Kan DePIN vara flaskhalsbrytaren för en av detta århundrades största ekonomiska förändringar? Under de senaste två decennierna har vi bevittnat tre tekniska chockvågor som rev upp regelboken: 2007 – iPhone: Mobilen blev livets fjärrkontroll och gav upphov till en app-driven ekonomi. 2009 – Bitcoin som ledde till Web3: Omdefinierade pengar, ägande och samordning. 2022 – ChatGPT: Förvandlade AI från sci-fi till ett dagligt verktyg och kollapsade från idé till exekvering. Medan Web3 och AI fortfarande utspelar sig, är nästa revolution redan på gång: Humanoid robotik. Du kan känna skiftet. Kapital, talang och ambition har strömmat in i en rasande takt: Tesla går all-in med Optimus. Figure, 1X, Apptronik och Agility har höjt monsterrundor. Foxconn och Nvidia kartlägger humanoider i globala leveranskedjor. Momentum är verkligt, men något saknas. För att gå från demovideor till allestädes närvarande i den verkliga världen är två ingredienser viktiga: Framsteg inom maskinvara och programvara. Och en av dem ligger efter. Hårdvaran är inte längre flaskhalsen. Vridmomenttäta aktuatorer konkurrerar med mänskliga muskler. Lätta kompositer + nästa generations batterier möjliggör drift hela dagen. Edge-beräkning krymper datacenterkraften till en ryggsäck. Vi har löst kroppen. Det som finns kvar är hjärnan. Tävlingen kommer att vinnas av förkroppsligad AI - programvara som lär sig genom att göra. Programvara som interagerar med den röriga, oförutsägbara fysiska världen. Den största flaskhalsen för det: data. Inte bara visuella data, utan verkliga upplevelser – över rum, tid, friktion, feedback, misslyckande. Och just nu är våra nuvarande lösningar för att samla in det trasiga: - Fjärrstyrning → dyr och låg genomströmning - Simulering → alltid avviker från verkligheten - AR-→ låg headsetanvändning - Videoinlärning → bara i tidiga forskningsfaser Att försöka träna fysisk AI på det här sättet är som att lära ett barn att gå med bara YouTube-klipp - inga skrapade knän, inga balanskontroller, ingen återkopplingsloop. Det är här DePIN och DePAI som svänghjul för data kommer in i bilden. Jag kan inte glömma vad @hosseeb en gång sa i en panel jag lyssnade på: "Om krypto har bemästrat en sak så är det en sak: Ge folk tokens, och de kommer att göra saker." Vi har redan sett det med tidiga verkliga nätverk: @NATIXNetwork crowdsourcing av data från stadskameror, vilket är otroligt värdefullt för autonom körning @silencioNetwork kartlägga globala ljudlandskap och potentiellt bli robotarnas öra @OVRtheReality att bygga en AR-tvilling av jorden med videodata från en smartphone Nu dyker humanoida DePIN:er som @reborn_agi och @PrismaXai upp och tar itu med samma utmaning för förkroppsligad AI. Projekt som @peaq och @AukiNetwork går ett lager djupare och positionerar sig som ryggraden i samordningen för fysisk AI i global skala. Här är upplåsningen: Vi behöver inte några få labb som simulerar världen, utan ett tillståndslöst, verkligt datalager som drivs av incitament. Föreställ dig miljontals edge-agenter – robotar, wearables, användare – som interagerar med den fysiska världen och matar in lärdomar i ett delat intelligenslager. Träna en gång → Distribuera överallt → Lär dig kontinuerligt. Det är så vi går från prototyper till praktisk nytta. Det är så vi skalar humanoider utan att förlita oss på centraliserade flaskhalsar för forskning och utveckling. Självklart är detta en tes, men om du tror på det kan det vara en av de mest asymmetriska möjligheterna under detta decennium: Äg datalagret för fysisk intelligens För det är vad humanoida robotar så småningom kommer att köras på. Vi är på väg in i en fas där: – Vem som helst kan bidra med fysisk data – Vem som helst kan äga en del av lärstacken – Vem som helst kan bygga ovanpå det De flesta är fortfarande fokuserade på själva robotarna. Men den verkliga upplåsningen (och förmodligen den enda tillgängliga exponeringen ändå) är under: Nätverk. Protokoll. Svänghjul.