Messari: DePAI sẽ là xu hướng câu chuyện tiếp theo?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Messari: DePAI sẽ là xu hướng câu chuyện tiếp theo?
DePAI cung cấp một cơ hội để hệ sinh thái AI vật lý của Web3 được xây dựng trước khi các gã khổng lồ tập trung giành lấy vị trí thống trị.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Dylan Bane
Biên dịch: TechFlow
Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (Decentralized Physical AI, viết tắt là DePAI) cung cấp một giải pháp thay thế phi tập trung cho hệ thống cơ sở hạ tầng robot và trí tuệ nhân tạo vật lý, thoát khỏi mô hình kiểm soát tập trung truyền thống.
Từ việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực đến việc vận hành robot thông qua các tác nhân AI vật lý được triển khai bằng DePIN, DePAI đang từng bước tiến tới tương lai.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
"Thời điểm ChatGPT trong lĩnh vực robot phổ quát sắp đến."
— — CEO NVIDIA Jensen Huang
Kỷ nguyên kỹ thuật số ban đầu bắt đầu với phần cứng, sau đó chuyển sang lĩnh vực phần mềm vô hình. Trong khi đó, kỷ nguyên AI lại đi theo hướng ngược lại, bắt đầu từ phần mềm và hiện nay đang tiến vào thế giới vật chất – vùng đất cuối cùng chưa chinh phục.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Trong một tương lai do robot, máy bay không người lái, xe tự hành và người máy dạng người làm chủ, những cỗ máy này được vận hành bởi các tác nhân AI vật lý tự trị và dần thay thế lực lượng lao động truyền thống, câu hỏi "Ai sở hữu những cỗ máy này?" trở thành một vấn đề xã hội trọng yếu.
DePAI mang đến một cơ hội để hệ sinh thái AI vật lý Web3 xây dựng nền tảng trước khi các gã khổng lồ tập trung chiếm ưu thế.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Hiện tại, hệ thống cơ sở hạ tầng DePAI đang phát triển nhanh chóng.
Ở giai đoạn hiện nay, lớp thu thập dữ liệu là phần năng động nhất. Lớp này không chỉ cung cấp dữ liệu thực tế cần thiết để huấn luyện các tác nhân AI vật lý trên robot mà còn hỗ trợ robot điều hướng môi trường phức tạp và hoàn thành nhiệm vụ thông qua luồng dữ liệu thời gian thực.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Tuy nhiên, việc tiếp cận dữ liệu thực tế vẫn là nút thắt chính trong quá trình huấn luyện AI vật lý.
Mặc dù các nền tảng như NVIDIA Omniverse và Cosmos cung cấp giải pháp đầy hứa hẹn thông qua môi trường mô phỏng, nhưng dữ liệu tổng hợp chỉ giải quyết được một phần vấn đề. Để hoàn thiện thêm quá trình huấn luyện, thao tác từ xa và dữ liệu video từ thế giới thực cũng sẽ trở thành nguồn tài nguyên không thể thiếu.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Trong lĩnh vực thao tác từ xa, @frodobots đang sử dụng DePIN để triển khai các robot giao hàng vỉa hè giá rẻ khắp toàn cầu. Trong quá trình hoạt động, các robot này ghi lại sự phức tạp của quyết định con người trong môi trường thực tế, tạo ra các bộ dữ liệu có giá trị cao đồng thời hiệu quả giải quyết vấn đề thiếu vốn ban đầu.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
DePIN (Mạng Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung) cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc triển khai nhanh chóng các cảm biến thu thập dữ liệu và robot thông qua hiệu ứng bánh đà điều khiển bằng token.
Đối với các công ty robot mong muốn tăng tốc bán hàng và giảm chi phí vốn (CapEx) và chi phí vận hành (OpEx), DePIN cung cấp một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với phương pháp truyền thống.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
DePAI (Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung) còn có khả năng tận dụng dữ liệu video từ thế giới thực để huấn luyện hệ thống AI vật lý và xây dựng hiểu biết không gian chung về thế giới thực.
Ví dụ, @Hivemapper và @NATIXNetwork sở hữu các bộ dữ liệu video độc đáo, có thể trở thành nguồn tài nguyên quan trọng để huấn luyện AI vật lý.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Như @masonnystrom đã nói: "Dữ liệu từ một người dùng đơn lẻ khó có thể thương mại hóa, nhưng khi được tổng hợp thì lại tạo ra giá trị lớn."
Thông qua mạng DePIN, dữ liệu từ thế giới thực từ nhiều thiết bị và nút khác nhau có thể được tổng hợp để tạo ra các bộ dữ liệu có giá trị cao.
Hệ thống Quicksilver của @iotex_io không chỉ có thể tập hợp dữ liệu này mà còn xử lý vấn đề xác minh dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo an ninh cho việc sử dụng dữ liệu phi tập trung.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Bên cạnh đó, các giao thức về trí tuệ không gian và tính toán cũng đang tận dụng công nghệ DePIN và DePAI để thúc đẩy sự phát triển phi tập trung trong phối hợp không gian và bản sao ảo 3D của thế giới thực.
Ví dụ, công nghệ Posemesh của @AukiNetwork có thể đạt được khả năng nhận thức không gian thời gian thực trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư và duy trì tính phi tập trung, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho AI vật lý.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Hiện tại, các ứng dụng sơ khai của tác nhân AI vật lý đã bước vào thực tế.
Ví dụ, @SamIsMoving đang sử dụng đội xe giao hàng toàn cầu Frodobots để phân tích dữ liệu nhằm dự đoán vị trí địa lý.
Trong tương lai, thông qua các khung như Quicksilver, các tác nhân AI sẽ có thể truy cập thời gian thực vào dữ liệu do DePIN cung cấp, từ đó hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả hơn, thúc đẩy sự phát triển tiếp theo của AI vật lý.
(Ảnh gốc từ Dylan Bane, được TechFlow biên dịch)
Nếu bạn muốn tham gia vào sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI), đầu tư vào DAO (Tổ chức tự trị phi tập trung) có lẽ là một trong những con đường trực tiếp nhất.
@xmaquinaDAO thông qua nền tảng của mình cung cấp cho các thành viên cơ hội tiếp cận các tài sản AI vật lý, bao gồm tài sản vật chất (Real World Assets - RWAs), các giao thức DePIN (Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung), các công ty robot và tài sản trí tuệ (IP). Ngoài ra, các khoản đầu tư này còn được hỗ trợ bởi đội ngũ nghiên cứu và phát triển nội bộ, đảm bảo dẫn đầu về công nghệ và thị trường.
(Báo cáo đầy đủ xem tại đây)
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Messari
