一、DePIN+AI 構建 AI 時代的機器人範式
2 月 27 日，Messari 舉辦了一場關於“構建去中心化物理人工智能”的播客，邀請了 FrodoBot Lab 的聯合創始人 Michael Cho。在這場播客上面，Michael Cho 重點聊了一下 DePIN+AI 在機器人技術領域的機會和挑戰。
很快經過了 Messari 的發酵，DePIN 機器人這個概念很快火了起來，很多關於 DePIN 機器人的討論開始氾濫。
我們本週的行業觀察也重點和大家分析和討論一下對這個賽道的分析和觀察。
在展開我們的討論之前，我們先來看看人工智能本身在自身賽道上的發展情況：
- 算力領域，Nvidia 的季度收入在過去三年中增長了五倍；
- 帶寬領域，北美數據中心的建設在過去三年中同樣增長了五倍；
- 能源領域，僅 OKLO 一家就需要 12.0G W，TerraPower 需要 4.0G W；
- 數據領域，大公司們每年投入超過 5 億美元 購買批發數據用於訓練 AI 模型。
在整體全球經濟下滑的大前提下，AI 作為未來十年甚至二十年的主要科技革命技術，正在以每年幾倍的加速度增長率帶領這個賽道的所有玩家（算力、能源、數據）加速奔跑。
而這樣高速發展的同時，對 AI 的擔心也同樣與日俱增。原因是 AI 算力（類似於汽車的發動機）、AI 大模型（類似於控制器和處理器）、AI 能源（類似於石油和燃料）、AI 數據（類似於原材料）如果被幾家中心化的大廠控制，那麼未來的科技時代就可能被幾家大廠完全控制，這就可能導致絕對的中心化和集權化成為可能，屆時我們可能真正自己打開了最大的潘多拉魔盒。
正是對這樣中心化局面的擔心，一個新的賽道和方向正在被大家所熱議，那就是 DePIN+AI。而我們 DePIN ONE 願意把它定義為 DePAI，即 DePAI=DePIN+AI。
DePAI 將怎樣幫助 AI 更好的去中心化呢？
我們以 Messari 上個月和 Michael 的播客主要內容進行展開和剖析。
當前 AI 存在不少痛點，雖然它們功能五花八門，但是都是在處理文字等一些浮於表面的信息。這樣的信息是冰冷且沒有溫度的，更缺乏深層次的感知和理解。
DePIN 網絡可以很好的成為 AI 的“五官”和“四肢”。
“五官”是幫助 AI 全方位的感知這個真實的世界，一些開發者現在已經在使用 ioID 和 W 3 bstream 將現實世界的設備連接到區塊鏈，並利用零知識證明驗證其真實活動。
而“四肢”則可以幫助 AI 根據自己的感知來做出精準的判斷並將判斷付之於行動，很好的實現了“訓練”->“建模”->“自動化”這一體系。
1、DePIN 讓 AI 的數據更真實且更多元
和那些靠大量互聯網數據訓練出來的“線上” AI 大模型不同，DePIN 設備可以幫 AI 與現實世界互動，獲得更加真實和實時的數據，通過這種數據訓練出來的數據，才能讓 AI+機器人 等設備，發展出真正的具身智能。
由於 DePIN 還處在發展早期階段，所以當前世界上並不具備這種大規模的基礎，而且大家對於怎麼收集這些數據也沒有共識。
我們認為，未來 DePIN+AI 要收集的數據可能可以歸為以下三大類：
- 第一類是人類操作數據，就是人類手動控制機器人時產生的數據。這類數據質量很高，能捕捉到視頻流和動作標籤 — — 也就是人類看到什麼，怎麼作出相應的反應。這是訓練 AI 模仿人類行為最有效的方式，但缺點是成本高，勞動強度也大。
- 第二類是合成數據（模擬數據），這類數據對訓練機器人在複雜地形中移動很有用，比如訓練機器人在崎嶇的地面上行走，對於一些專用領域很有用途。但對於一些變化多端的任務，比如做飯，模擬環境就不太行了。我們可以想象一下訓練機器人煎蛋的情形：鍋的類型、油溫、房間條件的微小變化都會影響結果，而虛擬環境很難覆蓋所有場景。
- 第三類是視頻學習，就是讓 AI 模型通過觀察現實世界的視頻來學習。雖然這種方法有潛力，但它缺少智能所需的真正物理的直接互動反饋。
如果有了這些數據的收集和加持，那麼 AI 的具身智能服務能力肯定就能夠得到大大地加強。
2、DePIN 讓 AI 的資本效率更大化，更有利於 AI 從源頭上去中心化，而不是某些資本的傀儡
和那些只依賴計算能力的傳統 AI 模型不同，智能機器人技術的實現需要在現實世界中部署物理設備。這帶來了巨大的資本挑戰。
造機器人很貴，也只有那些最有錢的大公司才能負擔得起大規模實驗。即使是最高效的仿人機器人，現在的成本也高達數萬美元，大規模普及根本不現實。
如果考慮到硬件、數據和評估的挑戰，通用機器人 AI 距離大規模採用還很遙遠。
但是，DePIN 技術的提出讓大家看到了希望。
因為一個去中心化網絡的規模和協調性能夠有效地分散資本負擔，幫助一些小的創業團隊也可以開發這項技術。為了讓通用機器人可以儘快地加快效率，且更接近於真人，機器人技術的開發應該是去中心化的，而不是由少數大公司控制。與其依賴一家大公司出錢造幾千臺機器人，不妨將可以貢獻的個人放入到一個共享網絡中。
此外，DePIN 加速了數據收集和評估。
不用等一家公司部署有限的機器人收集數據，去中心化網絡可以以更大的規模並行運行、收集數據。
例如，在最近一次阿布扎比的一場 AI 與人類機器人競賽中，來自 DeepMind 和 UT Austin 等機構的研究人員將他們的 AI 模型與人類玩家進行了測試。雖然人依然佔上風，但研究人員對從現實世界機器人互動中收集的獨特數據集感到十分振奮。這從側面證明了對連接機器人技術各個組成部分的子網的需求。即使完全自主性仍然是一個長期目標，DePIN 技術已經從數據收集和訓練到現實世界部署和驗證方面展示了切實的價值。
另一方面，DePIN 網絡正在以更高的效率和更低的成本幫助 AI 機器人的落地。
一個具體的例子是 FrodoBot Lab 與 DePIN 項目合作確保了兩盒 NVIDIA H100 GPU — — 每盒都包含八個 H100 芯片的算力供應，這為研究人員提供了必要的計算能力，用來處理和優化從機器人部署中收集的現實世界數據的 AI 模型。如果沒有這樣的計算資源，即使是最有價值的數據集也無法充分利用。可見通過 DePIN 去中心化計算基礎設施的訪問，機器人技術網絡可以讓全球的研究人員在不被資本密集的 GPU 所有權所限制的情況下訓練和評估模型。如果 DePIN 能成功眾包數據和硬件進步，機器人技術的未來可能會比預期更早到來。
3、DePIN 正在協助 AI 和 AI 具身智能完成更高效的商業效率
類似於 Sam 的 AI 代理（一個帶有 meme 幣的旅行 KOL 機器人）展示了去中心化機器人技術網絡的新盈利模式。
Sam 自主運行， 24/7 在多個城市直播，與此同時，它的 meme 幣也在增值。
這種模式展示了由 DePIN 驅動的智能機器人如何通過去中心化所有權和代幣激勵來維持自身財務。未來，這些 AI 代理甚至可以用代幣支付人類操作員的協助、租用額外的機器人資產，或者競標現實世界的任務，從而形成一個既有利於 AI 開發又有利於 DePIN 參與者的經濟循環。
期望
具身智能 AI 的發展不僅僅取決於算法，還涉及硬件升級、數據積累、資金支持以及人的參與。
過去，機器人行業的發展受限於高昂的成本和大型企業的主導地位，使得創新速度受阻。而 DePIN 機器人網絡的建立意味著，藉助去中心化網絡的力量，機器人數據收集、計算資源和資本投入可以在全球範圍內協同進行，不僅加速 AI 訓練和硬件優化，還能降低開發門檻，讓更多研究人員、創業者和個人用戶參與進來。
我們也期待，機器人行業不再依賴少數科技巨頭，而是由全球社區共同推動，邁向真正開放、可持續的技術生態。
二、DePIN 賽道數據與觀察
1、DePIN 總體份額僅佔價值萬億美元的 AI 市場的 0.1%
DePIN 項目數量從 2022 年的 100 個 增長至 2024 年的 1170 個，市值也從 50 億美元 飆升至 500 億美元，活躍節點率從 2% 提升至超過 50% ，但 DePIN 總體份額僅佔價值萬億美元的 AI 市場的 0.1% ，毫不誇張的說這一賽道具有 100 – 1000 倍的增長潛力。
2、DePIN 融資金額增長，但融資的數量減少
根據 Messari 的數據顯示，DePIN 融資增長同比持平， 2025 年第一季度融資金額較多但融資的數量較少。
2024 年第一季度： 62 輪融資 1.56 億美元。
2025 年第一季度： 36 輪融資 1.59 億美元。
數據表明：新興的早期創業項目較少，但成熟的 DePIN 項目 正在擴大規模。
目前各 DePIN 領域龍頭項目全球該領域的份額，還非常小，處於絕對的賽道早期機會。
無線傳輸領域市場份額 0.002% （龍頭項目 Helium），計算領域市場份額 0.03% （龍頭項目 Filecoin），能源領域市場份額 0.001% （龍頭項目 Daylight），身份認證領域市場份額 0.2% （龍頭項目 Worldcoin 和 Anymal）。
在 AI 賽道里的代理型人工智能市場，預計將在未來十年內將會有顯著增長，從 2024 年的 5.2 億美元增長到 2034 年的 1966 億美元，年複合增長率高達 43.8% 。
3、灰度發佈 Q2 季度報告，重點關注 RWA、DePIN 和 IP 代幣化
灰度這周發佈了 2025 年 Q2 季度報告，重點關注 RWA、DePIN 和 IP 代幣化，因此在 Top 20 中新增了三個代幣，分別是 IP、SYRUP 和 GEOD，同時移除了 Akash Network、Arweave 和 Jupiter。
報告顯示，本季度，灰度將重點關注反映區塊鏈技術在現實世界中的非投機性應用的代幣，這些代幣分為以下三類：RWA（現實世界資產）、DePIN（去中心化物理基礎設施）和 IP（知識產權代幣化）。
在添加進 2025 年第二季度的 Top 20 資產列表中的三種資產 Maple （SYRUP）、Geodnet （GEOD）、Story（IP）中有兩個項目是 DePIN 項目。
- Geodnet （GEOD）：Geodnet 是一個 DePIN 項目，用於收集實時定位數據。作為全球最大的實時動態定位 (RTK) 提供商，Geodnet 提供精度高達 1 厘米的地理空間數據，為農民等用戶提供經濟實惠的解決方案。未來，Geodnet 可能會為自動駕駛汽車和機器人提供價值。該網絡已擴展到 130 個國家/地區的 14, 000 多臺設備，過去 30 天的年化網絡費用收入已增長至 300 多萬美元（同比增長約 500% ）。值得注意的是，與排名前 20 的其他資產相比，GEOD 的市值較低且上市交易所較少，因此可以認為其風險更高。
- Story Protocol：專注於區塊鏈上的知識產權管理，更多是去中心化應用，而非物理基礎設施，可能邊緣化於 DePIN 範疇 (Story Protocol)。Story Protocol 正試圖將價值 70 萬億美元的知識產權 (IP) 市場代幣化。在 AI 時代，專有 IP 被用於訓練 AI 模型，導致版權侵權索賠和大規模訴訟，例如紐約時報與 OpenAI 之前的訴訟糾紛。通過將 IP 引入鏈上，Story 將使公司能夠將其 IP 用於 AI 模型訓練，同時允許任何個人投資、交易和賺取 IP 版稅。Story 已經將賈斯汀·比伯和 BTS 的歌曲引入鏈上，並於 2 月推出了以 IP 為中心的區塊鏈和代幣。
4、過去三十天 DePIN 賽道收入排名
Solana 上過去 30 天表現最佳的 DePIN 項目
5、行業事件跟蹤
- 全球 Web3 人跑會必備的線上網絡服務 Roam，全球節點已達到 280 萬個，讓用戶以傳統運營商 30% 的成本實現跨國無縫漫遊。Roam 計劃在 2025 年下半年推出類似的激勵機制，分佈式節點採集的時空數據成為訓練垂直領域 AI 模型的燃料。
- Phoenix 與 TandemAI 和 Origin Quantum 合作，推動 AI 與去中心化物理基礎設施的整合，正在幫助 Phoenix 在 DePIN-AI 領域處於領導地位。
- IoTeX 推出了“Get Goated Season 2 ”，涉及代幣獎勵和認領流程，$IOTX 的認領窗口已於 3 月 27 日關閉，未認領的代幣將進入 IoTeX 國庫池 。贊助商包括 Geodnet、Uprock、Drop Wireless 和 Network 3 ，認領窗口將於 4 月 7 日開始，審查期為 3 月 28 日至 3 月 31 日，使用 zkPass 驗證。此舉可能增強社區參與度，吸引更多用戶參與 IoTeX 生態系統。
- 據 Messari 發佈的 Helium Q4 報告，Helium 網絡運營數據大幅增長，其中運營商數據卸載量環比增長 555% 至 576 TB，移動熱點增長 14% 至 24, 800 個，每日移動付費流量增長 99% ，顯示其在電信行業的顛覆性潛力。同時，Helium 通過 HIP 138 提案統一 $HNT 作為唯一代幣，優化經濟模型，並宣佈與西班牙電信（Telefónica）合作進入墨西哥市場，覆蓋 200 萬 Movistar 用戶。此外，Helium 獲 Grayscale 納入前 20 大關注代幣，並被 Coinbase 列入 COIN 50 指數，吸引機構投資者關注。在智能城市應用方面，該網絡已用於美國洪水監測和森林火災預警。Helium 正通過 DePIN（去中心化物理基礎設施網絡）模式擴張，鞏固其 Web3 電信市場的領導地位。
6、融資信息
- Filecoin 最大 DeFi 協議 GLIF 發佈 $GLF 治理代幣，並空投 9400 萬枚，佔總供應量 9.4% 。$GLF 未來將擴展至忠誠度獎勵等新功能。GLIF 正向去中心化物理基礎設施網絡（DePIN）擴展，超越 Filecoin 生態。目前，GLIF 已在 Filecoin 上鎖倉超 1.02 億美元，未來將支持更多 DePIN 網絡。
- 去中心化商業網絡 Domin Network 宣佈已獲得來自 Animoca Brands、KuCoin Labs、Web3 Labs.club、IBC Group Official、DWF Ventures、Presto、Outlier Ventures、KnightFury、ThreeDAO、Awakening Ventures 和 AB DAO 的戰略投資。Domin Network 是一個去中心化的商業網絡，利用 NFT 和 DePIN Rollup 技術將軟件、硬件和消費者行為數據連接到鏈上，它使用戶能夠通過分享他們的消費數據來獲得加密獎勵。
