Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah melampaui domain tradisionalnya di komputasi awan dan perangkat lunak dan semakin menyatu dengan robot dan perangkat IoT di dunia fisik. Pada awal tahun 2025, CEO NVIDIA Jensen Huang menyatakan bahwa "era robot AI telah tiba." Hal ini menimbulkan pertanyaan penting: Apakah masa depan mesin cerdas akan didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, atau apakah mereka akan didesentralisasi, dimiliki, dan diperintah oleh komunitas melalui kerangka Web3? Saat konsep "AI fisik" semakin berkembang, paradigma baru—Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi (DePAI)—muncul untuk menawarkan solusi yang menarik. Artikel ini menyelami prinsip-prinsip inti, arsitektur teknologi, aplikasi dunia nyata, dan tantangan DePAI untuk membimbing Anda melalui peluang investasi potensial di bidang yang berkembang ini.

Apa itu DePAI? Siapa yang Akan Mengendalikan Robot-Robot di Masa Depan?

Jadi, apa sebenarnya Decentralized Physical AI? Secara sederhana, DePAI membawa kecerdasan buatan keluar dari awan dan ke dunia nyata, dimungkinkan oleh teknologi terdesentralisasi seperti blockchain. Ini menggabungkan robotika fisik,agen AI, kecerdasan spasial, dan jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) memungkinkan sistem AI yang terwujud untuk beroperasi secara mandiri dan berdaulat di bawah arsitektur Web3. Dalam model ini, AI fisik—seperti robot—bukan lagi hanya alat untuk otomatisasi. Ini menjadi peserta aktif dalam jaringan blockchain, mampu membuat keputusan independen, berinteraksi dengan lingkungannya, dan mengandalkan komunitas terbuka untuk daya komputasi dan data.

Sebagai contoh, bayangkan memiliki mobil otonom. Dalam sistem AI terpusat tradisional, mobil akan mengikuti algoritma praaturan. Namun, dalam kerangka DePAI, kendaraan dapat menganalisis kondisi lalu lintas secara real-time, berbagi data dengan kendaraan lain, dan secara bersama-sama menentukan rute paling aman. Sumber daya komputasinya dan data lalu lintas tidak berasal dari satu sumber terpusat tunggal tetapi disediakan oleh jaringan terdistribusi dari perangkat dan pengguna di seluruh dunia.

Bagaimana DePAI Berhubungan dengan Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi dan Kecerdasan Buatan Fisik

Untuk menjelaskan, kecerdasan buatan terdesentralisasi merujuk pada penggunaan teknologi blockchain atau terdistribusi untuk melatih atau menjalankan model kecerdasan buatan, terutama berfokus pada lapisan perangkat lunak dan data (misalnya, jaringan komputasi terdesentralisasiatauAI DAOs). AI fisik, di sisi lain, menekankan integrasi AI ke dalam perangkat keras dunia nyata seperti robot, kendaraan otonom, kacamata AI, atau bahkan prostetik pintar. DePAI menggabungkan keduanya, menyematkan AI ke dalam perangkat fisik sambil memastikan koordinasi terdesentralisasi dan operasi melalui blockchain. Ini memungkinkan mesin untuk berinteraksi, berkerjasama, dan membuat keputusan dengan cara yang tanpa kepercayaan dan dapat diverifikasi.

Dalam satu kalimat: DePAI adalah versi Web3 dari kecerdasan buatan fisik.
Dalam model ini, kepemilikan dan kontrol mesin cerdas tidak lagi dimonopoli oleh perusahaan-perusahaan besar tetapi dibagikan di antara komunitas dan pengguna.

Dasar Teknis DePAI: Konsensus Blockchain, ZKP, dan Sumber Data Terpercaya

Saat robot yang didukung AI semakin umum, DePAI bertujuan untuk membangun ekosistem cerdas yang aman dan efisien—yang bergantung pada beberapa teknologi dasar. Garis waktu di bawah ini memberikan gambaran singkat tentang bagaimana teknologi DePAI telah berkembang dari waktu ke waktu.

Kronologi Evolusi Teknologi DePAI (Sumber: Gate Learn, oleh John)

Mari fokus pada teknologi inti yang paling penting untuk DePAI.

Blockchain dan Mekanisme Konsensus

Salah satu dari blockchainKeunggulan inti terletak pada kemampuannya untuk memungkinkan pencatatan dan berbagi data terdesentralisasi tanpa bergantung pada otoritas pusat. Dengan memanfaatkan mekanisme konsensus, ini memastikan bahwa semua mesin dalam jaringan mempertahankan pandangan yang konsisten dan tidak dapat diubah dari keadaan sistem. Di masa depan yang ditentukan oleh terhubung IoTperangkat dan robot otonom, blockchain menyediakan infrastruktur yang dapat diskalakan dan rendah-latensi mampu menangani aliran data yang besar, penting untuk pengambilan keputusan real-time dalam skenario seperti manajemen lalu lintas otonom dan koordinasi multi-agenda.

Sumber Data Terpercaya dari Perangkat IoT

DePAI sangat bergantung pada data real-time yang dikumpulkan oleh sensor dan perangkat untuk melatih model AI. Namun, dengan sumber data ini tersebar begitu luas, memastikan keaslian mereka menjadi tantangan. Inilah tempat yang sudah terkenal masalah oracledalam blockchain mulai berperan: bagaimana cara mentransmisikan data dunia nyata ke blockchain dengan dapat diandalkan. Solusi umum termasuk verifikasi identitas berbasis perangkat keras,tanda tangan digital, dan validasi lintas sumber. Secara bertahap, Bukti Pengetahuan Nol ZKPs) juga mulai diterapkan.

ZKP memungkinkan satu pihak untuk membuktikan kebenaran suatu pernyataan tanpa mengungkapkan data yang mendasarinya. Sebagai contoh, Anda dapat membuktikan bahwa Anda tahu sebuah kata sandi tanpa mengungkapkan kata sandi itu sendiri. Dalam konteks DePAI, setiap perangkat dapat memverifikasi keabsahan dan otentisitas data yang disediakannya, tanpa mengungkapkan konten sebenarnya, sehingga melindungi privasi.

Berikut adalah cara kerja proses ini: begitu perangkat dinyalakan, pertama kali mendaftar di blockchain untuk mendapatkan Pengenal Terdesentralisasi (DIDIa kemudian menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak bawaannya untuk menghasilkan ZKP untuk membuktikan bahwa datanya sah. Kontrak pintar di blockchain memverifikasi bukti tersebut, dan jika semuanya terbukti benar, perangkat tersebut menerima imbalan (seperti token). Lebih banyak perangkat akan diberikan insentif untuk memberikan data sensor, daya komputasi, atau layanan lainnya.

Alur Kerja ZKP (Sumber: NovaNet)

Dengan memungkinkan perangkat untuk membuktikan legitimasinya tanpa mengorbankan privasi data, ZKPs membantu DePAI mengatasi dua tantangan utama: keaslian data dan perlindungan privasi. Hasilnya adalah ekosistem yang dapat dipercaya dan terbuka.

Persyaratan Data dan Komputasi untuk Pelatihan AI

Agar agen AI fisik dapat beroperasi secara mandiri di lingkungan yang kompleks dan dinamis, mereka memerlukan model AI yang tangguh. Dan itu memerlukan dua sumber daya kunci: data pelatihan yang beragam dan daya komputasi masif.

Dalam ekosistem DePAI, sebagian besar data pelatihan akan berasal dari perangkat IoT terdistribusi. Perangkat-perangkat ini terus-menerus mengalirkan data lingkungan segar dari seluruh dunia, sehingga memungkinkan model untuk tetap terkini dan adaptif.

Sebagai contoh, mari kita katakan kita ingin membuat peta 3D dari sebuah kota. Anda mungkin membayangkan menggunakan LiDAR beresolusi tinggi untuk memindai semuanya—tetapi sistem-sistem seperti itu dapat menghabiskan ratusan ribu dolar, dan peta mereka dengan cepat menjadi ketinggalan zaman. Pendekatan yang lebih efisien adalah menggunakan jaringan perangkat IoT—seperti kamera-kamera jalan dan sensor-sensor lingkungan—yang terus-menerus menangkap kondisi dan detail jalan secara real-time (misalnya, bentuk bangunan, sudut jalan, tekstur material). Perangkat-perangkat ini tidak terpusat; mereka tersebar di seluruh lanskap perkotaan. Hal ini membuat mereka berada pada posisi yang unik untuk memberikan data real-time yang kaya ke dalam model AI. Akibatnya, robot dapat lebih memahami dan beradaptasi dengan lingkungannya — mengembangkan kecerdasan spasial yang canggih.

Di sisi komputasi, DePAI bercita-cita memanfaatkan perangkat keras yang tidak terpakai (seperti ponsel pintar atau laptop) untuk membentuk jaringan komputasi terdesentralisasi untuk pelatihan kecerdasan buatan. Sebagai contoh, Bittensormenggunakan mekanisme insentif berbasis blockchain untuk mengkoordinasikan kontribusi GPU di seluruh dunia untuk tugas AI terdistribusi. Proyek seperti Memberkatitelah menjelajahi konsep-konsep serupa. Meskipun komputasi terdesentralisasi masih menghadapi tantangan dalam komunikasi dan efisiensi, kemajuan masa depan dalam protokol komunikasi dan pembelajaran terfederasibisa menjadikannya sebagai batu penjuru evolusi AI DePAI.

Kasus Penggunaan DePAI

Meskipun masih merupakan konsep yang baru muncul, DePAI memiliki beberapa skenario aplikasi yang menjanjikan—bahkan beberapa sudah memasuki tahap eksperimental. Mari kita lihat beberapa area yang menonjol:

Pengemudi Otomatis dan Berbagi Data Kendaraan-ke-Segala Sesuatu (V2X)

Kendaraan otonom memerlukan jumlah data mengemudi yang besar dan masukan kontekstual untuk melatih model AI. Saat ini, sebagian besar data ini disimpan dalam silo di dalam produsen mobil individual.

DePAI menyediakan cara untuk menghancurkan silo-silo ini dengan memberikan insentif kepada pengemudi dan perangkat untuk mengunggah pembacaan sensor, rekaman kamera, dan data berkendara lainnya ke jaringan terdesentralisasi. Salah satu contoh dunia nyata adalah Drive & app Jaringan NATIX, yang memungkinkan pengguna berkontribusi secara pasif ke peta keramaian saat mengemudi. Menurut NATIX, lebih dari 245.000 pengguna secara kolektif telah memetakan lebih dari 156 juta kilometer jalan. Data lalu lintas dan wawasan infrastruktur yang dihasilkan dikompilasi ke dalam kumpulan data terbuka bernilai tinggi. Kumpulan data ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan kecerdasan buatan navigasi, mendukung perencanaan kota, dan meningkatkan sistem manajemen lalu lintas.

Mendorong & Aplikasi yang Melibatkan Pengguna dalam Pembuatan Peta (Sumber: NATIX)

Untuk mendukung inisiatif ini, NATIX mengembangkan perangkat keras bernama VX360, yang dapat dipasang di kendaraan Tesla. Perangkat ini menyimpan hingga 256 GB rekaman berkendara dan mengirimkan data geospasial dinamis secara aman ke blockchain. Sebagai imbalannya, para pengemudi mendapatkan token reward, sementara data video yang terkumpul dapat digunakan untuk simulasi, deteksi risiko, dan penyetelan algoritma berkendara otonom.

Keindahan model ini terletak pada kemampuannya untuk mendemokratisasi data. Alih-alih dikendalikan oleh beberapa perusahaan besar, data pengemudi otonom menjadi aset yang dimiliki secara kolektif. Dengan partisipasi massal, kita dapat membangun peta 3D berpresisi tinggi yang membantu mobil otonom beradaptasi lebih cepat dengan kondisi dunia nyata, membuat sistem mobilitas masa depan lebih aman dan lebih dapat diandalkan.

Kolaborasi Robot Terdesentralisasi

Pusat distribusi makanan segar, dan rumah sakit, otomatisasi melalui robot dan perangkat pintar semakin umum terjadi di lingkungan seperti pabrik. Namun, seringkali terjadi kekurangan koordinasi antara robot dari merek yang berbeda dan dengan fungsi yang berbeda. Hal ini mengakibatkan sistem terpisah. Di sinilah DePAI (Decentralized Physical AI) masuk—tujuannya adalah untuk membentuk jaringan kolaborasi lintas robot yang didukung oleh protokol terdesentralisasi dan terstandarisasi, memungkinkan berbagai robot bekerja bersama secara mulus.

Bayangkan gudang pintar futuristic di mana robot dari berbagai produsen, seperti bot transportasi dan drone inspeksi, semuanya terhubung ke platform terdesentralisasi. Mesin-mesin ini dapat secara otonom bernegosiasi tugas, berbagi data inventaris dan lingkungan real-time, dan berkoordinasi tanpa bergantung pada pengontrol pusat untuk menerbitkan setiap perintah. Untuk mencapai hal ini memerlukan interoperabilitas dan konsistensi tinggi agar setiap robot dapat memahami tindakan orang lain.

Sebagai contoh, Jaringan Robonomics sedang mengeksplorasi menghubungkan Sistem Operasi Robot (ROS) yang banyak digunakan dengan blockchain untuk memungkinkan robot mempublikasikan tugas atau menawarkan layanan langsung melalui kontrak cerdas. Dalam model ini, robot patroli dapat secara otomatis membayar robot lain dengan token untuk membersihkan area tertentu, sepenuhnya otonom dan tanpa intervensi manusia.

Untuk mencegah konflik dan memungkinkan kolaborasi yang lancar, hal ini juga bergantung pada komputasi spasial terdesentralisasi, di mana kamera dan sensor terdistribusi membangun salinan digital 3D yang terus diperbarui dari dunia nyata. Robot bertenaga AI kemudian dapat merujuk pada lapisan spasial bersama ini. Contoh bagusnya adalah protokol Posemesh oleh Auki Network, yang bertujuan untuk menciptakan jaringan kesadaran spasial terdesentralisasi, privasi, real-time dengan memungkinkan perangkat yang tersebar untuk secara kolektif menghasilkan peta virtual bersama. Robot dapat memanfaatkan peta ini tidak hanya untuk lokalisisasi dan perencanaan jalur, tetapi juga untuk pelatihan dalam lingkungan simulasi mirip metaverse untuk meningkatkan presisi mereka di dunia nyata.

Meskipun kolaborasi robotik terdesentralisasi masih dalam tahap awal, beberapa kasus penggunaan vertikal sudah menunjukkan harapan. Dalam logistik, kendaraan pandu otonom (AGV) di gudang dapat berkomunikasi melalui blockchain untuk menghindari tabrakan dan mengoptimalkan rute. Di bidang pertanian, drone dan traktor otonom dapat berbagi data tanaman untuk pertanian presisi. Dalam hal keamanan publik, robot patroli terdesentralisasi dapat bersama-sama memantau area besar dan menyerahkan tugas pelacakan tanpa kontrol terpusat. Begitu matang, skenario-skenario ini dapat secara signifikan meningkatkan nilai komersial dari DePAI.

Kota pintar dibangun di pasar data

Aplikasi kunci lain dari DePAI adalah memungkinkan sistem AI fisik melalui pasar data terdesentralisasi—bukan hanya mengagregasi data IoT yang terfragmentasi (misalnya, kualitas udara atau penggunaan energi), tetapi juga memungkinkan agen AI untuk mengakses, memproses, dan bertindak atas data real-time untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.

Dalam ekosistem ini, individu atau bisnis dengan sensor dapat mengunggah dan menandai data yang terkumpul ke blockchain. Aplikasi yang ingin meningkatkan kinerja AI dapat membayar token untuk mengakses informasi real-time ini. Blockchain memastikan transparansi dan ketidakbisaan data transaksi, sementara kontrak pintar secara otomatis menangani distribusi pendapatan, menciptakan pasar data yang mandiri dan tanpa kepercayaan.

Sebagai contoh, WeatherXM memberikan insentif kepada pengguna untuk mendeploy stasiun cuaca pribadi dan mengunggah data iklim hiper-lokal sebagai pertukaran token. Selain digunakan untuk meningkatkan ramalan cuaca, jenis data ini juga dapat dimanfaatkan oleh perangkat yang diaktifkan DePAI. Mobil self-driving, misalnya, dapat memilih rute optimal atau menemukan tempat parkir berdasarkan cuaca dan lalu lintas saat ini. Rumah pintar dapat secara otomatis menyesuaikan ventilasi atau suhu sebagai respons terhadap kondisi luar ruangan.

WeatherXM sedang mendekentralisasi data cuaca (Sumber:WeatherXM)

Aplikasi serupa meliputi sistem manajemen energi terdesentralisasi yang menggunakan kecerdasan buatan didukung blockchain untuk mengintegrasikan data operasional dari panel surya, turbin angin, dan aset terbarukan lainnya. Perangkat kemudian dapat secara dinamis menyeimbangkan beban dan meningkatkan efisiensi grid. Sementara itu, data sensor yang tersebar di berbagai wilayah dapat digunakan untuk melatih model kecerdasan buatan yang memprediksi bencana alam, seperti gempa bumi atau banjir, dan mengeluarkan peringatan otomatis.

Semua proses akuisisi data dan pembayaran dapat ditangani secara otomatis melalui protokol on-chain. Hal ini menghilangkan perantara API tradisional. Model ini mengubah data menjadi aset yang dapat diperdagangkan, memungkinkan operasi pasar yang efisien dan otomatis—pada akhirnya memberdayakan sistem AI fisik dengan data yang paling dapat diandalkan, sambil menawarkan peluang investasi baru dalam ekonomi data.

Asisten dan Perangkat Kecerdasan Buatan yang Dipersonalisasi

DePAI juga membuka jalan bagi generasi baru asisten AI pribadi yang menjaga privasi dan berkinerja tinggi dengan mengintegrasikan perangkat IoT sehari-hari—seperti perangkat wearable kesehatan, sistem rumah pintar, dan setup kantor terhubung—dengan penyimpanan data terdesentralisasi. Berbeda dengan asisten berbasis cloud tradisional, sistem-sistem ini beroperasi di tepi, bekerja sejalan dengan perangkat AI fisik sambil memastikan kedaulatan data. Pengguna tetap memiliki kepemilikan penuh atas data pribadi mereka, disimpan secara aman pada node pribadi atau awan terenkripsi, di luar jangkauan monopoli teknologi terpusat. Model AI mengakses data ini melalui teknik komputasi yang menjaga privasi dan memberikan wawasan dan otomatisasi yang disesuaikan berdasarkan perilaku individu, metrik kesehatan, atau input lingkungan—semua sambil berinteraksi langsung dengan sistem dunia nyata.

Sebagai contoh, bayangkan Anda mengenakan gelang pintar atau smartwatch, dan rumah Anda dilengkapi dengan lampu pintar, termostat, dan sistem keamanan pintar. Perangkat-perangkat ini terus mengumpulkan data tentang aktivitas, tidur, detak jantung, pola penggunaan, dan lingkungan rumah Anda. Begitu dienkripsi dan disimpan on-chain, Anda tetap mengendalikan. Saat Anda menyesuaikan tujuan kesehatan atau pengaturan rumah, agen AI yang terhubung dengan DePAI dapat secara otomatis mengkalibrasi lampu, suhu, atau sistem lainnya secara real time. Di lingkungan kantor, asisten AI yang dipersonalisasi bisa mengintegrasikan kalender, email, dan data sensor lokal untuk membantu menjadwalkan pertemuan, mengingatkan Anda untuk istirahat, dan bahkan mengontrol peralatan konferensi pintar—meningkatkan produktivitas.

Model ini merubah paradigma asisten cloud tradisional yang didominasi oleh perusahaan teknologi besar yang seringkali mengkonsentrasikan dan mengeksploitasi data pengguna. Dalam kerangka terdesentralisasi, pengguna memiliki data mereka sendiri serta menikmati layanan kustom yang didukung oleh agen AI fisik—di rumah, di tempat kerja, atau saat bepergian. Seluruh proses tetap transparan, aman, dan tahan terhadap manipulasi karena semua pertukaran data dan transaksi diatur oleh protokol blockchain. Ini membuka jalan bagi berbagi data yang adil dan efisien serta membuka peluang baru bagi peserta dalam ekonomi data.

Tantangan yang Dihadapi DePAI Hari Ini

Meskipun aplikasi-aplikasi ini menunjukkan harapan yang besar, implementasi dunia nyata mereka bergantung pada kematangan teknis dan adopsi bisnis. Namun, trennya jelas: baik dalam pengemudi otonom, robotika, atau kota pintar, kita bergerak menuju sistem yang lebih otonom, kolaboratif, dan berbasis data. DePAI berfungsi sebagai lapisan koordinasi dasar—memberikan lingkungan yang terbuka, aman, dan adil untuk aplikasi kecerdasan buatan fisik.

Namun, seperti semua teknologi yang sedang berkembang, DePAI menghadapi tantangan-tantangan kritis yang harus diatasi sebelum adopsi massal—terutama bagi mereka yang mempertimbangkan investasi:

Privasi Data & Kepatuhan Regulasi

DePAI sangat bergantung pada data dunia nyata, beberapa di antaranya mungkin melibatkan informasi pribadi—seperti gambar wajah atau rekaman suara dari catatan mengemudi. Memastikan kepatuhan hukum privasi seperti GDPR saat mengumpulkan data dalam skala besar merupakan hambatan utama. Bahkan dengan teknologi seperti bukti pengetahuan nol (ZKPs), masih diperlukan kebijakan penggunaan data yang jelas dan standar untuk anonimisasi. Selain itu, beberapa yurisdiksi memiliki pembatasan hukum terkait pengawasan atau pengumpulan data berbasis drone. Proyek DePAI harus memastikan kepatuhan hukum di setiap wilayah operasi.

Keamanan Jaringan & Perangkat

Sistem terdesentralisasi yang diserang secara siber bisa menghadapi konsekuensi jauh melampaui kebocoran data—perintah jahat bisa langsung memengaruhi perangkat fisik. Sebagai contoh, instruksi palsu yang disuntikkan ke jaringan robot bisa menyebabkan perilaku berbahaya atau kecelakaan. Untuk mengurangi risiko ini, platform DePAI harus mengutamakan keamanan kontrak pintar, komunikasi terenkripsi, dan perlindungan tingkat perangkat. Fitur keselamatan fisik—seperti tombol berhenti darurat dan deteksi perilaku abnormal—juga harus dibangun ke dalam robot itu sendiri.

Standar dan Interoperabilitas

DePAI mencakup beragam perangkat dan platform. Saat ini, sebagian besar produsen robotika dan IoT beroperasi dengan protokol komunikasi dan format data mereka sendiri. Untuk memungkinkan kerja sama dalam jaringan terdesentralisasi, standar bersama harus ditetapkan, baik pada tingkat perangkat keras (memastikan konektivitas fisik antar perangkat) maupun tingkat perangkat lunak (memastikan model AI dapat menginterpretasikan data dari berbagai sumber). Tanpa interoperabilitas, ekosistem DePAI berisiko mengalami fragmentasi dan pengembangan terisolasi, gagal menciptakan efek jaringan yang berarti.

Sebagai contoh, standar seperti identitas terdesentralisasi (DID) memungkinkan perangkat memiliki identitas digital yang terpadu, sementara inisiatif seperti peaq IDbertujuan untuk menentukan protokol universal untuk identifikasi mesin dan pertukaran data. Namun, meyakinkan pemain industri utama untuk mengadopsi standar umum tetap menjadi tantangan yang akan membutuhkan waktu, koordinasi, dan konsensus.

Skalabilitas dan Infrastruktur

Mengatur kolaborasi real-time di antara ribuan robot dan kendaraan otonom secara global menimbulkan tuntutan yang sangat besar pada infrastruktur transmisi dan pemrosesan data. Konektivitas berkecepatan tinggi dan rendah-latensi adalah prasyarat, dan lapisan blockchain itu sendiri harus sangat scalable—mampu mempertahankan kinerja dan kehandalan seiring dengan pertumbuhan permintaan. Apakah sistem-sistem tersebut dapat tetap stabil di bawah beban skala komersial yang sebenarnya masih harus dibuktikan.

Selain itu, infrastruktur fisik sangat penting. Ini termasuk jaringan penyimpanan terdesentralisasi (untuk menyimpan data sensor massal), node komputasi tepi (untuk pengolahan lokal untuk mengurangi laten), dan stasiun listrik/pengisian terdesentralisasi (untuk memastikan operasi perangkat yang kontinu). Singkatnya, realisasi DePAI jauh melampaui perangkat lunak - ini memerlukan investasi besar dalam infrastruktur dunia nyata. Jadi, siapa yang akan membangun dan mendanainya? Dan bagaimana insentif pemeliharaan jangka panjang akan didorong? Ini tetap menjadi isu yang mendesak dan belum terpecahkan.

Tata Kelola dan Kontrol

Sementara DePAI mempromosikan tata kelola berbasis komunitas, menggabungkan aset fisik memperkenalkan lapisan kompleksitas di luar protokol online tradisional. Ambil contoh DePAI DAO yang berfokus pada kepemilikan terdesentralisasi mesin yang ditenagai AI: Anggota mungkin secara kolektif mendanai dan mendapatkan keuntungan dari operasi robot. Namun, manajemen sehari-hari—perawatan, perbaikan, inspeksi keamanan—masih membutuhkan eksekusi profesional.

Hal ini menciptakan tantangan tata kelola ganda: DAO harus mendelegasikan tanggung jawab kepada perusahaan tradisional atau tim operasional (menimbulkan kekhawatiran kepercayaan dan pengawasan), dan ketika insiden melibatkan keselamatan atau tanggung jawab hukum (misalnya, kecelakaan robot), bagaimana anggota DAO harus bertanggung jawab? Tidak banyak preseden untuk menyelesaikan pertanyaan-pertanyaan tersebut.

Ukuran Pasar DePAI dan Potensi Pertumbuhan

Meskipun menghadapi tantangan, DePAI mewakili konvergensi sektor yang sangat menjanjikan - IoT, blockchain, dan AI - yang semuanya mengalami pertumbuhan yang pesat. Pada tahun 2024, nilai pasar global gabungan dari industri-industri ini diperkirakan akan melebihi $1,36 triliun dan diperkirakan akan terus meningkat hingga 2025. Konvergensi ini menciptakan peluang lintas sektor yang besar. Jika DePAI berhasil sebagai inovasi intersektoral, itu bisa memanfaatkan lanskap teknologi triliunan dolar.

Dalam istilah yang lebih terfokus, kami juga melihat proyeksi kuat di pasar-pasar niche. Sebagai contoh, menurutpenelitian, pasar blockchain + IoT, yang nilainya hanya $258 juta pada tahun 2020, diperkirakan akan mencapai $2.409 miliar pada tahun 2026, tumbuh dengan CAGR 45,1%. Hal ini menandakan peningkatan kepercayaan pada potensi blockchain untuk mengamankan sistem IoT dan memfasilitasi pertukaran data. Demikian pula, pasar blockchain + AI, meskipun masih dalam tahap perkembangan, perkiraantumbuh menjadi $700 juta pada tahun 2025, mempertahankan CAGR sekitar 28% dalam tahun-tahun berikutnya. Meskipun angka-angka ini masih cukup sederhana, mereka mencerminkan minat investor dan industri yang meningkat dalam gagasan “AI on-chain.”

Pasar blockchain + AI siap untuk pertumbuhan cepat (Sumber: Laporan Pasar Ai Blockchain 2025)

Melihat industri robotika itu sendiri, momentumnya sama kuatnya. Menurut Allied Market Research, pasar robotika global diperkirakan akan tumbuh dari sekitar $12.1 miliar pada tahun 2020 menjadi $149.9 miliar pada tahun 2030—lebih dari peningkatan 12 kali lipat dalam satu dekade, dengan CAGR sebesar 27.7%. Sebagian besar pertumbuhan ini akan berasal dari robot layanan dan sistem otonom. Saat AI terus meresap ke dalam robotika, segmen robotika AI diperkirakan akan tumbuh bahkan lebih cepat, diestimasidengan pertumbuhan lebih dari 38% CAGR antara 2024 dan 2030. Gelombang pertumbuhan adopsi kecerdasan buatan fisik ini meletakkan dasar yang kokoh untuk DePAI. Ketika mesin yang didukung kecerdasan buatan menjadi semakin merata, sebuah platform terdesentralisasi untuk mengkoordinasikan dan mengelolanya akan mendapatkan nilai yang sangat besar.

Secara ringkas, pasar potensial DePAI dapat dilihat dari dua sudut pandang: (1) sebagai inovasi yang menentukan kategori, mungkin akan menghasilkan beberapa proyek unggulan tingkat unicorn—mirip dengan awalrantai Layer 1atauDeFiprotokol; dan (2) sebagai lapisan dasar yang memungkinkan industri-industri terkait, termasuk pasar data mesin, ekonomi layanan robot, dan lainnya. Secara konservatif, kita dapat mengharapkan puluhan proyek uji coba dan eksperimen komersialisasi muncul selama 2024–2025. Inisiatif-inisiatif yang sukses kemungkinan besar akan menarik pendanaan substansial dan mempercepat pertumbuhan ekosistem mereka. Seiring domain ini menjadi lebih terdefinisi, lembaga riset mungkin mulai menerbitkan proyeksi pasar “DePIN/DePAI” yang didedikasikan sesegera 2025, memberikan benchmark yang lebih terperinci bagi investor.

Lanskap Persaingan: DePAI vs. Proyek Terkait

Sebagai ruang lintas disiplin, DePAI berpotongan dengan berbagai ekosistem, dan pesaing-pesaingnya berasal dari berbagai latar belakang teknologi. Berikut adalah beberapa proyek representatif, beserta bagaimana mereka dibandingkan dengan visi DePAI:

Fetch.ai

Fetch.aiAdalah salah satu proyek awal yang mengeksplorasi perpotongan blockchain dan agen AI. Ia memperkenalkan konsep Autonomous Economic Agents (AEAs), agen berbasis perangkat lunak yang bertindak atas nama pengguna untuk menyelesaikan tugas dan melakukan transaksi on-chain. Fetch.ai secara utama berfokus pada koordinasi digital—kasus penggunaan seperti memesan tempat parkir atau mengambil data bisnis secara otomatis. Pada dasarnya, ini adalah platform otomatisasi proses Web3-native, di mana agen menyederhanakan aktivitas ekonomi sehari-hari. Sebaliknya, DePAI memperluas model ini ke dunia fisik—yaitu, robot dan perangkat pintar sebagai agen berwujud.

Fetch.ai telah mengembangkan blockchainnya sendiri (FET) dan kerangka agen terbuka dan juga telah menjelajahi berbagi data IoT (misalnya, kolaborasidengan IOTA untuk memungkinkan pertukaran data otonom antara perangkat IoT). Secara keseluruhan, Fetch.ai dapat dilihat sebagai komponen dari ekosistem DePAI yang lebih luas, yang mewakili lapisan agen digital. Teknologi agennya suatu hari nanti dapat disematkan ke dalam mesin fisik. Dari perspektif investor, token Fetch.ai, FET, sudah aktif diperdagangkan, dan nilainya bergantung pada ekspansi ekosistem agennya. Jika DePAI sebagai konsep mendapatkan momentum, FET dapat menjadi manfaat sebagai penggerak utama.

Autonolas (OLAS)

Autonolasadalah proyek lain yang berfokus pada agen AI terdesentralisasi. Tidak seperti Fetch.ai, ini menekankan komposabilitas multi-agen dan co-governance kepemilikan agen. Autonolas menawarkan Olaskerangka terbuka, yang memungkinkan pengembang membangun layanan agen otonom yang berfungsi di luar rantai, memanfaatkan keamanan on-chain, dan memungkinkan tata kelola kolaboratif di antara pemangku kepentingan. Filosofi intinya adalah memodulkan layanan AI. Ini memungkinkan tim yang berbeda untuk menjalankan sistem agen yang sama bersama. Token OLAS digunakan untuk mengelola keputusan dan berbagi imbalan.

Singkatnya, Autonolas berfokus pada arsitektur backend—khususnya, bagaimana membuat layanan agen AI lebih dapat diandalkan (mis., multi-eksekusi, toleransi kesalahan) dan dimiliki oleh komunitas. Dibandingkan dengan DePAI, Autonolas kurang terlibat dengan dunia fisik dan lebih tentang memperkenalkan model operasional terdesentralisasi ke protokol AI itu sendiri. Meskipun begitu, teknologinya masih bisa diterapkan dalam konteks AI fisik—misalnya, koordinasi berbasis cloud dari robot pengiriman bisa dikelola melalui kerangka Autonolas. Menariknya, salah satu pendiri Autonolas sebelumnya bekerja pada kerangka AEA (Agen Ekonomi Otonom) di Fetch.ai. Sementara Fetch.ai berfokus pada tugas agen tunggal (mis., memesan tiket), Autonolas menargetkan kolaborasi multi-agen dalam layanan yang lebih kompleks. Keduanya sedang membangun menuju masa depan ekonomi berbasis agen, meskipun melalui rute yang berbeda. Dari perspektif investasi, token OLAS, diluncurkan pada tahun 2023, posisinya untuk tata kelola dan penangkapan nilai dalam ekosistem agen. Investor harus mengevaluasi apakah ekosistemnya dapat menarik massa kritis pengembang dan pengguna.

Antara kedua pemain utama, Fetch.ai menawarkan infrastruktur agen terdesentralisasi yang kokoh dan ekosistem yang berkembang, meskipun integrasi perangkat kerasnya relatif terbatas. Autonolas, sebaliknya, menonjol untuk kompatibilitas perangkat keras yang kuat dan keselarasan regulasi, dengan fokus yang jelas pada arsitektur modular dan kolaborasi multi-agen. Namun, adopsi pasar masih dalam tahap awal dan memiliki ruang yang signifikan untuk pertumbuhan.

Perbandingan Fetch.ai dan Autonolas, Sumber: Gate Learn

Proyek Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN)

Meskipun bukan platform kecerdasan buatan secara langsung, proyek DePIN mewakili infrastruktur penting bagi ekosistem DePAI. Contoh-contohnya termasuk Helium(jaringan nirkabel terdesentralisasi),HiveMapper(pemetaan bersama), danJaringan Kantong(titik akhir API terdesentralisasi). Proyek-proyek ini berfokus pada penyediaan sumber daya fisik atau layanan data, yang didorong melalui token untuk mendorong partisipasi komunitas.

Keberhasilan DePAI sangat bergantung pada data berkualitas tinggi dan dukungan lingkungan yang diberikan oleh inisiatif DePIN tersebut. Sebagai contoh, Helium telah membangun jaringan hotspot nirkabel LoRaWAN global, yang dapat digunakan oleh perangkat IoT untuk konektivitas internet berdaya rendah. Jika aplikasi DePAI di masa depan memerlukan konektivitas real-time (misalnya, sensor pertanian mengirimkan data ke agen AI), mereka dapat memanfaatkan Helium daripada membangun infrastruktur baru.

Seperti yang disebutkan sebelumnya, Jaringan NATIX menggabungkan baik DePIN maupun AI, menetapkan contoh dalam ruang navigasi. Dalam cahaya ini, proyek-proyek DePIN dapat dilihat sebagai “pembuluh darah dan indera” dari ekosistem DePAI: pembuluh darah menyediakan konektivitas dan daya komputasi, sementara indera mengirimkan data. Bagi investor yang optimis tentang DePAI, melacak proyek-proyek dasar ini bisa menyajikan peluang berharga—mengikuti gelombang infrastruktur ini mungkin menghasilkan pengembalian yang bermakna.

Proyek Terkait Lainnya

Beberapa proyek lain mendekati ruang tersebut dari sudut pandang yang unik. Misalnya:

SingularityNET (AGIX) bertujuan untuk membangun pasar terdesentralisasi untuk algoritma AI. Ini memungkinkan pengembang untuk mencantumkan model untuk penggunaan berbayar, berfokus pada berbagi perangkat lunak AI.
Ocean Protocol(OCEAN) bergerak di pasar data. Ini memungkinkan pemilik data untuk melakukan tokenisasi dan perdagangan dataset, yang sejalan dengan visi ekonomi data DePAI.
Jaringan Robonomics (XRT), seperti yang disebutkan sebelumnya, menawarkan antarmuka ROS-blockchain, dengan menekankan kontrol real-time dan pembayaran untuk perangkat IoT.
Proyek seperti Peaq, sebuah blockchain yang disesuaikan untuk ekonomi mesin, CoLearn oleh Fetch.ai, dan Bittensor (TAO) semuanya sedang mengeksplorasi persimpangan pelatihan AI, inferensi, dan ekonomi berbasis blockchain.

Beberapa di antaranya telah meluncurkan token dan diperdagangkan secara aktif, sementara yang lain masih berada dalam tahap konsep teknis. Lanskapnya beragam dan sangat kompetitif, tanpa monopoli yang jelas. Bagi investor, strategi kunci jangka pendek adalah memantau tren kolaboratif dan integratif—misalnya, sebuah aplikasi DePAI tunggal dapat memanfaatkan berbagai teknologi di sejumlah proyek ini. Jangka panjang, perhatian harus diberikan kepada tim mana yang muncul sebagai penentu standar untuk industri ini.

Peluang Investasi dan Penilaian Risiko di DePAI

Seperti halnya dengan bidang yang sedang berkembang, para investor yang menjelajahi DePAI harus menimbang baik peluang maupun risiko:

Peluang Potensial

Keuntungan Early-Mover dan Potensi Pertumbuhan Tinggi
DePAI masih dalam tahap awal pengembangan. Beberapa proyek telah diluncurkan, dan kesadaran pasar masih terbatas. Bagi investor yang melihat ke depan, hal ini merupakan jendela potensi pertumbuhan tinggi. Jika DePAI menjadi narasi teknologi utama berikutnya, token protokol terkait bisa mengalami aksi harga yang meledak—serupa dengan kenaikan DeFi pada tahun 2020 atau histeria Metaverse pada tahun 2021. Sebagai contoh, pada awal 2023, token bertheme AI seperti FET dan AGIX melonjak sebagai respons terhadap booming ChatGPT. Hal ini menyoroti respons pasar terhadap narasi “AI + Crypto”. Jika tren AI fisik berlangsung, token berkualitas dalam ekosistem DePAI bisa mengalami kenaikan yang serupa.

Sejalan Jangka Panjang dengan Tren Struktural
Dari perspektif makro, DePAI mengintegrasikan robotika, agen otonom, IoT, dan blockchain—semua sejalan dengan pergeseran global menuju digitalisasi dan otomatisasi. Jika dekade mendatang memang didominasi oleh kecerdasan buatan dan perangkat pintar, DePAI bisa mewakili lapisan dasar dari masa depan ini. Ruang ini bisa melahirkan raksasa tingkat platform—bayangkan 'Ethereum untuk robotika' atau Uniswapuntuk data.” Begitu platform DePAI menjadi standar industri, peserta awal akan mendapatkan manfaat dari efek jaringan yang berkelanjutan.

Investasi Ekosistem Diversifikasi
Ekosistem DePAI yang luas meliputi pasar data, jaringan konektivitas, lapisan komputasi, model AI, dan perangkat keras robot. Investor dapat mengadopsi strategi portofolio dan memilih proyek di berbagai lapisan kunci untuk membuat 'peta investasi DePAI'. Sebagai contoh, menggabungkan protokol data, jaringan agen, dan blockchain berorientasi mesin dapat mengurangi risiko sambil memastikan eksposur terhadap pertumbuhan sektor secara keseluruhan. Ketika industri tradisional seperti produsen mobil dan perusahaan robot menjelajahi kemitraan blockchain, kolaborasi strategis atau akuisisi dapat lebih meningkatkan nilai token.

Tokenomics dan Inovasi Insentif
Proyek DePAI sering menampilkan ekonomi token inovatif. Kontributor data dan operator perangkat dapat mendapatkan imbalan token, yang juga berfungsi sebagai bentuk pembayaran dan tata kelola. Desain multi-utilitas ini memberikan permintaan intrinsik pada token di luar spekulasi. Beberapa proyek juga memperkenalkanmembakar, staking, atau mekanisme pembagian pendapatan untuk menstabilkan nilai token. Sebagai contoh, NATIX menggunakan pembelian kembali dan pembakaran yang terjadwal. Ini berarti pasokan token menyusut seiring dengan pertumbuhan penggunaan jaringan, yang secara alami meningkatkan nilai token. Investor seharusnya mencari model-model yang dirancang dengan baik dengan daya tarik pengguna nyata untuk mengamankan pengembalian jangka panjang.

Risiko Potensial

Risiko Implementasi Teknologi
Meskipun minat terus tumbuh dalam DePAI (Kecerdasan Buatan Fisik Terdesentralisasi), masih banyak hambatan teknis yang harus diatasi. Tanpa terobosan dalam bidang kepatuhan privasi data dan interoperabilitas, adopsi dalam skala besar bisa terhambat secara signifikan. Investasi tahap awal dalam sektor ini memerlukan evaluasi hati-hati terhadap peta jalan teknis dan kapasitas eksekusi setiap proyek. Meskipun beberapa tim mungkin menyajikan visi yang meyakinkan, implementasi yang lemah seringkali menghasilkan kinerja di dunia nyata yang kurang memuaskan. Investor sebaiknya memantau dekat tonggak-tonggak penting dan implementasi percobaan—stagnasi yang berkepanjangan bisa menandakan token yang terlalu bernilai dan risiko-risiko yang mendasarinya.

Risiko Adopsi dan Efek Jaringan
Nilai platform DePAI secara intrinsik terkait dengan efek jaringan—yaitu, skala perangkat dan pengguna yang berpartisipasi, volume data real-time yang dihasilkan, dan kompleksitas model AI yang dilatih berdasarkan data tersebut. Tanpa partisipasi node yang memadai, jaringan memiliki sedikit utilitas intrinsik. Berbeda dengan platform sosial berbasis perangkat lunak, jaringan yang bergantung pada perangkat keras menghadapi hambatan yang jauh lebih tinggi untuk bootstrapping, sering kali menghadapi dilema klasik ayam dan telur. Penganut awal mungkin memberikan kontribusi perangkat keras dan data, tetapi tanpa insentif yang jelas dan langsung, retensi menjadi tantangan. Contoh yang patut diwaspadai adalah Helium: meskipun berhasil menambahkan ratusan ribu node hotspot dalam waktu singkat, permintaan nyata tertinggal. Dalam satu bulan tahun 2022, jaringan hanya menghasilkan sekitar $6,651 dalam pendapatan data.

Sebagian besar nilai token HNT didorong oleh pembelian perangkat keras spekulatif daripada penggunaan jaringan yang sebenarnya. Ketika sentimen pasar merosot, pendapatan operator runtuh. Hal ini menyebabkan banyak orang menutup node mereka dan menyebabkan jaringan menyusut.

Proyek DePAI menghadapi risiko serupa. Investor harus membedakan antara permintaan yang genuin dan dorongan awal yang terdorong oleh insentif yang diinflasi secara artifisial. Mengevaluasi metrik inti—seperti jumlah perangkat aktif dan transaksi data yang terverifikasi—kritikal untuk mengidentifikasi platform yang berkelanjutan, bertujuan pada utilitas, dibandingkan dengan eksperimen yang didorong oleh histeria.

Likuiditas dan Volatilitas
Sebagian besar token terkait DePAI saat ini memiliki kapitalisasi pasar yang relatif rendah dan likuiditas terbatas. Oleh karena itu, mereka sangat rentan terhadap volatilitas harga. Investor harus siap menghadapi fluktuasi tajam, terutama selama penurunan pasar yang lebih luas, di mana likuiditas dapat cepat habis dan memicu penurunan tajam. Pertimbangan penting lainnya adalah distribusi token. Banyak proyek mengalokasikan bagian yang signifikan dari pasokan token mereka kepada tim, penasihat, atau investor tahap awal. Konsentrasi ini menimbulkan risiko terkait dengan pembukaan kunci token dan tekanan jual potensial. Sebelum mengalokasikan modal, investor harus dengan hati-hati menilai transparansi dan keselarasan tokenomika untuk menghindari menjadi likuiditas keluar bagi pihak intern.

Risiko Regulasi dan Kebijakan
Saat blockchain terintegrasi dengan industri dunia nyata, area abu-abu regulasi semakin berkembang. Misalnya, memberikan pengguna token sebagai imbalan untuk mengumpulkan data lingkungan mungkin dianggap ilegal di beberapa yurisdiksi; operasi drone otonom memerlukan persetujuan dari otoritas penerbangan; dan berbagi data kendaraan otonom mungkin melibatkan sengketa kekayaan intelektual antara produsen mobil. Jika regulator mengambil sikap yang lebih ketat, harga token dapat mengalami tekanan. Keprihatinan utama lainnya adalah hukum sekuritas: banyak token proyek DePAI memiliki sifat mirip investasi dan dapat diklasifikasikan sebagai sekuritas di masa depan. Hal ini potensial membatasi perdagangan mereka dan membatasi penggalangan dana proyek.

Persaingan dan Alternatif
Sementara DePAI menawarkan visi yang menarik, solusi terpusat tetap menjadi pesaing kuat. Raksasa teknologi memiliki sumber daya untuk membangun sistem propietari—Tesla, misalnya, bisa menciptakan jaringan berbagi data kendaraan tertutup tanpa blockchain. Jika opsi terpusat ini efisien dan hemat biaya, pengguna mungkin lebih memilihnya daripada alternatif terdesentralisasi yang lebih berisiko. Di bidang yang sangat diatur seperti bedah robotik, pihak berwenang juga mungkin lebih menyukai sistem terpusat dengan akuntabilitas yang jelas. Faktor-faktor ini bisa membatasi adopsi DePAI. Investor sebaiknya memperhatikan apakah pemain utama bergabung dengan ekosistem DePAI—mempercepat pertumbuhan—atau meluncurkan jaringan pesaing mereka, menciptakan tekanan. Hal ini akan secara signifikan membentuk hasil investasi.

Pada akhirnya, DePAI adalah wilayah berisiko tinggi, berpotensi tinggi. Investor harus mempertahankan pendekatan yang proaktif dan melakukan penelitian komprehensif. Peluang dalam bidang ini terletak pada potensinya untuk mengganggu paradigma teknologi yang ada dan memperkenalkan cara-cara baru untuk menghasilkan keuntungan. Namun, mengingat ketidakpastian yang mengelilingi lintasan pengembangannya, risiko-risiko yang terkait sama pentingnya. Disarankan bagi investor untuk terus memantau kemajuan teknologi, tren industri, dan perkembangan regulasi dalam ruang DePAI untuk memperoleh pemahaman menyeluruh tentang ekosistem. Selain itu, menerapkan strategi eksperimen dalam skala kecil, diversifikasi, dan penyesuaian portofolio yang fleksibel akan memungkinkan paparan bertahap terhadap proyek-proyek berkualitas tinggi. Pendekatan ini memungkinkan investor untuk memanfaatkan pertumbuhan masa depan sambil mengelola risiko secara efektif.

Kesimpulan

Decentralized Physical AI (DePAI) menandai perubahan paradigma dalam evolusi kecerdasan buatan—di mana sistem AI bergerak melampaui ranah digital untuk berinteraksi dengan dunia fisik. Saat AI mendapatkan kemampuan untuk mempersepsikan, bergerak, dan membuat keputusan otonom secara real time, kita memerlukan infrastruktur terdesentralisasi baru untuk mengelola skala data dan koordinasi yang terlibat. Meskipun DePAI masih dalam tahap awal dan menghadapi hambatan teknis dan regulasi, tren percepatan dalam Web3, komputasi tepi, dan mesin otonom secara stabil membuka jalan. Bagi investor yang progresif, DePAI mewakili lebih dari narasi yang muncul—itu bisa menjadi lapisan dasar dari ekonomi mesin masa depan. Menangkap nilai dari perubahan ini mungkin menentukan gelombang berikutnya dari investasi teknologi yang diyakini tinggi.