Mohl by být DePIN překážkou jednoho z největších ekonomických posunů tohoto století? Během posledních dvou desetiletí jsme byli svědky tří technologických šokových vln, které roztrhaly soubor pravidel: 2007 – iPhone: Mobilní zařízení se stalo dálkovým ovládáním života a zrodilo ekonomiku řízenou aplikacemi. 2009 – Bitcoin, který vedl k Web3: Předefinování peněz, vlastnictví a koordinace. 2022 – ChatGPT: Proměnil umělou inteligenci ze sci-fi v každodenní nástroj, čímž se nápad zhroutil do prováděcí smyčky. Zatímco Web3 a umělá inteligence se stále odehrávají, další revoluce se již připravuje: Humanoidní robotika. Můžete cítit ten posun. Kapitál, talent a ambice se sem hrnuly závratným tempem: Tesla jde s Optimusem all-in. Figure, 1X, Apptronik a Agility mají zvednutá monstrózní kola. Foxconn a Nvidia mapují humanoidy do globálních dodavatelských řetězců. Hybnost je skutečná, přesto něco chybí. Abyste se dostali od ukázkových videí k všudypřítomnosti v reálném světě, záleží na dvou ingrediencích: Pokrok v hardwaru a software. A jedna z nich zaostává. Hardware již není úzkým hrdlem. Pohony s vysokým točivým momentem soupeří s lidskými svaly. Lehké kompozity + baterie nové generace umožňují celodenní provoz. Výpočetní prostředky Edge zmenšují výkon datového centra do batohu. Vyřešili jsme tělo. To, co zbylo, je mozek. Závod vyhraje ztělesněná umělá inteligence - software, který se učí praxí. Software, který komunikuje s chaotickým a nepředvídatelným fyzickým světem. Největší překážkou jsou data. Nejen vizuální data, ale i zkušenosti z reálného světa - napříč prostorem, časem, třením, zpětnou vazbou, selháním. A právě teď jsou naše současná řešení pro jejich sběr nefunkční: - Teleoperace → drahá, nízká propustnost - Simulace se → vždy rozcházejí s realitou - Rozšířená → nízké využití náhlavní soupravy - Video výuka → teprve v raných fázích výzkumu Pokoušet se trénovat fyzickou umělou inteligenci tímto způsobem je jako učit dítě chodit pouze pomocí klipů z YouTube - žádná odřená kolena, žádné kontroly rovnováhy, žádná smyčka zpětné vazby. To je místo, kde DePIN & DePAI jako datový setrvačník přichází na řadu Nemohu zapomenout na to, co @hosseeb jednou řekl na panelu, který jsem poslouchal: "Pokud kryptoměny zvládly jednu věc, je to jedna věc: Dejte lidem tokeny a oni budou dělat věci." Už jsme to viděli u raných sítí v reálném světě: @NATIXNetwork crowdsourcing dat z městských kamer, což je pro autonomní řízení neuvěřitelně cenné @silencioNetwork mapovat globální zvukové krajiny, potenciálně se stát uchem robotů @OVRtheReality budování dvojčete Země s rozšířenou realitou s využitím video dat ze smartphonu Nyní se objevují humanoidní DePINy, jako jsou @reborn_agi a @PrismaXai, a řeší stejnou výzvu pro ztělesněnou umělou inteligenci. Projekty jako @peaq a @AukiNetwork jdou ještě o vrstvu hlouběji a staví se do pozice koordinační páteře pro fyzickou umělou inteligenci v globálním měřítku. Zde je odemknutí: Nepotřebujeme několik laboratoří simulujících svět, ale datovou vrstvu bez povolení v reálném světě, která je poháněna pobídkami. Představte si miliony okrajových agentů – robotů, nositelných zařízení, uživatelů – interagujících s fyzickým světem a přenášejících poznatky zpět do sdílené vrstvy inteligence. Naučte se jednou → nasazujte všude → učte se nepřetržitě. Tak přeskakujeme od prototypů k praktickému využití. To je způsob, jakým škálujeme humanoidy, aniž bychom se spoléhali na centralizovaná úzká hrdla výzkumu a vývoje. Je zřejmé, že se jedná o tezi, ale pokud v ni věříte, může to být jedna z nejvíce asymetrických příležitostí tohoto desetiletí: Vlastněte datovou vrstvu pro fyzickou inteligenci Protože to je to, na čem humanoidní roboti nakonec poběží. Vstupujeme do fáze, kdy: – Kdokoli může přispět fyzickými daty – Každý může vlastnit část učebního stacku – Na tom může stavět každý Většina z nich se stále zaměřuje na samotné roboty. Ale skutečné odemknutí (a pravděpodobně jediné dostupné odhalení) je níže: Sítě. Protokoly. Setrvačníky.