Biên tập: Jinse Finance xiaozou
DePAI (Decentralized Physical AI) được nhiều người trong lĩnh vực tiền điện tử coi là một sự kiện lớn tiếp theo, là "một trong những lĩnh vực ít ỏi có thể tạo ra tác động đáng kể đến các lĩnh vực công nghệ khác thông qua blockchain và cơ chế khuyến khích tiền điện tử". Nó là gì? Nó có những điểm sáng tạo gì? Nó có tiềm năng như thế nào? Chúng ta hãy cùng tìm hiểu.
Nói một cách đơn giản, nó là một khái niệm sáng tạo kết hợp mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng công nghệ blockchain để điều phối các đơn vị cá nhân khác nhau về cơ sở hạ tầng phần cứng vật lý, theo cách không cần cấp phép, không cần tin tưởng và có thể lập trình để thiết lập và duy trì mạng lưới cơ sở hạ tầng.
Phân tích viên của Messari, Dylan Bane, đã ủng hộ DePAI trên nền tảng X với bài viết sau:
Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) cung cấp một giải pháp thay thế cho việc kiểm soát tập trung các cơ sở hạ tầng robot và trí tuệ nhân tạo vật lý. Từ việc thu thập dữ liệu thực tế đến hoạt động của các tác nhân trí tuệ nhân tạo vật lý được triển khai bởi DePIN, DePAI đang phát triển nhanh chóng.
CEO của Nvidia, Jensen Huang, nói rằng: "Thời khắc 'ChatGPT' của lĩnh vực robot tổng quát sắp đến."
Kỷ nguyên số bắt đầu từ phần cứng, dần tiến hóa sang thế giới vô hình của phần mềm. Trong khi đó, kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ phần mềm và hiện đang coi thế giới vật lý là thách thức và lĩnh vực tiên phong cuối cùng của nó.
Trong một thế giới mà robot, ô tô, máy bay không người lái và sinh vật giả dần thay thế sức lao động của con người do Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) tự chủ, vấn đề sở hữu những máy móc này trở thành một vấn đề xã hội cốt lõi. Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) cung cấp một cơ hội quan trọng để xây dựng Trí tuệ nhân tạo vật lý Web3 trước khi các bên tham gia tập trung chiếm ưu thế.
Ngăn xếp cơ sở hạ tầng Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) đang phát triển nhanh chóng. Ở giai đoạn hiện tại, lớp hoạt động sôi nổi nhất là lớp thu thập dữ liệu, cung cấp dữ liệu thế giới thực để huấn luyện các tác nhân Trí tuệ nhân tạo vật lý được triển khai trên robot, đồng thời truyền dữ liệu theo thời gian thực để điều hướng môi trường và hoàn thành nhiệm vụ.
Dữ liệu thế giới thực là rào cản chính trong việc huấn luyện Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI). Mặc dù Omniverse và Cosmos của Nvidia cung cấp một con đường phát triển triển vọng thông qua các môi trường mô phỏng, nhưng dữ liệu tổng hợp chỉ là một phần của giải pháp. Điều khiển từ xa và dữ liệu video thế giới thực cũng không thể thiếu.
Trong lĩnh vực điều khiển từ xa, FrodoBots đang sử dụng mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) để triển khai các robot giao hàng vỉa hè giá rẻ trên toàn cầu. Cách tiếp cận thu thập dữ liệu này không chỉ ghi lại sự phức tạp trong quá trình ra quyết định điều hướng của con người trong môi trường thực tế, từ đó tạo ra các tập dữ liệu có giá trị cao, mà còn hiệu quả vượt qua vấn đề thiếu vốn.
Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) có thể tăng tốc triển khai cảm biến thu thập dữ liệu và robot thông qua hiệu ứng bánh xe đà của token. Đối với các công ty robot tìm kiếm tăng tốc bán hàng và giảm chi phí vốn (CapEx) và chi phí hoạt động (OpEx), DePIN cung cấp lợi thế thực tế đáng kể so với các phương pháp truyền thống.
Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) có thể sử dụng dữ liệu video thế giới thực để huấn luyện Trí tuệ nhân tạo vật lý và xây dựng khả năng hiểu biết không gian chung toàn cầu. Hivemapper và NATIX Network, với bộ dữ liệu video độc đáo của họ, có thể trở thành nguồn dữ liệu quan trọng cho lĩnh vực này.
Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) có thể sử dụng dữ liệu video thế giới thực để huấn luyện Trí tuệ nhân tạo vật lý và xây dựng khả năng hiểu biết không gian chung toàn cầu. Hivemapper và NATIX Network, với bộ dữ liệu video độc đáo của họ, có thể trở thành nguồn dữ liệu quan trọng cho lĩnh vực này. Như Mason Nystrom đã chỉ ra, "dữ liệu khó có thể được cá nhân hóa, nhưng khi được tổng hợp lại, lại dễ dàng chuyển đổi thành giá trị." Dữ liệu thế giới thực có thể được tổng hợp thông qua mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) để tạo thành các tập dữ liệu có giá trị cao. Giao thức Quicksilver của IoTeX đã thực hiện việc tổng hợp dữ liệu xuyên DePIN, đồng thời đảm bảo xác thực dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật then chốt cho sinh thái này.
Các giao thức không gian thông minh/tính toán cũng đang nỗ lực để thực hiện việc điều phối không gian và kiểm soát phi tập trung các bản sao ảo 3D của thế giới thực thông qua mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) và Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI). Giao thức Posemesh của mạng Auki cung cấp khả năng cảm nhận không gian theo thời gian thực trong khi bảo vệ quyền riêng tư và tính phi tập trung, mang lại một giải pháp kỹ thuật sáng tạo cho lĩnh vực này.
Các tác nhân Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI Agents) cũng đã bắt đầu xuất hiện trong các ứng dụng sơ khai. SAM đã kết nối với đội robot toàn cầu của Frodobots, có thể suy luận về vị trí địa lý. Với các khuôn khổ như Quicksilver, trong tương lai, các tác nhân trí tuệ nhân tạo có thể kết nối theo thời gian thực với dòng dữ liệu từ mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN).
Cách tiếp cận trực tiếp nhất với Trí tuệ nhân tạo vật lý có thể là thông qua các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) đầu tư.
XMAQUINA cung cấp cho các thành viên của mình kênh tiếp cận với các tài sản Trí tuệ nhân tạo vật lý, bao gồm machine RWA, các giao thức mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), các công ty robot và quyền sở hữu trí tuệ (IP), cùng với sự hỗ trợ từ nghiên cứu nội bộ.
Nhà nghiên cứu tiền điện tử DeFi Cheetah đã đưa ra phản hồi tích cực về nhận xét của Dylan Bane về DePAI:
Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung (DePAI) là một hướng phát triển quan trọng tiếp theo của lĩnh vực tiền điện tử, blockchain và cơ chế khuyến khích tiền điện tử sẽ tạo sức mạnh cho trí tuệ không gian - tức là khả năng của robot cảm nhận môi trường, hiểu ngay lập tức các vật thể
Các dự án như Google Street View hoặc quét LiDAR chuyên dụng có thể cung cấp bản đồ 3D độ phân giải cao, nhưng chi phí của chúng rất cao và dữ liệu được tạo ra tương đối thưa thớt. Ví dụ, một thiết bị LiDAR độ phân giải cao có thể có giá trên 50.000 USD, và một lần quét toàn bộ một thành phố có thể dễ dàng lên tới hàng trăm nghìn USD. Độ phức tạp về chi phí này thường dẫn đến tần suất cập nhật thấp, khiến bản đồ nhanh chóng lỗi thời trong vòng vài tháng.
● Giới hạn của đường ống dữ liệu tập trung
Ở nhiều quốc gia, phần lớn dữ liệu không gian do các cơ quan nhà nước hoặc các doanh nghiệp lớn kiểm soát. Do các thực thể tập trung này chỉ thu thập dữ liệu ở các khu vực cụ thể, nên vẫn còn nhiều khu vực trên toàn cầu - đặc biệt là các khu vực nông thôn hoặc kém phát triển - chưa được bản đồ hóa hoặc dữ liệu đã lỗi thời. Hơn nữa, các hạn chế về dữ liệu độc quyền có thể dẫn đến sự phân mảnh thị trường, cản trở nghiên cứu đổi mới.
● Thiếu tập dữ liệu 3D được gán nhãn
Mặc dù các tập dữ liệu hình ảnh 2D được gán nhãn (như ImageNet với hơn 14 triệu hình ảnh được gán nhãn) đã tăng trưởng theo cấp số nhân, nhưng các tập dữ liệu 3D được gán nhãn vẫn còn hiếm hoi. Việc tạo ra các tập dữ liệu như vậy yêu cầu kết hợp các kỹ thuật kết hợp cảm biến (như LiDAR + thị giác + IMU) cùng với việc gán nhãn thủ công rất nhiều. Quá trình này rất tốn thời gian và chi phí, làm chậm quá trình phát triển công nghệ robot và ứng dụng học máy.
Với sự phổ biến của các thiết bị di động, mô hình众包đã nhận ra rằng hàng tỷ người dùng điện thoại thông minh và thiết bị đeo toàn cầu có thể cung cấp lượng lớn dữ liệu dựa trên vị trí. Các điện thoại thông minh hiện đại được trang bị nhiều cảm biến - gia tốc kế, con quay hồi chuyển, la bàn, máy ảnh, chip GPS, v.v. - có thể ghi lại dữ liệu không gian-thời gian phong phú hơn nhiều so với chỉ đơn giản là vĩ độ và kinh độ. Mô hình này có thể giúp đạt được các mục tiêu sau:
● Thu thập dữ liệu theo thời gian thực
Hãy tưởng tượng người đi làm hàng ngày ghi lại dữ liệu quét 3D về cơ sở hạ tầng đô thị, hoặc cư dân của một ngôi làng hẻo lánh chỉ cần sử dụng camera điện thoại của họ để ghi lại các con đường mòn,윤곽của tòa nhà và ranh giới của các cánh đồng. Theo thời gian, những đóng góp nhỏ này sẽ tích lũy thành một cơ sở dữ liệu không gian toàn cầu tổng hợp.
● Bao phủ môi trường đa dạng
Do thiết bị di động có mặt gần như khắp nơi, dữ liệu của chúng tự nhiên sẽ bao phủ các khu vực địa lý, địa hình và môi trường văn hóa rộng hơn. Sự đa dạng địa lý này rất quan trọng đối với các mô hình AI mạnh mẽ phải học cách thích ứng với các điều kiện khí hậu và bố cục cộng đồng thay đổi.
● Dân chủ hóa việc thu thập dữ liệu
Bằng cách giảm rào cản tham gia, mô hình众包đã lật đổ mô hình tập trung truyền thống. Cá nhân trên toàn thế giới có thể dễ dàng đóng góp dữ liệu, đồng thời chia sẻ các cải tiến về bản đồ, ứng dụng điều hướng và đổi mới trí tuệ nhân tạo, mà không cần một thực thể duy nhất phải gánh chịu chi phí thu thập dữ liệu quy mô lớn.
Blockchain đóng vai trò then chốt như một lớp kích thích và xác minh, thông qua các chức năng sau:
● Niềm tin và toàn vẹn dữ liệu
Công nghệ sổ cái phân tán đảm bảo rằng mỗi lần đóng góp - dù là ảnh có gắn thẻ địa lý, quét ảnh chụp nhỏ hay nhật ký cảm biến - đều được lưu trữ theo cách không thể bị thay đổi. Vì mỗi lần gửi dữ liệu đều được băm và ghi vào blockchain công khai hoặc riêng tư, người dùng và nhà nghiên cứu có thể truy xuất nguồn gốc và tính xác thực của dữ liệu không gian.
● Cơ chế kích thích token hóa
Các token dựa trên blockchain có thể cung cấp các khoản thưởng nhỏ dựa trên chất lượng, số lượng và tính liên quan của dữ liệu được gửi. Người đóng góp được bồi thường thông qua các hợp đồng thông minh, với các token được phân phối tự động khi dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể (như độ nét, độ chính xác không gian, tính mới lạ). Bằng cách cung cấp các kích thích tài chính công bằng và minh bạch, nền tảng này khuyến khích các đóng góp dữ liệu chất lượng cao liên tục - điều này là yêu cầu then chốt để xây dựng các tập dữ liệu quy mô lớn và được cập nhật thường xuyên.
● Hệ sinh thái dữ liệu không gian mở
Hệ sinh thái phi tập trung không dễ bị ảnh hưởng bởi điểm thất bại đơn lẻ hoặc độc quyền dữ liệu. Các token tạo ra một hệ thống kinh tế vi mô, khuyến khích sự tham gia đa dạng của các nhà bản đồ chuyên nghiệp, phòng thí nghiệm AI, người yêu thích, công ty khởi nghiệp và người dùng điện thoại thông minh, do đó tăng cường số lượng và độ tin cậy của dòng dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung vật lý (DePAI) là một trong những lĩnh vực mà tôi tin rằng có thể tạo ra tác động đáng kể đối với các lĩnh vực kỹ thuật khác thông qua việc sử dụng blockchain và các cơ chế kích thích mã hóa.
