ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก้าวข้ามโดเมนดั้งเดิมของการประมวลผลแบบคลาวด์และซอฟต์แวร์และรวมเข้ากับหุ่นยนต์และอุปกรณ์ IoT ในโลกทางกายภาพมากขึ้น เมื่อต้นปี 2025 Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ประกาศว่า "ยุคของหุ่นยนต์ AI มาถึงเราแล้ว" สิ่งนี้ทําให้เกิดคําถามสําคัญ: อนาคตของเครื่องจักรอัจฉริยะจะถูกครอบงําโดยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีไม่กี่รายหรือพวกเขาจะได้รับการกระจายอํานาจเป็นเจ้าของและควบคุมโดยชุมชนผ่านกรอบ Web3 หรือไม่? เมื่อแนวคิดของ "AI ทางกายภาพ" ได้รับแรงผลักดันกระบวนทัศน์ใหม่นั่นคือ Decentralized Physical AI (DePAI) กําลังเกิดขึ้นเพื่อนําเสนอโซลูชันที่น่าสนใจ บทความนี้เจาะลึกหลักการหลักสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงและความท้าทายของ DePAI เพื่อแนะนําคุณเกี่ยวกับโอกาสในการลงทุนที่อาจเกิดขึ้นในสาขาที่กําลังเติบโตนี้

DePAI คืออะไร? ใครจะควบคุมหุ่นยนต์ในวันพรุ่งนี้?

ดังนั้น Decentralized Physical AI คืออะไรแท้ ๆ? ในคำธรรมดา DePAI นำ AI ออกจากคลาวด์และเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริง ที่เปิดใช้งานโดยเทคโนโลยีที่กระจายอย่างเชื่อถือได้ เช่น บล็อกเชน มันรวมการขับเคลื่อนด้วยด้านกลไกทางกายภาพตัวแทน AI, อัจฉริยภาพ, และเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ centralize ( DePINโดยอนุญาตให้ระบบ AI ที่ทำงานอย่างอิสระและมีอิสรภาพภายใต้โครงสร้าง Web3 ในโมเดลนี้ AI ทางกายภาพ - เช่น หุ่นยนต์ - ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับการอัตโนมัติ มันกลายเป็นผู้มีส่วนร่วมในเครือข่ายบล็อกเชน ที่สามารถตัดสินใจเอง สื่อสารกับสิ่งแวดล้อมของมัน และพึ่งพากลุ่มชุมชนเพื่อพลังการคำนวณและข้อมูล

ตัวอย่างเช่น คิด象ครอบครองรถยนต์ขับเคลื่อนเอง ในระบบ AI แบบกระจายทั่วไป รถจะทำตามอัลกอริทึมที่ตั้งไว้ อย่างไรก็ตาม ในกรอบ DePAI รถยนต์สามารถวิเคราะห์เงื่อนไขการจราจรแบบเรียลไทม์ แบ่งปันข้อมูลกับรถยนต์อื่น และกำหนดเส้นทางที่ปลอดภัยร่วมกัน ทรัพยากรการคำนวณและข้อมูลการจราจรของมันจะไม่มาจากแหล่งกำกับเดียว แต่จะได้รับจากเครือข่ายกระจายของอุปกรณ์และผู้ใช้ทั่วโลก

ว่าการใช้ DePAI เกี่ยวข้องกับ AI แบบกระจายและ AI ทางกาย

เพื่อความชัดเจน AI แบบกระจายหมายถึงการใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนหรือการกระจายเทคโนโลยีในการฝึกหรือเรียกใช้โมเดล AI โดยให้ความสำคัญกับชั้นโปรแกรมและข้อมูล (เช่น เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีการกำหนดหรือAI DAOs). Physical AI, on the other hand, emphasizes integrating AI into real-world hardware like robots, autonomous vehicles, AI glasses, or even smart prosthetics. DePAI combines both—embedding AI into physical devices while ensuring decentralized coordination and operation through blockchain. It enables machines to interact, cooperate, and make decisions in a trustless and verifiable manner.

ในประโยคเดียว: DePAI เป็นเวอร์ชันของ AI ที่เป็นเวอร์ชันของเว็บ 3 ของ AI ที่เป็นเวอร์ชันของเว็บ 3
ในโมเดลนี้ การเป็นเจ้าของและควบคุมเครื่องจักรอัจฉริยะไม่ได้ถูกจำเป็นโดยบริษัทใหญ่อีกต่อไป แต่ถูกแบ่งปันในหมู่ชุมชนและผู้ใช้

พื้นฐานเทคนิค DePAI: การตกลงบล็อกเชน การพิสูจน์ศูนย์ซ่อน และแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

เมื่อหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นสิ่งที่ทั่วไปมากขึ้น DePAI มุ่งเน้นที่จะสร้างระบบนิเวศอัจฉริยะที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ—โดยพึ่งพื้นฐานบางประการทางเทคโนโลยี ไทม์ไลน์ด้านล่างนี้จะมอบภาพรวมอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับว่าเทคโนโลยีของ DePAI ได้เปลี่ยนแปลงไปยังได้ในช่วงเวลา

ไทม์ไลน์วิวัฒนาการเทคโนโลยี DePAI (แหล่งที่มา: Gate Learn, โดย John)

มาเริ่มต้นด้วยการให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีหลักที่สำคัญที่สุดสำหรับ DePAI ตอนนี้

บล็อกเชนและกลไกความเห็นร่วม

หนึ่ง ของบล็อกเชนความได้เปรียบหลักของ Gate.io คือความสามารถในการเปิดให้บันทึกข้อมูลแบบกระจายและการแชร์โดยไม่ต้องพึ่งพาสำนักงานใหญ่ โดยการใช้ประโยชน์จากกลไกความเห็นร่วม, มันช่วยให้เรามั่นใจได้ว่าเครื่องจะทำงานร่วมกันในเครือข่ายและรักษามุมมองของระบบอย่างมั่นคงและป้องกันการแก้ไขได้อย่างไม่ได้รับอันตราย ในอนาคตที่ถูกกำหนดโดยความเชื่อมโยงIoTอุปกรณ์และหุ่นยนต์อัตโนมัติ บล็อกเชนให้สถาปัตยกรรมที่มีความยืดหยุ่นและลดความล่าช้า สามารถจัดการกับสตรีมข้อมูลมหาศาลที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ในสถานการณ์เช่นการจัดการการจราจรอัตโนมัติและการประสานงานของตัวแทนมาก

แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้จากอุปกรณ์ IoT

DePAI พึงพอใจอย่างมากในข้อมูลเรียลไทม์ที่เก็บรวบรวมโดยเซนเซอร์และอุปกรณ์เพื่อฝึกโมเดล AI อย่างไรก็ตาม ด้วยแหล่งข้อมูลเหล่านี้ที่กระจายอย่างกว้างขวาง การรับรองความถูกต้องของมันกลายเป็นความท้าทาย นี่คือจุดที่ทราบกันดีปัญหาออรัคเวิร์ดในบล็อกเชนมีบทบาทสำคัญ: วิธีการส่งข้อมูลจริงจังไปยังบล็อกเชนอย่างเชื่อถือได้ วิธีการที่พบบ่อยรวมถึงการยืนยันตัวตนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ลายเซ็นดิจิทัล, และการตรวจสอบข้ามแหล่งที่เพิ่มขึ้น พิสูจน์ที่ไม่รู้ของ Zero-Knowledge ZKPs) กำลังถูกนำมาใช้งานด้วย

ZKPs ช่วยให้ฝ่ายหนึ่งสามารถพิสูจน์ความจริงของคำกล่าวโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถพิสูจน์ว่าคุณทราบรหัสผ่านโดยไม่ต้องเปิดเผยรหัสผ่านเอง ในบริบทของ DePAI แต่ละอุปกรณ์สามารถทำการยืนยันความถูกต้องและความถูกต้องของข้อมูลที่ให้มาโดยไม่ต้องเปิดเผยเนื้อหาจริง จึงสามารถป้องกันความเป็นส่วนตัว

นี่คือวิธีการทำงาน: เมื่ออุปกรณ์เปิดใช้งาน จะลงทะเบียนก่อนบนบล็อกเชนเพื่อรับตัวบ่งชี้ที่ไม่มีความสัมพันธ์DID). จากนั้นใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ฝังตัวเองเพื่อสร้าง ZKP เพื่อพิสูจน์ว่าข้อมูลของมันถูกต้อง สมาร์ทคอนแทรคต์บนบล็อกเชนทำการตรวจสอบพิสูจน์ และหากทุกอย่างตรวจสอบได้มีอุประทังอุปการะ อุปกรณ์จะได้รับรางวัล (เช่น โทเคน) อุปกรณ์เพิ่มเติมจะได้รับสิทธิในการส่งข้อมูลเซนต์, พลังการคำนวณ หรือบริการอื่น ๆ

กระบวนการ ZKP (Source: NovaNet)

โดยการเปิดใช้งานอุปกรณ์เพื่อพิสูจน์ถูกต้องโดยไม่เสี่ยงข้อมูลส่วนบุคคล ZKPs ช่วย DePAI แก้ปัญหาสองประการหลัก: ความถูกต้องของข้อมูลและการป้องกันความเป็นส่วนตัว ผลลัพธ์คือระบบนิยมที่น่าเชื่อถือและเปิดเผย

ความต้องการข้อมูลและคำนวณสำหรับการฝึก AI

สำหรับเอเจนต์ AI ที่เป็นตัวแทนทางด้านกายภาพที่จะทำงานอย่างอิสระในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและไดนามิกพวกนี้ต้องการโมเดล AI ที่แข็งแรง และนั่นต้องการทรัพยากรสำคัญสองประการ: ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลาย และพลังการคำนวณขนาดใหญ่

ภายในระบบนิเวศ DePAI ข้อมูลการฝึกอบรมส่วนใหญ่จะมาจากอุปกรณ์ IoT แบ่งเบา อุปกรณ์เหล่านี้สตรีมข้อมูลสภาพแวดล้อมสดๆ จากทั่วโลกอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะทำให้โมเดลสามารถอัพเดทและปรับตัวได้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการสร้างแผนที่ 3 มิติของเมือง คุณอาจจินตนาการถึงการใช้ LiDAR ความละเอียดสูงเพื่อสแกนทุกอย่าง แต่ระบบดังกล่าวอาจมีราคาหลายแสนดอลลาร์และแผนที่ของพวกเขาก็ล้าสมัยอย่างรวดเร็ว วิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นคือการใช้เครือข่ายอุปกรณ์ IoT เช่นกล้องถนนและเซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อมซึ่งจับภาพสภาพถนนและรายละเอียดแบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง (เช่นรูปร่างอาคารมุมถนนพื้นผิววัสดุ) อุปกรณ์เหล่านี้ไม่ได้รวมศูนย์ พวกเขากระจายไปทั่วภูมิทัศน์ของเมือง นั่นทําให้พวกเขาอยู่ในตําแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการป้อนข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่สมบูรณ์ลงในโมเดล AI ด้วยเหตุนี้ หุ่นยนต์จึงสามารถเข้าใจและปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น — พัฒนาระบบอัจฉริยะเชิงพื้นที่ขั้นสูง

ในด้านคำนวณ DePAI มุ่งมั่นที่จะใช้ฮาร์ดแวร์ที่ไม่ได้ใช้งาน (เช่น สมาร์ทโฟนหรือแลปท็อป) เพื่อสร้างเครือข่ายคำนวณที่แบ่งแยกสำหรับการฝึก AI ตัวอย่างเช่น Bittensorใช้กลไกกระตุ้นที่ใช้ blockchain เพื่อประสานการใช้งาน GPU ทั่วโลกสำหรับงาน AI แบ่งออกไปทั่วโลก โครงการเช่น พระคุณได้สำรวจแนวคิดที่คล้ายกัน ในขณะที่การคำนวณแบบกระจายยังพบเจอความท้าทายในการสื่อสารและประสิทธิภาพ ความลุลมชีพในอนาคตในโปรโตคอลการสื่อสารและการเรียนรู้ร่วมกันสามารถทำให้มันเป็นเสาหลักของวิวัฒนาการ AI ของ DePAI

การใช้งาน DePAI

แม้ว่าเป็นแนวคิดที่กำลังเจริญเติบโตอยู่ แต่ DePAI มีสถานการณ์การใช้งานที่มีความเป็นมันส์หลายรูปแบบ—บางอย่างไปถึงขั้นทดลองแล้ว มาดูกันบางพื้นที่ที่โดดเด่น:

การขับรถอัตโนมัติและการแบ่งปันข้อมูลระหว่างรถยนต์กับทุกอย่าง (V2X)

ยานพาหนะอัตโนมัติต้องการข้อมูลการขับขี่จำนวนมากและข้อมูลบริบทเพื่อฝึกโมเดล AI ปัจจุบันข้อมูลส่วนใหญ่นี้ถูกแยกออกไปภายในโรงงานผู้ผลิตรถยนต์แต่ละราย.

DePAI มีวิธีในการทำลายซาโลอันดับนี้โดยการกระตุ้นคนขับรถและอุปกรณ์ให้ทำการอัปโหลดการอ่านเซ็นเซอร์ ภาพถ่ายจากกล้อง และข้อมูลการขับขี่อื่น ๆ ไปยังเครือข่ายที่ไม่มีจุดกลาง ตัวอย่างชีวิตจริงคือ Drive & app ของ NATIX Network ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมโดยเป็นลำดับแบบอ้อม โดยขณะขับขี่ ตามNATIXเกิน 245,000 ผู้ใช้ได้ทำการแมพรวมกันมากกว่า 156 ล้าน กิโลเมตรของถนน เนื่องจากข้อมูลการจราจรและข้อมูลพื้นฐานสถานที่ทรัพย์มีมูลค่าสูงถูกรวบรวมเป็นชุดข้อมูลเปิด เช่นเดียวกับข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการทำงานของระบบนำทาง AI สนับสนุนการวางแผนเมืองเมือง และเสริมสร้างระบบการจัดการจราจร

Drive & แอปที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ในการสร้างแผนที่ (Source: NATIX)

เพื่อสนับสนุนโครงการนี้ NATIX ได้พัฒนาอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่ชื่อ VX360 ซึ่งสามารถติดตั้งบนรถ Tesla ได้ มันสามารถเก็บข้อมูลการขับขี่ได้สูงสุด 256 GB และส่งข้อมูลพิกัดภูมิศาสตร์แบบไดนามิกไปยังบล็อกเชนอย่างปลอดภัย ในการตอบแทน คนขับรถจะได้รับรางวัลโทเค็น ในขณะที่ข้อมูลวิดีโอที่เก็บได้สามารถนำมาใช้สำหรับจำลอง การตรวจจับความเสี่ยง และปรับปรุงอัลกอริทึมขับรถอัตโนมัติ

ความงดงามของโมเดลนี้อยู่ที่ความสามารถในการประชาธิปไตยข้อมูล แทนที่จะถูกควบคุมโดยบริษัทใหญ่ ๆ หลาย ๆ บริษัท ข้อมูลการขับรถอัตโนมัสเป็นสินทรัพย์ที่เป็นเอกลักษณ์ ด้วยการมีส่วนร่วมจำนวนมาก เราสามารถสร้างแผนที่ 3 มิติความแม่นยำสูงที่ช่วยให้รถขับอัตโนมัติปรับตัวได้เร็วขึ้นตามเงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริง ทำให้ระบบการเคลื่อนที่ในอนาคตปลอดภัยและเชื่อถือได้มากยิ่งขึ้น

การทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์ที่ไม่มีศูนย์กลาง

ในศูนย์จำหน่ายอาหารสดและโรงพยาบาลการอัตโนมัติผ่านหุ่นยนต์และอุปกรณ์อัจฉริยะกำลังเป็นที่พึงประสงค์ในสถานที่เช่นโรงงานอย่างมาก อย่างไรก็ตาม มักจะขาดการสรรพสัมพันธ์ระหว่างหุ่นยนต์จากแบรนด์ต่าง ๆ และที่มีฟังก์ชันต่างกัน ส่งผลให้มีระบบที่แยกจากกัน นี่คือที่ที่ DePAI (Decentralized Physical AI) เข้ามา - จุดมุ่งหมายของมันคือการสร้างเครือข่ายการทำงานร่วมกันข้ามหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยโปรโตคอลที่มีมาตรฐานและมีพลวัตที่มีการกระจายอย่างเป็นระบบ ทำให้หุ่นยนต์หลากหลายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไม่มีธุรกิจ

Imagine a futuristic smart warehouse where robots from various manufacturers, like transport bots and inspection drones, are all connected to a decentralized platform. These machines can autonomously negotiate task assignments, share real-time inventory and environmental data, and coordinate without relying on a central controller to issue every command. Achieving this requires high interoperability and consistency so that each robot can understand the actions of others.

ตัวอย่างเช่น Robonomics Network กำลังสำรวจการเชื่อมต่อ Robot Operating System (ROS) ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายกับบล็อกเชนเพื่อให้หุ่นยนต์สามารถเผยแพร่งานหรือเสนอบริการโดยตรงผ่านสมาร์ทคอนแทรค ในโมเดลนี้ หุ่นยนต์ลาดตระเวนสามารถชำระเงินโดยอัตโนมัติให้หุ่นยนต์อื่นเพื่อทำความสะอาดพื้นที่เฉพาะ อย่างสมบูรณ์แบบและไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

เพื่อป้องกันความขัดแย้งและช่วยให้การทํางานร่วมกันเป็นไปอย่างราบรื่นสิ่งนี้ยังอาศัยการประมวลผลเชิงพื้นที่แบบกระจายอํานาจซึ่งกล้องและเซ็นเซอร์แบบกระจายจะสร้างฝาแฝดดิจิทัล 3 มิติที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องของโลกแห่งความเป็นจริง หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถอ้างอิงเลเยอร์เชิงพื้นที่ที่ใช้ร่วมกันนี้ได้ ตัวอย่างที่ดีคือโปรโตคอล Posemesh โดย Auki Network ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างเครือข่ายการรับรู้เชิงพื้นที่แบบเรียลไทม์ที่รักษาความเป็นส่วนตัวและกระจายอํานาจโดยเปิดใช้งานอุปกรณ์ที่กระจัดกระจายเพื่อสร้างแผนที่เสมือนที่ใช้ร่วมกัน หุ่นยนต์สามารถใช้แผนที่นี้ไม่เพียง แต่สําหรับการแปลและการวางแผนเส้นทาง แต่ยังสําหรับการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมการจําลองแบบเมตาเวิร์สเพื่อเพิ่มความแม่นยําในโลกแห่งความเป็นจริง

แม้ว่าการทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์แบบกระจายอยู่ในช่วงเริ่มแรก แต่บางกรณีใช้ทางด้านตั้งต้นได้แสดงความสมบูรณ์แล้ว ในงานขนส่ง รถยนต์บังคับด้วยตนเอง (AGVs) ในคลังสินค้าสามารถสื่อสารผ่านบล็อกเชนเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันและปรับเส้นทางให้เหมาะสม ในการเกษตร จรวดและแทรกเตอร์ที่ทำงานด้วยตนเองสามารถแบ่งปันข้อมูลการเพาะปลูกเพื่อการเกษตรที่แม่นยำ ในด้านความปลอดภัยสาธารณะ หุ่นยนต์ปฏิบัติหน้าที่แบบกระจายสามารถตรวจสอบพื้นที่ใหญ่ร่วมกันและส่งหน้าที่ติดตามโดยไม่มีการควบคุมแบบกระจาย หลังจากที่เจริญแล้ว สถานการณ์เหล่านี้สามารถเสริมคุณค่าทางการค้าของ DePAI ได้อย่างมีนัยสำคัญ

เมืองฉลาดที่สร้างขึ้นบนตลาดข้อมูล

แอปพลิเคชันสำคัญอีกอย่างของ DePAI คือการให้ระบบ AI ทางกายแบบที่ผ่านตลาดข้อมูลที่กระจายอย่างแยกตัวที่ไม่ใช่เพียงการรวมข้อมูล IoT ส่วนบุคคล (เช่น คุณภาพอากาศหรือการใช้พลังงาน) แต่ยังอนุญาตให้ตัวแทน AI เข้าถึง ประมวลผล และดำเนินการกับข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อการตัดสินใจที่เร็วกว่าและแม่นยำมากขึ้น

ในนิเวศน์นี้บุคคลหรือธุรกิจที่มีเซ็นเซอร์สามารถอัปโหลดและแท็กข้อมูลที่เก็บไว้ของพวกเขาไปยังบล็อกเชน แอปพลิเคชันที่ต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพ AI สามารถจ่ายโทเค็นเพื่อเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทมนี้ บล็อกเชนย ั้งให้ความ๏ นใจและความไม่สามารถเปลี่ยนแปลงของธุรกรรมข้อมูลในขณะที่สมาร์ทคอนแทรค จัดการการกระจายรายได้โดยอัตโนมัติเพื่อสร้างตลาดข้อมูลที่ทำงานด้วยตนเองและไม่มีการเชื่อมั่น

ตัวอย่างเช่น WeatherXM สร้างสรรค์แรงจูงใจให้ผู้ใช้ติดตั้งสถานีอากาศส่วนบุคคลและอัปโหลดข้อมูลสภาพอากาศระดับฮิปเปอร์โลคอลแลกเปลี่ยนกับโทเค็น นอกจากการใช้เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์สภาพอากาศ ประเภทของข้อมูลนี้ยังสามารถนำมาใช้ได้โดยอุปกรณ์ที่เป็นไปได้ให้ข้อมูล โดย DePAI รองรับ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนตนเอง เช่น อาจเลือกเส้นทางที่เหมาะสมหรือระบุตำแหน่งจอดรถขึ้นอยู่กับสภาพอากาศและจราจรปัจจุบัน บ้านอัจฉริยะอาจปรับการระบายอากาศหรืออุณหภูมิโดยอัตโนมัติตามสภาพแวดล้อมภายนอก

WeatherXM กำลังทำให้ข้อมูลสภาพอากาศแยกออกจากกัน (Source: WeatherXM)

แอปพลิเคชันที่คล้ายกันรวมถึงระบบการจัดการพลังงานแบบ AI แบบไม่มีศูนย์ที่ใช้บล็อกเชนเพื่อรวมข้อมูลการดำเนินงานจากแผงโซลาร์เซลล์ เครื่องกำเนิดไฟฟ้าจากลม และสินทรัพยากรทดแทนอื่น ๆ อุปกรณ์จึงสามารถปรับสมดุลโหลดและปรับปรุงประสิทธิภาพของเส้นไฟฟ้าได้โดยเฉพาะ ในขณะเดียวกัน ข้อมูลเซนเซอร์ที่กระจายไปทั่วหลายภูมิภาคอาจถูกใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI ที่ทำนายภัยพิบัติธรรมชาติ เช่น แผ่นดินไหว หรือน้ำท่วม และออกคำเตือนโดยอัตโนมัติ

กระบวนการที่ได้รับข้อมูลและการชำระเงินทั้งหมดสามารถจัดการโดยอัตโนมัติผ่านโปรโตคอล on-chain นี้จะกำจัดผู้กลาง API แบบดั้งเดิม โมเดลนี้ทำให้ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์ที่สามารถซื้อขายได้ ทำให้การดำเนินการในตลาดเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและอัตโนมัติ—สุดท้ายกำลังให้พลังงานให้กับระบบ AI ที่มีข้อมูลที่เชื่อถือได้ที่สุด พร้อมทั้งมอบโอกาสใหม่ในการลงทุนภายในเศรษฐกิจข้อมูล

ผู้ช่วยปรับแต่ง AI และอุปกรณ์

DePAI ยังปูทางให้กับผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลรุ่นใหม่ที่รักษาความเป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพสูงโดยการรวมอุปกรณ์ IoT ในชีวิตประจําวันเช่นอุปกรณ์สวมใส่เพื่อสุขภาพระบบสมาร์ทโฮมและการตั้งค่าสํานักงานที่เชื่อมต่อเข้ากับการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจ ซึ่งแตกต่างจากผู้ช่วยบนคลาวด์แบบดั้งเดิมระบบเหล่านี้ทํางานที่ Edge โดยทํางานร่วมกับอุปกรณ์ AI ทางกายภาพในขณะที่รับประกันอํานาจอธิปไตยของข้อมูล ผู้ใช้ยังคงเป็นเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลของตนอย่างเต็มที่จัดเก็บอย่างปลอดภัยบนโหนดส่วนบุคคลหรือคลาวด์ที่เข้ารหัสเกินขอบเขตของการผูกขาดเทคโนโลยีแบบรวมศูนย์ โมเดล AI เข้าถึงข้อมูลนี้ผ่านเทคนิคการคํานวณที่รักษาความเป็นส่วนตัวและมอบข้อมูลเชิงลึกและระบบอัตโนมัติที่ปรับแต่งตามพฤติกรรมของแต่ละบุคคลเมตริกสุขภาพหรือปัจจัยนําเข้าด้านสิ่งแวดล้อมทั้งหมดนี้ในขณะที่เชื่อมต่อโดยตรงกับระบบในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างเช่น, ลองนึกภาพว่าคุณสวมสมาร์ทแบนด์หรือสมาร์ทวอทช์, และบ้านของคุณมีไฟอัจฉริยะ, เทอร์โมสตัท, และระบบรักษาความปลอดภัย. อุปกรณ์เหล่านี้รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมการนอนหลับอัตราการเต้นของหัวใจรูปแบบการใช้งานและสภาพแวดล้อมภายในบ้านอย่างต่อเนื่อง เมื่อเข้ารหัสและจัดเก็บแบบ on-chain แล้ว คุณจะสามารถควบคุมได้ เมื่อคุณปรับเป้าหมายสุขภาพหรือการตั้งค่าบ้านตัวแทน AI ที่เชื่อมต่อกับ DePAI สามารถปรับเทียบไฟอุณหภูมิหรือระบบอื่น ๆ ของคุณโดยอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ในการตั้งค่าสํานักงานผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลสามารถรวมปฏิทินอีเมลและข้อมูลเซ็นเซอร์ในพื้นที่ของคุณเพื่อช่วยจัดกําหนดการประชุมเตือนให้คุณหยุดพักและแม้แต่ควบคุมอุปกรณ์การประชุมอัจฉริยะซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทํางาน

โมเดลนี้ทำลายแนวคิดผู้ช่วยคลาวด์แบบดั้งเดิมที่ถูกควบคุมโดยบริษัทเทคใหญ่ ซึ่งบ่อยครั้งจะทำให้ข้อมูลผู้ใช้เข้าสู่ศูนย์กลางและถูกใช้งานอย่างเลวร้าย ในกรอบการทำงานแบบกระจาย ผู้ใช้ครอบครองข้อมูลของตนเองและได้รับบริการที่กำหนดเองที่ถูกขับเคลื่อนด้วยตัวแทน AI ทางกายภาพ - ที่บ้าน ที่ทำงาน หรือตอนเดินทาง กระบวนการทั้งหมดยังคงโปร่งใส ปลอดภัย และป้องกันการปลอมแปลง เนื่องจากการแลกเปลี่ยนข้อมูลและธุรกรรมทั้งหมดถูกควบคุมโดยโปรโตคอลบล็อกเชน สร้างทางเดินสำหรับการแบ่งปันข้อมูลอย่างเที่ยงธรรมและมีประสิทธิภาพ และเปิดรับโอกาสใหม่ ๆ ให้แก่ผู้เข้าร่วมในเศรษฐกิจข้อมูล

ความท้าทายที่เผชิญอยู่ในปัจจุบันของ DePAI

ในขณะที่การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสัญจรของมัน การนำไปใช้ในโลกของจริยธรรมขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ทางเทคนิคและการนำมาใช้ในธุรกิจ แต่ทิศทางเป็นที่ชัดเจน: ไม่ว่าจะเป็นในการขับขี่อัตโนมัติ หุ่นยนต์ หรือเมืองอัจฉริยะ เรากำลังเคลื่อนไปสู่ระบบที่มีระบบที่เป็นอัตโนมัติมากขึ้น ร่วมมือกัน และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ระบบโดย DePAI ทำหน้าที่เป็นชั้นโคออร์ดิเนชันพื้นฐาน - ให้บริการในสภาพแวดล้อมที่เปิด เชื่อถือได้ และเป็นธรรม

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่กำลังเจริญขึ้นทั้งหมด DePAI ยังเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญที่ต้องได้รับการตรวจสอบก่อนการนำมาใช้งานอย่างแพร่หลาย - โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่พิจารณาการลงทุน

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎหมาย

DePAI อาศัยข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นอย่างมาก ซึ่งบางส่วนอาจเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ภาพใบหน้าหรือการบันทึกเสียงจากบันทึกการขับขี่ การรับรองการปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวเช่น GDPR ในขณะที่รวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่เป็นอุปสรรคสําคัญ แม้จะมีเทคโนโลยีเช่นการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKPs) แต่ก็ยังจําเป็นต้องมีนโยบายและมาตรฐานการใช้ข้อมูลที่ชัดเจนสําหรับการไม่เปิดเผยตัวตน นอกจากนี้เขตอํานาจศาลบางแห่งยังมีข้อ จํากัด ทางกฎหมายในการเฝ้าระวังหรือการรวบรวมข้อมูลโดยใช้โดรน โครงการ DePAI ต้องรับรองการปฏิบัติตามกฎหมายในทุกภูมิภาคของการดําเนินงาน

ความปลอดภัยของเครือข่ายและอุปกรณ์

ระบบที่มีลักษณะกระจายข้อมูลที่ถูกโจมตีด้วยไวรัสอาจเผชิญกับผลกระทบที่ไกลเกินกว่าการรั่วไหลข้อมูล - คำสั่งชั่วร้ายอาจส่งผลต่ออุปกรณ์ทางกายภาพโดยตรง เช่น คำสั่งปลอมที่ฝังเข้าไปในเครือข่ายหุ่นยนต์อาจทำให้เกิดพฤติกรรมที่เป็นอันตรายหรือเหตุอุบัติเหตุ ในการลดผลกระทบนี้ แพลตฟอร์ม DePAI จะต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของสมาร์ทคอนแทรค การสื่อสารที่เข้ารหัสและการป้องกันระดับอุปกรณ์ คุณสมบัติที่เกี่ยวกับความปลอดภัยทางกายภาพ - เช่น สวิตช์หยุดฉุกเฉิน และการตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ - ต้องถูกติดตั้งในหุ่นยนต์เอง

มาตรฐานและความสามารถในการทำงานร่วมกัน

DePAI รวมถึงช่วงหลากหลายของอุปกรณ์และแพลตฟอร์ม ปัจจุบัน ผู้ผลิตโรบอติกและ IoT ส่วนใหญ่ดำเนินการด้วยโปรโตคอลสื่อสารและรูปแบบข้อมูลของตัวเอง เพื่อให้พวกเขาสามารถร่วมมือกันภายในเครือข่ายที่ไม่มีการจัดระเบียบ มาตรฐานที่ใช้ร่วมต้องได้รับการกำหนดไว้ทั้งในระดับฮาร์ดแวร์ (การรับระบบการเชื่อมต่อทางกายภาพระหว่างอุปกรณ์) และระดับซอฟต์แวร์ (การให้แบบจำลอง AI สามารถอ่านข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง) โดยไม่มีการใช้ร่วมกัน ระบบนิเวศ DePAI จะเสี่ยงต่อการแตกแยกและการพัฒนาอย่างเป็นรายไป ทำให้ไม่สามารถสร้างผลกระทบของเครือข่ายที่มีค่าได้

ตัวอย่างเช่นมาตรฐานเช่น การระบุตัวตนแบบกระจาย (DID) ทำให้อุปกรณ์สามารถมีเอกลักษณ์ดิจิทัลที่เป็นหน่วยอย่างเดียว ในขณะที่มีความพยายามอย่างเช่น peaq IDมีเป้าหมายที่จะกำหนดโปรโตคอลสากลสำหรับการระบุเครื่องจักรและการแลกเปลี่ยนข้อมูล อย่างไรก็ตาม การโน้มน้าวผู้เล่นในอุตสาหกรรมระดับใหญ่ให้นำมาใช้มาตรฐานที่เป็นที่ยอมรับร่วมกันยังเป็นความท้าทายที่จะใช้เวลา การประสานงาน และความเห็นร่วม

ความยืดหยุ่นและโครงสร้างพื้นฐาน

การจัดการความร่วมมือแบบเรียลไทม์ระหว่างหลายพันรถหุ่นยนต์และยานพาหนะอัตโนมัติในขอบเขตของสากลต้องการการสื่อสารและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ยอมรับในระดับสูงมีแบนด์วิดท์สูงและการเชื่อมต่อที่ล่าช้าต่ำเป็นเงื่อนไขที่จำเป็น และชั้นบล็อกเชนเองต้องมีความยืดหยุ่นสูงพอที่จะรักษาประสิทธิภาพและความเชื่อถือได้เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ว่าระบบเช่นนี้สามารถคงทนไว้ภายใต้ภาระของการใช้งานตามมาตรฐานการค้าจริงหรือไม่ยังไม่มีใครพิสูจน์

นอกจากนี้โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพเป็นสิ่งสําคัญ ซึ่งรวมถึงเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจ (สําหรับการจัดเก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่) โหนดประมวลผลขอบ (สําหรับการประมวลผลที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นเพื่อลดเวลาแฝง) และสถานีจ่ายไฟ/ชาร์จแบบกระจายอํานาจ (เพื่อให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ทํางานอย่างต่อเนื่อง) ในระยะสั้นการรับรู้ของ DePAI ไปไกลกว่าซอฟต์แวร์ซึ่งต้องใช้การลงทุนอย่างหนักในโครงสร้างพื้นฐานในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้นใครจะสร้างและให้ทุน? และการบํารุงรักษาในระยะยาวจะจูงใจได้อย่างไร? สิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นปัญหาที่เร่งด่วนและไม่ได้รับการแก้ไข

การปกครองและควบคุม

ในขณะที่ DePAI สนับสนุนการปกครองโดยชุมชน, การรวมทรัพย์สินทางกายเข้ามาสร้างความซับซ้อนเพิ่มเติมนอกเหนือจากโปรโตคอลออนไลน์แบบดั้งเดิม ดู DePAI DAO ที่เน้นการเป็นเจ้าของแบบกระจายที่เชื่อมโยงกับเครื่องจักรที่มีพลังงาน AI เป็นตัวอย่าง: สมาชิกอาจร่วมทุนและได้กำไรจากการดำเนินงานของหุ่นยนต์ร่วมกัน แต่การจัดการประจำวัน - การบำรุงรักษา, การซ่อมแซม, การตรวจสอบความปลอดภัย - ยังต้องการการดำเนินงานที่มีความเชี่ยวชาญ

นี้สร้างความท้าทายในด้านการปกครอง DAOs ต้องมอบหมายหน้าที่ให้กับ บริษัทด้านการดำเนินงานหรือทีมงาน (เพิ่มความไว้วางใจและการควบคุม) และเมื่อเกิดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยหรือคว-responsibilities to traditional companies or operational teams (raising trust and oversight concerns), and when incidents involve safety or legal liability (e.g., a robot accident), how should DAO members be held accountable? There’s little precedent for resolving such questions.

ขนาดตลาดและศักยภาพในการเติบโตของ DePAI

นับถือถึงความท้าทายแม้ว่า DePAI จะเป็นการรวมกันของกลุ่มภาคสาธารณะที่มีศักยภาพสูง - IoT, blockchain และ AI - ซึ่งทั้งหมดกำลังเจริญเติบโตอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่ปี 2024 มูลค่าตลาดรวมของกลุ่มอุตสาหกรรมเหล่านี้ประเมินว่าเกิน 1.36 ล้านล้านดอลลาร์และคาดว่าจะยังคงเติบโตผ่านปี 2025 การรวมกันนี้สร้างโอกาสในกลุ่มภาคสาธารณะที่ใหญ่มาก หาก DePAI ประสบความสำเร็จเป็นนวัตกรรมแบบตัดกันทางสาย มันสามารถแทรกซึมเข้าสู่ภูมิทัศน์เทคโนโลยีที่มีมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์

ในคำศัพท์ที่มีการให้ความสำคัญมากขึ้น เรายังเห็นการพยากรณ์ที่แข็งแกร่งในตลาดเฉพาะ. ตัวอย่างเช่น ตามที่การวิจัยตลาดบล็อกเชน + IoT ซึ่งมีมูลค่าเพียง 258 ล้านดอลลาร์ในปี 2020 คาดว่าจะสูงถึง 2.409 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 เติบโตที่ CAGR 45.1% นี่เป็นสัญญาณเพิ่มความมั่นใจในศักยภาพของบล็อกเชนในการรักษาความปลอดภัยระบบ IoT และอํานวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูล ในทํานองเดียวกันตลาด blockchain + AI แม้ว่าจะยังคงเกิดขึ้นใหม่คือ ทำนายการเติบโตไปสู่ 700 ล้านเหรียญสหรัฐในปี 2025 โดยรักษา CAGR ประมาณ 28% ในปีต่อๆ ไป ขณะที่ตัวเลขเหล่านี้ยังคงถือว่าเล็กน้อย แต่พวกเขาสะท้อนถึงความสนใจที่เพิ่มมากขึ้นของนักลงทุนและอุตสาหกรรมในแนวคิดของ "AI on-chain"

ตลาดบล็อกเชน + AI พร้อมที่จะเติบโตอย่างรวดเร็ว (แหล่งที่มา: รายงานตลาด Blockchain Ai ปี 2025)

มองไปที่อุตสาหกรรมหุ่นยนต์เอง ทวีตกขึ้นเท่าเทียมกับความเข้มแข็ง ตามAllied Market Research, ตลาดโรบอติกส์ระดับโลก คาดว่า จะเติบโตจากประมาณ 12.1 พันล้านเหรียญในปี 2020 ไปสู่ 149.9 พันล้านเหรียญ โดยประมาณในปี 2030—มากกว่าการเพิ่มขึ้นถึง 12 เท่าในระยะเวลา 10 ปี พร้อมค่าเฉลี่ยการเติบโตประมาณ 27.7% เหมาะสำหรับส่วนใหญ่ของการเติบโตนี้ จะมาจากโรบอติกบริการและระบบอัตโนมัส ซึ่งเมื่อ AI ยังคงแทรกแทรงในโรบอติก กลุ่มส่วนของโรบอติก AI คาดว่าจะเติบโตได้อย่างเร็วขึ้น ประเมินที่มีอัตราการเจริญเติบโตขึ้นถึง 38% CAGR ระหว่างปี 2024 และ 2030 ความเจริญของคลื่นการนำ AI ทางกายภาพขึ้นมานี้จะเป็นฐานที่มั่นสำหรับ DePAI โดยที่เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเข้าถึงได้ง่ายขึ้นเรื่อย ๆ แพลตฟอร์มที่กระจายและจัดการเครื่องจะได้รับค่ามากขึ้น

สรุปมาแล้ว ตลาดศักยภาพของ DePAI สามารถมองได้จากมุมมอง 2 ด้าน: (1) ในฐานะนวัตกรรมที่กำหนดหมวดหมู่ อาจสร้างโครงการธงระดับยูนิคอร์นได้หลายโครงการ คล้ายกับเริ่มต้นเชือง 1 ช้อนหรือDeFi โปรโตคอล; และ (2) เป็นชั้นพื้นฐานที่ช่วยให้อุตสาหกรรมที่อยู่ติดกันรวมถึงตลาดข้อมูลเครื่องจักรเศรษฐกิจบริการหุ่นยนต์และอื่น ๆ เราสามารถคาดหวังว่าโครงการนําร่องและการทดลองเชิงพาณิชย์หลายสิบโครงการจะเกิดขึ้นในช่วงปี 2024–2025 ความคิดริเริ่มที่ประสบความสําเร็จมีแนวโน้มที่จะดึงดูดเงินทุนจํานวนมากและเร่งการเติบโตของระบบนิเวศ บริษัทวิจัยอาจเริ่มเผยแพร่การคาดการณ์ตลาด "DePIN/DePAI" โดยเฉพาะในช่วงต้นปี 2025 โดยให้เกณฑ์มาตรฐานที่ละเอียดยิ่งขึ้นสําหรับนักลงทุน

ภูมิแวดล้อมการแข่งขัน: DePAI vs. โครงการที่เกี่ยวข้อง

เป็นพื้นที่ระหว่างวิชาการ ที่ DePAI ตัดกับนวัตกรรมกว้าง ๆ และคู่แข่งมาจากพื้นหลังเทคโนโลยีต่าง ๆ ด้านล่างนี้คือโครงการบางรายที่เป็นตัวแทน พร้อมกับวิธีที่พวกเขาเปรียบเทียบกับวิสัยทัศน์ของ DePAI:

Fetch.ai

Fetch.aiเป็นหนึ่งในโครงการแรกที่สำรวจการตัดสินใจของบล็อกเชนและเอไอเอเอนท์ มันได้นำเสนอแนวคิดของตัวแทนเศรษฐกิจอัตโนมัส (AEAs) ตัวแทนที่มีฐานซอฟต์แวร์ที่ดำเนินการแทนผู้ใช้เพื่อทำงานและดำเนินธุรกรรมบนเชน Fetch.ai มุ่งเน้นไปที่การประสานข้อมูลดิจิทัล - การใช้งานเช่นการจองที่จอดรถหรือดึงข้อมูลธุรกิจโดยอัตโนมัติ ในสาระนุกรมมันเป็นแพลตฟอร์มการออโตเมชันขั้นต้นของ Web3 ที่ตัวแทนทำให้กิจกรรมเศรษฐกิจประจำวันเป็นไปอย่างราบรื่น ในทวีปเปีย DePAI ขยายโมเดลนี้ไปสู่โลกทางกายภาพ - นั่นคือ หุ่นยนต์และอุปกรณ์ฉลาดเป็นตัวแทนที่เป็นตัวตัวแทน

Fetch.ai ได้พัฒนาบล็อกเชนของตัวเอง (FET) และเฟรมเวิร์กของเอเยนต์เปิด โลก และยังเข้าสู่การผจญภัยในการแบ่งปันข้อมูล IoT (เช่น ความร่วมมือด้วย IOTA เพื่อเปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนข้อมูลอัตโนมัติระหว่างอุปกรณ์ IoT) โดยรวมแล้ว Fetch.ai สามารถมองเป็นส่วนประกอบของระบบนิวเรนน์ที่กว้างขวาง DePAI ซึ่งเป็นการแทนที่ชั้นของตัวตัวแสดงดิจิตอล เทคโนโลยีตัวตัวแสดงของมันสามารถฝังเข้าไปในเครื่องจักรทางกายได้วันหนึ่ง จากมุมมองของนักลงทุน ส่วนลด Fetch.ai ชื่อเรียก FET ถูกซื้อขายอย่างใกล้ชิดแล้วและมูลค่าของมันขึ้นอยู่กับการขยายและระบบตัวตัวแสดงของมัน หาก DePAI เป็นแนวคิดที่ได้รับกำลัง FET อาจได้ประโยชน์เป็นตัวเปิดใช้งานสำคัญ

Autonolas (OLAS)

Autonolasเป็นโครงการอื่นที่เน้นตัวแทน AI แบบกระจาย ไม่เหมือนกับ Fetch.ai มันเน้นการประกอบของตัวแทนหลายตัวและการสมรรถนะร่วมกันของการครอบครองตัวแทน Autonolas มี Olasโครงสร้างเปิดที่ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างบริการตัวแทนอิสระ ที่ทำงานออกเชน ใช้ประโยชน์จากความปลอดภัยออนเชน และเปิดโอกาสให้มีการบริหารจัดการร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้เสีย. ความเชื่อหลักของมันคือการทำให้บริการ AI เป็นโมดูลได้ ซึ่งช่วยให้ทีมต่าง ๆ สามารถทำงานร่วมกับระบบตัวแทนเดียวกัน. โทเคน OLAS ใช้ในการบริหารจัดการตัดสินใจและแบ่งปันรางวัล

ในระยะสั้น Autonolas มุ่งเน้นไปที่สถาปัตยกรรมแบ็กเอนด์โดยเฉพาะวิธีทําให้บริการตัวแทน AI มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น (เช่นการดําเนินการหลายขั้นตอนความทนทานต่อข้อผิดพลาด) และเป็นเจ้าของชุมชน เมื่อเทียบกับ DePAI แล้ว Autonolas มีส่วนเกี่ยวข้องกับโลกทางกายภาพน้อยกว่าและเป็นเรื่องเกี่ยวกับการแนะนํารูปแบบการดําเนินงานแบบกระจายอํานาจให้กับโปรโตคอล AI ด้วยตนเอง ที่กล่าวว่าเทคโนโลยีของมันยังคงสามารถนําไปใช้ในบริบท AI ทางกายภาพตัวอย่างเช่นการประสานงานบนคลาวด์ของหุ่นยนต์จัดส่งสามารถจัดการได้ผ่านเฟรมเวิร์ก Autonolas ที่น่าสนใจคือหนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้งของ Autonolas เคยทํางานในกรอบ AEA (Autonomous Economic Agent) ที่ Fetch.ai ในขณะที่ Fetch.ai มุ่งเน้นไปที่งานตัวแทนเดียว (เช่นการจองตั๋ว) Autonolas กําหนดเป้าหมายการทํางานร่วมกันแบบหลายตัวแทนในบริการที่ซับซ้อนมากขึ้น ทั้งสองกําลังสร้างอนาคตของเศรษฐกิจที่ใช้ตัวแทนแม้ว่าจะผ่านเส้นทางที่แตกต่างกัน จากมุมมองการลงทุน โทเค็น OLAS ซึ่งเปิดตัวในปี 2023 อยู่ในตําแหน่งสําหรับการกํากับดูแลและการจับมูลค่าภายในระบบนิเวศของตัวแทน นักลงทุนควรประเมินว่าระบบนิเวศสามารถดึงดูดนักพัฒนาและผู้ใช้จํานวนมากได้หรือไม่

ระหว่างผู้เล่นสองคนที่นำทาง Fetch.ai มอบโครงสร้างตัวแทนที่ไม่ central ที่แข็งแรงและนิวัติ แม้ว่าการบูรณาการฮาร์ดแวร์ของมันจะถูกจำกัดอย่างมาก ในขณะที่ Autonolas โดดเด่นด้วยความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ที่แข็งแรงและการจัดระเบียบตามกฎหมาย โดยมีการให้ความสำคัญกับโครงสร้างแบบโมดูลาร์และการทำงานร่วมกันของตัวแทนหลายตัว อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ในตลาดยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและมีพื้นที่สำคัญสำหรับการเจริญเติบโตมาก

เปรียบเทียบ Fetch.ai และ Autonolas แหล่งที่มา: Gate Learn

โครงการเครือข่ายโครงสร้างพื้นที่ทางกายภาพแบบกระจาย (DePIN)

แม้ว่าไม่ใช่แพลตฟอร์ม AI โดยตรง โครงการ DePIN แทนสิ่งสำคัญในโครงสร้างพื้นฐานสำหรับนิเวศ DePAI ตัวอย่างเช่น ฮีเลียม (เครือข่ายไร้สายที่ไม่centralized), HiveMapper (การทำแผนที่แบบชุมชน), และ Pocket Networkโครงการเหล่านี้เน้นการให้บริการทรัพยากรทางกายภาพหรือบริการข้อมูลผ่านทางจุดสิ้นสุด API แบบกระจาย โดยมีการแรงส่งเสริมผ่านโทเค็นเพื่อส่งเสริมให้มีการมีส่วนร่วมจากชุมชน

ความสำเร็จของ DePAI ขึ้นอยู่กับข้อมูลคุณภาพสูงและการสนับสนุนในด้านสิ่งแวดล้อมที่ DePIN มีให้ เช่น Helium ได้สร้างเครือข่ายโฮตสปอตไร้สาย LoRaWAN ระดับโลก ซึ่งอุปกรณ์ IoT สามารถใช้สำหรับการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตในโหมดพลังงานต่ำ หากการใช้งาน DePAI ในอนาคตต้องการการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ (เช่น เซ็นเซอร์เกษตรส่งข้อมูลไปยังเอเจนต์ AI) พวกเขาสามารถใช้ Helium แทนการสร้างโครงสร้างใหม่

ตามที่กล่าวมาแล้ว NATIX Network รวมทั้ง DePIN และ AI โดยตั้วเป็นตัวอย่างในพื้นที่การนำทาง ในทางนี้โปรเจค DePIN สามารถมองเป็น 'หลอดเลือดและอวัยวะทัศน์' ของระบบนิเวศ DePAI: หลอดเลือดให้ความเชื่อมต่อและพลังคำนวณ ในขณะที่อวัยวะทัศน์ส่งข้อมูล สำหรับนักลงทุนที่เต็มไปด้วยความสมัครใจเกี่ยวกับ DePAI การติดตามโปรเจคพื้นฐานเหล่านี้อาจมีโอกาสที่มีความคุ้มค่า-การขี่คลื่นโครงสร้างนี้อาจทำให้ได้ผลตอบแทนที่สำคัญ

โครงการที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ

โครงการอื่น ๆ มีการเข้ามาในพื้นที่นี้จากมุมมองที่独特 ตัวอย่างเช่น:

SingularityNET (AGIX) มุ่งเน้นที่จะสร้างตลาดที่ไม่ centralize สำหรับอัลกอริทึม AI ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถลงรายการโมเดลสำหรับการใช้เสียเงิน โดยเน้นไปที่การแบ่งปันซอฟต์แวร์ AI
Ocean Protocol (OCEAN) เชี่ยวชาญในตลาดข้อมูล มันช่วยให้เจ้าของข้อมูลสามารถโทเค็นไปและเทรดชุดข้อมูล ซึ่งสอดคล้องกับวิสัยทัศน์เศรษฐกิจข้อมูลของ DePAI
Robonomics Network (XRT), เหมือนกับที่กล่าวถึงมาก่อน, มีอินเทอร์เฟซ ROS-blockchain ซึ่งเน้นที่การควบคุมแบบเรียลไทม์และการชำระเงินสำหรับอุปกรณ์ IoT
โครงการเช่น Peaq, บล็อกเชนที่ออกแบบมาสำหรับเศรษฐกิจเครื่องจักร, CoLearn โดย Fetch.ai และ Bittensor (TAO) กำลังสำรวจบริเวณที่ตัดของการฝึกอบรม AI, การอธิบายและเศรษฐกิจที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน

บางส่วนในนั้นได้เปิดตัวโทเค็นและถูกซื้อขายอย่างใจจดจ่อในขณะที่อีกบางส่วนยังคงอยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์เทคนิค ภูมิทัศน์เป็นหลากหลายและมีการแข่งขันอย่างรุนแรงโดยไม่มีการลิขสิทธิชัดเจนอีกต่อไป สำหรับนักลงทุน กลยุทธ์ใกล้ระยะยังคงเป็นจุดสำคัญที่จะต้องติดตามแนวโน้มในการร่วมมือและการบูรณาการตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชัน DePAI เดียวกันอาจใช้เทคโนโลยีหลายรูปแบบในโครงการเหล่านี้ ระยะยาวควรใส่ใจถึงทีมที่เป็นผู้นำเป็นตัวกำหนดมาตรฐานสำหรับอุตสาหกรรมนี้

โอกาสในการลงทุนและการประเมินความเสี่ยงใน DePAI

เช่นเดียวกับสาขาใหม่ ๆ ใด ๆ นักลงทุนที่สนใจใน DePAI ต้องพิจารณาทั้งโอกาสและความเสี่ยง

โอกาสที่เป็นไปได้

ความได้เปรียบในการเคลื่อนไหวแรกและศักยภาพในการเติบโตสูง
DePAI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา มีโครงการเพียงไม่กี่โครงการที่เผยแพร่และการรับรู้ของตลาดยังคงจํากัด สําหรับนักลงทุนที่มองไปข้างหน้าสิ่งนี้แสดงถึงหน้าต่างที่มีศักยภาพในการเติบโตสูง หาก DePAI กลายเป็นเรื่องเล่าด้านเทคโนโลยีที่สําคัญต่อไปโทเค็นโปรโตคอลที่เกี่ยวข้องอาจประสบกับการเคลื่อนไหวของราคาที่ระเบิดได้คล้ายกับการเพิ่มขึ้นของ DeFi ในปี 2020 หรือโฆษณา Metaverse ในปี 2021 ตัวอย่างเช่น ในช่วงต้นปี 2023 โทเค็นธีม AI เช่น FET และ AGIX เพิ่มขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการเติบโตของ ChatGPT สิ่งนี้เน้นการตอบสนองของตลาดต่อการเล่าเรื่อง "AI + Crypto" หากแนวโน้ม AI ทางกายภาพถูกระงับโทเค็นคุณภาพภายในระบบนิเวศ DePAI อาจเห็น upside ที่คล้ายกัน

การปรับทิศทางให้ตรงกับแนวโน้มโครงสร้างในระยะยาว
จากมุมมองแมโคร DePAI รวมระบบหุ่นยนต์ ตัวแทนอัตโนมัส เอไอโอที และบล็อกเชน—ทั้งหมดไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและอัตโนมัตนากร หากทศวรรษถัดไปจะถูกควบคุมโดย AI และอุปกรณ์อัจฉริยะ โอกาสที่ DePAI จะเป็นชั้นฐานของอนาคตนี้ไม่ได้ไม่อยู่ ที่นี่อาจเกิดเจนท์ระดับแพลตฟอร์ม—คิดว่า “Ethereum สำหรับหุ่นยนต์” หรือ Uniswapเมื่อแพลตฟอร์ม DePAI เป็นมาตรฐานในอุตสาหกรรม ผู้เข้าร่วมในช่วงแรกจะได้รับประโยชน์จากผลกระทบของเครือข่ายที่ยั่งยืน

การลงทุนในระบบนิเวศหลากหลาย
ระบบนิเวศ DePAI ที่กว้างขวางครอบคลุมตลาดข้อมูลเครือข่ายการเชื่อมต่อเลเยอร์การประมวลผลโมเดล AI และฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ นักลงทุนสามารถใช้กลยุทธ์พอร์ตโฟลิโอและเลือกโครงการข้ามชั้นสําคัญเพื่อสร้าง "แผนที่การลงทุน DePAI" ตัวอย่างเช่น การรวมโปรโตคอลข้อมูล เครือข่ายตัวแทน และบล็อกเชนที่เน้นเครื่องจักรอาจลดความเสี่ยงในขณะที่รับประกันการเปิดรับการเติบโตของภาคส่วนโดยรวม เนื่องจากอุตสาหกรรมดั้งเดิมเช่นผู้ผลิตรถยนต์และ บริษัท หุ่นยนต์สํารวจความร่วมมือบล็อกเชนความร่วมมือเชิงกลยุทธ์หรือการเข้าซื้อกิจการสามารถเพิ่มมูลค่าโทเค็นได้

Tokenomics และนวััตกรรมให้กิจกรรมสะท้อน
โครงการ DePAI มักมีระบบเศรษฐกิจโทเค็นนวัตกระทบทันดอย ผู้มีส่วนร่วมในข้อมูลและผู้ดำเนินการอุปกรณ์สามารถรับรางวัลโทเคนได้ซึ่งยังเป็นรูปแบบหนึ่งของการชําระเงินและการปกครอง การออกแบบแบบหลากหลายนี้ทําให้โทเคนมีความต้องการที่แท้จริงเกินกว่าการพิจารณา. บางโครงการยังมีการนําเสนอเผา, การถือถือหรือกลไกการแบ่งส่วนรายได้เพื่อปรับค่าโทเค็นให้คงที่ เช่น NATIX ใช้วิธีการซื้อคืนและการเผาทำลายตามกำหนด ซึ่งหมายความว่าการจำหน่ายโทเค็นจะลดลงเมื่อมีการใช้งานเครือข่ายเพิ่มขึ้น ซึ่งจะเพิ่มค่าของโทเค็นโดยธรรมชาติ นักลงทุนควรมองหาแบบจำลองที่ออกแบบอย่างดีและมีผู้ใช้จริงเพื่อรักษาผลตอบแทนในระยะยาว

ความเสี่ยงที่เป็นไปได้

ความเสี่ยงในการนำเทคโนโลยีมาใช้
หลายคนสนใจ DePAI (Decentralized Physical AI) อย่างมาก แต่ยังมีอุปสรรคทางเทคนิคอยู่มากมาย โดยพร้อมที่จะมีการให้ความสำคัญกับเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความสามารถในการทำงานร่วมกัน การนำมาใช้ในลักษณะขององค์กรใหญ่อาจถูกล่าช้าได้ การลงทุนในขั้นตอนแรกในกลุ่มนี้ต้องการการประเมินอย่างรอบคอบเกี่ยวกับแผนการทางเทคนิคและความสามารถในการดำเนินการของโครงการแต่ละโครงการ แม้ว่าทีมบางทีมอาจมีวิสัยทัศน์ที่น่าสนใจ การดำเนินการที่ไม่แข็งแรงอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่น่าประทับใจในโลกความจริง ผู้ลงทุนควรติดตามเป้าหมายสำคัญและการใช้ทดลองอย่างใกล้ชิด การที่มีความหยุดชะงักโดยยาวนานอาจบ่งบอกถึงการประเมินราคาที่สูงเกินไปและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

ความเสี่ยงที่เกิดจากการนำมาใช้และผลกระทบต่อเครือข่าย
คุณค่าของแพลตฟอร์ม DePAI นั้นเชื่อมโยงกับเอฟเฟกต์เครือข่ายอย่างแท้จริง ได้แก่ ขนาดของอุปกรณ์และผู้ใช้ที่เข้าร่วมปริมาณข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่สร้างขึ้นและความซับซ้อนของโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลนั้น หากไม่มีการมีส่วนร่วมของโหนดที่เพียงพอเครือข่ายจะถือยูทิลิตี้ภายในเพียงเล็กน้อย ซึ่งแตกต่างจากแพลตฟอร์มโซเชียลที่ใช้ซอฟต์แวร์เครือข่ายที่พึ่งพาฮาร์ดแวร์ต้องเผชิญกับอุปสรรคที่สูงขึ้นอย่างมากในการบูตสแตรปซึ่งมักจะพบกับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของไก่และไข่แบบคลาสสิก ผู้ใช้รายแรกๆ อาจมีส่วนร่วมกับฮาร์ดแวร์และข้อมูล แต่หากไม่มีสิ่งจูงใจที่ชัดเจนและทันที การเก็บรักษาจะกลายเป็นความท้าทาย ตัวอย่างข้อควรระวังคือฮีเลียม: แม้ว่ามันจะออนบอร์ดโหนดฮอตสปอตหลายแสนโหนดในช่วงเวลาสั้น ๆ แต่ความต้องการที่แท้จริงก็ล่าช้า ในหนึ่งเดือนของปี 2022 เครือข่ายสร้างรายได้จากข้อมูลเพียง ~ $ 6,651

มูลค่าโทเค็น HNT มากขึ้นมาจากการซื้อฮาร์ดแวร์เป็นอย่างมากโดยมีแนวโน้มทางการลงทุนและการใช้งานจริงบนเครือข่ายจริง หลังจากที่อารมณ์ตลาดลดลงรายได้ของผู้ประกอบการก็ลดลง ส่งผลให้ผู้ใช้หลายๆ คนต้องปิดโหนดของตัวเอง และทำให้เครือข่ายหดตัว

โครงการ DePAI ต้องเผชิญกับความเสี่ยงที่คล้ายกัน นักลงทุนต้องสามารถ differentiating ระหว่างความต้องการที่แท้จริง และการมีผลกระตุ้นของการเคลื่อนไหวแรกเริ่มที่ถูกพูดถึงโดยเฉพาะ การประเมินตัวชี้วัดหลัก - เช่น จำนวนอุปกรณ์ที่ใช้งานอยู่และธุรกรรมข้อมูลที่ตรวจสอบได้ - เป็นสิ่งที่สำคัญในการระบุแพลตฟอร์มที่มีการใช้งานอย่างยั่งยืน ที่เป็นประโยชน์เทียบกับการทดลองที่มีผลกระตุ้น

ความเป็นเหลือสำหรับการเงินและความผันผวน
โทเค็นที่เกี่ยวข้องกับ DePAI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันมีมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดค่อนข้างต่ําและมีสภาพคล่องจํากัด ดังนั้นจึงมีความอ่อนไหวสูงต่อความผันผวนของราคา นักลงทุนควรเตรียมพร้อมสําหรับความผันผวนที่รุนแรงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่ตลาดตกต่ําในวงกว้างเมื่อสภาพคล่องสามารถแห้งลงอย่างรวดเร็วและทําให้เกิดการขาดทุนสะสมที่สูงชัน การพิจารณาที่สําคัญอีกประการหนึ่งคือการกระจายโทเค็น หลายโครงการจัดสรรส่วนสําคัญของการจัดหาโทเค็นให้กับทีมที่ปรึกษาหรือนักลงทุนระยะแรก ความเข้มข้นนี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการปลดล็อกโทเค็นและแรงขายที่อาจเกิดขึ้น ก่อนตัดสินใจลงทุน นักลงทุนควรประเมินความโปร่งใสและการจัดตําแหน่งของโทเค็นโนมิกอย่างรอบคอบเพื่อหลีกเลี่ยงการออกจากสภาพคล่องสําหรับคนวงใน

ความเสี่ยงทางกฎหมายและนโยบาย
เมื่อบล็อกเชนรวมเข้ากับอุตสาหกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงพื้นที่สีเทาด้านกฎระเบียบจึงขยายตัว ตัวอย่างเช่น การให้รางวัลแก่ผู้ใช้ด้วยโทเค็นสําหรับการรวบรวมข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมอาจถือว่าผิดกฎหมายในบางเขตอํานาจศาล การปฏิบัติการโดรนอัตโนมัติต้องได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานการบิน และการแบ่งปันข้อมูลรถยนต์ไร้คนขับอาจเกี่ยวข้องกับข้อพิพาทด้านทรัพย์สินทางปัญญาระหว่างผู้ผลิตรถยนต์ หากหน่วยงานกํากับดูแลมีท่าทีที่เข้มงวดขึ้นราคาโทเค็นอาจได้รับแรงกดดัน ข้อกังวลที่สําคัญอีกประการหนึ่งคือกฎหมายหลักทรัพย์: โทเค็นโครงการ DePAI จํานวนมากมีคุณสมบัติเหมือนการลงทุนและอาจจัดเป็นหลักทรัพย์ในอนาคต สิ่งนี้อาจ จํากัด ความสามารถในการซื้อขายและ จํากัด การระดมทุนของโครงการ

การแข่งขันและทางเลือก
ในขณะที่ DePAI นําเสนอวิสัยทัศน์ที่น่าตื่นเต้นโซลูชันแบบรวมศูนย์ยังคงเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่ง ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมีทรัพยากรในการสร้างระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น Tesla สามารถสร้างเครือข่ายการแบ่งปันข้อมูลยานพาหนะแบบปิดโดยไม่ต้องใช้บล็อกเชน หากตัวเลือกแบบรวมศูนย์เหล่านี้มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าผู้ใช้อาจชอบมากกว่าทางเลือกแบบกระจายอํานาจที่มีความเสี่ยงมากกว่า ในสาขาที่มีการควบคุมสูงเช่นการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์เจ้าหน้าที่อาจสนับสนุนระบบรวมศูนย์ที่มีความรับผิดชอบที่ชัดเจน ปัจจัยเหล่านี้อาจจํากัดการยอมรับของ DePAI นักลงทุนควรจับตาดูอย่างใกล้ชิดว่าผู้เล่นรายใหญ่เข้าร่วมระบบนิเวศของ DePAI เพื่อเร่งการเติบโตหรือเปิดตัวเครือข่ายคู่แข่งซึ่งสร้างแรงกดดันหรือไม่ สิ่งนี้จะกําหนดผลลัพธ์การลงทุนอย่างมีนัยสําคัญ

ในท้ายที่สุด DePAI เป็นพรมแดนที่มีความเสี่ยงสูงและให้ผลตอบแทนสูง นักลงทุนต้องรักษาแนวทางที่มองไปข้างหน้าและดําเนินการวิจัยที่ครอบคลุม โอกาสในสาขานี้อยู่ในศักยภาพที่จะทําลายกระบวนทัศน์ทางเทคโนโลยีที่มีอยู่และแนะนําช่องทางใหม่สําหรับการสร้างผลกําไร อย่างไรก็ตามเนื่องจากความไม่แน่นอนเกี่ยวกับวิถีการพัฒนาความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องมีความสําคัญเท่าเทียมกัน ขอแนะนําให้นักลงทุนติดตามความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีแนวโน้มของอุตสาหกรรมและการพัฒนาด้านกฎระเบียบภายในพื้นที่ DePAI อย่างต่อเนื่องเพื่อให้เข้าใจระบบนิเวศอย่างถ่องแท้ นอกจากนี้การใช้กลยุทธ์ของการทดลองขนาดเล็กการกระจายความเสี่ยงและการปรับพอร์ตโฟลิโอที่ยืดหยุ่นจะช่วยให้ได้สัมผัสกับโครงการคุณภาพสูงอย่างค่อยเป็นค่อยไป แนวทางนี้ช่วยให้นักลงทุนสามารถใช้ประโยชน์จากการเติบโตในอนาคตในขณะที่จัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป

Decentralized Physical AI (DePAI) ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งระบบ AI ก้าวข้ามอาณาจักรดิจิทัลเพื่อโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ เนื่องจาก AI ได้รับความสามารถในการรับรู้เคลื่อนย้ายและตัดสินใจด้วยตนเองแบบเรียลไทม์เราจึงจําเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอํานาจใหม่เพื่อจัดการขนาดของข้อมูลและการประสานงานที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่ DePAI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและเผชิญกับอุปสรรคทางเทคนิคและกฎระเบียบการเร่งแนวโน้มใน Web3, Edge Computing และเครื่องอัตโนมัติกําลังปูทางอย่างต่อเนื่อง สําหรับนักลงทุนที่มองไปข้างหน้า DePAI เป็นมากกว่าการเล่าเรื่องที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งอาจเป็นชั้นพื้นฐานของเศรษฐกิจเครื่องจักรในอนาคต การจับมูลค่าจากการเปลี่ยนแปลงนี้อาจกําหนดคลื่นลูกต่อไปของการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่มีความเชื่อมั่นสูง