В последние годы искусственный интеллект (ИИ) вышел за рамки традиционных областей облачных вычислений и программного обеспечения и все больше сливается с роботами и устройствами Интернета вещей в физическом мире. В начале 2025 года генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что «эра робототехники с искусственным интеллектом уже наступила». В связи с этим возник важный вопрос: будет ли будущее интеллектуальных машин доминировать под управлением нескольких технологических гигантов, или они будут децентрализованы, принадлежать и управляться сообществами через фреймворк Web3? По мере того, как концепция «физического ИИ» набирает обороты, появляется новая парадигма — децентрализованный физический ИИ (DePAI), предлагающая убедительное решение. В этой статье мы рассмотрим основные принципы, технологическую архитектуру, реальные приложения и проблемы DePAI, чтобы помочь вам разобраться в потенциальных инвестиционных возможностях в этой бурно развивающейся области.

Что такое DePAI? Кто будет контролировать роботов завтра?

Так что же такое децентрализованный физический искусственный интеллект? Простыми словами, DePAI выводит искусственный интеллект из облака и переносит его в реальный мир, используя децентрализованные технологии, такие как блокчейн. Он объединяет физическую робототехнику, агенты искусственного интеллекта, пространственный интеллект, и децентрализованные физические инфраструктурные сети (DePIN) позволяя воплощенным системам искусственного интеллекта работать автономно и с суверенитетом в рамках архитектуры Web3. В этой модели физический искусственный интеллект, такой как роботы, больше не просто инструмент автоматизации. Он становится активным участником блокчейн-сети, способным принимать независимые решения, взаимодействовать с окружающей средой и полагаться на открытые сообщества для вычислительной мощности и данных.

К примеру, представьте себе владение автомобилем с автопилотом. В традиционной централизованной системе искусственного интеллекта машина будет следовать заранее заданным алгоритмам. Однако в рамках DePAI-структуры транспортное средство сможет анализировать условия дорожного движения в реальном времени, обмениваться данными с другими автомобилями и совместно определять самый безопасный маршрут. Его вычислительные ресурсы и данные о дорожном движении не будут поступать из единого централизованного источника, а будут предоставляться распределенной сетью устройств и пользователей по всему миру.

Как DePAI связан с децентрализованным и физическим искусственным интеллектом

Чтобы прояснить, децентрализованный искусственный интеллект относится к использованию блокчейна или распределенных технологий для обучения или запуска моделей искусственного интеллекта, в первую очередь фокусируясь на программном обеспечении и слоях данных (например, децентрализованные вычислительные сетиилиИИ DAOФизический искусственный интеллект, с другой стороны, подчеркивает интеграцию искусственного интеллекта в реальное аппаратное обеспечение, такое как роботы, автономные транспортные средства, AI-очки или даже умные протезы. DePAI объединяет оба подхода - внедрение искусственного интеллекта в физические устройства, обеспечивая децентрализованную координацию и операцию через блокчейн. Это позволяет машинам взаимодействовать, сотрудничать и принимать решения в недоверительном и верифицируемом способе.

В одном предложении: DePAI - это Web3-версия физического искусственного интеллекта.
По этой модели собственность и контроль над интеллектуальными машинами больше не монополизируются крупными корпорациями, а распределяются среди сообществ и пользователей.

Технические основы DePAI: консенсус блокчейна, ZKP и доверенные источники данных

Поскольку роботы, работающие на основе искусственного интеллекта, становятся все более распространенными, DePAI стремится построить безопасную и эффективную интеллектуальную экосистему, основанную на нескольких фундаментальных технологиях. Приведенная ниже временная шкала предлагает краткий обзор того, как со временем развивалась технология DePAI.

Хронология эволюции технологий DePAI (Источник: Gate Learn, Джон)

Давайте сейчас сосредоточимся на основных технологиях, которые являются наиболее важными для DePAI.

Блокчейн и механизмы консенсуса

Один изблокчейнОсновные преимущества заключаются в возможности осуществления децентрализованной записи и обмена данными без привлечения центрального органа власти. Путем использования механизмы консенсуса, это гарантирует, что все устройства в сети поддерживают однородное, защищенное от вмешательства представление состояния системы. В будущем, определенном взаимосвязьюИнтернет вещейустройства и автономные роботы, блокчейн предоставляет масштабируемую и низколатентную инфраструктуру, способную обрабатывать огромные потоки данных, критически важные для принятия решений в реальном времени в сценариях, таких как управление автономным движением и координация множества агентов.

Доверенные источники данных от устройств интернета вещей

DePAI тесно полагается на собранные в реальном времени данные, собранные сенсорами и устройствами, чтобы обучать модели искусственного интеллекта. Однако, поскольку эти источники данных настолько широко распределены, обеспечение их подлинности становится вызовом. Вот где хорошо известная проблема оракулав блокчейне вступает в игру: как надежно передавать данные реального мира в блокчейн. Распространенные решения включают аппаратную идентификацию личности,цифровые подписи, и проверка на основе ресурсов. Все чаще используются доказательства с нулевым разглашением ZKPs) также принимаются.

ZKPs позволяют одной стороне доказать правду утверждения, не раскрывая основные данные. Например, вы можете доказать, что знаете пароль, не раскрывая сам пароль. В контексте DePAI каждое устройство может проверить действительность и подлинность предоставляемых им данных, не раскрывая фактического содержания, тем самым защищая конфиденциальность.

Вот как работает процесс: как только устройство включается, оно сначала регистрируется в блокчейне, чтобы получить Децентрализованный Идентификатор (DID)DIDОн затем использует своё встроенное аппаратное и программное обеспечение для генерации ZKP для доказательства легитимности своих данных. Смарт-контракты на блокчейне проверяют доказательство, и если всё в порядке, устройство получает вознаграждение (например, токены). Больше устройств будут стимулированы для предоставления данных о восприятии, вычислительной мощности или других услуг.

ZKP Workflow (Источник: NovaNet)

Позволяя устройствам доказать свою законность, не нарушая конфиденциальность данных, ZKP помогает DePAI решить две основные проблемы: подлинность данных и защиту конфиденциальности. Результатом является надежная и открытая экосистема.

Требования к данным и вычислениям для обучения искусственного интеллекта

Для того чтобы физические искусственные интеллект-агенты могли действовать автономно в сложных и динамических средах, им необходимы надежные модели искусственного интеллекта. И для этого требуется два ключевых ресурса: разнообразные обучающие данные и огромная вычислительная мощность.

В экосистеме DePAI большинство данных для обучения будут поступать от распределенных устройств интернета вещей (IoT). Эти устройства непрерывно потоково передают свежие окружающие данные со всего мира, что позволяет моделям быть актуальными и адаптивными.

Допустим, мы хотим создать трехмерную карту города. Можно представить, что для этого используется высокоразрешающая технология LiDAR, но такие системы могут стоить сотни тысяч долларов, а их карты быстро устаревают. Более эффективным подходом является использование сети устройств интернета вещей - таких как уличные камеры и датчики окружающей среды - которые постоянно собирают данные о состоянии дорог в реальном времени и подробности (например, формы зданий, углы дорог, текстуры материалов). Эти устройства не централизованы; они распределены по городскому ландшафту. Это позволяет им уникальным образом подавать богатые данные в реальном времени в модели искусственного интеллекта. В результате роботы могут лучше понимать и приспосабливаться к окружающей среде - развивая передовой пространственный интеллект.

На стороне вычислений DePAI предполагает использование неиспользуемого оборудования (такого как смартфоны или ноутбуки) для создания децентрализованной вычислительной сети для обучения искусственного интеллекта. Например,Bittensorиспользует механизм поощрения на основе блокчейна для координации вкладов GPU по всему миру для распределенных задач искусственного интеллекта. Проекты, подобные Благословиисследовали сходные концепции. В то время как децентрализованные вычисления по-прежнему сталкиваются с проблемами в области коммуникации и эффективности, будущие достижения в области протоколов коммуникации и федеративное обучениеможет сделать его угловым камнем эволюции искусственного интеллекта DePAI.

Применение DePAI

Хотя DePAI пока является новым концептом, у него есть несколько многообещающих сценариев применения, даже некоторые из которых уже находятся в экспериментальной стадии. Давайте рассмотрим несколько выдающихся областей:

Автономное вождение и обмен данными между транспортными средствами и всеми остальными (V2X)

Автономные транспортные средства требуют огромных объемов данных о вождении и контекстуальных входов для обучения моделей искусственного интеллекта. В настоящее время большинство этих данных изолированы внутри отдельных производителей автомобилей.

DePAI предоставляет способ разрушить эти силосы, поощряя водителей и устройства загружать считывания датчиков, видеозаписи с камеры и другие данные о вождении в децентрализованную сеть. Одним из реальных примеров является приложение Drive & компании NATIX Network, которое позволяет пользователям пассивно вносить свой вклад в карту, созданную сообществом, во время вождения. В соответствии с NATIX, более 245 000 пользователей совместно отметили более 156 миллионов километров дорог. Полученные данные о трафике и инфраструктурные исследования компилируются в ценные открытые наборы данных. Эти наборы данных могут быть использованы для оптимизации навигационных ИИ, поддержки градостроительства и улучшения систем управления трафиком.

Привлечение пользователей в создание карт через приложение (Источник: NATIX)

Для поддержки этой инициативы NATIX разработала аппаратное устройство под названием VX360, которое можно установить на автомобили Tesla. Оно хранит до 256 ГБ видеозаписей вождения и безопасно передает динамические геопространственные данные на блокчейн. Взамен водители получают токенов в качестве вознаграждения, а собранные видеоданные могут использоваться для моделирования, выявления рисков и тонкой настройки алгоритмов автономного вождения.

Прелесть этой модели заключается в ее способности демократизировать данные. Вместо того чтобы контролироваться несколькими крупными корпорациями, данные об автономном вождении становятся общим активом. Благодаря массовому участию мы можем создавать высокоточные 3D-карты, которые помогут самоуправляемым автомобилям быстрее адаптироваться к реальным условиям, делая будущие системы мобильности более безопасными и надежными.

Децентрализованное сотрудничество роботов

В центрах распределения свежей продукции и больницах автоматизация через роботов и умные устройства становится все более распространенной в средах, таких как заводы. Однако часто имеется нехватка координации между роботами разных брендов и с разными функциями. Это приводит к изолированным системам. Именно здесь вступает DePAI (Децентрализованный Физический ИИ) - его целью является создание сети сотрудничества между роботами на основе стандартизированных, децентрализованных протоколов, позволяющих различным роботам работать вместе беспрепятственно.

Представьте себе футуристический умный склад, где роботы от различных производителей, такие как транспортные роботы и инспекционные дроны, все подключены к децентрализованной платформе. Эти машины могут автономно согласовывать задачи, обмениваться данными о реальном времени инвентаря и окружающей среды и координироваться без необходимости полагаться на центральный контроллер для выдачи каждой команды. Для достижения этой цели требуется высокая взаимодействуемость и последовательность, чтобы каждый робот мог понимать действия других.

Например, Robonomics Network исследует возможность соединения широко используемой операционной системы роботов (ROS) с блокчейном, чтобы позволить роботам публиковать задачи или предлагать услуги непосредственно через смарт-контракты. В этой модели патрульный робот мог бы автоматически оплатить другому роботу токены за уборку определенной области, полностью автономно и без человеческого вмешательства.

Для предотвращения конфликтов и обеспечения гладкого взаимодействия это также зависит от децентрализованных пространственных вычислений, где распределенные камеры и сенсоры создают постоянно обновляемый 3D-цифровой двойник реального мира. Роботы, работающие на основе ИИ, могут затем ссылаться на этот общий пространственный слой. Хорошим примером является протокол Posemesh от сети Auki, который стремится создать в реальном времени, обеспечивающую конфиденциальность, децентрализованную сеть пространственного осознания, позволяя рассеянным устройствам коллективно создавать общую виртуальную карту. Роботы могут использовать эту карту не только для локализации и планирования пути, но и для обучения в среде симуляции, похожей на метавселенную, для улучшения своей точности в реальном мире.

Хотя децентрализованное роботизированное сотрудничество находится на ранних стадиях развития, определенные вертикальные применения уже показывают свою перспективу. В логистике автономные направляемые транспортные средства (AGV) в складах могут взаимодействовать через блокчейн, чтобы избежать столкновений и оптимизировать маршруты. В сельском хозяйстве дроны и автономные тракторы могут обмениваться данными о посевах для точного земледелия. В области общественной безопасности децентрализованные патрульные роботы могут совместно контролировать большие территории и передавать обязанности по слежению без централизованного контроля. После завершения этого процесса такие сценарии могут значительно увеличить коммерческую ценность DePAI.

Умные города, построенные на рынках данных

Еще одним ключевым применением DePAI является обеспечение физических ИИ-систем через децентрализованные рынки данных - не только агрегируя фрагментированные данные Интернета вещей (например, качество воздуха или энергопотребление), но и позволяя ИИ-агентам получать доступ, обрабатывать и действовать на данных в реальном времени для более быстрого и точного принятия решений.

В этой экосистеме физические лица или компании с сенсорами могут загружать и маркировать свои собранные данные в блокчейн. Приложения, стремящиеся улучшить производительность искусственного интеллекта, могут платить токены за доступ к этой информации в реальном времени. Блокчейн обеспечивает прозрачность и неизменяемость транзакций данных, в то время как смарт-контракты автоматически управляют распределением доходов, создавая самоуправляемый, децентрализованный рынок данных.

Например, WeatherXM мотивирует пользователей размещать персональные метеостанции и загружать гиперлокальные климатические данные в обмен на токены. Помимо использования для улучшения прогнозов погоды, такие данные также могут быть использованы устройствами, включенными в DePAI. Например, автономный автомобиль может выбирать оптимальные маршруты или находить парковку на основе текущей погоды и трафика. Умные дома могут автоматически регулировать вентиляцию или температуру в ответ на погодные условия на улице.

WeatherXM децентрализует данные о погоде (Источник: ПогодаXM)

Аналогичные приложения включают в себя децентрализованные системы управления энергией на основе искусственного интеллекта, которые используют блокчейн для интеграции операционных данных солнечных панелей, ветряных турбин и других возобновляемых активов. Устройства могут динамически перебалансировать нагрузку и повысить эффективность сети. Тем временем данные сенсоров, распределенные по различным регионам, могут быть использованы для обучения моделей искусственного интеллекта, прогнозирующих природные катастрофы, такие как землетрясения или наводнения, и автоматически выдавать предупреждения.

Все процессы сбора данных и оплаты могут быть автоматически обработаны через протоколы on-chain. Это исключает традиционных API-посредников. Эта модель преобразует данные в торгуемый актив, обеспечивая эффективные и автоматизированные рыночные операции, в конечном итоге обеспечивая физические AI-системы наиболее надежными данными и предлагая новые инвестиционные возможности в рамках экономики данных.

Персонализированные искусственные интеллект помощники и устройства

DePAI также прокладывает путь для нового поколения ассистентов по искусственному интеллекту, обеспечивающих конфиденциальность и высокую производительность, путем интеграции повседневных устройств IoT - таких как носимая техника для здоровья, умные домашние системы и подключенные офисные настройки - с децентрализованным хранилищем данных. В отличие от традиционных облачных ассистентов, эти системы работают на краю, взаимодействуя с физическими устройствами искусственного интеллекта, обеспечивая при этом собственность данных. Пользователи сохраняют полное владение своими персональными данными, безопасно хранящимися на персональных узлах или в зашифрованных облаках, вне доступа централизованных технологических монополий. Модели искусственного интеллекта получают доступ к этим данным с помощью методов вычислений, сохраняющих конфиденциальность, и предоставляют настраиваемые исследования и автоматизацию на основе индивидуального поведения, показателей здоровья или окружающей среды, взаимодействуя непосредственно с реальными системами.

Например, представьте, что вы носите умный браслет или смарт-часы, а ваш дом оснащен умными светильниками, термостатами и системами безопасности. Эти устройства непрерывно собирают данные о вашей активности, сне, пульсе, образах использования и домашней среде. После шифрования и хранения в цепочке вы сохраняете контроль. Когда вы изменяете цель по здоровью или настройки дома, подключенный к DePAI искусственный интеллект может автоматически калибровать ваши светильники, температуру или другие системы в реальном времени. На рабочем месте персонализированный помощник с искусственным интеллектом мог бы интегрировать ваш календарь, электронные письма и локальные данные сенсоров, чтобы помочь вам планировать встречи, напоминать вам делать перерывы и даже управлять умным конференц-оборудованием, повышая производительность.

Эта модель переворачивает традиционную парадигму облачного ассистента, где господствуют крупные технологические компании, которые часто централизуют и эксплуатируют данные пользователей. В децентрализованной среде пользователи владеют своими данными, а также наслаждаются индивидуальными услугами, предоставляемыми физическими искусственными интеллектами — дома, на работе или в пути. Весь процесс остается прозрачным, безопасным и защищенным от вмешательства, потому что все обмены данными и транзакции регулируются протоколами блокчейн. Это открывает путь к справедливому и эффективному обмену данными и открывает новые возможности для участников в экономике данных.

Проблемы, с которыми сталкивается DePAI сегодня

Хотя эти приложения обещают огромные возможности, их внедрение в реальном мире зависит от технической зрелости и принятия бизнесом. Тем не менее, тенденция ясна: будь то автономное вождение, робототехника или умные города, мы движемся к системам, которые более автономны, совместны и ориентированны на данные. DePAI служит основным слоем координации, обеспечивая открытую, безопасную и справедливую среду для физических приложений искусственного интеллекта.

Однако, как и все новые технологии, DePAI сталкивается с серьезными вызовами, которые необходимо решить перед массовым принятием, особенно для тех, кто рассматривает инвестиции:

Конфиденциальность данных и соблюдение правовых норм

DePAI тяжело полагается на данные реального мира, часть из которых может включать личную информацию, например, изображения лиц или голосовые записи из автомобильных записей. Обеспечение соблюдения законов о конфиденциальности, таких как GDPR, в процессе сбора данных в масштабах большого объема является серьезным препятствием. Даже с использованием технологий, таких как доказательства нулевого знания (ZKPs), все еще существует необходимость в четких политиках использования данных и стандартах анонимизации. Более того, некоторые юрисдикции имеют законные ограничения на наблюдение или сбор данных с помощью дронов. Проекты DePAI должны обеспечивать соблюдение законов в каждом регионе деятельности.

Безопасность сети и устройства

Децентрализованная система, подвергшаяся кибератаке, может столкнуться с последствиями далеко за пределами утечек данных — злонамеренные команды могут напрямую повлиять на физические устройства. Например, поддельная инструкция, внедренная в сеть роботов, может привести к вредоносным действиям или несчастным случаям. Для смягчения этого риска платформа DePAI должна уделять приоритет безопасности смарт-контрактов, зашифрованным коммуникациям и защите на уровне устройства. Функции физической безопасности — такие как аварийные остановки и обнаружение аномального поведения — также должны быть встроены непосредственно в самих роботов.

Стандарты и взаимодействие

DePAI охватывает широкий спектр устройств и платформ. В настоящее время большинство производителей робототехники и IoT работают с собственными протоколами связи и форматами данных. Для обеспечения их сотрудничества в децентрализованной сети необходимо установить общие стандарты как на аппаратном уровне (обеспечивая физическое подключение между устройствами), так и на программном уровне (обеспечивая возможность моделям искусственного интеллекта интерпретировать данные из различных источников). Без совместимости DePAI экосистема рискует фрагментацией и изолированным развитием, не создавая значимых сетевых эффектов.

Например, стандарты, такие как децентрализованная идентичность (DID), позволяют устройствам иметь унифицированную цифровую идентичность, в то время как инициативы, такие как peaq IDстремится определить универсальные протоколы для идентификации машин и обмена данными. Однако убеждение крупных игроков отрасли принять общий стандарт остается вызовом, который потребует времени, координации и консенсуса.

Масштабируемость и инфраструктура

Организация коллаборации в режиме реального времени среди тысяч роботов и автономных транспортных средств в мировом масштабе накладывает огромные требования на инфраструктуру передачи и обработки данных. Высокопропускная связь с низкой задержкой - это предпосылка, и сам уровень блокчейна должен быть высокомасштабируемым - способным поддерживать производительность и надежность по мере роста спроса. Остается доказать, смогут ли такие системы оставаться стабильными при реальных коммерческих нагрузках.

Кроме того, важна физическая инфраструктура. Сюда входят децентрализованные сети хранения (для хранения огромных данных сенсоров), узлы периферийных вычислений (для локализованной обработки с целью снижения задержки) и децентрализованные станции питания/зарядки (для обеспечения непрерывной работы устройств). Другими словами, реализация DePAI выходит далеко за пределы программного обеспечения - это требует значительных инвестиций в инфраструктуру реального мира. Так кто будет строить и финансировать это? И как будет стимулироваться долгосрочное обслуживание? Эти проблемы остаются насущными и нерешенными.

Управление и контроль

В то время как DePAI способствует управлению, основанному на сообществе, внедрение физических активов вводит слои сложности, выходящие за рамки традиционных онлайн-протоколов. Возьмем, к примеру, DePAI DAO, сосредоточенный на децентрализованном владении машинами, работающими на искусственном интеллекте: Члены могут коллективно финансировать и извлекать прибыль из операций роботов. Тем не менее, оперативное управление - техническое обслуживание, ремонт, проверки безопасности - по-прежнему требует профессионального выполнения.

Это создает двойное управленческое вызов: DAO должны делегировать обязанности традиционным компаниям или операционным командам (возникают вопросы доверия и контроля), и когда происходят инциденты, связанные с безопасностью или юридической ответственностью (например, авария робота), каким образом должны нести ответственность члены DAO? Практически нет прецедентов для решения подобных вопросов.

Размер рынка и потенциал роста DePAI

Несмотря на свои сложности, DePAI представляет собой слияние высоко перспективных секторов - интернета вещей, блокчейна и искусственного интеллекта, все они переживают быстрый рост. К 2024 году комбинированная глобальная рыночная стоимость этих отраслей оценивается в более чем $1.36 триллиона и предполагается, что продолжит расти к 2025 году. Это слияние создает огромную межсекторальную возможность. Если DePAI добьется успеха как пересекающая инновация, он сможет войти в многотриллионный технологический ландшафт.

В более узком смысле, мы также видим сильные прогнозы на нишевых рынках. Например, согласно исследование, рынок блокчейна + интернета вещей, оцененный всего в 258 миллионов долларов в 2020 году, ожидается достичь 2,409 миллиарда долларов к 2026 году, растущий с годовой ставкой в 45,1%. Это свидетельствует о растущем доверии к потенциалу блокчейна обеспечивать безопасность систем интернета вещей и облегчать обмен данными. Аналогично, рынок блокчейна + искусственного интеллекта, хотя и все еще развивается, прогнозируемыйвырасти до 700 миллионов долларов к 2025 году, поддерживая годовую ставку роста в размере около 28% в последующие годы. Хотя эти цифры все еще относительно скромны, они отражают увеличивающийся интерес инвесторов и отрасли к идее "AI on-chain".

Рынок блокчейн + искусственного интеллекта готовится к быстрому росту (Источник: Отчет о рынке блокчейн Ai на 2025 год)

Глядя на саму робототехническую отрасль, динамика также очень сильна. Согласно Исследование рынка союзников, глобальный рынок робототехники прогнозируется к 2030 году вырасти с приблизительно $12.1 миллиарда в 2020 году до $149.9 миллиарда — более чем в 12 раз за десятилетие, с годовой ставкой роста в 27.7%. Большая часть этого роста придет от сервисных роботов и автономных систем. Поскольку искусственный интеллект продолжает проникать в робототехнику, ожидается, что сегмент ИИ-робототехники будет расти еще быстрее, предполагаемыйна более чем 38% годового темпа роста между 2024 и 2030 годами. Эта растущая волна физической принятия искусственного интеллекта заложит прочный фундамент для DePAI. Поскольку устройства на базе искусственного интеллекта становятся все более распространенными, децентрализованная платформа для их координации и управления приобретет огромную ценность.

В общем, потенциальный рынок DePAI можно рассматривать с двух сторон: (1) как инновация, определяющая категорию, она может породить несколько флагманских проектов уровня единорога, подобных раннимЦепи уровня 1илиDeFi Протоколы; и (2) в качестве базового уровня, обеспечивающего работу смежных отраслей, включая рынки машинных данных, экономику роботизированных услуг и многое другое. По самым скромным оценкам, в течение 2024–2025 годов появятся десятки пилотных проектов и экспериментов по коммерциализации. Успешные инициативы, скорее всего, привлекут существенное финансирование и ускорят рост их экосистемы. По мере того, как домен становится более определенным, исследовательские фирмы могут начать публиковать специальные рыночные прогнозы «DePIN/DePAI» уже в 2025 году, предоставляя инвесторам более подробные ориентиры.

Конкурентная среда: DePAI против связанных проектов

Как междисциплинарное пространство, DePAI пересекается с широким спектром экосистем, и его конкуренты имеют различное технологическое происхождение. Ниже приведены несколько представительных проектов, а также их сравнение с видением DePAI:

Fetch.ai

Fetch.aiFetch.ai был одним из первых проектов, исследовавших пересечение блокчейна и искусственного интеллекта. Он представил концепцию Автономных Экономических Агентов (AEAs), программных агентов, действующих от имени пользователей для выполнения задач и проведения транзакций на цепи. Fetch.ai в первую очередь сосредоточен на цифровой координации - такие случаи использования, как бронирование парковочных мест или автоматический сбор бизнес-данных. По сути, это платформа автоматизации процессов Web3, где агенты оптимизируют повседневную экономическую деятельность. В отличие от этого, DePAI расширяет эту модель на физический мир - т.е. роботы и умные устройства в качестве воплощенных агентов.

Fetch.ai разработала собственный блокчейн (FET) и открытую агентскую платформу, а также занялась обменом данными IoT (например, сотрудничествас IOTA для обеспечения автономного обмена данными между устройствами IoT). В целом, Fetch.ai можно рассматривать как компонент более широкой экосистемы DePAI, представляющий цифровой слой агента. Его технологии агентов могут однажды быть встроены в физические машины. С точки зрения инвестора, токен FET Fetch.ai уже активно торгуется, и его стоимость зависит от расширения его экосистемы агентов. В случае успеха концепции DePAI токен FET может выиграть как ключевой активатор.

Autonolas (OLAS)

Аутоноласеще один проект, ориентированный на децентрализованных искусственных интеллектуальных агентов. В отличие от Fetch.ai, он подчеркивает мультиагентную комбинируемость и совместное управление владением агентов. Autonolas предлагает Волныоткрытая структура, которая позволяет разработчикам создавать автономные агентские сервисы, функционирующие вне цепи, используя безопасность на цепи и обеспечивая коллективное управление между заинтересованными сторонами. Его основная философия заключается в модуляризации ИИ-сервисов. Это позволяет различным командам запускать одну и ту же систему агентов вместе. Токен OLAS используется для управления решениями и распределения вознаграждений.

Короче говоря, Autonolas фокусируется на архитектуре бэкэнда, в частности, на том, как сделать услуги искусственного интеллекта более надежными (например, многократное выполнение, устойчивость к сбоям) и принадлежащими сообществу. По сравнению с DePAI, Autonolas менее связан с физическим миром и больше ориентирован на внедрение децентрализованных операционных моделей в сами протоколы искусственного интеллекта. Тем не менее, его технологию все еще можно применить в физических контекстах искусственного интеллекта, например, облачная координация доставочных роботов может быть управляема с помощью фреймворка Autonolas. Интересно, что один из сооснователей Autonolas ранее работал над фреймворком AEA (Autonomous Economic Agent) в Fetch.ai. В то время как Fetch.ai фокусируется на задачах для одного агента (например, бронирование билетов), Autonolas нацелен на многопользовательское взаимодействие в более сложных услугах. Оба направлены на будущее экономики на основе агентов, хотя по разным путям. С инвестиционной точки зрения токен OLAS, запущенный в 2023 году, позиционируется для управления и захвата стоимости в экосистеме агентов. Инвесторам следует оценить, сможет ли его экосистема привлечь критическую массу разработчиков и пользователей.

Между двумя ведущими игроками Fetch.ai предлагает надежную децентрализованную инфраструктуру агентов и быстроразвивающуюся экосистему, хотя ее интеграция с аппаратным обеспечением относительно ограничена. В отличие от этого, Autonolas выделяется своей сильной совместимостью с аппаратным обеспечением и соответствием регулированию, с четким уклоном в модульную архитектуру и сотрудничество мультиагентов. Однако его рыночная адаптация все еще находится на ранних этапах и имеет значительный потенциал для роста.

Сравнение Fetch.ai и Autonolas, Источник: Gate Learn

Проекты децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePIN)

Хотя DePIN-проекты не являются платформами искусственного интеллекта, они представляют собой неотъемлемую инфраструктуру для экосистемы DePAI. Примеры включают Гелий(децентрализованные беспроводные сети), HiveMapper(картирование с привлечением широких масс), и Сеть Pocket(децентрализованные конечные точки API). Эти проекты фокусируются на предоставлении физических ресурсов или услуг по данным, стимулируемых через токены для поощрения участия сообщества.

Успех DePAI в значительной степени зависит от качественных данных и экологической поддержки, предоставляемых такими инициативами, как DePIN. Например, Helium создал глобальную сеть беспроводных точек доступа LoRaWAN, которую могут использовать устройства Интернета вещей для подключения к интернету с низким энергопотреблением. Если будущие приложения DePAI требуют мгновенного подключения (например, сенсоры сельского хозяйства, отправляющие данные агентам искусственного интеллекта), они могут воспользоваться Helium вместо того, чтобы строить новую инфраструктуру.

Как уже упоминалось, сеть NATIX объединяет в себе DePIN и AI, ставя пример в сфере навигации. В этом свете проекты DePIN можно рассматривать как «сосуды и органы чувств» экосистем DePAI: сосуды обеспечивают связь и вычислительную мощность, а органы чувств доставляют данные. Для инвесторов, оптимистично настроенных по отношению к DePAI, отслеживание этих фундаментальных проектов может представить ценные возможности — прыжок на этой волне инфраструктуры может принести значительные доходы.

Другие связанные проекты

Несколько других проектов подходят к этой области с уникальных точек зрения. Например:

SingularityNET (AGIX) стремится создать децентрализованную площадку для алгоритмов искусственного интеллекта. Это позволяет разработчикам размещать модели для платного использования, сосредотачиваясь на обмене программным обеспечением искусственного интеллекта.
Протокол Ocean (OCEAN) специализируется на рынках данных. Он позволяет владельцам данных токенизировать и торговать наборами данных, что соответствует визии экономики данных DePAI.
Сеть Robonomics (XRT), как уже упоминалось ранее, предлагает интерфейсы ROS-блокчейн, акцентируя внимание на реальном времени управления и оплаты для устройств Интернета вещей.
Проекты, такие как Peaq, блокчейн, адаптированный для машиностроения, CoLearn от Fetch.ai и Bittensor (TAO), исследуют пересечение обучения искусственного интеллекта, вывод и блокчейн-экономики.

Некоторые из них запустили токены и активно торгуются, в то время как другие остаются на стадии технического концептуального доказательства. Ландшафт разнообразен и высоко конкурентоспособен, пока нет явных монополий. Для инвесторов ключевая стратегия на ближайшую перспективу - следить за коллаборативными и интеграционными тенденциями, например, одно приложение DePAI может использовать несколько технологий из этих проектов. В долгосрочной перспективе внимание должно быть обращено на то, какие команды выступают в качестве устанавливающих стандарты для отрасли.

Инвестиционные возможности и оценка рисков в DePAI

Как и в любой развивающейся отрасли, инвесторы, исследующие DePAI, должны взвесить как возможности, так и риски:

Потенциальные возможности

Преимущество первопроходца и высокий потенциал роста
DePAI все еще находится на ранних стадиях разработки. Лишь немногие проекты были запущены, а осведомленность на рынке остается ограниченной. Для дальновидных инвесторов это представляет собой окно высокого потенциала роста. Если DePAI станет следующим крупным технологическим нарративом, связанные с ним токены протокола могут испытать взрывное ценовое движение, аналогичное росту DeFi в 2020 году или ажиотажу вокруг Метавселенной в 2021 году. Например, в начале 2023 года токены на тему искусственного интеллекта, такие как FET и AGIX, выросли в ответ на бум ChatGPT. Это подчеркивает реакцию рынка на нарративы «ИИ + криптовалюта». Если тенденция к физическому ИИ закрепится, качественные токены в экосистеме DePAI могут увидеть аналогичный рост.

Долгосрочное выравнивание с структурными тенденциями
С макроточки зрения, DePAI объединяет робототехнику, автономных агентов, Интернет вещей и блокчейн — все это соответствует глобальному сдвигу в сторону цифровизации и автоматизации. Если в следующем десятилетии действительно будут доминировать искусственный интеллект и умные устройства, DePAI может стать основополагающим слоем этого будущего. В этом пространстве могут появиться гиганты платформенного уровня — например, «Ethereum для робототехники» или «Uniswapдля данных.” Как только платформа DePAI станет отраслевым стандартом, ранние участники получат выгоду от устойчивых сетевых эффектов.

Инвестирование в диверсифицированную экосистему
Обширная экосистема DePAI охватывает рынки данных, сети подключения, вычислительные слои, модели искусственного интеллекта и робототехнику. Инвесторы могут принять стратегию портфеля и выбрать проекты на ключевых уровнях, чтобы создать «карту инвестиций DePAI». Например, объединение протоколов данных, сетей агентов и блокчейнов, ориентированных на машины, может снизить риски, обеспечивая при этом экспозицию к общему росту сектора. Поскольку традиционные отрасли, такие как автопроизводители и фирмы-робототехники, исследуют партнерства в области блокчейна, стратегические сотрудничества или приобретения могут дополнительно увеличить стоимость токена.

Токеномика и инновации поощрений
Проекты DePAI часто отличаются инновационной токеномикой. Участники, предоставляющие данные, и операторы устройств могут зарабатывать токеновые вознаграждения, которые также служат формой оплаты и управления. Этот многофункциональный дизайн придает токенам собственный спрос вне спекуляций. Некоторые проекты также вводятгореть, стейкинг, или механизмы распределения дохода, чтобы стабилизировать стоимость токена. Например, NATIX использует запланированные выкупы и сжигание. Это означает, что предложение токенов сокращается по мере роста использования сети, что естественным образом увеличивает стоимость токена. Инвесторам следует искать такие хорошо продуманные модели с реальным пользовательским тяготением для обеспечения долгосрочной прибыли.

Потенциальные риски

Риск реализации технологий
Несмотря на растущий интерес к DePAI (Децентрализованный физический искусственный интеллект), остается много технических препятствий. Без прорывов в областях, таких как соблюдение конфиденциальности данных и совместимость, масштабное принятие может быть значительно задержано. Инвестиции на ранних этапах в этот сектор требуют тщательной оценки технического плана проекта и его исполнительной способности. Хотя некоторые команды могут представлять убедительные видения, слабая реализация часто приводит к посредственной производительности в реальном мире. Инвесторам следует внимательно отслеживать ключевые вехи и пилотные развертывания — долгое застойное состояние может указывать на переоцененные токены и связанные риски.

Риск принятия и сетевого эффекта
Ценность платформы DePAI внутренне связана с сетевыми эффектами, а именно с масштабом участвующих устройств и пользователей, объемом генерируемых данных в реальном времени и сложностью моделей искусственного интеллекта, обученных на этих данных. Без достаточного участия узлов сети сеть имеет мало внутренней полезности. В отличие от программных социальных платформ, сети, зависящие от аппаратных средств, сталкиваются с значительно более высокими барьерами для становления, часто сталкиваясь с классической проблемой яйца и курицы. Ранние пользователи могут вносить свой вклад в аппаратные средства и данные, но без четких и мгновенных стимулов удержание становится проблемой. Предостерегающим примером служит Helium: хотя за короткий период времени онбордил сотни тысяч горячих точек, реальный спрос отставал. За один месяц 2022 года сеть сгенерировала всего около 6 651 долларов США выручки от данных.

Большую часть стоимости токена HNT определяли спекулятивные покупки оборудования, а не фактическое использование сети. Когда настроение на рынке ослабло, доходы операторов рухнули. Это заставляет многих закрыть свои узлы и вызывает сокращение сети.

Проекты DePAI сталкиваются с аналогичными рисками. Инвесторы должны различать реальный спрос и искусственно завышенную раннюю тягу, подпитываемую стимулами. Оценка основных показателей, таких как количество активных устройств и проверенные транзакции данных, имеет решающее значение для определения устойчивых, ориентированных на утилиты платформ в сравнении с экспериментами, основанными на рекламе.

Ликвидность и волатильность
Большинство токенов, связанных с DePAI, в настоящее время имеют относительно низкую рыночную капитализацию и ограниченную ликвидность. Поэтому они чрезвычайно подвержены волатильности цен. Инвесторам следует быть готовыми к резким колебаниям, особенно во время общих спадов на рынке, когда ликвидность может быстро иссякнуть и вызвать крутой спад. Еще одним важным аспектом является распределение токенов. Многие проекты выделяют значительную часть своего токен-предложения командам, советникам или инвесторам на ранних этапах. Эта концентрация представляет риски, связанные с разблокировкой токенов и потенциальным давлением на продажу. Прежде чем вкладывать капитал, инвесторам следует тщательно оценить прозрачность и согласованность токеномики, чтобы избежать превращения в ликвидацию для внутренних лиц.

Регуляторный и политический риск
Поскольку блокчейн интегрируется с реальными отраслями, регулятивные серые зоны расширяются. Например, вознаграждение пользователей токенами за сбор окружающих данных может быть признано незаконным в некоторых юрисдикциях; автономные операции дронов требуют одобрения авиационных властей; и обмен данными автономных транспортных средств может вызвать споры по поводу интеллектуальной собственности между производителями автомобилей. Если регуляторы примут более строгую позицию, цены на токены могут оказаться под давлением. Еще одна значительная проблема - это закон о ценных бумагах: у многих проектов DePAI токены имеют свойства, сходные с инвестиционными, и в будущем их могут классифицировать как ценные бумаги. Это потенциально ограничивает их торгуемость и ограничивает сбор средств на проект.

Конкуренция и альтернативы
Хотя DePAI представляет собой захватывающее видение, централизованные решения остаются сильными конкурентами. У крупных технологических гигантов есть ресурсы для создания собственных систем — например, Tesla могла бы создать закрытую сеть обмена данными о транспортных средствах без блокчейна. Если эти централизованные варианты эффективны и экономически целесообразны, пользователи могут предпочесть их более рискованным децентрализованным альтернативам. В высокорегулируемых областях, таких как роботизированная хирургия, власти также могут отдавать предпочтение централизованным системам с четкой ответственностью. Эти факторы могут ограничить принятие DePAI. Инвесторам следует внимательно следить за тем, присоединяются ли крупные игроки к экосистемам DePAI, что ускорит рост, или запускают свои конкурирующие сети, создавая давление. Это значительно повлияет на результаты инвестиций.

В конечном итоге, DePAI - это зона повышенного риска и высокой награды. Инвесторам необходимо сохранять перспективный подход и проводить комплексное исследование. Возможность в этой области заключается в потенциале нарушить существующие технологические парадигмы и представить новые пути для генерации прибыли. Однако, учитывая неопределенности вокруг траектории развития, связанные риски также значительны. Рекомендуется инвесторам непрерывно отслеживать технологические достижения, тенденции отрасли и регулятивные изменения в области DePAI, чтобы приобрести полное понимание экосистемы. Кроме того, использование стратегии масштабных экспериментов, диверсификации и гибких корректировок портфеля позволит поэтапно ознакомиться с высококачественными проектами. Такой подход позволяет инвесторам использовать потенциал будущего роста, эффективно управляя рисками.

Заключение

Децентрализованный физический искусственный интеллект (DePAI) сигнализирует о смене парадигмы в развитии искусственного интеллекта, где системы искусственного интеллекта выходят за пределы цифрового мира для взаимодействия с физическим миром. Поскольку искусственный интеллект приобретает способность воспринимать, двигаться и принимать автономные решения в реальном времени, нам нужна новая децентрализованная инфраструктура для управления масштабом данных и координации, вовлеченных в процесс. Хотя DePAI находится еще на ранних стадиях и сталкивается с техническими и регуляторными препятствиями, ускоряющие тенденции в Web3, краевом вычислении и автономных машинах постепенно прокладывают путь. Для инвесторов, ориентированных в будущее, DePAI представляет собой не просто новое повествование - это может стать основополагающим слоем будущей машинной экономики. Захватывая ценность этого сдвига, можно определить следующую волну технологических инвестиций с высокой убежденностью.