AI vật lý phi tập trung (DePAI) đang hình thành: Làm thế nào DePIN đang định hình lại trí tuệ robot

Khi trí tuệ nhân tạo tiến vào lĩnh vực vật lý, DePAI nổi lên như một khuôn khổ chuyển đổi để xây dựng robot thông minh và hệ thống tự hành trên hạ tầng phi tập trung. Theo CEO NVIDIA Huang Renxun, “Khoảnh khắc ChatGPT trong lĩnh vực robot tổng quát sắp đến.” Điều này báo hiệu một điểm ngoặt quan trọng nơi quyền sở hữu và kiểm soát các hệ thống AI vật lý—robot, phương tiện tự hành, drone và các tác nhân thông minh—sẽ định hình lại cách chúng ta nghĩ về trí tuệ phân tán. Lần đầu tiên, DePAI cung cấp các giải pháp gốc Web3 để xây dựng các hệ thống này vào thời điểm các nhà chơi trung tâm chưa kiểm soát thị trường.

Tại sao Chất lượng Dữ liệu Thực tế là Rào cản của DePAI

Hạ tầng hỗ trợ DePAI đang phát triển nhanh chóng, với việc thu thập dữ liệu nổi lên như lớp hoạt động tích cực nhất. Lớp này phục vụ hai mục đích: nó thu thập dữ liệu huấn luyện thực tế cho các tác nhân AI vật lý hoạt động trên robot, đồng thời cung cấp luồng dữ liệu trực tiếp cho điều hướng môi trường và thực thi nhiệm vụ. Tuy nhiên, việc đảm bảo dữ liệu thực tế chất lượng cao vẫn là hạn chế then chốt.

Trong khi NVIDIA’s Omniverse và Cosmos đã tiên phong trong các giải pháp môi trường tổng hợp, chúng chỉ là một phần câu trả lời. Dữ liệu tổng hợp sơ cấp không thể tự nó vận hành các hệ thống AI vật lý tinh vi. Dữ liệu video thực tế và phản hồi vận hành từ xa cũng quan trọng không kém—và đây là nơi mô hình phân tán của DePAI mở ra các khả năng mới.

Theo nhà phân tích Messari Dylan Bane và các thông tin từ đối tác Mason Nystrom của Pantera Capital, “Trong khi các điểm dữ liệu riêng lẻ hiếm khi đạt được khả năng thương mại, các bộ dữ liệu tổng hợp trở nên thực sự có giá trị.” Nguyên tắc này là nền tảng cho lợi thế cạnh tranh của DePAI: bằng cách token hóa quá trình thu thập dữ liệu qua các mạng phân tán, DePAI thúc đẩy triển khai nhanh hơn trong khi giải quyết vấn đề hiệu quả vốn mà các công ty robot truyền thống gặp phải.

Từ Điều Khiển Từ Xa đến Trí Tuệ Video: Các Giải Pháp Dữ Liệu của DePAI

Trong điều khiển từ xa, các dự án như Frodobots đang triển khai robot giao hàng toàn cầu qua mạng DePIN. Những robot này không chỉ thực hiện nhiệm vụ—chúng còn ghi lại quyết định của con người trong môi trường thực, tạo ra các bộ dữ liệu giá trị cao đồng thời giảm thiểu chi phí vốn và ma sát vận hành. Mô hình khuyến khích dựa trên token tạo ra một chu trình thuận lợi: nhiều nhà vận hành → nhiều dữ liệu hơn → mô hình AI tốt hơn → mở rộng triển khai.

Về mặt dữ liệu video, các nền tảng DePAI như Hivemapper và NATIX Network đang xây dựng các kho lưu trữ video độc đáo dành riêng cho huấn luyện hệ thống trí tuệ không gian. Các bộ dữ liệu này giúp AI vật lý hiểu và lập bản đồ môi trường thực chính xác. Nền tảng Quicksilver của IoTeX còn mở rộng hơn nữa bằng cách tổng hợp dữ liệu DePAI đa nguồn trong khi duy trì xác thực mã hóa và bảo vệ quyền riêng tư—giải quyết vấn đề đảm bảo chất lượng dữ liệu trên quy mô lớn.

Xây Dựng AI Không Gian Trên Hạ Tầng Phi Tập Trung

Chặng đường tiếp theo là về trí tuệ không gian phân tán và các giao thức tính toán. Công nghệ Posemesh của Auki Network là ví dụ điển hình, cung cấp khả năng nhận thức không gian thời gian theo thời gian thực trong khi duy trì quyền riêng tư và phi tập trung. Các tác nhân AI vật lý như SAM đã tận dụng mạng robot toàn cầu của Frodobots để thực hiện các nhiệm vụ suy luận địa lý—bằng chứng cho thấy hạ tầng DePAI đang chuyển từ ý tưởng sang triển khai thực tế.

Khi các hệ thống này trưởng thành, các khuôn khổ như Quicksilver sẽ cho phép các tác nhân AI tiêu thụ dữ liệu thời gian thực từ các mạng DePIN phân tán với độ trễ tối thiểu. Kết quả: các hệ thống vật lý tự hành hoạt động thông minh trên toàn cầu, dựa trên hạ tầng phi tập trung thay vì phụ thuộc vào các máy chủ đám mây trung tâm.

Thuyết Đầu Tư: DePAI và Cơ Hội DAO

Đối với các nhà đầu tư xem xét tham gia vào AI vật lý phi tập trung, các DAO cung cấp một kênh tiếp cận hấp dẫn. XMAQUINA là ví dụ điển hình, cung cấp cho thành viên khả năng tiếp xúc đa dạng qua các tài sản máy móc, giao thức DePIN, công ty robot và IP—được hỗ trợ bởi đội ngũ R&D nội bộ. Thay vì đặt cược vào các dự án riêng lẻ, các phương tiện cấu trúc theo DAO nắm bắt khả năng tiếp xúc toàn bộ hệ sinh thái DePAI trong giai đoạn hình thành.

Cửa sổ để xây dựng hạ tầng DePAI là rất hẹp. Trước khi các nhà chơi trung tâm tập trung kiểm soát, các lựa chọn phi tập trung đã thể hiện khả năng kỹ thuật và khả năng kinh tế. Đây chính là khoảnh khắc quyết định của DePAI.