Серые активы второго квартала ТОП, три новых проекта, два из которых связаны с DePIN. Messari показывает, что рынок DePIN вырос до 50 миллиардов долларов по рыночной капитализации, объем финансирования в первом квартале немного увеличился по сравнению с прошлым годом, но количество проектов значительно сократилось, что указывает на то, что DePIN начинает становиться зрелым.
В прошлом месяце Мессари и FrodoBot Lab обсудили революцию парадигмы роботов в эпоху искусственного интеллекта, созданную DePIN+AI, и основной момент указывает на то, что развитие воплощенного искусственного интеллекта зависит не только от алгоритмов, но и включает в себя модернизацию оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и участие человека. В прошлом рост индустрии робототехники был ограничен высокими затратами и доминированием крупных предприятий, что сдерживало скорость инноваций. Создание роботизированной сети DePIN означает, что с помощью возможностей децентрализованной сети сбор данных роботов, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут осуществляться совместно в глобальном масштабе, что не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает порог разработки и позволяет участвовать большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей.
DePIN+AI создание парадигмы роботов в эпоху ИИ
27 февраля Messari провел подкаст на тему «Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта», пригласив соучредителя FrodoBot Lab Майкла Чо. В этом подкасте Майкл Чо акцентировал внимание на возможностях и вызовах DePIN+AI в области робототехники.
Концепция DePIN роботов быстро стала популярной после обсуждения на Messari, начались массовые разговоры о DePIN роботах.
На этой неделе мы также сосредоточимся на анализе и обсуждении этого сегмента рынка.
Прежде чем начать наше обсуждение, давайте сначала посмотрим на развитие самого искусственного интеллекта в его собственной области:
В области вычислительной мощности квартальный доход Nvidia за последние три года вырос в пять раз;
В области пропускной способности строительство дата-центров в Северной Америке за последние три года также увеличилось в пять раз;
В энергетической сфере только OKLO требуется 12,0 ГВт, а TerraPower – 4,0 ГВт;
В области данных крупные компании ежегодно вкладывают более 500 миллионов долларов в покупку оптовых данных для обучения моделей ИИ.
На фоне общего глобального экономического спада, ИИ как основная технологическая революция следующего десятилетия, а то и двадцати лет, растет с ускорением в несколько раз в год, ведя всех игроков этой ниши (вычислительная мощность, энергия, данные) к ускоренному прогрессу.
В то же время, с таким стремительным развитием, опасения по поводу ИИ также растут день ото дня. Причина в том, что вычислительная мощность ИИ (аналогична двигателю автомобиля), большие модели ИИ (аналогичны контроллерам и процессорам), энергия ИИ (аналогична нефти и топливу), данные ИИ (аналогичны сырью) могут оказаться под контролем нескольких централизованных крупных компаний, что может привести к полной контролируемости будущей технологической эпохи несколькими крупными компаниями, что, в свою очередь, может привести к абсолютной централизации и концентрации власти, и в конечном итоге мы можем действительно открыть самую большую коробку Пандоры.
Именно из-за беспокойства по поводу такой централизованной ситуации, новая ниша и направление вызывают горячие обсуждения, а именно DePIN+AI. И мы в DePIN ONE готовы определить это как DePAI, то есть DePAI=DePIN+AI.
Как DePAI поможет AI лучше децентрализовываться?
Мы развиваем и анализируем основные моменты подкаста с Майклом на Messari за прошлый месяц.
В настоящее время у ИИ существует множество проблем. Хотя его функции разнообразны, они в основном сосредоточены на обработке текстовой информации и других поверхностных данных. Такая информация холодна и бездушна, ей не хватает глубокого восприятия и понимания.
Сеть DePIN может хорошо стать «органами чувств» и «конечностями» ИИ.
"Пять органов чувств" помогают ИИ всесторонне воспринимать этот реальный мир. Некоторые разработчики уже используют ioID и W3bstream для подключения реальных устройств к блокчейну и используют доказательства с нулевым разглашением для подтверждения их реальной активности.
«моделирование»
DePIN делает данные AI более реалистичными и разнообразными.
В отличие от «онлайн» ИИ-моделей, обученных на больших объемах интернет-данных, устройства DePIN могут помочь ИИ взаимодействовать с реальным миром, получать более реальные и актуальные данные. Только с помощью таких данных можно обучить устройства, такие как ИИ и роботы, развивать истинный эмбодиментированный интеллект.
Поскольку DePIN все еще находится на ранней стадии развития, в настоящее время в мире не существует такой масштабной инфраструктуры, и у всех нет единого мнения о том, как собирать эти данные.
Мы считаем, что данные, которые DePIN+AI может собирать в будущем, могут быть разделены на три основные категории:
Первый тип данных — это данные о действиях человека, которые возникают, когда человек управляет роботом вручную. Эти данные имеют высокое качество, могут захватывать видеопоток и метки действий — то есть, что видит человек и как он реагирует. Это самый эффективный способ обучения ИИ имитировать поведение человека, но его недостаток заключается в высокой стоимости и большой трудоемкости.
Второй тип — это синтетические данные (симулированные данные), которые полезны для обучения роботов передвижению в сложной местности, например, для обучения роботов ходьбе по пересеченной местности, что полезно для некоторых специализированных областей. Но для некоторых из самых разнообразных задач, таких как приготовление пищи, симуляция окружающей среды не так хороша. Мы можем представить себе ситуацию с обучением робота жарке яиц: небольшие изменения типа сковороды, температуры масла, условий в помещении могут повлиять на результаты, а виртуальной среде сложно охватить все сцены.
Третий тип — это обучение с помощью видео, то есть обучение модели ИИ путем наблюдения видео из реального мира. Хотя этот метод имеет потенциал, ему не хватает настоящей физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Если будет собрана и дополнена такая информация, то способность AI к телесному интеллекту обязательно значительно усилится.
DePIN максимизирует капитальную эффективность ИИ, что более способствует децентрализации ИИ с самого начала, а не быть марионеткой определенных капиталов.
В отличие от традиционных моделей ИИ, которые полагаются только на вычислительную мощность, реализация технологий智能机器人 требует развертывания физических устройств в реальном мире. Это создает огромные капитальные вызовы.
Создание роботов очень дорого, и только самые богатые крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты. Даже самые эффективные гуманоиды сейчас стоят десятки тысяч долларов, что делает массовое внедрение совершенно нереалистичным.
Если учитывать проблемы с оборудованием, данными и оценкой, универсальному роботу ИИ еще очень далеко до массового внедрения.
Однако появление технологии DePIN дало всем надежду.
Поскольку масштаб и координация децентрализованной сети могут эффективно распределить капитал, это поможет небольшим стартап-командам разработать эту технологию. Чтобы универсальные роботы могли быстрее повысить эффективность и стать более похожими на людей, разработка робототехники должна быть децентрализованной, а не контролироваться несколькими крупными компаниями. Вместо того, чтобы полагаться на одну большую компанию, которая потратит деньги на создание тысяч роботов, лучше объединить людей, которые могут внести свой вклад, в общую сеть.
Кроме того, DePIN ускорила сбор и оценку данных.
Не нужно ждать, пока компания развернет ограниченное количество роботов для сбора данных; децентрализованная сеть может работать и собирать данные параллельно в большем масштабе.
Например, на недавних соревнованиях по AI и человеческим роботам в Абу-Даби исследователи из таких учреждений, как DeepMind и UT Austin, протестировали свои AI модели на человеческих игроках. Хотя люди по-прежнему имеют преимущество, исследователи были очень воодушевлены уникальным набором данных, собранным из взаимодействий с роботами в реальном мире. Это косвенно подтверждает необходимость в подсетях, соединяющих различные компоненты робототехники. Даже если полная автономия остается долгосрочной целью, технологии DePIN уже продемонстрировали реальную ценность в сборе данных, обучении и развертывании и верификации в реальном мире.
С другой стороны, сеть DePIN помогает внедрению AI-роботов с большей эффективностью и меньшими затратами.
Конкретным примером является сотрудничество FrodoBot Lab с проектом DePIN, которое обеспечило две коробки NVIDIA H100GPU — каждая коробка содержит вычислительные мощности восьми чипов H100, что предоставляет исследователям необходимую вычислительную мощность для обработки и оптимизации AI-моделей на основе реальных данных, собранных с развертывания роботов. Без таких вычислительных ресурсов даже самые ценные наборы данных не могут быть полностью использованы. Таким образом, доступ к децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN позволяет сети робототехники мировым исследователям обучать и оценивать модели без ограничений, связанных с капиталоемкой собственностью на GPU. Если DePIN сможет успешно краудсорсить данные и аппаратные достижения, будущее робототехники может наступить раньше ожидаемого.
DePIN помогает ИИ и ИИ с телесным интеллектом достигать более высокой коммерческой эффективности.
Аналогичный AI-агент Sam (робот-путешественник с мем-криптовалютой) демонстрирует новую модель прибыли сети децентрализованных робототехнических технологий.
Sam работает автономно, ведет прямые трансляции 24/7 в нескольких городах, в то же время его мем-валюта также растет в цене.
Эта модель демонстрирует, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свою финансовую устойчивость благодаря децентрализованной собственности и токенизированным стимулам. В будущем эти AI-агенты даже могут использовать токены для оплаты помощи человеческих операторов, аренды дополнительных роботизированных активов или участия в тендерах на реальные задачи, создавая тем самым экономический цикл, выгодный как для разработки AI, так и для участников DePIN.
Ожидание
Развитие эмбеддед-ИИ зависит не только от алгоритмов, но также от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей.
В прошлом развитие робототехнической отрасли ограничивалось высокими затратами и доминированием крупных компаний, что замедляло скорость инноваций. Создание сети DePIN для роботов означает, что благодаря силе децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне, что не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для участия более широкого числа исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей.
Мы также надеемся, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, стремясь к по-настоящему открытой и устойчивой технологической экосистеме.
二、Данные и наблюдения по трассе DePIN
Общая доля DePIN составляет всего 0,1% от рынка ИИ стоимостью в триллион долларов.
Количество проектов DePIN выросло с 100 в 2022 году до 1170 в 2024 году, рыночная капитализация также увеличилась с 5 миллиардов долларов до 50 миллиардов долларов, а процент активных узлов повысился с 2% до более чем 50%. Однако общая доля DePIN составляет лишь 0,1% от триллионного рынка ИИ. Не преувеличивая, можно сказать, что этот сектор имеет потенциал роста в 100–1000 раз.
Объем финансирования DePIN увеличивается, но количество финансирования уменьшается.
Согласно данным Messari, финансирование DePIN осталось на уровне прошлого года, в первом квартале 2025 года сумма финансирования была значительной, но количество сделок было небольшим.
Первый квартал 2024 года: 62 раунда финансирования на 156 миллионов долларов.
Первый квартал 2025 года: 36 раундов финансирования на сумму 159 миллионов долларов.
Данные показывают: новых ранних стартапов мало, но зрелые проекты DePIN расширяются.
На данный момент доля ведущих проектов в области DePIN в мире еще очень мала, и они находятся на стадии абсолютных ранних возможностей.
Доля рынка в области беспроводной передачи 0,002% (ведущий проект Helium), доля рынка в области вычислений 0,03% (ведущий проект Filecoin), доля рынка в области энергетики 0,001% (ведущий проект Daylight), доля рынка в области идентификации 0,2% (ведущие проекты Worldcoin и Anymal).
На рынке агентств искусственного интеллекта в области ИИ ожидается значительный рост в течение следующих десяти лет, с 520 миллионов долларов в 2024 году до 196,6 миллиарда долларов в 2034 году, с годовым среднегодовым темпом роста 43,8%.
Отчет за второй квартал по градиентному выпуску, с акцентом на RWA, DePIN и токенизацию IP.
Grayscale выпустила отчет за второй квартал 2025 года на этой неделе, сосредоточив внимание на RWA, DePIN и токенизации IP, в результате чего в Топ-20 добавились три токена: IP, SYRUP и GEOD, в то время как Akash Network, Arweave и Jupiter были удалены.
Отчет показывает, что в этом квартале Grayscale будет сосредоточен на токенах, отражающих неспекулятивные приложения технологии блокчейн в реальном мире, которые делятся на три категории: RWA (активы реального мира), DePIN (децентрализованная физическая инфраструктура) и IP (токенизация интеллектуальной собственности).
В добавленных в список 20 лучших активов второго квартала 2025 года трех активах Maple (SYRUP), Geodnet (GEOD) и Story (IP) два проекта являются проектами DePIN.
Geodnet (GEOD): Geodnet - это проект DePIN, предназначенный для сбора данных о местоположении в реальном времени. Как крупнейший в мире поставщик услуг динамической геолокации (RTK), Geodnet предоставляет геопространственные данные с точностью до 1 сантиметра, предлагая экономически выгодные решения для таких пользователей, как фермеры. В будущем Geodnet может предоставить ценность для автономных автомобилей и роботов. Сеть расширилась до более чем 14 000 устройств в 130 странах, а годовая выручка от сетевых сборов за последние 30 дней возросла до более чем 3 миллионов долларов (с ростом примерно на 500% по сравнению с прошлым годом). Стоит отметить, что по сравнению с другими активами из топ-20, рыночная капитализация GEOD ниже, а количество бирж, на которых он торгуется, меньше, поэтому его можно считать более рискованным.
Протокол истории: Фокусируясь на управлении интеллектуальной собственностью на блокчейне, это скорее децентрализованное приложение, чем физическая инфраструктура, и он может быть маргинализирован в категории DePIN (Story Protocol). Story Protocol пытается токенизировать (IP) рынке интеллектуальной собственности на сумму 70 триллионов долларов. В эпоху искусственного интеллекта проприетарные ИС используются для обучения моделей ИИ, что приводит к искам о нарушении авторских прав и крупномасштабным судебным искам, таким как предыдущий судебный спор New York Times с OpenAI. Перенося ИС в блокчейн, Story позволит компаниям использовать свою ИС для обучения модели ИИ, в то же время позволяя любому человеку инвестировать, торговать и получать роялти за ИС. Стори перенесла песни Джастина Бибера и BTS в блокчейн и запустила блокчейн и токен, ориентированные на IP, в феврале.
Рейтинг доходов в DePIN за последние тридцать дней
Лучшие DePIN проекты на Solana за последние 30 дней
Отслеживание событий в отрасли
Глобальная онлайн-сервисная платформа Roam, необходимая для всех Web3 пользователей, достигла 2,8 миллионов глобальных узлов, позволяя пользователям осуществлять международный беспроводной роуминг с затратами на уровне 30% от традиционных операторов. Roam планирует в второй половине 2025 года запустить аналогичный механизм стимулов, где собранные распределенными узлами пространственно-временные данные станут топливом для обучения AI моделей в вертикальных областях.
Phoenix сотрудничает с TandemAI и Origin Quantum, продвигая интеграцию ИИ и децентрализованной физической инфраструктуры, что помогает Phoenix занимать лидирующие позиции в области DePIN-AI.
IoTeX запустил «Get Goated Season 2», который включает в себя вознаграждение в токенах и процесс подачи заявок, а окно заявок на $IOTX закрылось 27 марта, а невостребованные токены поступят в пул казны IoTeX. В число спонсоров входят Geodnet, Uprock, Drop Wireless и Network3, а окно подачи заявок начнется 7 апреля с периодом рассмотрения с 28 по 31 марта для проверки zkPass. Это, вероятно, повысит вовлеченность сообщества и привлечет больше пользователей в экосистему IoTeX.
Согласно отчету Helium за четвертый квартал, опубликованному Messari, данные о работе сети Helium значительно выросли: разгрузка данных операторами увеличилась на 555% по сравнению с предыдущим кварталом до 576 ТБ, мобильные точки доступа выросли на 14% до 24 800, а ежедневный мобильный платный трафик вырос на 99%, что свидетельствует о его революционном потенциале в телекоммуникационной отрасли. В то же время Helium объединяет $HNT в качестве единственного токена через предложение HIP 138, оптимизирует экономическую модель и объявляет о партнерстве с Telefónica для выхода на мексиканский рынок, охватив 2 миллиона пользователей Movistar. Кроме того, Helium вошел в топ-20 Concerned Tokens по версии Grayscale и был включен в индекс COIN50 по версии Coinbase, привлекая внимание институциональных инвесторов. Что касается приложений для умного города, то эта сеть используется для мониторинга наводнений и предупреждения о лесных пожарах в Соединенных Штатах. Helium расширяется с помощью модели DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network), укрепляя свои лидирующие позиции на рынке телекоммуникаций Web3.
Информация о финансировании
Filecoin крупнейший DeFi протокол GLIF выпустил токен управления $GLF и провел аирдроп 94 миллионов токенов, что составляет 9,4% от общего предложения. В будущем $GLF будет расширяться до новых функций, таких как программы лояльности. GLIF расширяется в сторону децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN), выходя за пределы экосистемы Filecoin. В настоящее время GLIF заблокировал более 102 миллионов долларов на Filecoin и в будущем будет поддерживать больше сетей DePIN.
Децентрализованная коммерческая сеть Domin Network объявила о получении стратегического финансирования от Animoca Brands, KuCoin Labs, Web3Labs.club, IBC Group Official, DWF Ventures, Presto, Outlier Ventures, KnightFury, ThreeDAO, Awakening Ventures и AB DAO. Domin Network — это децентрализованная бизнес-сеть, которая использует технологию NFT и DePIN Rollup для объединения программного обеспечения, оборудования и данных о поведении потребителей в сети, а также позволяет пользователям получать криптовалютные вознаграждения, делясь данными о своих расходах.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
DePIN + AI пишет предисловие к новой эпохе Ботов DePIN
Резюме
Серые активы второго квартала ТОП, три новых проекта, два из которых связаны с DePIN. Messari показывает, что рынок DePIN вырос до 50 миллиардов долларов по рыночной капитализации, объем финансирования в первом квартале немного увеличился по сравнению с прошлым годом, но количество проектов значительно сократилось, что указывает на то, что DePIN начинает становиться зрелым.
В прошлом месяце Мессари и FrodoBot Lab обсудили революцию парадигмы роботов в эпоху искусственного интеллекта, созданную DePIN+AI, и основной момент указывает на то, что развитие воплощенного искусственного интеллекта зависит не только от алгоритмов, но и включает в себя модернизацию оборудования, накопление данных, финансовую поддержку и участие человека. В прошлом рост индустрии робототехники был ограничен высокими затратами и доминированием крупных предприятий, что сдерживало скорость инноваций. Создание роботизированной сети DePIN означает, что с помощью возможностей децентрализованной сети сбор данных роботов, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут осуществляться совместно в глобальном масштабе, что не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию оборудования, но и снижает порог разработки и позволяет участвовать большему количеству исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей.
27 февраля Messari провел подкаст на тему «Создание децентрализованного физического искусственного интеллекта», пригласив соучредителя FrodoBot Lab Майкла Чо. В этом подкасте Майкл Чо акцентировал внимание на возможностях и вызовах DePIN+AI в области робототехники.
Концепция DePIN роботов быстро стала популярной после обсуждения на Messari, начались массовые разговоры о DePIN роботах.
На этой неделе мы также сосредоточимся на анализе и обсуждении этого сегмента рынка.
Прежде чем начать наше обсуждение, давайте сначала посмотрим на развитие самого искусственного интеллекта в его собственной области:
В области вычислительной мощности квартальный доход Nvidia за последние три года вырос в пять раз;
В области пропускной способности строительство дата-центров в Северной Америке за последние три года также увеличилось в пять раз;
В энергетической сфере только OKLO требуется 12,0 ГВт, а TerraPower – 4,0 ГВт;
В области данных крупные компании ежегодно вкладывают более 500 миллионов долларов в покупку оптовых данных для обучения моделей ИИ.
На фоне общего глобального экономического спада, ИИ как основная технологическая революция следующего десятилетия, а то и двадцати лет, растет с ускорением в несколько раз в год, ведя всех игроков этой ниши (вычислительная мощность, энергия, данные) к ускоренному прогрессу.
В то же время, с таким стремительным развитием, опасения по поводу ИИ также растут день ото дня. Причина в том, что вычислительная мощность ИИ (аналогична двигателю автомобиля), большие модели ИИ (аналогичны контроллерам и процессорам), энергия ИИ (аналогична нефти и топливу), данные ИИ (аналогичны сырью) могут оказаться под контролем нескольких централизованных крупных компаний, что может привести к полной контролируемости будущей технологической эпохи несколькими крупными компаниями, что, в свою очередь, может привести к абсолютной централизации и концентрации власти, и в конечном итоге мы можем действительно открыть самую большую коробку Пандоры.
Именно из-за беспокойства по поводу такой централизованной ситуации, новая ниша и направление вызывают горячие обсуждения, а именно DePIN+AI. И мы в DePIN ONE готовы определить это как DePAI, то есть DePAI=DePIN+AI.
Как DePAI поможет AI лучше децентрализовываться?
Мы развиваем и анализируем основные моменты подкаста с Майклом на Messari за прошлый месяц.
В настоящее время у ИИ существует множество проблем. Хотя его функции разнообразны, они в основном сосредоточены на обработке текстовой информации и других поверхностных данных. Такая информация холодна и бездушна, ей не хватает глубокого восприятия и понимания.
Сеть DePIN может хорошо стать «органами чувств» и «конечностями» ИИ.
"Пять органов чувств" помогают ИИ всесторонне воспринимать этот реальный мир. Некоторые разработчики уже используют ioID и W3bstream для подключения реальных устройств к блокчейну и используют доказательства с нулевым разглашением для подтверждения их реальной активности.
«моделирование»
В отличие от «онлайн» ИИ-моделей, обученных на больших объемах интернет-данных, устройства DePIN могут помочь ИИ взаимодействовать с реальным миром, получать более реальные и актуальные данные. Только с помощью таких данных можно обучить устройства, такие как ИИ и роботы, развивать истинный эмбодиментированный интеллект.
Поскольку DePIN все еще находится на ранней стадии развития, в настоящее время в мире не существует такой масштабной инфраструктуры, и у всех нет единого мнения о том, как собирать эти данные.
Мы считаем, что данные, которые DePIN+AI может собирать в будущем, могут быть разделены на три основные категории:
Первый тип данных — это данные о действиях человека, которые возникают, когда человек управляет роботом вручную. Эти данные имеют высокое качество, могут захватывать видеопоток и метки действий — то есть, что видит человек и как он реагирует. Это самый эффективный способ обучения ИИ имитировать поведение человека, но его недостаток заключается в высокой стоимости и большой трудоемкости.
Второй тип — это синтетические данные (симулированные данные), которые полезны для обучения роботов передвижению в сложной местности, например, для обучения роботов ходьбе по пересеченной местности, что полезно для некоторых специализированных областей. Но для некоторых из самых разнообразных задач, таких как приготовление пищи, симуляция окружающей среды не так хороша. Мы можем представить себе ситуацию с обучением робота жарке яиц: небольшие изменения типа сковороды, температуры масла, условий в помещении могут повлиять на результаты, а виртуальной среде сложно охватить все сцены.
Третий тип — это обучение с помощью видео, то есть обучение модели ИИ путем наблюдения видео из реального мира. Хотя этот метод имеет потенциал, ему не хватает настоящей физической обратной связи, необходимой для интеллекта.
Если будет собрана и дополнена такая информация, то способность AI к телесному интеллекту обязательно значительно усилится.
В отличие от традиционных моделей ИИ, которые полагаются только на вычислительную мощность, реализация технологий智能机器人 требует развертывания физических устройств в реальном мире. Это создает огромные капитальные вызовы.
Создание роботов очень дорого, и только самые богатые крупные компании могут позволить себе масштабные эксперименты. Даже самые эффективные гуманоиды сейчас стоят десятки тысяч долларов, что делает массовое внедрение совершенно нереалистичным.
Если учитывать проблемы с оборудованием, данными и оценкой, универсальному роботу ИИ еще очень далеко до массового внедрения.
Однако появление технологии DePIN дало всем надежду.
Поскольку масштаб и координация децентрализованной сети могут эффективно распределить капитал, это поможет небольшим стартап-командам разработать эту технологию. Чтобы универсальные роботы могли быстрее повысить эффективность и стать более похожими на людей, разработка робототехники должна быть децентрализованной, а не контролироваться несколькими крупными компаниями. Вместо того, чтобы полагаться на одну большую компанию, которая потратит деньги на создание тысяч роботов, лучше объединить людей, которые могут внести свой вклад, в общую сеть.
Кроме того, DePIN ускорила сбор и оценку данных.
Не нужно ждать, пока компания развернет ограниченное количество роботов для сбора данных; децентрализованная сеть может работать и собирать данные параллельно в большем масштабе.
Например, на недавних соревнованиях по AI и человеческим роботам в Абу-Даби исследователи из таких учреждений, как DeepMind и UT Austin, протестировали свои AI модели на человеческих игроках. Хотя люди по-прежнему имеют преимущество, исследователи были очень воодушевлены уникальным набором данных, собранным из взаимодействий с роботами в реальном мире. Это косвенно подтверждает необходимость в подсетях, соединяющих различные компоненты робототехники. Даже если полная автономия остается долгосрочной целью, технологии DePIN уже продемонстрировали реальную ценность в сборе данных, обучении и развертывании и верификации в реальном мире.
С другой стороны, сеть DePIN помогает внедрению AI-роботов с большей эффективностью и меньшими затратами.
Конкретным примером является сотрудничество FrodoBot Lab с проектом DePIN, которое обеспечило две коробки NVIDIA H100GPU — каждая коробка содержит вычислительные мощности восьми чипов H100, что предоставляет исследователям необходимую вычислительную мощность для обработки и оптимизации AI-моделей на основе реальных данных, собранных с развертывания роботов. Без таких вычислительных ресурсов даже самые ценные наборы данных не могут быть полностью использованы. Таким образом, доступ к децентрализованной вычислительной инфраструктуре DePIN позволяет сети робототехники мировым исследователям обучать и оценивать модели без ограничений, связанных с капиталоемкой собственностью на GPU. Если DePIN сможет успешно краудсорсить данные и аппаратные достижения, будущее робототехники может наступить раньше ожидаемого.
Аналогичный AI-агент Sam (робот-путешественник с мем-криптовалютой) демонстрирует новую модель прибыли сети децентрализованных робототехнических технологий.
Sam работает автономно, ведет прямые трансляции 24/7 в нескольких городах, в то же время его мем-валюта также растет в цене.
Эта модель демонстрирует, как интеллектуальные роботы, управляемые DePIN, могут поддерживать свою финансовую устойчивость благодаря децентрализованной собственности и токенизированным стимулам. В будущем эти AI-агенты даже могут использовать токены для оплаты помощи человеческих операторов, аренды дополнительных роботизированных активов или участия в тендерах на реальные задачи, создавая тем самым экономический цикл, выгодный как для разработки AI, так и для участников DePIN.
Ожидание
Развитие эмбеддед-ИИ зависит не только от алгоритмов, но также от обновления аппаратного обеспечения, накопления данных, финансовой поддержки и участия людей.
В прошлом развитие робототехнической отрасли ограничивалось высокими затратами и доминированием крупных компаний, что замедляло скорость инноваций. Создание сети DePIN для роботов означает, что благодаря силе децентрализованной сети сбор данных о роботах, вычислительные ресурсы и капитальные вложения могут координироваться на глобальном уровне, что не только ускоряет обучение ИИ и оптимизацию аппаратного обеспечения, но и снижает порог входа для участия более широкого числа исследователей, предпринимателей и индивидуальных пользователей.
Мы также надеемся, что индустрия робототехники больше не будет зависеть от немногих технологических гигантов, а будет развиваться благодаря глобальному сообществу, стремясь к по-настоящему открытой и устойчивой технологической экосистеме.
二、Данные и наблюдения по трассе DePIN
Количество проектов DePIN выросло с 100 в 2022 году до 1170 в 2024 году, рыночная капитализация также увеличилась с 5 миллиардов долларов до 50 миллиардов долларов, а процент активных узлов повысился с 2% до более чем 50%. Однако общая доля DePIN составляет лишь 0,1% от триллионного рынка ИИ. Не преувеличивая, можно сказать, что этот сектор имеет потенциал роста в 100–1000 раз.
Согласно данным Messari, финансирование DePIN осталось на уровне прошлого года, в первом квартале 2025 года сумма финансирования была значительной, но количество сделок было небольшим.
Первый квартал 2024 года: 62 раунда финансирования на 156 миллионов долларов.
Первый квартал 2025 года: 36 раундов финансирования на сумму 159 миллионов долларов.
Данные показывают: новых ранних стартапов мало, но зрелые проекты DePIN расширяются.
На данный момент доля ведущих проектов в области DePIN в мире еще очень мала, и они находятся на стадии абсолютных ранних возможностей.
Доля рынка в области беспроводной передачи 0,002% (ведущий проект Helium), доля рынка в области вычислений 0,03% (ведущий проект Filecoin), доля рынка в области энергетики 0,001% (ведущий проект Daylight), доля рынка в области идентификации 0,2% (ведущие проекты Worldcoin и Anymal).
На рынке агентств искусственного интеллекта в области ИИ ожидается значительный рост в течение следующих десяти лет, с 520 миллионов долларов в 2024 году до 196,6 миллиарда долларов в 2034 году, с годовым среднегодовым темпом роста 43,8%.
Grayscale выпустила отчет за второй квартал 2025 года на этой неделе, сосредоточив внимание на RWA, DePIN и токенизации IP, в результате чего в Топ-20 добавились три токена: IP, SYRUP и GEOD, в то время как Akash Network, Arweave и Jupiter были удалены.
Отчет показывает, что в этом квартале Grayscale будет сосредоточен на токенах, отражающих неспекулятивные приложения технологии блокчейн в реальном мире, которые делятся на три категории: RWA (активы реального мира), DePIN (децентрализованная физическая инфраструктура) и IP (токенизация интеллектуальной собственности).
В добавленных в список 20 лучших активов второго квартала 2025 года трех активах Maple (SYRUP), Geodnet (GEOD) и Story (IP) два проекта являются проектами DePIN.
Geodnet (GEOD): Geodnet - это проект DePIN, предназначенный для сбора данных о местоположении в реальном времени. Как крупнейший в мире поставщик услуг динамической геолокации (RTK), Geodnet предоставляет геопространственные данные с точностью до 1 сантиметра, предлагая экономически выгодные решения для таких пользователей, как фермеры. В будущем Geodnet может предоставить ценность для автономных автомобилей и роботов. Сеть расширилась до более чем 14 000 устройств в 130 странах, а годовая выручка от сетевых сборов за последние 30 дней возросла до более чем 3 миллионов долларов (с ростом примерно на 500% по сравнению с прошлым годом). Стоит отметить, что по сравнению с другими активами из топ-20, рыночная капитализация GEOD ниже, а количество бирж, на которых он торгуется, меньше, поэтому его можно считать более рискованным.
Протокол истории: Фокусируясь на управлении интеллектуальной собственностью на блокчейне, это скорее децентрализованное приложение, чем физическая инфраструктура, и он может быть маргинализирован в категории DePIN (Story Protocol). Story Protocol пытается токенизировать (IP) рынке интеллектуальной собственности на сумму 70 триллионов долларов. В эпоху искусственного интеллекта проприетарные ИС используются для обучения моделей ИИ, что приводит к искам о нарушении авторских прав и крупномасштабным судебным искам, таким как предыдущий судебный спор New York Times с OpenAI. Перенося ИС в блокчейн, Story позволит компаниям использовать свою ИС для обучения модели ИИ, в то же время позволяя любому человеку инвестировать, торговать и получать роялти за ИС. Стори перенесла песни Джастина Бибера и BTS в блокчейн и запустила блокчейн и токен, ориентированные на IP, в феврале.
Лучшие DePIN проекты на Solana за последние 30 дней
Глобальная онлайн-сервисная платформа Roam, необходимая для всех Web3 пользователей, достигла 2,8 миллионов глобальных узлов, позволяя пользователям осуществлять международный беспроводной роуминг с затратами на уровне 30% от традиционных операторов. Roam планирует в второй половине 2025 года запустить аналогичный механизм стимулов, где собранные распределенными узлами пространственно-временные данные станут топливом для обучения AI моделей в вертикальных областях.
Phoenix сотрудничает с TandemAI и Origin Quantum, продвигая интеграцию ИИ и децентрализованной физической инфраструктуры, что помогает Phoenix занимать лидирующие позиции в области DePIN-AI.
IoTeX запустил «Get Goated Season 2», который включает в себя вознаграждение в токенах и процесс подачи заявок, а окно заявок на $IOTX закрылось 27 марта, а невостребованные токены поступят в пул казны IoTeX. В число спонсоров входят Geodnet, Uprock, Drop Wireless и Network3, а окно подачи заявок начнется 7 апреля с периодом рассмотрения с 28 по 31 марта для проверки zkPass. Это, вероятно, повысит вовлеченность сообщества и привлечет больше пользователей в экосистему IoTeX.
Согласно отчету Helium за четвертый квартал, опубликованному Messari, данные о работе сети Helium значительно выросли: разгрузка данных операторами увеличилась на 555% по сравнению с предыдущим кварталом до 576 ТБ, мобильные точки доступа выросли на 14% до 24 800, а ежедневный мобильный платный трафик вырос на 99%, что свидетельствует о его революционном потенциале в телекоммуникационной отрасли. В то же время Helium объединяет $HNT в качестве единственного токена через предложение HIP 138, оптимизирует экономическую модель и объявляет о партнерстве с Telefónica для выхода на мексиканский рынок, охватив 2 миллиона пользователей Movistar. Кроме того, Helium вошел в топ-20 Concerned Tokens по версии Grayscale и был включен в индекс COIN50 по версии Coinbase, привлекая внимание институциональных инвесторов. Что касается приложений для умного города, то эта сеть используется для мониторинга наводнений и предупреждения о лесных пожарах в Соединенных Штатах. Helium расширяется с помощью модели DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network), укрепляя свои лидирующие позиции на рынке телекоммуникаций Web3.
Filecoin крупнейший DeFi протокол GLIF выпустил токен управления $GLF и провел аирдроп 94 миллионов токенов, что составляет 9,4% от общего предложения. В будущем $GLF будет расширяться до новых функций, таких как программы лояльности. GLIF расширяется в сторону децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN), выходя за пределы экосистемы Filecoin. В настоящее время GLIF заблокировал более 102 миллионов долларов на Filecoin и в будущем будет поддерживать больше сетей DePIN.
Децентрализованная коммерческая сеть Domin Network объявила о получении стратегического финансирования от Animoca Brands, KuCoin Labs, Web3Labs.club, IBC Group Official, DWF Ventures, Presto, Outlier Ventures, KnightFury, ThreeDAO, Awakening Ventures и AB DAO. Domin Network — это децентрализованная бизнес-сеть, которая использует технологию NFT и DePIN Rollup для объединения программного обеспечения, оборудования и данных о поведении потребителей в сети, а также позволяет пользователям получать криптовалютные вознаграждения, делясь данными о своих расходах.