởi xướng các khoản thanh toán dựa trên kết quả. Ở giai đoạn này, robot chuyển từ “tài sản doanh nghiệp” sang trở thành “thực thể kinh tế” có khả năng tham gia thị trường.

4. Lớp Phối Hợp Máy Móc & Quản Trị: Khi robot sở hữu danh tính tự chủ và khả năng thanh toán, chúng có thể tổ chức thành các đội và mạng lưới, chẳng hạn như đàn drone, mạng lưới robot dọn dẹp, hoặc mạng lưới năng lượng EV. Những hệ thống này có thể định giá dịch vụ một cách linh hoạt, lập lịch công việc, đấu thầu cho công việc, chia sẻ doanh thu, và thậm chí hình thành các tập thể kinh tế tự chủ dựa trên DAO.

Thông qua bốn lớp này, chúng ta có thể thấy rằng:

Tương lai của robotics không chỉ đơn thuần là một cuộc cách mạng phần cứng, mà nó đại diện cho một sự tái cấu trúc hệ thống của “các hệ thống vật lý, trí tuệ, tài chính và mô hình tổ chức”.

Sự tiến hóa này không chỉ định nghĩa lại những gì mà máy móc có thể làm, mà còn định hình cách giá trị được tạo ra và thu giữ. Các công ty robot, nhà phát triển AI, nhà cung cấp hạ tầng và các giao thức thanh toán và danh tính gốc crypto sẽ tìm thấy vị trí của họ trong nền kinh tế do máy móc điều khiển đang nổi lên này.

Tại Sao Ngành Công Nghiệp Robot Đang Bùng Nổ Ngay Bây Giờ?

Trong nhiều thập kỷ, robot đã dao động giữa các phòng thí nghiệm, triển lãm và các trường hợp sử dụng công nghiệp chuyên biệt—luôn chỉ một bước nữa là đến với việc áp dụng đại trà. Sau năm 2025, bước cuối cùng đó đang được vượt qua. Thị trường vốn, sự sẵn sàng của công nghệ và những hiểu biết từ các nhà lãnh đạo trong ngành, như Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang, đều chỉ ra cùng một kết luận:

“Khoảnh khắc ChatGPT cho robot tổng quát đang ở ngay trước mắt.”

Đây không phải là sự phóng đại trong tiếp thị, mà là một kết luận dựa trên ba tín hiệu hội tụ:

1. Sự trưởng thành đồng thời của các công nghệ hỗ trợ: tính toán, mô hình, mô phỏng, nhận thức và điều khiển

2. Sự chuyển đổi từ kiểm soát vòng kín sang quyết định mở do LLM/Đại lý điều khiển

3. Một bước nhảy từ khả năng máy đơn sang trí tuệ hệ thống: robot đang phát triển từ việc chỉ có khả năng “hành động” sang có khả năng “hợp tác, lý luận và hoạt động kinh tế”.

Jensen Huang dự đoán thêm rằng robot hình người sẽ được đưa vào sử dụng thương mại rộng rãi trong vòng năm năm, phù hợp chặt chẽ với các triển khai công nghiệp thực tế và dòng vốn vào năm 2025.

Triển Vọng Vốn: “Điểm Chuyển Mình Robotics” Đã Được Định Giá

Giữa năm 2024 và 2025, lĩnh vực robot đã trải qua một mật độ tài trợ và kích thước giao dịch chưa từng có. Chỉ riêng trong năm 2025, nhiều vòng tài trợ đã vượt quá $500 triệu đến $1 tỷ, vượt qua tổng số tài trợ từ các năm trước.

Nguồn: Gate Ventures

Thị trường vốn đã làm rõ lập trường của mình: robot đã bước vào giai đoạn có thể xác minh đầu tư.

Các đặc điểm chung trong các vòng gọi vốn này bao gồm:

• Chúng không phải là “đầu tư dựa trên khái niệm”, mà tập trung vào dây chuyền sản xuất, chuỗi cung ứng, trí tuệ tổng quát và triển khai thương mại trong thế giới thực.

• Thay vì các dự án riêng lẻ, họ nhấn mạnh các hệ thống phần cứng–phần mềm tích hợp, kiến trúc full-stack và hệ thống dịch vụ vòng đời robot toàn diện.

Vốn không cam kết ở quy mô hàng chục hoặc hàng trăm tỷ mà không có lý do - những khoản đầu tư này phản ánh niềm tin mạnh mẽ vào sự trưởng thành ngày càng tăng của ngành.

Góc nhìn công nghệ: Nhiều đột phá hội tụ

Vào năm 2025, ngành robot đã trải qua một “sự hội tụ chưa từng có của những đột phá công nghệ”. Những tiến bộ trong AI Agents và LLMs đã nâng cấp robot từ những cỗ máy theo dõi hướng dẫn thành “các tác nhân hiểu biết” có khả năng lý luận qua ngôn ngữ, hình ảnh và cảm giác. Nhận thức đa phương thức và các mô hình điều khiển thế hệ tiếp theo ( chẳng hạn như RT-X, Diffusion Policy) đã đặt nền tảng cho trí thông minh gần như tổng quát.

Nguồn: Nvidia

Trong khi đó, công nghệ mô phỏng và chuyển giao đang trưởng thành nhanh chóng. Các môi trường mô phỏng độ chính xác cao như Isaac và Rosie đã thu hẹp đáng kể khoảng cách Sim-to-Real, cho phép robot trải qua đào tạo quy mô lớn trong các môi trường ảo với chi phí cực thấp và chuyển giao những khả năng đó một cách đáng tin cậy vào thế giới thực. Điều này giải quyết một cách căn bản những nút thắt tồn tại lâu dài trong lĩnh vực robotics, bao gồm chu kỳ học chậm, chi phí thu thập dữ liệu cao, và những rủi ro gia tăng liên quan đến việc đào tạo trong các môi trường thực tế.

Về mặt phần cứng, hiệu ứng quy mô trong động cơ, khớp nối và cảm biến - kết hợp với sự thống trị ngày càng tăng của Trung Quốc trong chuỗi cung ứng robot - đã giảm đáng kể chi phí. Khi sản xuất hàng loạt tăng tốc, robot đã trở nên “có thể sao chép và triển khai” ở quy mô lớn.

Điều quan trọng là, những cải tiến về độ tin cậy và hiệu suất năng lượng đã cho phép robot đáp ứng các yêu cầu tối thiểu cho việc triển khai thương mại. Kiểm soát động cơ cải tiến, hệ thống an toàn dự phòng và hệ điều hành thời gian thực hiện nay cho phép robot hoạt động ổn định trong thời gian dài trong các môi trường cấp doanh nghiệp.

Tổng hợp lại, những yếu tố này đã cho phép ngành công nghiệp robot - lần đầu tiên - vượt ra ngoài giai đoạn “trình diễn trong phòng thí nghiệm” và tiến tới việc triển khai quy mô lớn trong thế giới thực. Đây là lý do cơ bản tại sao sự bùng nổ robot đang diễn ra ngay bây giờ.

Thương mại hóa: Từ nguyên mẫu → Sản xuất hàng loạt → Triển khai thực tế

Năm 2025 đánh dấu năm đầu tiên mà con đường thương mại hóa của robot trở nên thực sự rõ ràng. Các công ty hàng đầu như Apptronik, Figure và Tesla Optimus đã lần lượt công bố kế hoạch sản xuất hàng loạt, báo hiệu rằng robot hình người đang chuyển từ các mô hình nguyên mẫu sang các sản phẩm có thể tái sản xuất, công nghiệp hóa. Đồng thời, các doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai thử nghiệm trong các tình huống có nhu cầu cao như logistics kho bãi và tự động hóa nhà máy, xác thực hiệu quả và độ tin cậy của robot trong các môi trường thực tế.

Khi sản xuất phần cứng mở rộng, mô hình Operations-as-a-Service (OaaS) đã nhận được sự công nhận trên thị trường. Thay vì phải trả chi phí mua hàng cao ngay từ đầu, các doanh nghiệp có thể đăng ký dịch vụ robot hàng tháng, cải thiện đáng kể cấu trúc ROI. Mô hình này đã trở thành một đổi mới thương mại chính thúc đẩy việc áp dụng robot quy mô lớn.

Trong khi đó, ngành công nghiệp đang nhanh chóng lấp đầy các khoảng trống trong hạ tầng dịch vụ hỗ trợ, bao gồm mạng lưới bảo trì, chuỗi cung ứng phụ tùng, giám sát từ xa và nền tảng hoạt động. Khi các khả năng này phát triển, robot ngày càng được trang bị các điều kiện cần thiết cho hoạt động bền vững và thương mại hóa khép kín.

Tổng thể, năm 2025 là một năm cột mốc - ngành công nghiệp robot chuyển từ việc hỏi “Điều này có thể được xây dựng không?” sang “Điều này có thể được bán, triển khai và sử dụng một cách hợp lý không?” Lần đầu tiên, một chu trình thương mại hóa bền vững và tích cực đã xuất hiện.

Hệ sinh thái Web3 × Robotics

Khi ngành công nghiệp robot bước vào giai đoạn mở rộng toàn diện vào năm 2025, công nghệ blockchain cũng đã tìm thấy một vai trò rõ ràng—bổ sung một số khả năng quan trọng trong hệ sinh thái robot. Những điều này có thể được tóm tắt thành ba hướng chính: i) Thu thập dữ liệu cho robot; ii) Mạng lưới điều phối máy giữa các thiết bị; iii) Mạng lưới kinh tế máy cho phép tham gia thị trường tự động.

Phi tập trung + Khuyến khích mã thông báo: Nguồn dữ liệu mới cho đào tạo robot

Một trong những nút thắt lớn trong việc đào tạo các mô hình AI Vật lý là sự thiếu hụt dữ liệu tương tác thực tế quy mô lớn, đa dạng và chất lượng cao. Sự xuất hiện của DePIN / DePAI giới thiệu các giải pháp Web3 mới cho các câu hỏi về việc ai đóng góp dữ liệu và cách các đóng góp bền vững được khuyến khích.

Tuy nhiên, nghiên cứu học thuật liên tục cho thấy rằng dữ liệu phi tập trung không tự nó là dữ liệu huấn luyện chất lượng cao. Các công cụ dữ liệu backend vẫn rất cần thiết để lọc, làm sạch và kiểm soát thiên lệch trước khi dữ liệu như vậy có thể được sử dụng cho việc huấn luyện mô hình quy mô lớn.

Về bản chất, Web3 giải quyết vấn đề “khuyến khích cung cấp dữ liệu” - không phải là vấn đề “chất lượng dữ liệu”.

Dữ liệu huấn luyện robot truyền thống đã bị giới hạn trong các phòng thí nghiệm, đội tàu nhỏ hoặc thu thập nội bộ của doanh nghiệp, dẫn đến những hạn chế nghiêm trọng về khả năng mở rộng.

Các mô hình DePIN/DePAI tận dụng các ưu đãi token để huy động người dùng hàng ngày, các nhà điều hành thiết bị và các bộ điều khiển từ xa trở thành những người đóng góp dữ liệu, mở rộng quy mô và sự đa dạng của dữ liệu một cách đáng kể.

Các dự án đại diện bao gồm:

• Mạng NATIX: Chuyển đổi các phương tiện hàng ngày thành các nút dữ liệu di động thông qua Drive& App và VX360, thu thập video, dữ liệu không gian địa lý và dữ liệu môi trường.

• PrismaX: Thu thập dữ liệu tương tác vật lý chất lượng cao (nắm bắt, tổ chức, chuyển động đối tượng) thông qua một thị trường điều khiển từ xa.

• BitRobot Network: Cho phép các nút robot thực hiện Nhiệm vụ Robot Có thể Xác minh (VRT), tạo ra dữ liệu điều hướng, vận hành và hợp tác thực tế.

Những sáng kiến này chứng minh cách mà Web3 có thể mở rộng hiệu quả phía cung cấp dữ liệu, bao gồm các kịch bản thế giới thực và dài đuôi mà các hệ thống truyền thống gặp khó khăn trong việc tiếp cận.

Tuy nhiên, nghiên cứu học thuật chỉ ra rằng dữ liệu crowdsourced hoặc phi tập trung thường có những đặc điểm cấu trúc như độ chính xác hạn chế, mức độ nhiễu cao và sự thiên lệch đáng kể. Các nghiên cứu sâu rộng về crowdsourcing và mobile crowdsensing đã chỉ ra rằng:

1. Biến động lớn trong chất lượng dữ liệu, tiếng ồn và sự không nhất quán về định dạng Những sự khác biệt dựa trên nhà cung cấp đáng kể cần phải được phát hiện và lọc ra.

2. Thiên kiến cấu trúc là rất phổ biến Người tham gia có xu hướng tập trung ở những khu vực cụ thể hoặc nhóm nhân khẩu học, dẫn đến các phân phối mẫu không phản ánh chính xác điều kiện thực tế.

3. Dữ liệu crowdsourced thô không thể được sử dụng trực tiếp cho việc đào tạo mô hình Nghiên cứu trong lĩnh vực lái xe tự động, AI hiện thân và robot nhấn mạnh rằng các bộ dữ liệu chất lượng cao phải trải qua một quy trình đầy đủ: thu thập → xem xét chất lượng → căn chỉnh độ dư thừa → tăng cường dữ liệu → hoàn thiện đuôi dài → sửa đổi nhất quán nhãn, thay vì “thu thập và sử dụng”.

Do đó, Web3 mở rộng khả năng truy cập dữ liệu, nhưng liệu dữ liệu đó có trở thành có thể huấn luyện hay không phụ thuộc vào kỹ thuật dữ liệu phía backend.

Giá trị thực sự của DePIN nằm ở việc cung cấp hạ tầng dữ liệu “liên tục, có thể mở rộng và chi phí thấp hơn” cho AI vật lý.

Thay vì nói rằng Web3 ngay lập tức giải quyết các thách thức về độ chính xác dữ liệu, chính xác hơn là nói rằng nó giải quyết các câu hỏi cơ bản sau:

• Ai sẵn sàng đóng góp dữ liệu lâu dài?

• Làm thế nào để khuyến khích nhiều thiết bị thế giới thực hơn tham gia?

• Làm thế nào việc thu thập dữ liệu có thể phát triển từ các mô hình tập trung sang một mạng lưới bền vững, mở?

Nói cách khác, DePIN/DePAI cung cấp nền tảng cho khối lượng dữ liệu có thể mở rộng và phạm vi rộng hơn, định vị Web3 như một phần quan trọng của lớp nguồn dữ liệu trong kỷ nguyên AI vật lý - nhưng nó không tự thân đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Hệ điều hành đa mục đích như lớp giao tiếp cho sự hợp tác của robot

Ngành công nghiệp robot đang phát triển từ trí tuệ của máy đơn lẻ sang sự hợp tác của nhiều tác nhân, nhưng một nút thắt cốt lõi vẫn tồn tại: các robot từ các thương hiệu, kiểu dáng và công nghệ khác nhau không thể chia sẻ thông tin hoặc tương tác với nhau. Do đó, sự hợp tác bị giới hạn trong các hệ thống đóng, cụ thể cho nhà cung cấp, làm hạn chế nghiêm trọng khả năng mở rộng.

Sự xuất hiện của các lớp Robot OS đa năng, chẳng hạn như OpenMind, cung cấp một giải pháp mới. Những hệ thống này không phải là phần mềm điều khiển truyền thống, mà là các hệ điều hành thông minh đa hình, đóng vai trò tương tự như Android trong điện thoại thông minh, cung cấp một ngôn ngữ và cơ sở hạ tầng chung cho việc giao tiếp, nhận thức và hợp tác của robot. (8)

Trong các kiến trúc truyền thống, các cảm biến nội bộ, bộ điều khiển và các mô-đun lập luận của robot bị cô lập, khiến việc chia sẻ thông tin ngữ nghĩa giữa các thiết bị trở nên không thể. Ngược lại, một lớp hệ điều hành robot thống nhất chuẩn hóa các giao diện cảm nhận, định dạng quyết định và phương pháp lập kế hoạch nhiệm vụ—cho phép robot, lần đầu tiên, đạt được:

• Các đại diện môi trường trừu tượng (thị giác / âm thanh / xúc giác → các sự kiện ngữ nghĩa có cấu trúc)

• Diễn giải thống nhất của hướng dẫn ( ngôn ngữ tự nhiên → lập kế hoạch hành động )

• Đại diện trạng thái đa phương tiện có thể chia sẻ

Điều này thực sự tương đương với việc cài đặt một lớp nhận thức ở cấp độ nền tảng—một lớp cho phép robot hiểu, diễn đạt và học hỏi.

Do đó, robot không còn là “những người thực thi tách biệt”. Thay vào đó, chúng có được các giao diện ngữ nghĩa thống nhất, cho phép chúng được tích hợp vào các mạng lưới máy móc quy mô lớn hơn, phối hợp.

Hơn nữa, bước đột phá quan trọng nhất của một hệ điều hành robot đa mục đích nằm ở khả năng tương thích giữa các hình thức. Lần đầu tiên, các robot của các thương hiệu, hình dạng và kiến trúc khác nhau có thể hiệu quả “nói cùng một ngôn ngữ”. Các hệ thống robot đa dạng có thể kết nối với một bus dữ liệu chung và các giao diện điều khiển thống nhất thông qua một hệ điều hành duy nhất, đặt nền tảng cho sự tương tác thực sự.

Nguồn: Openmind

Sự tương tác giữa các thương hiệu này cho phép ngành công nghiệp, lần đầu tiên, khám phá một cách có ý nghĩa:

• Hợp tác đa robot

• Đấu thầu và lập lịch nhiệm vụ

• Nhận thức chia sẻ và bản đồ chia sẻ

• Thực hiện nhiệm vụ phối hợp giữa các không gian

Điều kiện tiên quyết cho sự hợp tác là “sự hiểu biết chung về các định dạng thông tin”. Các hệ điều hành robot đa năng (OS) đang giải quyết thách thức về lớp ngôn ngữ cơ bản này.

Trong các hệ thống hợp tác máy móc đa thiết bị, peaq đại diện cho một hướng hạ tầng quan trọng khác: một lớp giao thức cung cấp cho máy móc danh tính có thể xác minh, động lực kinh tế và khả năng phối hợp cấp mạng. (9)

peaq không giải quyết “cách mà robot hiểu thế giới”, mà là cách mà robot tham gia như những thực thể độc lập trong một mạng lưới.

Thiết kế cốt lõi của nó bao gồm:

1. Danh tính máy

peaq cung cấp đăng ký danh tính phi tập trung cho robot, thiết bị và cảm biến, cho phép chúng:

• Tham gia bất kỳ mạng lưới nào như những thực thể độc lập

• Tham gia vào việc phân bổ nhiệm vụ đáng tin cậy và hệ thống danh tiếng

Đây là một điều kiện tiên quyết để máy móc trở thành “nút mạng” thực sự.

2. Tài Khoản Kinh Tế Tự Chủ

Nguồn: Peaq

Robot được cấp quyền tự chủ kinh tế. Với việc thanh toán bằng stablecoin gốc và logic thanh toán tự động, robot có thể tự động đối chiếu tài khoản và thực hiện thanh toán mà không cần sự can thiệp của con người, bao gồm:

• Thanh toán dựa trên mức sử dụng cho dữ liệu cảm biến

• Thanh toán theo cuộc gọi cho tính toán và suy diễn mô hình

• Thanh toán ngay lập tức giữa các robot sau khi cung cấp dịch vụ ( ví dụ: vận chuyển, giao hàng, kiểm tra )

• Thanh toán tự động cho việc sử dụng cơ sở hạ tầng như sạc điện và thuê không gian

Robot cũng có thể áp dụng thanh toán có điều kiện:

• Nhiệm vụ hoàn thành → thanh toán tự động

• Kết quả không đáp ứng tiêu chí → tiền tự động bị đóng băng hoặc hoàn trả

Điều này khiến cho sự hợp tác của robot trở nên đáng tin cậy, có thể kiểm toán và tự động thi hành—những khả năng cần thiết cho việc triển khai thương mại quy mô lớn.

Hơn nữa, doanh thu từ việc cung cấp dịch vụ và tài nguyên trong thế giới thực bởi các robot có thể được mã hóa và ánh xạ trên chuỗi, cho phép giá trị và dòng tiền được đại diện một cách minh bạch, có thể theo dõi, có thể giao dịch và có thể lập trình, từ đó hình thành các đại diện tài sản tập trung vào chính các máy.

Khi AI và các hệ thống on-chain trưởng thành, mục tiêu là để các máy móc tự động kiếm tiền, thanh toán, vay mượn và đầu tư—tiến hành các giao dịch M2M trực tiếp, hình thành các nền kinh tế máy móc tự tổ chức được quản lý thông qua sự phối hợp và quản trị dựa trên DAO.

3. Phối hợp nhiệm vụ đa thiết bị

Ở cấp độ cao hơn, peaq cung cấp các khung phối hợp cho phép máy móc:

• Chia sẻ thông tin trạng thái và khả năng sẵn có

• Tham gia đấu thầu và ghép nối nhiệm vụ

• Phối hợp phân bổ tài nguyên (tính toán, di động, khả năng cảm biến)

Điều này cho phép robot hoạt động như một mạng lưới các nút thay vì các đơn vị tách biệt. Chỉ khi ngôn ngữ và giao diện được thống nhất, robot mới có thể thực sự bước vào các mạng lưới hợp tác thay vì vẫn bị mắc kẹt trong các hệ sinh thái riêng lẻ.

Các nền tảng hệ điều hành đa năng cho robot như OpenMind nhằm chuẩn hóa cách mà robot hiểu thế giới và diễn giải các hướng dẫn, trong khi các mạng lưới phối hợp Web3 kiểu peaq khám phá cách các thiết bị khác nhau có thể đạt được sự hợp tác có thể xác minh và tổ chức ở cấp độ mạng. Đây là những nỗ lực tiêu biểu trong số nhiều nỗ lực khác, phản ánh sự chuyển mình trên toàn ngành hướng tới các lớp giao tiếp thống nhất và khả năng tương tác mở.

Mạng Kinh Tế Máy Tạo Điều Kiện Cho Sự Tham Gia Thị Trường Tự Động

Nếu hệ điều hành đa thiết bị giải quyết “cách mà robot giao tiếp”, và mạng lưới phối hợp giải quyết “cách mà robot hợp tác”, thì mạng lưới kinh tế máy móc giải quyết một câu hỏi cơ bản hơn: làm thế nào để chuyển đổi năng suất của robot thành dòng vốn bền vững, cho phép robot tự chi trả cho hoạt động của chúng và hình thành các chu trình kinh tế khép kín.

Một phần lâu nay thiếu trong ngành công nghiệp robot là “khả năng kinh tế tự động”. Robot truyền thống có thể thực hiện các hướng dẫn đã được định nghĩa nhưng không thể tự mình phân bổ các nguồn lực bên ngoài, định giá dịch vụ của chúng hoặc thanh toán chi phí. Khi được triển khai trong các môi trường phức tạp, chúng phải dựa vào các hệ thống hỗ trợ của con người cho kế toán, phê duyệt và lập lịch, điều này hạn chế nghiêm trọng hiệu quả hợp tác và làm cho việc triển khai quy mô lớn trở nên khó khăn.

x402: Cấp cho Robots Tình Trạng Chủ Thể Kinh Tế

Source: X@CPPP2443_

x402, một tiêu chuẩn Thanh toán Agentic thế hệ tiếp theo, lấp đầy khoảng trống cơ bản này. Robot có thể khởi tạo yêu cầu thanh toán trực tiếp ở tầng HTTP và hoàn thành các giao dịch nguyên tử bằng cách sử dụng các stablecoin có thể lập trình như USDC. Điều này cho phép robot không chỉ hoàn thành các nhiệm vụ, mà còn tự động mua mọi thứ cần thiết để thực hiện chúng:

• Tài nguyên tính toán (LLM suy diễn / suy diễn mô hình kiểm soát)

• Truy cập cảnh và cho thuê thiết bị

• Dịch vụ lao động do các robot khác cung cấp

Lần đầu tiên, robot có thể tự động tiêu thụ và tạo ra giá trị như những tác nhân kinh tế.

Trong những năm gần đây, các sự hợp tác giữa các nhà sản xuất robot và các nhà cung cấp hạ tầng crypto đã tạo ra những ứng dụng thực tế tiêu biểu, chứng minh rằng các mạng lưới kinh tế máy móc đang chuyển từ khái niệm sang triển khai.

OpenMind × Circle: Thanh toán Stablecoin gốc cho Robot

Nguồn: Openmind

OpenMind tích hợp hệ điều hành robot đa thiết bị của mình với USDC của Circle, cho phép robot thực hiện thanh toán và quyết toán một cách tự nhiên trong các quy trình thực hiện nhiệm vụ.

Điều này đại diện cho hai bước đột phá lớn:

1. Các pipeline tác vụ robot có thể tích hợp trực tiếp việc thanh toán tài chính mà không cần dựa vào các hệ thống backend.

2. Robots có thể thực hiện “thanh toán không biên giới” qua các nền tảng và thương hiệu

Đối với sự hợp tác của máy móc, khả năng này là nền tảng để tiến tới các tập thể kinh tế tự trị.

Kite AI: Một Nền Tảng Blockchain Dành Cho Đại Lý Trong Nền Kinh Tế Máy

Nguồn: Kite AI

Kite AI tiếp tục phát triển cơ sở hạ tầng nền tảng của nền kinh tế máy bằng cách thiết kế các danh tính trên chuỗi, ví có thể kết hợp và hệ thống thanh toán và giải quyết tự động đặc biệt cho các tác nhân AI, cho phép các tác nhân thực hiện giao dịch tự động trên chuỗi. (10)

Nó cung cấp một môi trường kinh tế tự động hoàn toàn, rất phù hợp với mục tiêu cho phép robot tham gia độc lập vào các thị trường.

1. Tầng Danh Tính Đại Lý / Máy (Kite Passport): Cấp phát danh tính mã hóa và hệ thống khóa đa tầng cho mỗi đại lý AI (và có thể được ánh xạ tới các robot vật lý), cho phép kiểm soát chi tiết về ai chi tiêu quỹ và thay mặt ai, với khả năng thu hồi và trách nhiệm—các điều kiện tiên quyết để coi các đại lý như những tác nhân kinh tế độc lập.

2. Stablecoin nội địa + x402 Primitives: Kite tích hợp tiêu chuẩn thanh toán x402 ở mức chuỗi, sử dụng USDC và các stablecoin khác làm tài sản thanh toán mặc định. Các đại lý có thể gửi, nhận và đối chiếu thanh toán thông qua ủy quyền ý định tiêu chuẩn hóa, được tối ưu hóa cho các giao dịch máy với tần suất cao, giá trị thấp (xác nhận dưới một giây, phí thấp, khả năng kiểm toán đầy đủ).

3. Ràng buộc lập trình được và Quản trị: Các chính sách trên chuỗi xác định giới hạn chi tiêu, danh sách cho phép thương nhân và hợp đồng, kiểm soát rủi ro và dấu vết kiểm toán, cân bằng giữa an ninh và tự chủ khi “cho máy móc ví.”

Nói cách khác, nếu hệ điều hành của OpenMind cho phép robot hiểu thế giới và hợp tác, thì hạ tầng blockchain của Kite AI cho phép robot tồn tại và hoạt động trong các hệ thống kinh tế.

Thông qua các công nghệ này, các mạng kinh tế máy móc thiết lập động lực hợp tác và vòng khép kín giá trị. Ngoài việc cho phép robot thanh toán, chúng còn cho phép robot:

• Kiếm thu nhập dựa trên hiệu suất (thanh toán theo kết quả)

• Mua tài nguyên theo nhu cầu (cấu trúc chi phí tự động)

• Cạnh tranh trên các thị trường sử dụng danh tiếng trên chuỗi (thực thi có thể xác minh)

Lần đầu tiên, robot có thể tham gia hoàn toàn vào các hệ thống khuyến khích kinh tế: làm việc → kiếm tiền → chi tiêu → tối ưu hóa tự động.

Kết luận

Tóm tắt & Triển vọng

Trên ba khía cạnh chính được thảo luận ở trên, vai trò của Web3 trong ngành công nghiệp robotics ngày càng trở nên rõ ràng:

• Lớp Dữ Liệu: Cung cấp các động lực thu thập dữ liệu đa nguồn có khả năng mở rộng và cải thiện độ phủ kịch bản dài.

• Lớp Hợp Tác: Giới thiệu danh tính thống nhất, khả năng tương tác và quản trị nhiệm vụ cho việc phối hợp đa thiết bị

• Lớp Kinh Tế: Cho phép hành vi kinh tế có thể lập trình cho robot thông qua thanh toán trên chuỗi và giải quyết có thể xác minh

Cùng nhau, những khả năng này đặt nền tảng cho một Internet Máy trong tương lai, cho phép robot hợp tác và hoạt động trong những môi trường công nghệ mở hơn, có thể kiểm toán.

Sự không chắc chắn

Mặc dù có những bước đột phá hiếm hoi được chứng kiến vào năm 2025, nhưng việc chuyển từ khả năng kỹ thuật sang triển khai có quy mô và bền vững vẫn phải đối mặt với nhiều bất định—không xuất phát từ một nút thắt đơn lẻ, mà từ những tương tác phức tạp giữa kỹ thuật, kinh tế, thị trường và các tổ chức.

Tính khả thi kinh tế

Mặc dù robot đã đạt được những đột phá trong nhận thức, điều khiển và trí tuệ, việc triển khai quy mô lớn cuối cùng phụ thuộc vào việc liệu nhu cầu thương mại thực sự và lợi nhuận kinh tế có thể duy trì hay không. Hầu hết các robot hình người và robot đa năng vẫn đang trong giai đoạn thí điểm và xác thực. Liệu các doanh nghiệp có sẵn sàng chi trả cho dịch vụ robot trong dài hạn, và liệu các mô hình OaaS/RaaS có thể liên tục mang lại ROI cho các ngành công nghiệp hay không, vẫn chưa được hỗ trợ đủ bởi dữ liệu dài hạn.

Trong nhiều môi trường phức tạp, không có cấu trúc, tự động hóa truyền thống hoặc lao động con người vẫn rẻ hơn và đáng tin cậy hơn. Tính khả thi về kỹ thuật không tự động chuyển thành sự tất yếu kinh tế, và sự không chắc chắn trong tốc độ thương mại hóa sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến sự mở rộng của ngành.

Độ tin cậy kỹ thuật và độ phức tạp vận hành

Thách thức thực tiễn cấp bách nhất trong lĩnh vực robot không phải là liệu các nhiệm vụ có thể được hoàn thành hay không, mà là liệu các hệ thống có thể hoạt động một cách đáng tin cậy, liên tục và hiệu quả về chi phí theo thời gian. Khi mở rộng quy mô, tỷ lệ hỏng hóc phần cứng, chi phí bảo trì, cập nhật phần mềm, quản lý năng lượng, an toàn và trách nhiệm pháp lý nhanh chóng tích lũy thành các rủi ro hệ thống.

Ngay cả với các mô hình OaaS giảm chi phí vốn ban đầu, các chi phí ẩn liên quan đến hoạt động, bảo hiểm, trách nhiệm và tuân thủ có thể làm suy giảm khả năng tồn tại chung của doanh nghiệp. Nếu không đạt được các ngưỡng độ tin cậy tối thiểu cho các kịch bản thương mại, những tầm nhìn về mạng lưới robot và nền kinh tế máy móc sẽ gặp khó khăn trong việc hiện thực hóa.

Phối hợp Hệ sinh thái, Tiêu chuẩn và Quy định

Hệ sinh thái robot đang trải qua sự tiến hóa nhanh chóng qua các lớp hệ điều hành, khung tác nhân, giao thức blockchain và tiêu chuẩn thanh toán, nhưng vẫn còn rất phân mảnh. Chi phí phối hợp cao giữa các thiết bị, nhà cung cấp và hệ thống vẫn tồn tại, trong khi các tiêu chuẩn phổ quát vẫn chưa hội tụ, gây ra rủi ro phân mảnh và kém hiệu quả cho hệ sinh thái.

Đồng thời, robot với khả năng ra quyết định tự động và hành vi kinh tế thách thức các khung pháp lý và quy định hiện có. Trách nhiệm, tuân thủ thanh toán, ranh giới dữ liệu và trách nhiệm an toàn vẫn chưa rõ ràng. Nếu không có sự thích ứng của thể chế theo kịp tiến bộ công nghệ, các mạng kinh tế máy có thể phải đối mặt với sự không chắc chắn về quy định và triển khai.

Tổng thể, các điều kiện cho việc áp dụng robot quy mô lớn đang dần hình thành, và các phiên bản đầu tiên của nền kinh tế máy móc đang nổi lên thông qua thực tiễn trong ngành.

Mặc dù Web3 × Robotics vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng nó đã thể hiện tiềm năng lâu dài đáng để chú ý.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7. ?

8.

9.

10.