Messari: Apakah DePAI akan menjadi tren narasi berikutnya?

Penulis: Dylan Bane

Kompilasi: Deep Tide TechFlow

Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi, disingkat DePAI(, menyediakan alternatif terdesentralisasi bagi robot dan infrastruktur dasar kecerdasan buatan fisik, menghilangkan pola kontrol terpusat tradisional.

Dari pengumpulan data dunia nyata hingga penyebaran agen AI fisik untuk mengoperasikan robot melalui DePIN, DePAI terus bergerak ke masa depan.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

“Waktu ChatGPT di bidang robot umum akan segera tiba.”

——CEO NVIDIA Jensen Huang

Pada awalnya, era digital dimulai dari perangkat keras, kemudian berkembang ke ranah perangkat lunak yang tak berwujud. Namun, era kecerdasan buatan (AI) berjalan ke arah yang berlawanan, dimulai dari perangkat lunak, dan saat ini bergerak maju ke dunia fisik, merupakan wilayah terakhir yang belum ditaklukkan.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow TechFlow)

Di masa depan yang didominasi oleh robot, drone, mobil otonom, dan robot humanoid, mesin-mesin ini dijalankan oleh agen kecerdasan buatan fisik mandiri dan secara bertahap menggantikan tenaga kerja tradisional, sehingga masalah ‘siapa yang memiliki mesin-mesin ini’ menjadi topik diskusi sosial yang penting.

DePAI memberikan kesempatan bagi ekosistem fisik AI Web3 untuk dibangun sebelum dominasi raksasa pusat terjadi.

（Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide）

Saat ini, tumpukan infrastruktur DePAI sedang berkembang dengan cepat.

Pada tahap ini, lapisan pengumpulan data adalah bagian yang paling aktif. Lapisan ini tidak hanya menyediakan agen AI fisik yang digunakan pada robot dengan data dunia nyata yang diperlukan untuk pelatihan, tetapi juga membantu robot menavigasi lingkungan yang kompleks dan menyelesaikan tugas dengan data streaming real-time.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

Namun, pengambilan data dunia nyata tetap menjadi hambatan utama dalam melatih kecerdasan buatan fisik.

Meskipun platform seperti Omniverse dan Cosmos dari NVIDIA menyediakan solusi yang menjanjikan melalui simulasi lingkungan, data hasil sintesis hanya dapat mengatasi sebagian masalah. Untuk lebih memperbaiki pelatihan, sumber daya operasi jarak jauh dan data video dunia nyata juga akan menjadi hal yang sangat diperlukan.

(Gambar asli dari Dylan Bane, disusun oleh TechFlow)

Di bidang operasi jarak jauh, @frodobots memanfaatkan DePIN untuk menyebarkan robot pengiriman trotoar berbiaya rendah di seluruh dunia. Robot-robot ini beroperasi dengan menangkap kompleksitas pengambilan keputusan manusia di lingkungan dunia nyata, menghasilkan kumpulan data bernilai tinggi sambil secara efektif mengatasi kekurangan modal awal.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

DePIN ) jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi ( Melalui efek roda gila bertenaga token, ia memberikan dukungan kuat untuk penyebaran cepat sensor akuisisi data dan robot.

Bagi perusahaan robot yang ingin mempercepat penjualan dan mengurangi belanja modal (CapEx) dan belanja operasional (OpEx), DePIN menyediakan solusi yang lebih efisien dan ekonomis dibandingkan dengan metode tradisional.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

DePAI ) fisika terdesentralisasi AI( juga memanfaatkan data video dunia nyata untuk melatih sistem AI fisik dan membangun pemahaman spasial bersama tentang dunia nyata.

Misalnya, @Hivemapper dan @NATIXNetwork memiliki kumpulan data video unik yang dapat menjadi sumber daya yang bagus untuk melatih AI fisik.

（Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide）

Seperti yang dikatakan @masonnystrom, “Data pengguna individu sulit untuk dimonetisasi, tetapi ketika dikumpulkan, itu menciptakan nilai yang luar biasa.” ”

Dengan jaringan DePIN, data dunia nyata dari berbagai perangkat dan node dapat dikumpulkan untuk menghasilkan kumpulan data bernilai tinggi.

Sistem Quicksilver dari @iotex_io tidak hanya dapat mengumpulkan data ini, tetapi juga dapat menangani verifikasi data dan masalah perlindungan privasi, memberikan perlindungan keamanan untuk penggunaan data terdesentralisasi.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

Selain itu, protokol kecerdasan ruang dan perhitungan juga menggunakan teknologi DePIN dan DePAI untuk mendorong perkembangan desentralisasi koordinasi ruang dan dunia nyata 3D virtual twin.

Misalnya, teknologi Posemesh @AukiNetwork memungkinkan kesadaran spasial real-time sambil melindungi privasi dan mempertahankan desentralisasi, mendukung AI fisik.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow Deep Tide)

Saat ini, aplikasi awal agen kecerdasan buatan fisik telah memasuki dunia nyata.

Misalnya, @SamIsMoving saat ini menggunakan armada pengiriman global Frodobots untuk menganalisis data dan memprediksi lokasi geografis.

Di masa depan, melalui kerangka seperti Quicksilver, agen kecerdasan buatan akan dapat mengakses data yang disediakan oleh DePIN secara real-time, sehingga dapat menyelesaikan tugas yang kompleks dengan lebih efisien, mendorong perkembangan AI fisik lebih lanjut.

(Gambar asli oleh Dylan Bane, diterjemahkan oleh TechFlow TechFlow)

Jika Anda ingin terlibat dalam pengembangan AI fisik )Physical AI(, berinvestasi dalam DAO )decentralized autonomous organization( mungkin adalah salah satu cara yang paling langsung.

Melalui platformnya, @xmaquinaDAO memberi anggota akses ke aset AI fisik, termasuk aset fisik mesin )Real Aset Dunia, RWAs(, protokol DePIN ) infrastruktur fisik terdesentralisasi, ( cyber, perusahaan robotika, dan )IP( kekayaan intelektual. Selain itu, investasi ini didukung oleh tim R&D internal untuk memastikan kepemimpinan teknologi dan pasar.

(Laporan lengkap lihat di sini)