Multicoin Capital：なぜGeodnetが物理AI時代の鍵となるのか？
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Multicoin Capital：なぜGeodnetが物理AI時代の鍵となるのか？
AI駆動のロボット革命は、もはや逆転不可能なトレンドとなりつつあり、鍵は全面的に爆発するタイミングにある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察原文：Shayon Sengupta，Multicoin Capital投資パートナー
編集：Yuliya，PANews
暗号資産分野で著名な投資機関Multicoinは2月25日、Geodnet財団からGEODトークンを800万ドル相当戦略的に取得したことを発表した。Geodnetは、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）経済モデルを通じて、ドローン、自動運転車、そして将来大量に登場すると予想されるロボットに高精度の位置情報サービスを提供するネットワークである。
物理AI時代の到来
『ブレードランナー2049』に描かれたような人型ロボットと人類が共存する未来まではまだ達していないが、2025年には専門用途のロボットがすでに現代社会のさまざまな場面に静かに溶け込んでいる。現在、言語モデルによって知能が商品化され、新たな創造性が解放され、知識労働の形態が変化している。しかし、AIの進展はテキストや画像、動画に留まらず、物理世界へと広がっており、ロボット技術が次なる重要なフロンティアとなる。
AIモデルの能力が向上するにつれ、物理的環境を理解し相互作用する力も著しく強化される。この変化により、自動運転車、人型ロボット、ドローン、産業用オートメーション装置など、これまでにない知性と自律性を持つ新しいタイプの自律システムが生まれる。こうしたロボットが機能するためには、ある基本的な問いに答える必要がある。「私はどこにいるのか？」
位置特定：50億ドル規模の課題
数千万台の自律または半自律デバイスが展開される際、それらすべてが直面する共通の課題がある。空間認識だ。ドローンによる宅配、密集した都市環境での自動運転車のナビゲーション、農業用マシンによる精密な播種などは、安全かつ効率的に動作するためにサブセンチメートル級の位置精度を必要とする。
このような高精度を実現するため、これらのシステムは複数のセンサーを融合し、複数の位置特定手法を組み合わせている。
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LiDAR（ライダー）は高解像度の深度マッピングを提供できるが、霧や雨天時の性能が低下する（また重量・消費電力・コストが高いという問題もある）。
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RADAR（レーダー）は安定した距離測定を提供するが、微細な精度に欠ける。
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視覚ベースのSLAMはリアルタイムでの地図作成を可能にするが、視界不良環境下では性能が大きく低下する。
現在利用可能な各種位置特定ソリューションの中でも、GNSS（全球航法衛星システム）とRTK（リアルタイムキネマティック）基地局の補正データを組み合わせたシステムは、最も信頼性の高い解決策の一つとされている。
標準的なGNSS位置特定は、大気の影響や多重経路誤差により、本来5～10メートルの精度誤差を持つ。RTKは固定された基地局を用いて衛星信号と既知の位置を比較し、リアルタイムで補正データを送信することでこれを解決し、センチメートル級の精度を実現する――これは物理AIアプリケーションにとって極めて重要である。現在、主要なロボットおよび自動化企業はいずれも自社システムにRTKを統合している。
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DJI（Dajiang/DJI）：高精度ドローン向け；
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John Deere（ジョンディア）：自動運転トラクター向け；
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Tesla（テスラ）：自動運転車向け；
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Boston Dynamics（ボストンダイナミクス）：産業検査ロボット向け。
図出典：GNSS Store
しかし、RTKには現在もコストの課題がある。RTK基地局の建設・維持にはハードウェア、用地取得、メンテナンスなど多額の資本投資が必要となる。Trimble、Hexagon、Topconといった従来のベンダーは自社で基地局を構築し、各追跡デバイスに対して数千ドルの料金を課しており、これが導入可能性と展開スピードを制限している。カバレッジは利益が出やすい地域に偏っており、多くの地域では依然として高精度の位置特定サービスが利用できない。
DePINによるコスト構造の再構築
トークン報酬に基づく貢献者所有モデルにより、DePINは世界的なハードウェア集中型ネットワークのコスト構造を根本的に再構築する。世界最大の高精度位置特定ネットワークであるGeodnetは、この原理を活用して独立した事業者がRTK基地局を設置し、補正データを提供することに対し、報酬としてトークンを付与する。
コスト負担を単一の事業者から分散型ネットワークに移行することで、Geodnetは伝統的ベンダーよりはるかに低いコストで生産レベルのRTK基地局を展開できる。これは主に、ネットワーク構築における二大コスト要因である用地と人件費を排除できるためだ。これにより、Geodnetはより迅速にカバレッジを拡大でき、冗長性を確保し、既存サービスプロバイダー以上に信頼性の高いGNSS補正サービスを提供できる。
このモデルにより、サービス品質を保ちつつエンドユーザーのコストを大幅に削減できる、有機的に拡大するグローバル分散ネットワークが形成される。Geodnetは昨年から急速に拡大しており、2022年11月の1,400カ所から2024年6月には7,800カ所に、さらに2025年1月時点で13,000カ所以上に達し、142カ国4,377都市にわたり展開している。
現在、Geodnetネットワークは「閾値規模」に到達しており、GNSS補正市場の60％以上をカバーするサービス能力を持つ。注目すべきは、この供給量が非常に高い資本効率で達成された点であり、過去3年間で貢献者に配布されたトークンは全体の11％に過ぎない。
Geodnetは、DePINモデルが実践された模範的事例である。Geodnet基地局は、購入・設置コストが桁違いに低く（民生用マイニング機器700ドル vs 企業用RTK基地局12,000ドル）、より密な民生用ネットワークの展開により、年間価格も大幅に削減されている。Geodnetは今や、世界で最も拡張性が高く、費用対効果に優れた位置特定ソリューションである。
現在、GeodnetはPropeller、DroneDeploy、Quectelなどのドローン大手企業や、USDA（米国農務省）などの政府機関にサービスを提供し、年間約300万ドルのチェーン上収益を創出しており、DePIN分野で最も急速な需要成長を示している。
Geodnet創業者のMike Hortonとの初期段階の対話の中で、「どうやって自動運転、ドローン、農業ロボット分野で最も影響力のある顧客を獲得できたのか」と尋ねたところ、彼の答えは常に同じだった。DePINモデルがもたらす、核心的な構造的コスト優位性だ。
転換点が到来
今後10年間で、ロボット技術は爆発的な成長期を迎える。産業製造から日常生活に至るまで、数千万台のロボットがあらゆる分野に展開されるだろう。ドローンは空中から電力線やパイプラインを点検し、自動運転車は貨物輸送と移動サービスの構造を変え、スマート倉庫ロボットが人的作業を大規模に代替し、家庭用人型ロボットも徐々に一般家庭に入り、日常業務を支援するようになる。
高精度の位置特定能力は、このロボット革命の基盤である。信頼できる位置データがなければ、いかなる自律型ロボットもその本来の機能を果たせない。例えば自動運転車の場合、GPS信号が弱い都市のキャニオン（高層ビル群）内では、安全なナビゲーションのためにRTK補正付きGNSSシステムに依存せざるを得ない。配送ドローンも同様に、指定された充電ステーションに正確に着陸するためにはセンチメートル級の精度が不可欠である。したがって、RTK位置特定はもはやライダーやレーダーなどのセンサーの補助ではなく、ロボット運用の重要なインフラとなっている。
現在、多くのロボット企業は毎年、従来のGNSS補正サービスに高額な料金を支払っているにもかかわらず、カバレッジの限界や精度の不安定さといった多くの問題に直面している。一方、Geodnetは革新的なDePINモデルにより、サービスコストを大幅に削減するとともに、より質の高い位置特定サービスを提供している。この画期的なソリューションはますます多くのエンタープライズ顧客を惹きつけ、現在および将来の自律ロボットに信頼できる位置特定を保障している。
AI駆動のロボット革命は、もはや止められないトレンドとなりつつある。問題はそれがいつ全面的に爆発するかだけだ。ロボット産業は加速的に発展しており、Geodnetの高精度位置特定ネットワークは、これらのロボットが安全かつ効率的に稼働できるようにするだろう。到来するロボット時代において、Geodnetの位置特定サービスは代替不可能な役割を果たし、世界中のロボットに正確で信頼性の高い位置情報を提供し続ける。
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