DePIN＋AIがDePINロボットの新時代の序章を書き始めている
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DePIN＋AIがDePINロボットの新時代の序章を書き始めている
DePINロボットネットワークの構築により、分散型ネットワークの力を利用して、ロボットのデータ収集、計算資源、および資本投入をグローバル規模で連携して行えるようになる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
概要
グレイスケールの第2四半期トップ資産に3つの新規プロジェクトが追加され、そのうち2つはDePIN関連である。Messariによると、DePIN分野の時価総額はすでに500億ドルに達しており、第1四半期の資金調達規模は前年同期と比べてやや増加している一方で、プロジェクト数は著しく減少しており、DePINが成熟段階に向かっていることを示している。
Messariは先月、FrodoBot Labと共同で「DePIN＋AI」が生み出すAI時代のロボットパラダイム革命について議論した。主な見解として、具身知能（Embodied Intelligence）AIの発展はアルゴリズムだけでなく、ハードウェアの進化、データ蓄積、資金支援、そして人間の参加にも依存していることが挙げられた。過去、ロボット業界は高コストと大企業による支配により、イノベーションのスピードが制限されていた。しかし、DePINロボットネットワークの構築により、分散型ネットワークの力を活用して、ロボットのデータ収集、計算資源、資本投入を世界規模で協働することが可能になる。これによりAIトレーニングとハードウェア最適化が加速し、開発の敷居が下がり、研究者、起業家、個人ユーザーの参画も促進される。また、ロボット業界が少数のテックギガントに依存するのではなく、グローバルコミュニティによって推進される、真にオープンで持続可能な技術エコシステムへの移行が期待されている。
一、DePIN＋AIが形成するAI時代のロボットパラダイム
2月27日、Messariは「分散型物理人工知能の構築（Building Decentralized Physical AI）」をテーマにしたポッドキャストを実施し、FrodoBot Labの共同設立者Michael Choをゲストに迎えた。この中でMichael Choは、DePIN＋AIがロボット技術分野にもたらす機会と課題について重点的に語った。
Messariを通じてこのコンセプトが拡散され、すぐに「DePINロボット」という概念が注目を集めるようになり、関連する議論が広範にわたり始まった。
今週の業界観測では、この分野に対する分析と考察を特に取り上げる。
議論を深める前に、まずAI自体の発展状況を確認しよう：
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計算能力分野：NVIDIAの四半期売上高は過去3年間で5倍に成長。
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帯域幅分野：北米のデータセンター建設も過去3年間で5倍に増加。
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エネルギー分野：OKLO社単独で12.0GW、TerraPower社は4.0GWの電力が必要。
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データ分野：大手企業は毎年5億ドル以上をAIモデル訓練用の卸売データ購入に投資。
世界的な経済減速という背景の中でも、AIは今後10年から20年にわたる主要な技術革命として、毎年数倍の加速度で成長し、計算能力、エネルギー、データなど関連分野のすべてのプレイヤーを牽引している。
しかし、こうした急速な発展に伴い、AIへの懸念も日に日に高まっている。AIの計算能力（自動車のエンジンのようなもの）、大規模モデル（コントローラーやプロセッサー）、エネルギー（石油や燃料）、データ（原材料）が数社の大手企業によって集中管理された場合、未来の技術時代がごく少数の企業に支配されることになりかねない。これは完全な中央集権化を招き、人類が最大のパンドラの箱を開けることになるかもしれない。
まさにこの中央集権化への懸念から、「DePIN＋AI」という新たな分野・方向性が注目を集め始めている。当方のDePIN ONEはこれを「DePAI」と定義したい。つまり、DePAI = DePIN + AI である。
DePAIはどのようにAIの分散化を促進するのか？
ここでは、先月のMessariとMichaelとのポッドキャスト内容をもとに展開・分析を行う。
現在のAIにはいくつかの課題がある。機能は多様だが、いずれも文字などの表面的な情報を処理しているに過ぎず、このような情報は冷たく無機質であり、深いレベルの認識や理解に欠けている。
DePINネットワークは、AIにとっての「五感」と「四肢」となることができる。
「五感」はAIが現実世界を全方位的に感知する手助けをする。既に一部の開発者はioIDやW3bstreamを利用して、現実世界のデバイスをブロックチェーンに接続し、ゼロ知識証明を使ってその活動の真実性を検証している。
一方、「四肢」はAIが自身の感知に基づいて正確な判断を行い、それを行動に移すことを可能にするものであり、「トレーニング→モデリング→自動化」という体系を完結させる。
1. DePINはAIのデータをより真実的かつ多様化する
大量のインターネットデータで訓練された「オンライン」AI大規模モデルとは異なり、DePINデバイスはAIが現実世界と相互作用し、より真実的でリアルタイムのデータを獲得することを可能にする。このようなデータで訓練されたAI＋ロボットは、真の意味での具身知能を発展させることができる。
ただし、DePINはまだ発展初期段階にあり、現時点では大規模な基盤が存在せず、データ収集方法についても合意が形成されていない。
我々は将来、DePIN＋AIが収集すべきデータは以下の3種類に大別できると考えている：
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第一に「人間操作データ」。これは人間が手動でロボットを操作する際に生成されるデータである。品質が高く、ビデオストリームや動作タグ（人間が何を見て、どう反応したか）を捉えることができる。AIが人間の行動を模倣するための最も効果的な訓練手法であるが、コストが高く、人的負担も大きいという欠点がある。
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第二に「合成データ（シミュレーションデータ）」。これは複雑な地形での移動を訓練するのに有用で、凹凸のある地面を歩くロボットの訓練など特定用途に有効である。しかし、料理のように変化の多いタスクでは、シミュレーション環境では対応しきれない。例えばロボットに卵焼きを教える場合、鍋の種類、油の温度、部屋の条件のわずかな違いが結果に影響を与えるが、バーチャル環境ではこれらすべてのシナリオを網羅することは極めて困難である。
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第三に「ビデオ学習」。これはAIモデルが現実世界の映像を観察することで学ぶ手法である。可能性はあるが、知能に必要な物理的な直接的なインタラクションフィードバックが欠如している。
これらのデータ収集と支援があれば、AIの具身知能サービス能力は大きく強化されるだろう。
2. DePINはAIの資本効率を最大化し、AIを根源から分散化する。資本の操り人形ではない。
従来のAIモデルが計算能力にのみ依存しているのに対し、スマートロボット技術の実現には現実世界への物理的デバイスの展開が必要となる。これは大きな資本的課題をもたらす。
ロボットの製造は高価であり、大規模な実験が可能なのは資金力を持つ大企業だけである。最も効率的なヒューマノイドロボットでも、現在のコストは数万ドルに達しており、大規模普及は現実的ではない。
ハードウェア、データ、評価の課題を考慮すれば、汎用ロボットAIが大規模に採用されるまでにはまだ遠い。
しかし、DePIN技術の登場は希望をもたらしている。
分散型ネットワークの規模と調整性により、資本負担を効果的に分散でき、小さなスタートアップチームでもこの技術を開発できるようになる。汎用ロボットの効率を早期に高め、人間に近づけるために、ロボット技術の開発は少数の大企業ではなく、分散型であるべきだ。数千台のロボットを1社が資金を出して製造するよりも、貢献可能な個人を共有ネットワークに組み入れるべきである。
さらに、DePINはデータ収集と評価を加速する。
1社が限られたロボットを展開してデータを収集するのを待つ必要はなく、分散型ネットワークは大規模かつ並列的にデータ収集を実行できる。
最近のアブダビでのAI対人間ロボット競技会では、DeepMindやテキサス大学オースティン校などの研究者がAIモデルを人間プレイヤーと比較テストした。人間が依然優勢だったが、研究者たちは現実のロボットとの相互作用から得られたユニークなデータセットに非常に鼓舞された。これはロボット技術の各要素をつなぐサブネットの必要性を裏付けている。完全自律性が長期目標であっても、DePIN技術はデータ収集・訓練から現実展開・検証まで、すでに具体的な価値を示している。
一方で、DePINネットワークはより高い効率と低いコストでAIロボットの実用化を支援している。
具体例として、FrodoBot LabはDePINプロジェクトと協力し、2台のNVIDIA H100 GPU（各8チップ搭載）の算力供給を確保した。これにより研究者は、ロボット展開から得られた現実世界データを処理・最適化するためのAIモデルを訓練できるようになった。このような計算資源がなければ、最も価値あるデータセットも十分に活用できない。DePINによる分散型計算インフラへのアクセスにより、研究者は資本集約的なGPU所有に縛られることなく、グローバルにモデルを訓練・評価できる。もしDePINがデータとハードウェアの進歩を成功裏にクラウドソーシングできれば、ロボット技術の未来は予想より早く訪れるかもしれない。
3. DePINはAIおよび具身知能AIの商業効率をより高める
ミームコイン付き旅行KOLロボット「Sam」のようなAIエージェントは、分散型ロボットネットワークの新たな収益モデルを示している。
Samは自律的に稼働し、24時間365日、複数の都市でライブ配信を行い、同時にそのミームコインの価値も上昇している。
このモデルは、DePIN駆動のスマートロボットが、分散型所有権とトークンインセンティブを通じて自らの財務を維持できることを示している。将来、これらのAIエージェントはトークンで人間オペレーターの支援に報酬を支払ったり、追加のロボット資産をレンタルしたり、現実世界のタスクに入札したりできるようになり、AI開発とDePIN参加者の双方に利益をもたらす経済循環が形成される。
期待
具身知能AIの発展はアルゴリズムにのみ依存するものではなく、ハードウェアのアップグレード、データ蓄積、資金支援、人間の参加も不可欠である。
過去、ロボット業界は高コストと大企業の主導により、イノベーションのスピードが妨げられてきた。しかし、DePINロボットネットワークの構築により、分散型ネットワークの力を借りて、ロボットのデータ収集、計算リソース、資本投入がグローバルで協働可能となり、AI訓練とハードウェア最適化が加速され、開発の敷居が下がり、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参画できるようになる。
ロボット業界が少数のテックギガントに依存するのではなく、グローバルコミュニティによって共に推進され、真にオープンで持続可能な技術エコシステムへと向かうことを期待している。
二、DePIN分野のデータと観測
1. DePIN全体シェアは1兆ドル規模のAI市場の0.1％にすぎない
DePINプロジェクト数は2022年の100件から2024年には1170件に増加し、時価総額も50億ドルから500億ドルへ急騰、アクティブノード率も2%から50%以上に向上した。しかし、DePIN全体のシェアは1兆ドル規模のAI市場の0.1％にすぎず、この分野には100～1000倍の成長余地があると断言しても過言ではない。
2. DePINの資金調達額は増加しているが、件数は減少
Messariのデータによると、DePINの資金調達額は前年同期比で横ばいだが、2025年第1四半期は金額が大きく増えた一方で件数は減少している。
2024年第1四半期：62件、1.56億ドル
2025年第1四半期：36件、1.59億ドル
データは次を示している：新興の初期スタートアップが減少している一方で、成熟したDePINプロジェクトが規模を拡大している。
現在、各DePIN分野のリーディングプロジェクトが世界市場で占めるシェアは依然非常に小さく、絶対的に早期のチャンスにある。
無線通信分野：0.002％（リーダー：Helium）
計算分野：0.03％（リーダー：Filecoin）
エネルギー分野：0.001％（リーダー：Daylight）
身元認証分野：0.2％（リーダー：Worldcoin、Anymal）
AI分野におけるエージェント型AI市場は、今後10年間で顕著に成長すると予測されており、2024年の5.2億ドルから2034年には1966億ドルに達し、年平均成長率は43.8％に上ると見込まれている。
3. グレイスケールがQ2四半期レポートを発表、RWA、DePIN、IPトークン化に注目
グレイスケールは今週、2025年第2四半期レポートを発表し、RWA、DePIN、IPトークン化に注目。そのためTop20に新たに3つのトークン（IP、SYRUP、GEOD）を追加し、Akash Network、Arweave、Jupiterを除外した。
同レポートは、今四半期、ブロックチェーン技術の現実世界における非投機的応用を反映するトークンに注目していると述べており、それらは以下の3カテゴリに分類される：RWA（現実世界資産）、DePIN（分散型物理インフラ）、IP（知的財産のトークン化）。
2025年第2四半期Top20資産リストに追加されたMaple（SYRUP）、Geodnet（GEOD）、Story（IP）のうち、2つがDePINプロジェクトである。
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Geodnet（GEOD）：リアルタイム位置データ収集のためのDePINプロジェクト。世界最大のリアルタイムキネマティック（RTK）測位サービスプロバイダーとして、精度1cmの地理空間データを提供し、農業従事者などに安価なソリューションを提供している。将来的には自動運転車やロボットにも価値を提供する可能性がある。ネットワークは130カ国以上で14,000以上のデバイスを展開しており、直近30日間の年換算ネットワーク手数料収入は300万ドル以上（前年比約500％増）。Top20他の資産と比較してGEODの時価総額は低く、上場取引所も少ないため、リスクが高いと考えられる。
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Story Protocol：ブロックチェーン上での知的財産管理に特化しており、より分散型アプリケーションに近く、物理インフラではないため、DePIN分野の周縁に位置する（Story Protocol）。Story Protocolは70兆ドル規模の知的財産（IP）市場のトークン化を目指している。AI時代において、専有IPがAIモデル訓練に使用され、著作権侵害訴訟や大規模訴訟が発生している（例：ニューヨーク・タイムズ vs OpenAI の訴訟問題）。ブロックチェーン上にIPを持ち込むことで、企業は自社IPをAIモデル訓練に活用しつつ、個人がIPに投資・取引・ロイヤルティ収益を得ることが可能になる。Storyはジャスティン・ビーバーやBTSの楽曲を既にブロックチェーン上に持ち込み、2月にはIP中心のブロックチェーンとトークンをローンチした。
4. 過去30日間のDePIN分野収益ランキング
Solana上で過去30日間最も好調なDePINプロジェクト
5. 業界イベント追跡
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グローバルWeb3ユーザの海外出張に必須のオンラインネットワークサービスRoamは、グローバルノード数が280万に達し、従来の通信事業者の30％のコストで国際シームレスローミングを実現している。Roamは2025年下半期に同様のインセンティブメカニズムを導入予定で、分散型ノードが収集する時空間データが特定分野のAIモデル訓練の燃料となる。
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PhoenixはTandemAIおよびOrigin Quantumと提携し、AIと分散型物理インフラの統合を推進。これにより、PhoenixはDePIN-AI分野でのリーダー的地位を確立しつつある。
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IoTeXは「Get Goated Season 2」を開始。トークン報酬と請求プロセスを含む。$IOTXの請求期間は3月27日に終了し、未請求のトークンはIoTeX国庫に移管される。スポンサーにはGeodnet、Uprock、Drop Wireless、Network3が含まれ、請求窓口は4月7日から開始。審査期間は3月28日～31日で、zkPassによる検証が行われる。この取り組みはコミュニティ参加を高め、より多くのユーザーがIoTeXエコシステムに参加するきっかけとなる可能性がある。
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Messariが発表したHelium Q4レポートによると、Heliumネットワークの運用データは大幅に増加。オペレーターデータのアンロード量は前四半期比555％増の576TB、モバイルホットスポットは14％増の24,800台、毎日のモバイル課金トラフィックは99％増加し、通信業界における破壊的潜在力を示している。また、HIP 138提案により$HNTを唯一のトークンとして統一し、経済モデルを最適化。スペインテレフォニカ（Telefónica）と提携し、メキシコ市場に進出、Movistarユーザー200万人をカバー。さらに、Heliumはグレイスケールのトップ20注目トークンに選定され、CoinbaseのCOIN50指数にも掲載され、機関投資家の注目を集めている。スマートシティ応用では、米国の洪水監視や森林火災早期警戒にすでに利用されている。HeliumはDePIN（分散型物理インフラネットワーク）モデルを通じて拡大を進め、Web3通信市場でのリーダー的地位を確固たるものにしている。
6. 資金調達情報
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Filecoin最大のDeFiプロトコルGLIFは$GLFガバナンストークンを発行し、9400万枚（総供給量の9.4％）をエアドロップ。$GLFは今後、ロイヤルティ報酬などの新機能へ拡張される予定。GLIFはFilecoinエコシステムを超え、今後はより多くのDePINネットワークをサポートしていく計画。現在、Filecoin上でのロックアップ額は1.02億ドルを超える。
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分散型ビジネスネットワークDomin Networkは、Animoca Brands、KuCoin Labs、Web3Labs.club、IBC Group Official、DWF Ventures、Presto、Outlier Ventures、KnightFury、ThreeDAO、Awakening Ventures、AB DAOから戦略的投資を受けたと発表。Domin Networkは、NFTとDePIN Rollup技術を活用し、ソフトウェア、ハードウェア、消費者行動データをブロックチェーンに接続する分散型ビジネスネットワークであり、ユーザーは消費データの共有を通じて暗号報酬を得ることができる。
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