人工知能が急速に発展するにつれ、分散型物理人工知能 (DePAI) は、ロボットの制御と物理人工知能インフラストラクチャのための新しいソリューションを提供しています。実世界のデータ収集から分散型物理インフラストラクチャ（DePIN）に基づいて展開されるインテリジェントロボット操作まで、DePAIの開発は着実に進んでいます。 Nvidia の CEO である Jen-Hsun Huang 氏は次のように予測しています。「一般ロボットにおける ChatGPT の瞬間が来ようとしています。」

技術発展の歴史を振り返ると、デジタル時代はハードウェアから始まり、その後ソフトウェアという無形の分野へと拡大しました。人工知能の時代はソフトウェアから始まり、今や究極のフロンティアである物理世界へと進んでいます。

従来の労働がロボット、スマートカー、ドローン、自律物理人工知能エージェントによって稼働するロボットに徐々に置き換えられようとしている世界では、これらのスマートデバイスの所有権は無視できない社会問題となっています。中央集権型のプレーヤーがまだ市場を完全に支配していない時代に、DePAI は Web3 に基づく物理的な人工知能システムを構築する稀な機会を提供します。

データ収集

現在、DePAI のインフラストラクチャは急速に改善されており、データ収集が最も活発に行われています。このレイヤーは、ロボット上の物理的な AI エージェントのトレーニングに必要な現実世界のデータを提供するだけでなく、環境ナビゲーションとタスク実行に必要なデータ ストリームをリアルタイムで送信します。

しかし、高品質な現実世界のデータを取得することが、物理的な人工知能の開発を制限する主なボトルネックとなっています。 NVIDIA の Omniverse と Cosmos はシミュレートされた環境を通じて革新的なソリューションを提供しますが、合成データはエコシステムの一部に過ぎず、遠隔操作や現実世界のビデオ データも不可欠です。

しかし、高品質な現実世界のデータを取得することが、物理的な人工知能の開発を制限する主なボトルネックとなっています。 NVIDIA の Omniverse と Cosmos はシミュレートされた環境を通じて革新的なソリューションを提供しますが、合成データはエコシステムの一部に過ぎず、遠隔操作や現実世界のビデオ データも不可欠です。

リモート操作

遠隔操作の分野では、Frodobots は DePIN を通じて経済的な配達ロボットを世界中に展開しています。これらのロボットは、運用中に実際の環境で人間の意思決定行動を捉えて価値の高いデータセットを作成できるだけでなく、資本投資不足の問題も効果的に解決できます。

DePIN は、トークン駆動型の好循環メカニズムを通じて、データ収集機器とロボットの導入を加速しています。設備投資と運用コストを削減しながら売上を増やしたいロボット企業にとって、DePIN は従来のモデルに比べて大きな利点を提供します。

ビデオデータアプリケーション

ビデオデータの応用に関しては、DePAI は現実世界のビデオデータを最大限に活用して、物理的な人工知能システムをトレーニングし、現実世界の空間認識を構築することができます。中でも、Hivemapper と NATIX Network は、独自のビデオデータベースを備えており、重要なデータソースとなることが期待されています。

Pantera CapitalのジュニアパートナーであるMason Nystrom氏は、「個々のデータでは商業的価値を実現するのは難しいが、データの集約によって多くのことが可能になります」と指摘しています。IoTeXが開発したQuicksilverプラットフォームは、データ検証とプライバシー保護を確保しながら、DePIN間でデータを集約することができます。

空間知能とコンピューティング

空間インテリジェンスとコンピューティング プロトコルの分野では、業界では DePIN と DePAI を通じて空間調整と現実世界の 3D 仮想ツインの分散管理に取り組んでいます。たとえば、Auki Network の Posemesh テクノロジーは、プライバシーと分散化を確保しながらリアルタイムの空間認識を可能にします。

物理的な AI エージェントの応用は、Frodobots のグローバル ロボット ネットワークを使用して地理位置の推論を実行する SAM など、すでに成果を示しています。将来的には、Quicksilver などのフレームワークの助けを借りて、AI エージェントは DePIN が提供するリアルタイム データにさらにアクセスできるようになります。

物理的な人工知能の分野への参入に関心のある投資家にとって、DAO への投資は理想的な参入点となるかもしれません。 XMAQUINA を例に挙げてみましょう。XMAQUINA はメンバーに、機械の物理資産、DePIN プロトコル、ロボット工学企業、知的財産権を網羅した多様な物理人工知能資産ポートフォリオを提供し、専門的な社内 R&D チームを備えてサポートを提供します。