Messari：DePAIは次のストーリーの注目ポイントになるだろうか？
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Messari：DePAIは次のストーリーの注目ポイントになるだろうか？
DePAIは、中心化された巨大企業が支配する前に、Web3の物理的AIエコシステムを構築する機会を提供している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Dylan Bane
翻訳：TechFlow
分散型物理AI（Decentralized Physical AI、略称DePAI）は、従来の集中制御モデルから脱却し、ロボットおよび物理AIインフラスタックに対して分散型の代替案を提供する。
現実世界のデータ収集からDePINを通じて展開された物理AIエージェントによるロボットの操作まで、DePAIは着実に未来へと歩みを進めている。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
「汎用ロボティクス分野におけるChatGPT的瞬間が目前に迫っている。」
――NVIDIA CEO ジェンセン・フアン
デジタル時代の始まりはハードウェアにあり、その後目に見えないソフトウェアの領域へと発展した。一方、AI時代はその逆で、まずソフトウェアから始まり、今まさに物理世界へと進出しようとしている。そこは、まだ征服されていない最後のフロンティアである。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
ロボット、ドローン、自動運転車、ヒューマノイドが主導する未来において、これらの機械は自律的な物理AIエージェントによって稼働され、従来の労働力に徐々に取って代わる。こうした中で「誰がこれらの機械を所有するのか」という問題は、重要な社会的課題となっている。
DePAIは、中央集権的な巨大企業が支配する前に、Web3の物理AIエコシステムを構築する機会を提供する。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
現在、DePAIのインフラスタックは急速に発展している。
現時点では、データ収集層が最も活発な領域である。この層は、ロボットに搭載された物理AIエージェントの学習に必要な現実世界のデータを提供するだけでなく、リアルタイムストリームデータを通じて複雑な環境でのナビゲーションやタスク遂行を支援する。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
しかし、現実世界のデータ取得は、依然として物理AIの訓練における主要なボトルネックである。
NVIDIAのOmniverseやCosmosなどのプラットフォームがシミュレーション環境により有望な解決策を提示しているものの、合成データでは一部の問題しか解決できない。訓練のさらなる完成度を高めるためには、遠隔操作や現実世界の動画データも不可欠なリソースとなる。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
遠隔操作の分野では、@frodobotsがDePINを利用して低コストの歩道配送ロボットを世界各地に展開している。これらのロボットは運用中に、人間が現実環境で意思決定を行う際の複雑さを捉え、高価値なデータセットを生成するとともに、初期資本不足の問題を効果的に解決している。
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DePIN（分散型物理インフラネットワーク）は、トークン駆動のフィードバックループを通じて、データ収集センサーやロボットの迅速な展開を強力に支援する。
販売加速を図りつつ資本支出（CapEx）および運営支出（OpEx）を削減したいロボット企業にとって、DePINは従来手法よりもより効率的かつ経済的なソリューションを提供する。
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DePAI（分散型物理AI）は、現実世界の動画データを活用して物理AIシステムを訓練し、現実世界に対する共有空間理解を構築することも可能にする。
例えば、@Hivemapper および @NATIXNetwork は独自の動画データセットを持っており、これらは物理AIの訓練において重要なリソースとなり得る。
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@masonnystrom の言葉によれば：「個々のユーザーのデータは貨幣化が難しいが、集約されると大きな価値を生む。」
DePINネットワークを通じて、異なるデバイスおよびノードからの現実世界データを集約し、高価値なデータセットを生成できる。
@iotex_io のQuicksilverシステムは、これらのデータを集約できるだけでなく、データ検証およびプライバシー保護の課題にも対処し、分散型データ利用の安全性を確保する。
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さらに、空間知能および計算プロトコルもまた、DePINおよびDePAI技術を活用して、空間協調および現実世界の3Dバーチャルツインの分散化を推進している。
たとえば、@AukiNetwork のPosemesh技術は、プライバシー保護および分散性の維持をしつつリアルタイムの空間認識能力を実現し、物理AIに強力なサポートを提供する。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
現在、物理AIエージェントの初期応用はすでに現実のものとなりつつある。
たとえば、@SamIsMoving はFrodobotsのグローバル配送車両群を利用し、データ分析を通じて地理位置を予測している。
将来、Quicksilverのようなフレームワークを通じて、AIエージェントはDePINが提供するデータにリアルタイムでアクセス可能になり、より複雑なタスクを効率的に達成し、物理AIのさらなる発展を推進していくだろう。
（元画像出典：Dylan Bane、TechFlow翻訳）
もし物理AI（Physical AI）の発展に関与したいと考えるならば、DAO（分散型自律組織）への投資は最も直接的な手段の一つかもしれない。
@xmaquinaDAO は自らのプラットフォームを通じて、メンバーが物理AI資産にアクセスする機会を提供している。これらの資産には、現実世界資産（Real World Assets, RWAs）、DePINプロトコル（分散型物理インフラネットワーク）、ロボット企業、および知的財産（IP）が含まれる。さらに、これらの投資は内部の研究開発チームによってもサポートされ、技術および市場でのリードを確実なものにしている。
（レポート全文はこちら参照）
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