Чому фізичний штучний інтелект потребує децентралізації: розбір екосистеми DePAI

Злиття робототехніки, автономних агентів і децентралізованої інфраструктури змінює наше уявлення про штучний інтелект у фізичному світі. Децентралізований фізичний AI (DePAI) з’являється як інфраструктурний рівень, який може визначити, чи належать роботи та розумні пристрої централізованим платформам або розподіленим мережам учасників.

На відміну від революції штучного інтелекту, орієнтованої на програмне забезпечення, ера фізичного AI пропонує унікальну можливість: ми все ще на початкових етапах, і жоден гравець не закріпив за собою ринок. Саме тут DePAI пропонує переконливу альтернативу централізованому контролю.

Проблема реальних даних

Створення ефективного фізичного AI вимагає того, що жоден алгоритм сам по собі не може згенерувати: автентичних даних з реального світу у масштабі. Обмеження вже не в обчислювальній потужності — у доступі до якісних потоків даних з фізичних середовищ.

Поточні рішення, такі як імітовані середовища, створюють основу, але вони неповні. Системи фізичного AI потребують двох критичних входів: безперервних відеопотоків з реальних локацій і поведінкових даних, зібраних під час реальних операцій. Саме тут інфраструктура DePAI сяє.

Як мережі віддаленого управління стимулюють генерацію даних

Компанії, такі як Frodobots, розгортають доставляючих роботів по всьому світу, використовуючи модель DePIN для краудсорсингу як операційної праці, так і збору даних. Ось перевага: замість капіталомістких централізованих флотів, роботи одночасно виконують доставку та фіксують реальні рішення. За допомогою токенів учасники розгортають інфраструктуру, тоді як мережа накопичує набір даних, які фізичні моделі AI дійсно потребують.

Для виробників роботів це кардинально змінює економіку — зменшуються початкові капітальні витрати та операційні витрати, одночасно створюючи власні тренувальні набори даних.

Відеодані

Відеопотоки з реальних середовищ забезпечують просторовий контекст, необхідний фізичному AI. Мережі, що агрегують дані з відеореєстраторів і геолокацій, створюють безпрецедентні набори даних. Як зазначено в галузевих аналізах, окремі точки даних мають обмежену цінність, але агреговані, перевірені та захищені конфіденційністю набори даних відкривають комерційний потенціал.

Платформи, що прагнуть об’єднати цей рівень даних у рамках мереж DePIN, позиціонують себе як критична інфраструктура для стека фізичного AI.

Просторова розвідка: картографування фізичного світу

Наступне завдання — надати агентам фізичного AI реальне часове просторове усвідомлення. Протоколи DePAI вирішують це шляхом побудови децентралізованих 3D моделей навколишнього середовища та рівнів просторової координації. Послуги визначення місцезнаходження в реальному часі та приватність у просторі дозволяють агентам ефективно діяти в неструктурованих середовищах.

Коли ці просторові рівні з’єднуються з мережами збору даних, отримуємо замкнуту систему — агенти отримують доступ до децентралізованих даних і водночас повертають свої спостереження назад у мережу.

Інвестиційна теза: де полягає можливість DePAI

Для інвесторів, що оцінюють цей сектор, диверсифіковане вкладення через DAO, орієнтовані на DePAI, пропонує практичний спосіб входу. Замість інвестування в окремі проєкти, ці структури забезпечують експозицію до кількох рівнів: фізична інфраструктура, протоколи DePIN, компанії з робототехніки та інтелектуальна власність. Професійні команди керують портфелем, зменшуючи ризики підбору.

Основна ідея залишається чіткою: у світі, де автономні фізичні агенти стають звичайним явищем, децентралізована інфраструктура запобігає концентрації контролю будь-якою однією сутністю. DePAI — це не лише технічне рішення, а й модель розподілу та володіння.

Можливість створити відкриту, децентралізовану фізичну AI-інфраструктуру відкривається зараз. Як тільки централізовані гравці захоплять домінування, цей шанс зникне.