DePIN+AI が DePIN ボットの新時代の発展を推進しています

まとめ

グレースケールの第二四半期の重点資産に新たに3つのプロジェクトが追加され、そのうち2つがDePINに関連しています。Messariのデータによれば、DePINセクターの時価総額は500億ドルに達し、第一四半期の資金調達規模は昨年と比較してわずかに増加しましたが、プロジェクトの数は大幅に減少しており、DePINが成熟に向かっていることを示しています。

Messari と FrodoBot Lab は DePIN+AI によって構築された AI 時代のロボットパラダイム革命について議論しました。主な見解は、具身知能 AI の発展はアルゴリズムだけでなく、ハードウェアのアップグレード、データの蓄積、資金の支援、そして人の参加に依存しているということです。過去のロボット産業の発展は高コストと大企業の支配に制約され、革新のスピードが妨げられていました。DePIN ロボットネットワークの構築は、分散型ネットワークの力を利用して、世界中でロボットデータの収集、計算リソース、資本の投入を協力して行い、AI のトレーニングとハードウェアの最適化を加速させ、開発のハードルを下げ、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参加できるようにすることを意味します。ロボット産業がもはや少数のテクノロジー大手に依存するのではなく、世界的なコミュニティによって共同で推進され、真にオープンで持続可能な技術エコシステムに向かうことを期待しています。

一、DePIN+AI による AI 時代のボットパラダイムの構築

2月27日、Messariは「分散型物理人工知能の構築」についてのポッドキャストを開催し、FrodoBot Labの共同創設者であるMichael Choを招待しました。Michael Choは、ロボット技術分野におけるDePIN+AIの機会と課題について重点的に議論しました。

すぐに、DePIN ボットという概念が広く注目され、議論を引き起こしました。

展開する前に、まずは人工知能自体の競技場の発展状況を見てみましょう:

• 計算力分野では、Nvidiaはここ3年で四半期収入が5倍に増加しました。
• 帯域幅分野では、北米のデータセンターはここ三年で五倍に成長しました
• エネルギー分野、OKLOは12.0GWを必要とし、TerraPowerは4.0GWを必要とします。
• データ分野では、大企業が毎年5億ドル以上を投資して、AIモデルのトレーニングに使用するホールセールデータを購入しています。

世界経済が低迷する中、AIは今後10年から20年の主要な技術革命技術として、毎年数倍の速度で業界内のすべてのプレーヤーを加速させています。

しかし、AIの急速な発展と同時に懸念も引き起こされている。その理由は、AIの計算能力、大規模モデル、エネルギー、データが少数の中央集権的な大企業によって制御される場合、将来のテクノロジー時代が独占され、絶対的な中央集権化と権力集中を招き、パンドラの箱を開けることになるからだ。

正にこのような中央集権的な状況に対する懸念から、新たな競技場と方向性が注目されており、それが DePIN+AI です。私たちはこれを DePAI と定義します。すなわち DePAI=DePIN+AI。

DePAI は AI の去中心化をどのように助けるのか?

現在のAIには多くの痛点が存在します。機能は多様ですが、主に文字などの表面的な情報を処理しています。これらの情報は温度がなく、深い感知や理解が欠けています。

DePINネットワークはAIの"五官"と"四肢"になる可能性があります。

"五官"はAIがリアルワールドを全方位で感知するのを助け、一部の開発者はioIDとW3bstreamを使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、ゼロ知識証明を用いてその真の活動を検証しています。

"モデル化"

1. DePINはAIデータをよりリアルで多様にします

大量のインターネットデータを用いて訓練された「オンライン」AI大モデルとは異なり、DePINデバイスはAIが現実世界と相互作用し、よりリアルタイムなデータを取得するのを助けます。このようなデータを用いて訓練されたAI+ボットなどのデバイスこそが、真の具身知能を発展させることができます。

DePINは発展の初期段階にあり、現在、世界には大規模な基盤が存在せず、これらのデータをどのように収集するかについての合意が欠けています。

未来のDePIN+AIが収集するデータは、三つのカテゴリに分類される可能性があります:

• 人間操作データ: 人間が手動でボットを操作して生成された高品質データで、ビデオストリームやアクションラベルをキャプチャできます。これはAIが人間の行動を模倣するための最も効果的な方法ですが、コストが高く、労働強度が大きいです。

• 合成データ(シミュレーションデータ): 複雑な地形でロボットを移動させるためのトレーニングに非常に役立ちます。たとえば、ロボットがでこぼこした地面を歩く訓練を行うことができ、特定の専門分野に適しています。しかし、変化に富んだタスク(、たとえば料理)には効果が乏しく、すべてのシーンをカバーすることが難しいです。

• ビデオ学習:AIモデルが現実世界のビデオを観察して学習する。可能性はあるが、知能に必要な真の物理的直接インタラクションフィードバックが欠けている。

これらのデータ収集と加持があれば、AIの具現化されたインテリジェンスサービス能力は大幅に強化されるに違いない。

2. DePINはAIの資本効率を向上させ、ソースからの分散化に寄与します。

従来のAIモデルが計算能力にのみ依存するのとは異なり、スマートボット技術の実現には現実世界に物理デバイスを展開する必要があり、巨大な資本の課題をもたらします。

ロボットの製造は高価で、最も裕福な企業しか大規模な実験を行うことができません。たとえ最も効率的なヒューマノイドロボットであっても、現在のコストは数万ドルに達し、大規模な普及は難しいです。

ハードウェア、データ、評価の課題を考慮すると、汎用ボット AI は大規模な採用からまだ遠いです。

しかし、DePIN技術の提案は希望を見せてくれました。

分散型ネットワークの規模と調整性能は、資本負担を効果的に分散し、小規模なスタートアップチームがこの技術を開発できるように助けます。汎用ボットの効率を高め、人間に近づけるために、ロボット技術の開発は分散型であるべきであり、少数の大企業によって制御されるべきではありません。数千台のボットを一つの大企業が資金提供するのではなく、貢献できる個人を共有ネットワークに組み込む方が良いです。

さらに、DePINはデータ収集と評価を加速しました。

特定の企業が制限された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より大規模に並行して運営し、データを収集することができます。

例えば、最近アブダビで開催されたAIと人間ボットの競技会では、DeepMindやUTオースティンなどの機関からの研究者たちが、彼らのAIモデルと人間プレイヤーをテストしました。人間がまだ優位に立っていますが、研究者たちは現実世界のロボットインタラクションから収集されたユニークなデータセットに興奮しています。これは、ロボット技術の各構成要素サブネットを接続する必要性を裏付けています。完全な自律性が長期的な目標であるとしても、DePIN技術はデータ収集、訓練から現実世界への展開と検証において実際の価値を示しています。

DePIN ネットワークは、より高い効率とより低いコストで AI ボットの実現を支援しています。

具体例子はFrodoBot LabとDePINプロジェクトが協力して、2つのNVIDIA H100GPU(を獲得し、各ボックスに8つのH100チップ)の計算力供給を提供し、研究者に必要な計算能力を提供し、ボットの展開から収集された現実世界のデータのAIモデルを処理し最適化するために使用されます。このような計算リソースがなければ、最も価値のあるデータセットでさえ十分に活用できません。DePINの分散型計算基盤を通じて、ボット技術ネットワークは、世界中の研究者が資本集約的なGPUの所有に制約されることなく、モデルをトレーニングおよび評価できるようにします。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も早く到来する可能性があります。

3. DePINはAIとAIの具身知能がより高いビジネス効率を実現するのを支援します

SamのようなAIエージェント(は、memeコインの旅KOLボット)が分散型ボット技術ネットワークの新しい収益モデルを示しています。

Samは自律的に運営され、24時間年中無休で複数の都市でライブ配信を行い、その間にmemeコインが価値を増しています。

このモデルは、DePINによって駆動されるスマートボットが、分散型所有権とトークンインセンティブを通じて自身の財務を維持する方法を示しています。将来的には、これらのAIエージェントは、トークンを使用して人間のオペレーターの支援を受けたり、追加のロボット資産を借りたり、現実世界のタスクに入札したりすることができ、AI開発とDePIN参加者にとって有利な経済循環を形成します。

###見通し

具身知能 AI の発展は、アルゴリズムだけでなく、ハードウェアのアップグレード、データの蓄積、資金のサポート、人の参加にも関係しています。

過去、ボット業界の発展は高コストと大企業の支配に制限され、革新の速度が阻害されていました。DePIN ボットネットワークの構築は、分散型ネットワークの力を借りて、ボットのデータ収集、計算リソース、資本投入が世界規模で協調して行えることを意味し、AIトレーニングやハードウェアの最適化を加速するだけでなく、開発のハードルを下げ、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参加できるようになります。

私たちは、ボット業界が少数のテクノロジー巨大企業に依存するのではなく、世界のコミュニティが共同で推進し、真のオープンで持続可能な技術エコシステムに向かうことを期待しています。

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二、DePIN トラックデータと観察

1. DePIN の全体シェアは AI 市場の 0.1% を占めています

DePIN プロジェクトの数は 2022 年の 100 件から 2024 年の 1170 件に増加し、市場価値は 50 億ドルから 500 億ドルに上昇し、アクティブノード率は 2% から 50% を超えるまで上昇しましたが、DePIN の全体のシェアは 1 兆ドルの AI 市場の 0.1% に過ぎず、この分野には 100 倍から 1000 倍の成長ポテンシャルがあります。

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2. DePINの融資額は増加し、融資件数は減少しました

Messariのデータによると、DePINの資金調達は前年同期と比べて横ばいで、2025年第1四半期の資金調達額は多いが、件数は少ない。

2024年第1四半期:62ラウンドで1億5,600万ドル。 2025年第1四半期:36ラウンドで1億5,900万ドル。

データによると、新興の初期スタートアッププロジェクトは少ないが、成熟したDePINプロジェクトは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は、世界のこの分野におけるシェアがまだ非常に小さく、絶対的な初期機会にあります。

無線伝送分野の市場シェア 0.002%(リーダープロジェクト Helium),計算分野の市場シェア 0.03%(リーダープロジェクト Filecoin),エネルギー分野の市場シェア 0.001%(リーダープロジェクト Daylight),身份認証分野の市場シェア 0.2%(リーダープロジェクト Worldcoin と Anymal)。

AIトラックにおける代理型人工知能市場は、今後10年間で著しく成長し、2024年に5.2億ドルから2034年には1966億ドルに達する見込みで、年平均成長率は43.8%です。

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3. グレースケール Q2 四半期報告は RWA、DePIN、IP トークン化に重点を置いています。

Grayscaleは2025年第2四半期報告書を発表し、RWA、DePIN、IPトークン化に焦点を当て、3つのトークンIP、SYRUP、GEODをトップ20に追加し、Akash Network、Arweave、Jupiterを削除しました。

報告によると、今四半期のグレースケールは、ブロックチェーン技術が現実世界の非投機的な用途において反映されるトークンに重点を置く予定で、RWA(現実世界資産)、DePIN(分散型物理インフラ)、そしてIP(知的財産トークン化)の三つのカテゴリーに分かれています。

上位 20 の新しいアセットのうち、Maple (SYRUP)、Geodnet (GEOD)、Story(IP) の 2 つです DePINプロジェクト。

• Geodnet (GEOD):DePIN プロジェクト、リアルタイム位置データを収集。世界最大のリアルタイム動的定位(RTK)提供者、精度1センチメートルの地理空間データを提供し、農業従事者などのユーザーに経済的なソリューションを提供。将来的には、自動運転車やボットに価値を提供する可能性がある。ネットワークは130か国に拡大し、14,000台以上のデバイスが接続され、最近30日間の年換算ネットワーク費用収入は300万ドルを超え、(前年比約500%の増加。注意: GEODの時価総額は低く、上場取引所が少ないため、リスクは高い。

• ストーリー・プロトコル: ブロックチェーン上の知的財産管理に焦点を当て、物理的インフラストラクチャーではなく、より多くの分散型アプリケーションを目指し、DePINの範疇に周辺化される可能性があります。ストーリー・プロトコルは、70兆ドルの知的財産)IP(市場をトークン化しようとしています。