¿Podría DePIN ser el rompedor de cuellos de botella para uno de los mayores cambios económicos de este siglo? En las últimas dos décadas, hemos sido testigos de tres ondas de choque tecnológicas que rompieron el libro de reglas: 2007 – iPhone: El móvil se convirtió en el control remoto de la vida, dando origen a una economía impulsada por las aplicaciones. 2009 - Bitcoin que condujo a Web3: redefinió el dinero, la propiedad y la coordinación. 2022 – ChatGPT: Convirtió la IA de ciencia ficción en una herramienta diaria, colapsando la idea en un bucle de ejecución. Mientras la Web3 y la IA siguen desarrollándose, la próxima revolución ya se está gestando: Robótica humanoide. Puedes sentir el cambio. El capital, el talento y la ambición han llegado a un ritmo vertiginoso: Tesla está totalmente comprometido con Optimus. Figure, 1X, Apptronik y Agility han subido rondas de monstruos. Foxconn y Nvidia están mapeando humanoides en las cadenas de suministro globales. El impulso es real, pero falta algo. Para pasar de los videos de demostración a la ubicuidad del mundo real, dos ingredientes importan: Progreso del hardware y del software. Y uno de ellos se está quedando atrás. El hardware ya no es el cuello de botella. Los actuadores de par denso rivalizan con el músculo humano. Los compuestos ligeros + baterías de última generación permiten un funcionamiento durante todo el día. La computación perimetral reduce la energía del centro de datos a una mochila. Hemos resuelto el cuerpo. Lo que queda es el cerebro. La carrera la ganará la IA encarnada, un software que aprende haciendo. Software que interactúa con el mundo físico desordenado e impredecible. El mayor cuello de botella para eso: los datos. No solo datos visuales, sino experiencia del mundo real: a través del espacio, el tiempo, la fricción, la retroalimentación, el fracaso. Y en este momento, nuestras soluciones actuales para recolectarlo están rotas: - La teleoperación → costosa y de bajo rendimiento - La simulación → siempre se aleja de la realidad - AR → bajo uso de auriculares - El aprendizaje en video → solo en las primeras fases de investigación Tratar de entrenar la IA física de esta manera es como enseñarle a un niño a caminar usando solo clips de YouTube: sin rodillas raspadas, sin controles de equilibrio, sin bucle de retroalimentación. Aquí es donde entran en juego DePIN y DePAI como volante de datos. No puedo olvidar lo que @hosseeb dijo una vez en un panel que escuché: "Si las criptomonedas han dominado una cosa, es una cosa: dar tokens a la gente y harán cosas". Ya lo hemos visto con las primeras redes del mundo real: @NATIXNetwork crowdsourcing de datos de cámaras urbanas, increíblemente valiosos para la conducción autónoma @silencioNetwork mapear paisajes sonoros globales, convirtiéndose potencialmente en el oído de los robots @OVRtheReality construyendo un gemelo de realidad aumentada de la Tierra con datos de video de teléfonos inteligentes Ahora, los DePIN nativos de humanoides como @reborn_agi y @PrismaXai están apareciendo y abordando este mismo desafío para la IA incorporada. Proyectos como @peaq y @AukiNetwork van más allá, posicionándose como la columna vertebral de coordinación para la IA física a escala global. Aquí está el desbloqueo: No necesitamos unos pocos laboratorios que simulen el mundo, sino una capa de datos del mundo real sin permisos impulsada por incentivos. Imagínese millones de agentes periféricos (robots, wearables, usuarios) interactuando con el mundo físico, retroalimentando los aprendizajes en una capa de inteligencia compartida. Entrene una vez → Implemente en todas partes → aprenda continuamente. Así es como saltamos de los prototipos a la utilidad práctica. Así es como escalamos los humanoides sin depender de cuellos de botella centralizados en investigación y desarrollo. Obviamente, esta es una tesis, pero si crees en ella, podría ser una de las oportunidades más asimétricas de esta década: Poseer la capa de datos para la inteligencia física Porque eso es lo que acabarán haciendo los robots humanoides. Estamos entrando en una fase en la que: – Cualquiera puede aportar datos físicos – Cualquiera puede poseer parte de la pila de aprendizaje – Cualquiera puede construir sobre él La mayoría sigue centrándose en los propios robots. Pero el verdadero desbloqueo (y probablemente la única exposición accesible de todos modos) está debajo: Redes. Protocolos. Volantes.