機器人時代於週二在 Nvidia 的最新主題演講中拉開帷幕，而且至少目前它是開源的。

這家人工智能巨頭推出了GR00T N1 ，這是世界上第一個專為人形機器人設計的開源基礎模型。GR00T 是機器人背後的通用軟件大腦，使它們能夠執行日常任務，例如拾取物體、倒飲料，甚至翻煎餅。

與為重複性工廠任務而製造的簡單機器人不同，GR00T 旨在幫助機器人處理複雜、不可預測的環境——基本上就是現實生活。

為什麼要開源？有幾個原因。首先，Nvidia 希望全球開發者能夠利用其技術，加速機器人創新。此外，通過發佈大量訓練數據（從日常任務視頻到虛擬機器人模擬），Nvidia 可以幫助機器人更好地學習現實世界場景。

GR00T 還通過將更便宜的模擬數據與實踐經驗相結合而脫穎而出，幫助機器人更好地訓練以適應現實世界的部署，解決了機器人在數據收集過程緩慢且昂貴方面遇到的難題。

例如，特斯拉向參與者支付48 美元/小時的費用，以生成高質量的機器人訓練數據，例如引導機械臂或在真實環境中導航。通過將合成模擬與真實世界經驗相結合，GR00T 將降低這些成本，使機器人開發更具可擴展性。

但除了對創新的無盡追求之外，他們決定開源還有更大的目的：推動對 Nvidia 硬件和服務的需求。

正如阿里巴巴的新開源 AI Qwen 可能會推動其雲業務（這是其最明顯的 AI 相關收入來源）一樣，當使用針對其新 Thor Jetson 芯片優化的 GR00T 的開發人員轉向這些芯片來運行他們自己的 GR00T 模型時，Nvidia 也會受益。

這是一舉兩得：開源 GR00T 既擴大了 Nvidia 產品的市場範圍，又吸引了更多開發人員加入 Nvidia 的生態系統。

所有這些都與 Nvidia 對“物理 AI”的更廣闊願景息息相關，“物理 AI”是今年早些時候創造的一個術語，用來描述與現實世界智能互動的機器人。

然而，其影響不僅僅侷限於 Nvidia。與人工智能密不可分的加密貨幣也順應了這一趨勢，引發了人們對去中心化物理人工智能 (DePAI) 的狂熱。想想 在區塊鏈上運行的機器人，以及這種新的開源勢頭帶來的所有協同作用。

DePAI：加密貨幣和機器人可以混合嗎？

DePAI可以分為七個核心層，從硬件、治理到空間智能。

雖然Frodobots 、 peaq和xmaquinaDAO等少數團隊正在構建這個堆棧，但我同意Compound VC 的 Knower 和 Smac 的觀點，即為分佈式訓練而構建的堆棧最終可能是最重要的。

請記住，機器人技術的一大障礙來自於積累現實世界數據的成本和速度，這些數據是學習如何在日常生活中混亂、不可預測的環境中找到方向所需的。

加密貨幣在這裡派上了用場，它既提供了系統，也提供了激勵，以進行大規模分佈式訓練並收集這些寶貴的日常數據。代幣可用於補償，而區塊鏈則使數據共享保持安全、透明和可驗證。

有幾個團隊正在探索這種方法：

• 🎥 Mecka.AI ：收集日常任務（烹飪、清潔、一般家務）的視頻，讓機器人更真實地瞭解人類行為。
• 🏊 PrismaXai ：捕捉第一人稱場景——運動、小眾愛好、獨特環境——這些通常被標準數據收集方法所忽視。
• 📱 OpenMind AGI ：使用智能手機記錄典型的日常活動，如購物，為機器人模型提供細粒度的現實世界洞察力。

此外，許多現有的 DePIN 協議（如Hivemapper 、 Geodnet和Natix Network）可以為機器人補充額外的數據，以增強它們的空間智能，為它們提供在現實世界中導航所需的數據，而不僅僅是在現實世界中行動。

支持者認為，這些方法可以快速擴大數據收集規模，幫助機器人更快地學習並提高適應能力。然而，懷疑者質疑加密獎勵是否能提供足夠持續的動力來收集先進機器人真正需要的高質量、一致的數據。

對於那些被要求記錄個人時刻的人來說，隱私仍然是一個主要問題。但如果解決了這些障礙，分佈式數據收集模型就可以解鎖可擴展且經濟實惠的現實世界洞察渠道——這為 DePAI 帶來了將通用機器人推向日常生活所需的關鍵優勢。

然而，DePAI 也面臨著一些真正的挑戰。當今大多數區塊鏈並非為處理高級機器人所需的大量實時數據（MegaETH 就是一個例子）而構建的。

想象一下，成千上萬的送貨無人機都需要在瞬間做出決定，才能在繁忙的天空中飛行——目前，網絡在這種負載下會崩潰。為了讓 DePAI 真正騰飛，區塊鏈需要變得更快。

然後是互操作性問題——確保所有這些機器人、人工智能程序和區塊鏈實際上都使用同一種語言。目前，不同公司的不同機器人使用不同的標準，這使得協作變得棘手。

希望 GR00T 能夠朝著建立行業標準的方向邁進，但這還有待觀察。如果沒有這個標準，我們可能會在短期內陷入一片混亂，而不是我們所想象的平穩運行、機器人充斥的未來。

總體而言，DePAI 的前景與加密貨幣對人工智能的前景一樣光明，它不僅提供更便宜的數據收集，而且還有可能將隱私保護工具納入數據收集中，激勵開源創作，並更廣泛地擁有機器人技術。

最終，Nvidia 選擇開源 GR00T 來加速創新和果汁分配，這有可能與加密貨幣自身的無需許可的基礎很好地結合起來，讓機器人公司能夠獲取他們迫切需要的大量現實世界數據，並讓開發人員嘗試將加密經濟學應用於機器人。

然而，機器人技術、加密激勵措施和開源基礎設施之間的這種協同作用是否真正徹底改變了機器人進入日常生活的方式，還是在實際障礙中停滯不前——只有時間才能證明。