DePIN可能是本世纪最大经济转型的瓶颈突破者吗？ 在过去的二十年里，我们见证了三次科技冲击波，彻底改变了规则： 2007年 – iPhone：移动设备成为生活的遥控器，催生了应用驱动的经济。 2009年 – 比特币引领Web3：重新定义了货币、所有权和协调。 2022年 – ChatGPT：将人工智能从科幻变为日常工具，打破了从构想到执行的循环。 虽然Web3和人工智能仍在发展，但下一个革命已经在酝酿中： 类人机器人。 你可以感受到这种转变。资本、人才和雄心以惊人的速度涌入： 特斯拉全力投入Optimus。 Figure、1X、Apptronik和Agility筹集了巨额资金。 富士康和英伟达正在将类人机器人映射到全球供应链中。 势头是真实的，但仍然缺少一些东西。 要从演示视频走向现实世界的普及，有两个关键因素： 硬件进步和软件进步。 而其中一个正在滞后。 硬件不再是瓶颈。 扭矩密集的执行器可与人类肌肉相媲美。 轻质复合材料 + 下一代电池实现全天候操作。 边缘计算将数据中心的能量缩小到一个背包中。 我们已经解决了身体的问题。 剩下的就是大脑。 比赛将由具身人工智能赢得——通过实践学习的软件。 与混乱、不可预测的物理世界互动的软件。 最大的瓶颈是：数据。 不仅仅是视觉数据，而是现实世界的经验——跨越空间、时间、摩擦、反馈和失败。 而现在，我们收集数据的现有解决方案已经破裂： - 远程操作 → 昂贵，低吞吐量 - 模拟 → 总是与现实偏离 - 增强现实 → 头戴设备使用率低 - 视频学习 → 仅处于早期研究阶段 以这种方式训练物理人工智能就像教一个孩子走路，只用YouTube视频——没有擦伤的膝盖，没有平衡检查，没有反馈循环。 这就是DePIN和DePAI作为数据飞轮发挥作用的地方。 我无法忘记@hosseeb在我听过的一个小组讨论中说过的话： "如果加密货币掌握了一件事，那就是：给人们代币，他们就会去做事。" 我们已经在早期的现实世界网络中看到了这一点： @NATIXNetwork众包城市摄像头数据，对自动驾驶极具价值 @silencioNetwork映射全球声音景观，可能成为机器人的耳朵 @OVRtheReality用智能手机视频数据构建地球的增强现实双胞胎 现在，类人本土的DePIN如@reborn_agi和@PrismaXai正在涌现，解决具身人工智能的同样挑战。 像@peaq和@AukiNetwork这样的项目正在更深层次地定位自己，成为全球物理人工智能的协调支柱。 这里的解锁是： 我们不需要几个实验室来模拟世界，而是需要一个无许可的、由激励驱动的现实世界数据层。 想象一下数百万个边缘代理——机器人、可穿戴设备、用户——与物理世界互动，将学习反馈到共享智能层中。 训练一次 → 到处部署 → 持续学习。 这就是我们如何从原型跃升到实用性。 这就是我们如何在不依赖集中研发瓶颈的情况下扩展类人机器人。 显然，这是一种理论，但如果你相信它，这可能是本十年最不对称的机会之一： 拥有物理智能的数据层 因为这就是类人机器人最终将运行的基础。 我们正进入一个阶段： – 任何人都可以贡献物理数据 – 任何人都可以拥有学习堆栈的一部分 – 任何人都可以在其上构建 大多数人仍然专注于机器人本身。 但真正的解锁（而且可能是唯一可接触的曝光）在于下面： 网络。协议。飞轮。