Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt ra khỏi lĩnh vực truyền thống của máy chủ đám mây và phần mềm và ngày càng hòa nhập với robot và các thiết bị IoT trong thế giới vật lý. Vào đầu năm 2025, CEO của NVIDIA, Jensen Huang tuyên bố rằng 'thời đại của robot AI đã đến'. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Tương lai của các máy móc thông minh sẽ được thống trị bởi một số công ty công nghệ lớn, hay chúng sẽ được phân quyền, sở hữu và quản lý bởi cộng đồng thông qua một khung công nghệ Web3? Khi khái niệm 'AI vật lý' ngày càng được nhấn mạnh, một mô hình mới - Trí tuệ nhân tạo Phân quyền (DePAI) - đang nổi lên để cung cấp một giải pháp hấp dẫn. Bài viết này sẽ đi sâu vào các nguyên lý cốt lõi, kiến trúc công nghệ, ứng dụng thực tế và thách thức của DePAI để hướng dẫn bạn thông qua cơ hội đầu tư tiềm năng trong lĩnh vực đang phát triển này.

DePAI là gì? Ai Sẽ Kiểm Soát Những Robot Của Ngày Mai?

Vậy, Điều gì chính xác là Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung? Nói một cách đơn giản, DePAI đưa Trí tuệ Nhân tạo ra khỏi đám mây và vào thế giới thực, được kích hoạt bởi các công nghệ phi tập trung như blockchain. Nó kết hợp robotics vật lý,Các đại lý trí tuệ nhân tạo, không gian, và các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo thể hiện hoạt động một cách tự lập và chủ quyền dưới kiến trúc Web3. Trong mô hình này, trí tuệ nhân tạo vật lý—như robot—không còn chỉ là một công cụ cho tự động hóa. Nó trở thành một thành viên tích cực trong mạng blockchain, có khả năng ra quyết định độc lập, tương tác với môi trường của mình, và dựa vào cộng đồng mở cho sức mạnh tính toán và dữ liệu.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn sở hữu một chiếc ô tô tự lái. Trong một hệ thống trí tuệ nhân tạo tập trung truyền thống, chiếc xe sẽ tuân theo các thuật toán được đặt trước. Tuy nhiên, trong một khung DePAI, phương tiện có thể phân tích điều kiện giao thông thời gian thực, chia sẻ dữ liệu với các phương tiện khác, và cùng nhau xác định tuyến đường an toàn nhất. Tài nguyên tính toán và dữ liệu giao thông của nó sẽ không đến từ một nguồn tập trung duy nhất mà sẽ được cung cấp bởi một mạng phân phối các thiết bị và người dùng trên toàn thế giới.

Cách DePAI Liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung và Trí tuệ Nhân tạo Vật lý

Để làm rõ, trí tuệ nhân tạo phi tập trung đề cập đến việc sử dụng công nghệ blockchain hoặc phân tán để huấn luyện hoặc chạy các mô hình trí tuệ nhân tạo, chủ yếu tập trung vào phần mềm và dữ liệu (ví dụ,mạng máy tính phân tánhoặcAI DAOs). Trí tuệ nhân tạo vật lý, å khác, nhấn mạnh việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào phần cứng thực tế như robot, xe tự hành, kính AI, hoặc thậm chí là cụ bộ phận thông minh. DePAI kết hợp cả hai - nhúng AI vào thiết bị vật lý trong khi đảm bảo phối hợp và vận hành phi tập trung thông qua blockchain. Nó cho phép máy móc tương tác, hợp tác và ra quyết định một cách đáng tin cậy và có thể xác minh.

Trong một câu: DePAI là phiên bản Web3 của trí tuệ nhân tạo vật lý.
Dưới mô hình này, quyền sở hữu và kiểm soát của các máy thông minh không còn được tập trung quá mức bởi các tập đoàn lớn mà được chia sẻ giữa cộng đồng và người dùng.

Cơ sở kỹ thuật DePAI: Đồng thuận Blockchain, ZKP và Nguồn Dữ liệu Đáng Tin cậy

Khi robot được trang bị AI ngày càng phổ biến, DePAI nhằm xây dựng một hệ sinh thái thông minh an toàn và hiệu quả - một hệ sinh thái dựa trên một số công nghệ nền tảng. Bảng thời gian dưới đây cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh về cách công nghệ của DePAI đã phát triển theo thời gian.

Lịch sử Phát triển Công nghệ DePAI (Nguồn: Gate Learn, bởi John)

Hãy tập trung vào những công nghệ cốt lõi quan trọng nhất đối với DePAI.

Blockchain và Cơ chế Đồng thuận

Một trongblockchainƯu điểm cốt lõi của nó nằm ở khả năng cho phép ghi và chia sẻ dữ liệu phi tập trung mà không phụ thuộc vào một cơ quan trung ương nào. Bằng cách tận dụng cơ chế đồng thuận, đảm bảo rằng tất cả các máy trong mạng duy trì một cái nhìn nhất quán, không thể thay đổi về trạng thái của hệ thống. Trong một tương lai được xác định bởi sự kết nối IoTCác thiết bị và robot tự động, blockchain cung cấp một cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng và độ trễ thấp, có khả năng xử lý các luồng dữ liệu rộng lớn, quan trọng cho việc ra quyết định trong thời gian thực trong các tình huống như quản lý giao thông tự động và phối hợp đa tác nhân.

Nguồn Dữ Liệu Đáng Tin Cậy Từ Thiết Bị IoT

DePAI dựa nặng vào dữ liệu thời gian thực được thu thập bởi cảm biến và thiết bị để huấn luyện các mô hình AI. Tuy nhiên, với các nguồn dữ liệu này được phân phối rộng rãi, việc đảm bảo tính xác thực của chúng trở thành một thách thức. Đó là lý do mà cái được biết đến làvấn đề oracletrong blockchain ra đời: cách truyền dữ liệu thế giới thực một cách đáng tin cậy đến blockchain. Các giải pháp phổ biến bao gồm xác minh danh tính dựa trên phần cứng,chữ ký số, và xác thực nguồn chéo. Ngày càng, Chứng minh không thông báoZKPs) cũng đang được áp dụng.

ZKPs cho phép một bên chứng minh sự thật của một câu mà không cần tiết lộ dữ liệu cơ bản. Ví dụ, bạn có thể chứng minh bạn biết mật khẩu mà không cần tiết lộ mật khẩu đó. Trong ngữ cảnh của DePAI, mỗi thiết bị có thể xác minh tính hợp lệ và tính xác thực của dữ liệu mà nó cung cấp, mà không cần tiết lộ nội dung thực sự, từ đó bảo vệ sự riêng tư.

Đây là cách hoạt động của quy trình: khi một thiết bị bật nguồn, nó sẽ đăng ký trên chuỗi khối để nhận Định danh Phi tập trung (DID)DID). Sau đó, nó sử dụng phần cứng và phần mềm tích hợp của mình để tạo ra một ZKP để chứng minh rằng dữ liệu của mình là hợp lệ. Các hợp đồng thông minh trên blockchain xác minh bằng chứng, và nếu mọi thứ đều đúng, thiết bị sẽ nhận được phần thưởng (như token). Các thiết bị khác sẽ được khuyến khích để đóng góp dữ liệu cảm nhận, sức mạnh tính toán hoặc các dịch vụ khác.

Luồng công việc ZKP (Nguồn: NovaNet)

Bằng cách cho phép thiết bị chứng minh tính hợp pháp của họ mà không đặt dữ liệu riêng tư vào tình thế nguy hiểm, ZKP giúp DePAI giải quyết hai thách thức lớn: tính xác thực dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Kết quả là một hệ sinh thái đáng tin cậy và mở.

Yêu cầu Dữ liệu và Tính toán cho Việc Đào tạo Trí tuệ Nhân tạo

Để các đại lý trí tuệ nhân tạo vận hành tự động trong môi trường phức tạp và động, họ cần các mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ. Và điều đó đòi hỏi hai tài nguyên chính: dữ liệu đào tạo đa dạng và sức mạnh tính toán khổng lồ.

Trong hệ sinh thái DePAI, hầu hết dữ liệu huấn luyện sẽ đến từ các thiết bị IoT phân phối. Những thiết bị này liên tục truyền dữ liệu môi trường mới từ khắp nơi trên thế giới, từ đó giúp cho các mô hình luôn cập nhật và thích ứng.

Ví dụ, hãy nói rằng chúng ta muốn tạo bản đồ 3D của một thành phố. Bạn có thể tưởng tượng sử dụng LiDAR độ phân giải cao để quét mọi thứ—nhưng những hệ thống như vậy có thể tốn hàng trăm nghìn đô la, và bản đồ của họ nhanh chóng trở nên lỗi thời. Một cách tiếp cận hiệu quả hơn là sử dụng một mạng lưới các thiết bị IoT—như camera đường phố và cảm biến môi trường—để liên tục ghi lại điều kiện đường và chi tiết thời gian thực (ví dụ, hình dạng tòa nhà, góc đường, kết cấu vật liệu). Những thiết bị này không tập trung; chúng phân tán trên cảnh quan đô thị. Điều này khiến chúng có vị trí đặc biệt để cung cấp dữ liệu thời gian thực phong phú vào các mô hình trí tuệ nhân tạo. Kết quả là, robot có thể hiểu và thích nghi tốt hơn với môi trường xung quanh—phát triển trí tuệ không gian tiên tiến.

Trên mặt phần cứng, DePAI hình dung việc tận dụng phần cứng không hoạt động (như điện thoại thông minh hoặc laptop) để tạo thành một mạng lưới tính toán phân tán cho việc huấn luyện trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, Bittensorsử dụng cơ chế khuyến nghị dựa trên blockchain để phối hợp các đóng góp GPU trên toàn cầu cho các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo phân tán. Các dự án như Chúc phúcđã khám phá các khái niệm tương tự. Trong khi tính toàn cầu hóa của máy tính vẫn đối mặt với thách thức trong việc giao tiếp và hiệu quả, các tiến bộ trong giao thức giao tiếp và học máy phân táncó thể biến nó thành điểm cốt lõi của sự tiến hóa trí tuệ nhân tạo của DePAI.

Các Ứng Dụng Sử Dụng DePAI

Mặc dù vẫn là một khái niệm mới nổi, DePAI có một số kịch bản ứng dụng hứa hẹn—một số thậm chí đã bước vào giai đoạn thử nghiệm. Hãy cùng nhìn vào một số lĩnh vực nổi bật:

Chia sẻ dữ liệu tự động lái và xe-đến-Mọi-thứ (V2X)

Xe tự hành đòi hỏi lượng dữ liệu lái xe lớn và đầu vào ngữ cảnh để huấn luyện các mô hình AI. Hiện tại, hầu hết dữ liệu này đều bị phân cách trong các nhà sản xuất ô tô cá nhân.

DePAI cung cấp một cách để phá vỡ những silo này bằng cách khuyến khích các tài xế và thiết bị tải lên các bản đọc cảm biến, đoạn phim camera và dữ liệu lái xe khác lên một mạng lưới phi tập trung. Một ví dụ thực tế là Drive & app của NATIX Network, cho phép người dùng đóng góp một cách chủ động vào một bản đồ đám đông trong khi lái xe. Theo NATIX, hơn 245.000 người dùng đã cùng nhau vẽ bản đồ hơn 156 triệu km đường. Dữ liệu giao thông và thông tin cơ sở hạ tầng tương ứng được tổng hợp thành các bộ dữ liệu mở có giá trị cao. Các bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để tối ưu hóa trí tuệ nhân tạo điều hướng, hỗ trợ quy hoạch đô thị và cải thiện hệ thống quản lý giao thông.

Drive & App Liên Quan Đến Người Dùng Trong Việc Tạo Bản Đồ (Nguồn: NATIX)

Để hỗ trợ sáng kiến này, NATIX đã phát triển một thiết bị phần cứng mang tên VX360, có thể lắp đặt trên các phương tiện Tesla. Nó lưu trữ lên đến 256 GB video ghi lại hành trình và truyền dữ liệu địa lý động một cách an toàn đến blockchain. Đổi lại, các tài xế nhận được phần thưởng token, trong khi dữ liệu video thu thập được có thể được sử dụng cho mô phỏng, phát hiện rủi ro và điều chỉnh thuật toán lái tự động.

Vẻ đẹp của mô hình này nằm ở khả năng làm dân chủ hóa dữ liệu. Thay vì bị kiểm soát bởi một số công ty lớn, dữ liệu lái xe tự động trở thành tài sản sở hữu chung. Với sự tham gia đông đảo, chúng ta có thể xây dựng bản đồ 3D siêu chính xác giúp ô tô tự lái thích nghi nhanh hơn với điều kiện thực tế, từ đó tạo ra hệ thống di chuyển trong tương lai an toàn và đáng tin cậy hơn.

Hợp tác Robot Phi tập trung

Tại các trung tâm phân phối thực phẩm tươi, bệnh viện và môi trường như nhà máy, tự động hóa thông qua robot và thiết bị thông minh đang trở nên ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, thường xảy ra tình trạng thiếu sự phối hợp giữa các robot từ các thương hiệu khác nhau và với các chức năng khác nhau. Điều này dẫn đến việc có các hệ thống riêng lẻ. Đây là lúc mà DePAI (Trí tuệ nhân tạo Phân tán) xuất hiện - mục tiêu của nó là tạo ra một mạng lưới hợp tác giữa robot qua các giao thức phân tán chuẩn, cho phép các robot đa dạng làm việc cùng nhau một cách liền mạch.

Hãy tưởng tượng một nhà kho thông minh tương lai, nơi robot từ các nhà sản xuất khác nhau, như bot vận chuyển và máy bay không người lái kiểm tra, tất cả đều được kết nối với một nền tảng phi tập trung. Các máy này có thể tự động đàm phán phân công nhiệm vụ, chia sẻ dữ liệu kiểm kê và môi trường theo thời gian thực và phối hợp mà không cần dựa vào bộ điều khiển trung tâm để đưa ra mọi lệnh. Để đạt được điều này đòi hỏi khả năng tương tác và tính nhất quán cao để mỗi robot có thể hiểu được hành động của người khác.

Ví dụ, Mạng lưới Robonomics đang khám phá việc kết nối Hệ thống Điều khiển Robot (ROS) phổ biến với blockchain để cho phép robot đăng tải nhiệm vụ hoặc cung cấp dịch vụ trực tiếp thông qua hợp đồng thông minh. Trong mô hình này, một robot tuần tra có thể tự động thanh toán cho một robot khác bằng token để dọn dẹp một khu vực cụ thể, hoàn toàn tự động mà không cần sự can thiệp của con người.

Để ngăn ngừa xung đột và tạo điều kiện cho sự hợp tác mượt mà, điều này cũng phụ thuộc vào tính toán không gian phân tán, nơi các camera và cảm biến phân tán xây dựng một bản sao kỹ thuật số 3D luôn được cập nhật của thế giới thực. Robot được trang bị trí tuệ nhân tạo sau đó có thể tham khảo lớp không gian chung này. Một ví dụ tốt là giao thức Posemesh của Auki Network, mục tiêu của nó là tạo ra một mạng lưới nhận thức không gian phi tập trung, bảo vệ quyền riêng tư và thời gian thực bằng cách cho phép các thiết bị phân tán tạo ra một bản đồ ảo chung. Robot có thể sử dụng bản đồ này không chỉ cho việc xác định vị trí và lập kế hoạch đường đi, mà còn để huấn luyện trong môi trường mô phỏng giống như thế giới ảo để nâng cao độ chính xác của họ trong thế giới thực.

Mặc dù việc hợp tác robot phi tập trung vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng một số trường hợp sử dụng dọc theo ngành cụ thể đã cho thấy triển vọng. Trong lĩnh vực logistics, các xe tải tự động hướng dẫn (AGVs) trong các kho có thể giao tiếp thông qua blockchain để tránh va chạm và tối ưu hóa các tuyến đường. Trong nông nghiệp, máy bay không người lái và máy cày tự động có thể chia sẻ dữ liệu mùa màng cho canh tác chính xác. Trong lĩnh vực an ninh công cộng, robot tuần tra phi tập trung có thể chung nhau giám sát khu vực lớn và chuyển giao nhiệm vụ theo dõi mà không cần kiểm soát tập trung. Khi trưởng thành, những kịch bản này có thể cải thiện đáng kể giá trị thương mại của DePAI.

Thành phố thông minh được xây dựng trên các chợ dữ liệu

Một ứng dụng chính khác của DePAI là cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý thông qua các chợ dữ liệu phi tập trung - không chỉ là việc tổng hợp dữ liệu IoT bị phân mảnh (ví dụ, chất lượng không khí hoặc sử dụng năng lượng), mà còn cho phép các tác nhân trí tuệ nhân tạo truy cập, xử lý và xử lý dữ liệu theo thời gian thực để ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn.

Trong hệ sinh thái này, cá nhân hoặc doanh nghiệp sở hữu cảm biến có thể tải lên và gắn thẻ dữ liệu đã thu thập của họ lên blockchain. Các ứng dụng muốn cải thiện hiệu suất trí tuệ nhân tạo có thể trả token để truy cập thông tin thời gian thực này. Blockchain đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi của giao dịch dữ liệu, trong khi hợp đồng thông minh tự động xử lý phân phối doanh thu, tạo ra một thị trường dữ liệu tự quản lý, không cần sự tin cậy.

Ví dụ, WeatherXM khuyến khích người dùng triển khai các trạm thời tiết cá nhân và tải dữ liệu khí hậu siêu địa phương để đổi lấy mã thông báo. Ngoài việc được sử dụng để cải thiện dự báo thời tiết, loại dữ liệu này cũng có thể được tận dụng bởi các thiết bị DePAI. Một chiếc ô tô tự lái, ví dụ, có thể chọn các tuyến đường tối ưu hoặc xác định vị trí đậu xe dựa trên thời tiết hiện tại và giao thông. Nhà thông minh có thể tự động điều chỉnh thông gió hoặc nhiệt độ phản ứng với điều kiện ngoại trời.

WeatherXM đang phân quyền dữ liệu thời tiết (Nguồn: WeatherXM)

Các ứng dụng tương tự bao gồm các hệ thống quản lý năng lượng AI phi tập trung, sử dụng blockchain để tích hợp dữ liệu vận hành từ các tấm pin năng lượng mặt trời, động cơ gió và tài sản tái tạo khác. Các thiết bị sau đó có thể cân bằng động tải một cách linh hoạt và cải thiện hiệu suất lưới điện. Trong khi đó, dữ liệu cảm biến phân tán trên các khu vực khác nhau có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI dự báo thảm họa tự nhiên, như động đất hoặc lũ lụt, và phát ra cảnh báo tự động.

Tất cả quá trình thu thập dữ liệu và thanh toán có thể được xử lý tự động thông qua các giao thức trên chuỗi. Điều này loại bỏ các bên trung gian API truyền thống. Mô hình này biến dữ liệu thành một tài sản có thể giao dịch, cho phép hoạt động thị trường hiệu quả và tự động - cuối cùng làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý với dữ liệu đáng tin cậy nhất, đồng thời cung cấp cơ hội đầu tư mới trong nền kinh tế dữ liệu.

Trợ lý AI cá nhân và Thiết bị

DePAI cũng mở đường cho một thế hệ mới của trợ lý trí tuệ cá nhân bảo vệ quyền riêng tư và hiệu suất cao bằng cách tích hợp các thiết bị IoT hàng ngày - như thiết bị đeo sức khỏe, hệ thống nhà thông minh và bố trí văn phòng kết nối - với lưu trữ dữ liệu phi tập trung. Khác với các trợ lý dựa trên đám mây truyền thống, các hệ thống này hoạt động ở cạnh, làm việc đồng bộ với các thiết bị trí tuệ vật lý đảm bảo chủ quyền dữ liệu. Người dùng giữ quyền sở hữu đầy đủ dữ liệu cá nhân của họ, được lưu trữ an toàn trên các nút cá nhân hoặc đám mây được mã hóa, vượt ra ngoài tầm với của các đế chế công nghệ tập trung. Các mô hình trí tuệ nhân tạo truy cập dữ liệu này thông qua các kỹ thuật tính toán bảo vệ quyền riêng tư và cung cấp thông tin và tự động hóa tùy chỉnh dựa trên hành vi cá nhân, số liệu sức khỏe hoặc đầu vào môi trường - tất cả trong khi trực tiếp tương tác với các hệ thống thực tế.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang đeo một dây đeo thông minh hoặc đồng hồ thông minh, và nhà của bạn được trang bị đèn thông minh, bộ điều chỉnh nhiệt độ, và hệ thống an ninh thông minh. Những thiết bị này liên tục thu thập dữ liệu về hoạt động, giấc ngủ, nhịp tim, mẫu sử dụng và môi trường nhà của bạn. Sau khi được mã hóa và lưu trữ trên chuỗi khối, bạn giữ quyền kiểm soát. Khi bạn điều chỉnh mục tiêu sức khỏe hoặc cài đặt nhà, một trợ lý trí tuệ kết nối với DePAI có thể tự động hiệu chỉnh đèn, nhiệt độ hoặc các hệ thống khác trong thời gian thực. Trong một văn phòng, một trợ lý trí tuệ cá nhân có thể tích hợp lịch của bạn, email và dữ liệu cảm biến địa phương để giúp lên lịch họp, nhắc bạn nghỉ ngơi, và thậm chí điều khiển thiết bị hội nghị thông minh—tăng cường năng suất.

Mô hình này làm đảo lộn mô hình trợ lý đám mây truyền thống do các công ty công nghệ lớn thống trị, thường tập trung và lợi dụng dữ liệu người dùng. Trong một khung cảnh phi tập trung, người dùng sở hữu dữ liệu của họ cũng như tận hưởng các dịch vụ tùy chỉnh được cung cấp bởi các đại lý trí tuệ nhân tạo vật lý - tại nhà, tại nơi làm việc hoặc khi di chuyển. Toàn bộ quá trình luôn minh bạch, an toàn và không thể can thiệp vì tất cả các giao dịch và trao đổi dữ liệu đều tuân thủ các giao thức blockchain. Điều này mở ra cơ hội cho việc chia sẻ dữ liệu công bằng và hiệu quả và mở ra cánh cửa mới cho các bên tham gia vào nền kinh tế dữ liệu.

Những thách thức đang đối diện với DePAI ngày nay

Mặc dù những ứng dụng này cho thấy triển vọng to lớn, việc triển khai thực tế phụ thuộc vào sự chín chắn kỹ thuật và sự áp dụng kinh doanh. Tuy nhiên, xu hướng rõ ràng: cho dù là trong lái xe tự động, robot hoặc thành phố thông minh, chúng ta đang di chuyển đến các hệ thống tự động hơn, cộng tác và dữ liệu. DePAI phục vụ như lớp phối hợp cơ bản—cung cấp môi trường mở, an toàn và công bằng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo vật lý.

Tuy nhiên, giống như tất cả các công nghệ mới nổi, DePAI đối mặt với những thách thức quan trọng cần được giải quyết trước khi được áp dụng rộng rãi—đặc biệt là đối với những người đang xem xét việc đầu tư:

Bảo mật dữ liệu & Tuân thủ quy định về quy định

DePAI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu thế giới thực, một số trong đó có thể liên quan đến thông tin cá nhân—như hình ảnh khuôn mặt hoặc ghi âm giọng nói từ hồ sơ lái xe. Đảm bảo tuân thủ theo luật bảo vệ quyền riêng tư như GDPR trong khi thu thập dữ liệu quy mô lớn là một rào cản lớn. Ngay cả với các công nghệ như chứng minh zero-knowledge (ZKPs), vẫn cần có chính sách sử dụng dữ liệu rõ ràng và tiêu chuẩn về ẩn danh. Hơn nữa, một số khu vực có các hạn chế pháp lý về giám sát hoặc thu thập dữ liệu dựa trên drone. Các dự án DePAI phải đảm bảo tuân thủ pháp lý ở mọi khu vực hoạt động.

Bảo mật Mạng & Thiết bị

Một hệ thống phi tập trung dưới cuộc tấn công mạng có thể đối mặt với hậu quả xa hơn so với rò rỉ dữ liệu - các lệnh độc hại có thể ảnh hưởng trực tiếp đến các thiết bị vật lý. Ví dụ, một hướng dẫn giả mạo được tiêm vào mạng robot có thể dẫn đến hành vi có hại hoặc tai nạn. Để giảm thiểu điều này, nền tảng DePAI phải ưu tiên bảo mật hợp đồng thông minh, giao tiếp được mã hóa và bảo vệ cấp thiết của thiết bị. Các tính năng an toàn vật lý - như công tắc dừng khẩn cấp và phát hiện hành vi bất thường - cũng phải được tích hợp vào chính các robot.

Tiêu chuẩn và Tương thích

DePAI bao gồm một loạt các thiết bị và nền tảng đa dạng. Hiện nay, hầu hết các nhà sản xuất robot và IoT hoạt động với các giao thức truyền thông và định dạng dữ liệu riêng. Để cho họ có thể hợp tác trong một mạng lưới phi tập trung, các tiêu chuẩn chung phải được thiết lập, cả ở mức phần cứng (đảm bảo kết nối vật lý giữa các thiết bị) và mức phần mềm (đảm bảo các mô hình AI có thể giải thích dữ liệu từ nhiều nguồn). Mà không có khả năng tương thích, hệ sinh thái DePAI có nguy cơ bị phân mảnh và phát triển theo kiểu gò bó, không thể tạo ra hiệu ứng mạng ý nghĩa.

Ví dụ, các tiêu chuẩn như danh tính phi tập trung (DID) cho phép thiết bị có một danh tính kỹ thuật số thống nhất, trong khi các sáng kiến như peaq IDnhằm định nghĩa các giao thức thông dụng cho việc nhận diện máy móc và trao đổi dữ liệu. Tuy nhiên, thuyết phục các nhà sản xuất hàng đầu trong ngành áp dụng một tiêu chuẩn chung vẫn là một thách thức mà sẽ mất thời gian, sự phối hợp và sự đồng thuận.

Khả năng mở rộng và Cơ sở hạ tầng

Việc điều phối hợp tác thời gian thực giữa hàng nghìn robot và phương tiện tự lái trên quy mô toàn cầu đặt ra yêu cầu khổng lồ đối với cơ sở hạ tầng truyền thông và xử lý dữ liệu. Kết nối với băng thông cao, độ trễ thấp là điều tiên quyết, và lớp blockchain chính phải có khả năng mở rộng cao—có thể duy trì hiệu suất và đáng tin cậy khi nhu cầu tăng cao. Việc hệ thống như vậy có thể duy trì ổn định dưới tải trọng quy mô thực sự thương mại hay không vẫn còn chưa được chứng minh.

Hơn nữa, cơ sở hạ tầng vật lý là rất quan trọng. Điều này bao gồm các mạng lưu trữ phi tập trung (để lưu trữ dữ liệu cảm biến khổng lồ), các nút tính toán viền (để xử lý cục bộ nhằm giảm độ trễ) và các trạm năng lượng/sạc phi tập trung (để đảm bảo hoạt động liên tục của thiết bị). Đơn giản, việc thực hiện DePAI vượt xa ngoài phần mềm - nó đòi hỏi đầu tư nặng nề vào cơ sở hạ tầng thực tế. Vậy, ai sẽ xây dựng và tài trợ nó? Và làm thế nào để khuyến khích bảo trì dài hạn? Đây vẫn là những vấn đề cấp bách, chưa được giải quyết.

Quản trị và Kiểm soát

Trong khi DePAI khuyến khích quản trị dựa trên cộng đồng, việc tích hợp tài sản vật lý đưa vào các lớp phức tạp hơn ngoài các giao thức trực tuyến truyền thống. Hãy lấy một DePAI DAO tập trung vào sở hữu phi tập trung của các máy được trang bị trí tuệ nhân tạo làm ví dụ: Các thành viên có thể cùng nhau tài trợ và thu lợi từ hoạt động của robot. Tuy nhiên, quản trị hàng ngày - bảo trì, sửa chữa, kiểm tra an toàn - vẫn đòi hỏi thực hiện chuyên nghiệp.

Điều này tạo ra một thách thức quản trị kép: DAOs phải ủy quyền trách nhiệm cho các công ty truyền thống hoặc nhóm vận hành (nâng cao mối quan tâm và giám sát), và khi các sự cố liên quan đến an toàn hoặc trách nhiệm pháp lý (ví dụ, một tai nạn của robot), làm thế nào các thành viên DAO nên chịu trách nhiệm? Hiện chưa có tiền lệ nhiều để giải quyết những câu hỏi như vậy.

Kích thước thị trường và tiềm năng tăng trưởng của DePAI

Mặc dù gặp khó khăn, DePAI đại diện cho sự hội tụ của các lĩnh vực hứa hẹn cao—IoT, blockchain và AI—tất cả đều đang trải qua sự phát triển nhanh chóng. Tính đến năm 2024, giá trị thị trường toàn cầu kết hợp của những ngành công nghiệp này được ước tính vượt quá 1,36 nghìn tỷ đô la và dự kiến sẽ tiếp tục tăng vào năm 2025. Sự hội tụ này tạo ra một cơ hội ngang hàng lớn. Nếu DePAI thành công như một sáng kiến giao cắt, nó có thể tiếp cận một cảnh quan công nghệ triệu tỷ đô la.

Trong thuật ngữ cụ thể hơn, chúng ta cũng thấy những dự đoán mạnh mẽ trong các thị trường cận lĩnh vực. Ví dụ, theo dự đoán,nghiên cứu, thị trường blockchain + IoT, được đánh giá chỉ 258 triệu đô la vào năm 2020, dự kiến sẽ đạt 2,409 tỷ đô la vào năm 2026, tăng trưởng ở mức tỷ suất hằng năm 45,1%. Điều này cho thấy sự tự tin tăng về tiềm năng của blockchain trong việc bảo vệ hệ thống IoT và t facilitation trao đổi dữ liệu. Tương tự, thị trường blockchain + AI, mặc dù vẫn đang mới nổi, nhưng vẫn đang phát triển, dự đoántăng lên 700 triệu đô la vào năm 2025, duy trì mức tăng trưởng hàng năm khoảng 28%. Mặc dù các con số này vẫn tương đối khiêm tốn, nhưng chúng phản ánh sự quan tâm tăng lên từ các nhà đầu tư và ngành công nghiệp đối với ý tưởng “AI trên chuỗi.”

Thị trường blockchain + AI đang chuẩn bị cho sự phát triển nhanh chóng (Nguồn: Báo cáo thị trường Blockchain Ai năm 2025)

Nhìn vào ngành công nghiệp robot học chính mình, đà phát triển cũng mạnh mẽ tương đương. TheoAllied Market Research, thị trường robot toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ khoảng 12,1 tỷ đô la vào năm 2020 lên 149,9 tỷ đô la vào năm 2030 - tăng hơn 12 lần trong vòng mười năm, với tỷ suất tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 27,7%. Phần lớn sự tăng trưởng này sẽ đến từ robot dịch vụ và hệ thống tự động. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục thâm nhập vào lĩnh vực robot, dự kiến phân khúc robot AI sẽ tăng trưởng nhanh hơn.ước lượngvới tỷ lệ tăng trưởng hơn 38% giữa năm 2024 và 2030. Dòng sóng tăng trưởng về AI vật lý này đặt nền móng vững chắc cho DePAI. Khi các máy được trang bị AI trở nên ngày càng phổ biến, một nền tảng phi tập trung để phối hợp và quản lý chúng sẽ đạt được giá trị to lớn.

Tóm lại, thị trường tiềm năng của DePAI có thể được xem từ hai góc độ: (1) như một sáng kiến định nghĩa danh mục, nó có thể tạo ra một số dự án cờ lê cấp ngựa—tương tự như đầu tàu của giai đoạn đầu củaCác chuỗi Layer 1hoặcDeFi giao thức; và (2) như một lớp nền tảng cho phép các ngành công nghiệp lân cận, bao gồm thị trường dữ liệu máy, nền kinh tế dịch vụ robot, v.v. Một cách thận trọng, chúng ta có thể mong đợi hàng chục dự án thí điểm và thử nghiệm thương mại hóa sẽ xuất hiện trong giai đoạn 2024-2025. Các sáng kiến thành công có khả năng thu hút nguồn tài trợ đáng kể và thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái của họ. Khi tên miền trở nên rõ ràng hơn, các công ty nghiên cứu có thể bắt đầu công bố dự báo thị trường "DePIN / DePAI" chuyên dụng vào đầu năm 2025, cung cấp các tiêu chuẩn chi tiết hơn cho các nhà đầu tư.

Cảnh cạnh tranh: DePAI so với Các Dự Án Liên Quan

Là một không gian đa ngành, DePAI giao cắt với một loạt các hệ sinh thái, và các đối thủ của nó đến từ nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau. Dưới đây là một số dự án đại diện, cùng với cách họ so sánh với tầm nhìn của DePAI:

Fetch.ai

Fetch.aiđã được xem xét sớm nhất trong các dự án để khám phá sự giao nhau giữa blockchain và các đại lý trí tuệ nhân tạo. Nó giới thiệu khái niệm về Đại lý Kinh tế Tự động (AEAs), các đại lý dựa trên phần mềm hoạt động thay mặt người dùng để hoàn thành nhiệm vụ và thực hiện giao dịch trên chuỗi. Fetch.ai chủ yếu tập trung vào phối hợp kỹ thuật số - các trường hợp sử dụng như đặt chỗ đậu xe hoặc tự động lấy dữ liệu kinh doanh. Về bản chất, đó là một nền tảng tự động hóa quy trình Web3-native, nơi các đại lý tối giản hóa hoạt động kinh tế hàng ngày. Ngược lại, DePAI mở rộng mô hình này sang thế giới vật lý - tức là, robot và thiết bị thông minh như các đại lý vật lý.

Fetch.ai đã phát triển blockchain riêng của mình (FET) và một framework đại lý mở và cũng đã mạo hiểm vào việc chia sẻ dữ liệu IoT (ví dụ,hợp tácvới IOTA để kích hoạt trao đổi dữ liệu tự động giữa các thiết bị IoT). Nói chung, Fetch.ai có thể được xem như một phần của hệ sinh thái DePAI rộng lớn, đại diện cho lớp đại lý số. Công nghệ đại lý của nó có thể được nhúng vào các máy móc vật lý một ngày nào đó. Từ quan điểm của một nhà đầu tư, token FET của Fetch.ai đã được giao dịch mạnh mẽ, và giá trị của nó phụ thuộc vào sự mở rộng của hệ sinh thái đại lý của nó. Nếu DePAI như một khái niệm tạo đà, FET có thể hưởng lợi như một bộ kích hoạt chính.

Autonolas (OLAS)

Autonolaslà một dự án khác tập trung vào các đại lý trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Không giống như Fetch.ai, nó nhấn mạnh tính kết hợp đa đại lý và cùng cai trị quyền sở hữu của đại lý. Autonolas cung cấpOlaskhung mở, cho phép các nhà phát triển xây dựng các dịch vụ đại lý tự trị hoạt động ngoại chuỗi, tận dụng bảo mật trên chuỗi và cho phép quản trị cộng tác trên các bên liên quan. Triết lý cốt lõi của nó là tạo thành các dịch vụ AI có cấu trúc. Điều này cho phép các nhóm khác nhau chạy cùng một hệ thống đại lý. Token OLAS được sử dụng để quản lý quyết định và chia sẻ phần thưởng.

Nói tóm lại, Autonolas tập trung vào kiến trúc phụ trợ, cụ thể là làm thế nào để làm cho các dịch vụ tác nhân AI đáng tin cậy hơn (ví dụ: đa thực thi, khả năng chịu lỗi) và thuộc sở hữu của cộng đồng. So với DePAI, Autonolas ít tham gia vào thế giới vật lý hơn và thiên về việc giới thiệu các mô hình hoạt động phi tập trung cho chính các giao thức AI. Điều đó nói rằng, công nghệ của nó vẫn có thể được áp dụng trong bối cảnh AI vật lý — ví dụ, sự phối hợp dựa trên đám mây của robot giao hàng có thể được quản lý thông qua khung Autonolas. Thật thú vị, một trong những người đồng sáng lập của Autonolas trước đây đã làm việc trên khuôn khổ AEA (Đại lý kinh tế tự trị) tại Fetch.ai. Trong khi Fetch.ai tập trung vào các nhiệm vụ của một nhân viên (ví dụ: đặt vé), Autonolas nhắm mục tiêu hợp tác nhiều đại lý trong các dịch vụ phức tạp hơn. Cả hai đều đang xây dựng hướng tới tương lai của các nền kinh tế dựa trên tác nhân, mặc dù thông qua các tuyến đường khác nhau. Từ góc độ đầu tư, mã thông báo OLAS, ra mắt vào năm 2023, được định vị để quản trị và nắm bắt giá trị trong hệ sinh thái đại lý. Các nhà đầu tư nên đánh giá liệu hệ sinh thái của nó có thể thu hút một lượng lớn các nhà phát triển và người dùng quan trọng hay không.

Giữa hai người chơi hàng đầu, Fetch.ai cung cấp một cơ sở hạ tầng đa tác nhân phi tập trung mạnh mẽ và một hệ sinh thái đang phát triển, mặc dù tích hợp phần cứng của nó có hạn chế tương đối. Trái lại, Autonolas nổi bật với tính tương thích phần cứng mạnh mẽ và sự phù hợp với quy định, tập trung rõ ràng vào kiến trúc linh hoạt và hợp tác đa tác nhân. Tuy nhiên, việc áp dụng thị trường của nó vẫn ở giai đoạn đầu và có nhiều khả năng phát triển đáng kể.

So sánh giữa Fetch.ai và Autonolas, Nguồn: Gate Learn

Dự án Mạng Lưới Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung (DePIN)

Mặc dù không phải là các nền tảng AI cụ thể, các dự án DePIN đại diện cho cơ sở hạ tầng quan trọng cho hệ sinh thái DePAI. Ví dụ bao gồm Helium(mạng không dây phi tập trung),HiveMapper(địa lý dựa vào cộng đồng), vàMạng Pocket(các điểm cuối API phi tập trung). Các dự án này tập trung vào cung cấp tài nguyên vật lý hoặc dịch vụ dữ liệu, được khuyến khích thông qua token để khuyến khích sự tham gia của cộng đồng.

Thành công của DePAI phụ thuộc nhiều vào dữ liệu chất lượng cao và sự hỗ trợ môi trường từ những sáng kiến DePIN như vậy. Ví dụ, Helium đã xây dựng một mạng lưới điểm nóng không dây LoRaWAN toàn cầu, mà các thiết bị IoT có thể sử dụng để kết nối internet tiết kiệm năng lượng. Nếu các ứng dụng DePAI trong tương lai yêu cầu kết nối thời gian thực (ví dụ, cảm biến nông nghiệp gửi dữ liệu cho các đại lý AI), họ có thể tận dụng Helium thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng mới.

Như đã đề cập trước đây, Mạng NATIX kết hợp cả DePIN và AI, làm gương trong không gian điều hướng. Trong ánh sáng này, các dự án DePIN có thể được xem là "mạch máu và giác quan" của hệ sinh thái DePAI: mạch máu cung cấp kết nối và sức mạnh tính toán, trong khi các giác quan cung cấp dữ liệu. Đối với các nhà đầu tư lạc quan về DePAI, việc theo dõi các dự án nền tảng này có thể mang lại những cơ hội quý giá — cưỡi trên làn sóng cơ sở hạ tầng này có thể mang lại lợi nhuận có ý nghĩa.

Các Dự Án Liên Quan Khác

Một số dự án khác tiếp cận không gian từ các góc độ độc đáo. Ví dụ:

SingularityNET (AGIX) nhằm xây dựng một thị trường phân quyền cho các thuật toán trí tuệ nhân tạo. Điều này cho phép các nhà phát triển liệt kê các mô hình để sử dụng có phí, tập trung vào việc chia sẻ phần mềm trí tuệ nhân tạo.
Ocean Protocol(OCEAN) chuyên về các thị trường dữ liệu. Nó cho phép chủ sở hữu dữ liệu mã hóa và giao dịch các bộ dữ liệu, điều này phù hợp với tầm nhìn kinh tế dữ liệu của DePAI.
Robonomics Network (XRT), như đã đề cập trước đó, cung cấp giao diện ROS-blockchain, nhấn mạnh việc kiểm soát và thanh toán trong thời gian thực cho các thiết bị IoT.
Các dự án như Peaq, một blockchain được tùy chỉnh cho nền kinh tế máy móc, CoLearn bởi Fetch.ai, và Bittensor (TAO) đều đang khám phá sự giao điểm giữa việc đào tạo AI, suy luận, và nền kinh tế dựa trên blockchain.

Một số trong số này đã phát hành token và được giao dịch một cách tích cực, trong khi những dự án khác vẫn còn ở giai đoạn chứng minh kỹ thuật. Cảnh quan là đa dạng và cạnh tranh mạnh mẽ, mà vẫn chưa có sự độc quyền rõ ràng. Đối với nhà đầu tư, chiến lược gần hạn quan trọng là theo dõi các xu hướng hợp tác và tích hợp—ví dụ, một ứng dụng DePAI duy nhất có thể tận dụng nhiều công nghệ trên các dự án này. Về dài hạn, cần chú ý đến những nhóm nào trỗi dậy như những người đặt ra tiêu chuẩn cho ngành công nghiệp.

Cơ Hội Đầu Tư và Đánh Giá Rủi Ro trong DePAI

Như với bất kỳ lĩnh vực nào đang nổi lên, nhà đầu tư khám phá DePAI phải cân nhắc cả cơ hội và rủi ro:

Cơ Hội Tiềm Năng

Lợi thế của người đi trước và tiềm năng tăng trưởng cao
DePAI vẫn đang ở giai đoạn phát triển sớm. Ít dự án đã đi vào hoạt động, và nhận thức thị trường vẫn còn hạn chế. Đối với nhà đầu tư có tầm nhìn xa, điều này đại diện cho một cửa sổ tiềm năng tăng trưởng cao. Nếu DePAI trở thành câu chuyện công nghệ lớn tiếp theo, các mã giao thức liên quan có thể trải qua biến động giá mạnh—tương tự như sự tăng trưởng của DeFi vào năm 2020 hoặc là cơn sốt về Metaverse vào năm 2021. Ví dụ, vào đầu năm 2023, các mã thông qua trình đề xuất AI như FET và AGIX đã tăng vọt để phản ứng với sự bùng nổ của ChatGPT. Điều này làm nổi bật sự phản ứng của thị trường với các câu chuyện “AI + Crypto”. Nếu xu hướng AI vật lý thâm nhập, các mã chất lượng trong hệ sinh thái DePAI có thể thấy được sự tăng giá tương tự.

Đồng bộ Dài hạn với Xu hướng Cấu trúc
Từ góc độ vĩ mô, DePAI tích hợp robot, tác nhân tự trị, IoT và blockchain — tất cả đều phù hợp với sự thay đổi toàn cầu theo hướng số hóa và tự động hóa. Nếu thập kỷ tới thực sự bị chi phối bởi AI và các thiết bị thông minh, DePAI có thể đại diện cho lớp nền tảng của tương lai này. Không gian này có thể sinh ra những gã khổng lồ cấp nền tảng – hãy nghĩ đến "Ethereum cho robot" hoặc "Uniswapđối với dữ liệu.” Khi một nền tảng DePAI trở thành tiêu chuẩn ngành, những người tham gia sớm sẽ hưởu lợi từ những hiệu ứng mạng bền vững.

Đa dạng Hệ sinh thái Đầu tư
Hệ sinh thái DePAI rộng lớn bao gồm các thị trường dữ liệu, mạng kết nối, lớp tính toán, mô hình trí tuệ nhân tạo và phần cứng robot. Nhà đầu tư có thể áp dụng chiến lược danh mục và chọn các dự án trên các lớp chính để tạo ra một “bản đồ đầu tư DePAI.” Ví dụ, việc kết hợp giao thức dữ liệu, mạng đại lý và các chuỗi khối hướng máy có thể giảm thiểu rủi ro trong khi đảm bảo tiếp cận với sự tăng trưởng chung của ngành. Khi các ngành công nghiệp truyền thống như các công ty sản xuất ô tô và robot khám phá các đối tác blockchain, các cộng tác chiến lược hoặc sở hữu có thể tiếp tục tăng giá trị token.

Tokenomics và Cải tiến Hệ thống Động viên
Các dự án DePAI thường có nền kinh tế token sáng tạo. Người đóng góp dữ liệu và nhà điều hành thiết bị có thể kiếm được phần thưởng token, đồng thời cũng được sử dụng như một hình thức thanh toán và quản trị. Thiết kế đa tiện ích này tạo ra nhu cầu vốn có cho token ngoài việc đầu cơ. Một số dự án cũng giới thiệu đốt cháy, đặt cượchoặc cơ chế chia sẻ doanh thu để ổn định giá trị token. Ví dụ, NATIX sử dụng việc mua lại và đốt lịch trình. Điều này có nghĩa là nguồn cung token giảm đi khi sử dụng mạng tăng lên, từ đó tự nhiên nâng cao giá trị token. Nhà đầu tư nên tìm kiếm những mô hình thiết kế tốt như vậy có sự thu hút từ người dùng thực để đảm bảo lợi nhuận dài hạn.

Rủi ro tiềm năng

Rủi ro triển khai công nghệ
Mặc dù sự quan tâm ngày càng tăng về DePAI (Trí tuệ AI Vật lý Phi tập trung), nhưng vẫn còn nhiều trở ngại kỹ thuật. Mà không có bước tiến nào trong các lĩnh vực như tuân thủ quyền riêng tư dữ liệu và khả năng tương thích, việc áp dụng quy mô lớn có thể bị trì hoãn đáng kể. Việc đầu tư giai đoạn đầu trong lĩnh vực này đòi hỏi một sự đánh giá cẩn thận về lộ trình kỹ thuật và khả năng thực thi của từng dự án. Mặc dù một số đội ngũ có thể trình bày những tầm nhìn hấp dẫn, nhưng việc triển khai yếu kém thường dẫn đến hiệu suất thực tế không đạt mong đợi. Nhà đầu tư nên theo dõi mật thiết các mốc quan trọng và triển khai thử nghiệm — sự trì trệ kéo dài có thể cho thấy các token được định giá quá cao và rủi ro cơ bản.

Rủi ro về Sự Thụ Hưởng và Hiệu Ứng Mạng
Giá trị của một nền tảng DePAI mối liên kết với hiệu ứng mạng một cách cố hữu - cụ thể là quy mô của các thiết bị và người dùng tham gia, khối lượng dữ liệu thời gian thực được tạo ra và sự phức tạp của các mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên dữ liệu đó. Mà không có sự tham gia của đủ nút, mạng không mang lại ích lợi cố hữu nào. Khác với các nền tảng xã hội dựa trên phần mềm, các mạng phụ thuộc vào phần cứng đối mặt với rào cản khởi động cao hơn đáng kể, thường gặp phải tình thế con gà và quả trứng. Người sớm nhận thức có thể đóng góp phần cứng và dữ liệu, nhưng mà nếu không có động cơ rõ ràng và ngay lập tức, việc giữ chân trở thành thách thức. Một ví dụ cảnh báo là Helium: mặc dù nó đã onboard hàng trăm nghìn nút hotspot trong một thời kỳ ngắn, nhu cầu thực tế vẫn tồn tại sự chậm trễ. Trong một tháng của năm 2022, mạng chỉ tạo ra khoảng ~$6,651 doanh thu từ dữ liệu.

Một phần lớn giá trị của token HNT đã được thúc đẩy bởi việc mua phần cứng theo mục đích đầu cơ thay vì sử dụng thực tế trên mạng. Khi tâm lý thị trường suy giảm, doanh thu của các nhà điều hành sụt giảm. Điều này khiến nhiều người phải tắt các node của mình và dẫn đến mạng bị co lại.

Các dự án DePAI đối diện với những rủi ro tương tự. Nhà đầu tư phải phân biệt giữa nhu cầu thực sự và sự tăng trưởng ban đầu bị thổi phồng do kích thích. Đánh giá các chỉ số cốt lõi—như số lượng thiết bị hoạt động và giao dịch dữ liệu được xác minh—là rất quan trọng để xác định các nền tảng có tính bền vững, hướng tới tiện ích so với những thử nghiệm dựa trên sự thổi phồng.

Dòng tiền và biến động
Hầu hết các token liên quan đến DePAI hiện nay đều có vốn hóa thị trường tương đối thấp và tính thanh khoản hạn chế. Do đó, chúng rất dễ bị tác động bởi biến động giá. Nhà đầu tư nên chuẩn bị cho những biến động đột ngột, đặc biệt là trong thời kỳ suy thoái thị trường rộng lớn, khi tính thanh khoản có thể nhanh chóng giảm sút và gây ra sự giảm mạnh. Một điều quan trọng khác là phân phối token. Nhiều dự án phân phối một phần đáng kể của nguồn cung token của họ cho các nhóm, cố vấn hoặc nhà đầu tư giai đoạn đầu. Sự tập trung này mang theo những rủi ro liên quan đến việc mở khóa token và áp lực bán tiềm năng. Trước khi cam kết vốn, nhà đầu tư nên cẩn thận đánh giá tính minh bạch và sự cân đối của tokenomics để tránh trở thành nguồn thanh khoản thoát ra cho những người nội bộ.

Rủi ro về Quy định và Chính sách
Khi blockchain tích hợp với các ngành công nghiệp thực tế, các khu vực mờ luật pháp đang mở rộng. Ví dụ, việc thưởng người dùng bằng token để thu thập dữ liệu môi trường có thể bị coi là bất hợp pháp ở một số khu vực; hoạt động drone tự động yêu cầu sự chấp thuận từ cơ quan hàng không; và việc chia sẻ dữ liệu xe tự động có thể gây ra tranh chấp quyền sở hữu trí tuệ giữa các nhà sản xuất ô tô. Nếu các cơ quan quản lý thể hiện một quan điểm nghiêm ngặt hơn, giá token có thể chịu áp lực. Một lo ngại lớn khác là luật chứng khoán: nhiều token dự án DePAI có tính chất giống như đầu tư và có thể được phân loại là chứng khoán trong tương lai. Điều này có thể hạn chế khả năng giao dịch của chúng và hạn chế việc huy động vốn cho dự án.

Cạnh tranh và Các lựa chọn
Mặc dù DePAI mang lại tầm nhìn hứng thú, nhưng các giải pháp tập trung vẫn là đối thủ mạnh mẽ. Các công ty công nghệ lớn có tài nguyên để xây dựng các hệ thống độc quyền—ví dụ, Tesla có thể tạo ra mạng lưới chia sẻ dữ liệu xe hơi đóng cửa mà không cần blockchain. Nếu những lựa chọn tập trung này hiệu quả và tiết kiệm chi phí, người dùng có thể ưa thích chúng hơn các lựa chọn phi tập trung rủi ro hơn. Trong các lĩnh vực được quy định chặt chẽ như phẫu thuật robot, các cơ quan có thể ưu ái hệ thống tập trung có trách nhiệm rõ ràng. Những yếu tố này có thể hạn chế việc áp dụng DePAI. Nhà đầu tư nên theo dõi mật thiết xem liệu các nhà lãnh đạo lớn có tham gia vào các hệ sinh thái DePAI—tăng trưởng nhanh chóng—hoặc tung ra các mạng lưới cạnh tranh của họ, tạo ra áp lực. Điều này sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả đầu tư.

Cuối cùng, DePAI là một lãnh vực rủi ro cao, tiềm năng cao. Nhà đầu tư cần duy trì một cách tiếp cận hướng tới tương lai và tiến hành nghiên cứu toàn diện. Cơ hội trong lĩnh vực này nằm ở khả năng phá vỡ các mô hình công nghệ hiện tại và giới thiệu những cơ hội mới cho việc tạo lợi nhuận. Tuy nhiên, với sự không chắc chắn xung quanh quỹ đạo phát triển của nó, các rủi ro liên quan cũng không kém phần quan trọng. Đối với nhà đầu tư, việc liên tục theo dõi các tiến bộ công nghệ, xu hướng ngành và các sự phát triển về quy định trong không gian DePAI là điều được khuyến khích để có được sự hiểu biết toàn diện về hệ sinh thái. Hơn nữa, việc áp dụng một chiến lược thử nghiệm quy mô nhỏ, đa dạng hóa và điều chỉnh danh mục linh hoạt sẽ cho phép tiếp cận dần dần với các dự án chất lượng cao. Cách tiếp cận này giúp nhà đầu tư tận dụng sự phát triển trong tương lai trong khi hiệu quả quản lý rủi ro.

Kết luận

Decentralized Physical AI (DePAI) đánh dấu một sự chuyển đổi mô hình trong quá trình tiến hóa của trí tuệ nhân tạo—nơi các hệ thống AI vượt ra khỏi lĩnh vực kỹ thuật số để tương tác với thế giới vật lý. Khi AI có khả năng cảm nhận, di chuyển và ra quyết định tự động trong thời gian thực, chúng ta cần một cơ sở hạ tầng phân cấp mới để quản lý quy mô dữ liệu và phối hợp liên quan. Mặc dù DePAI vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với các trở ngại về mặt kỹ thuật và quy định, các xu hướng tăng tốc trong Web3, máy tính cạnh và máy tự động đều đang từ từ mở đường. Đối với nhà đầu tư nhìn xa trông rộng, DePAI đại diện cho hơn là một câu chuyện mới nổi lên—nó có thể là một lớp nền tảng của nền kinh tế máy móc trong tương lai. Bắt kịp giá trị từ sự chuyển đổi này có thể định nghĩa cho làn sóng đầu tiên của việc đầu tư công nghệ đầy niềm tin cao.