原題: DePAI (Decentralized Physical AI) とは?

原著者: peaq

原訳: TechFlow

NVIDIA は CES で「Physical AI」という概念を提案しました。現在、暗号分野では「分散型物理AI（DePAI）」が話題になっています。では、DePAI とは何でしょうか?ロボットとどう関係するのでしょうか?これらのロボットがpeaqが提案するマシンエコノミーにおいて分散型物理AIとして動作するには、どのような条件が必要ですか?

DePAI: C3PO と Web3 が出会うとき

また新しい用語が誕生しました。 DePAI（正式名称はDecentralized Physical AI）は、最近暗号通貨業界で話題になっています。このコンセプトはメサーリが提唱したもので、それ以前にはNVIDIAのジェンスン・フアンCEOが2025年1月のCESで「フィジカルAI」というコンセプトを初めて推進していた。新しい用語「DePAI」は業界で幅広い議論を巻き起こしており、まさに注目に値します。

DePAIは、AI、ロボティクス、Web3、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）など、複数の最先端技術分野を統合したコンセプトです。それは、これらの新興分野を有機的に統合し、強力な新しいパラダイムを形成します。この組み合わせは、これらのテクノロジーの相乗効果の可能性を示すだけでなく、これらが一体となって業界の変革を推進し、世界経済の運営方法に革命を起こすことを予告するものでもあります。

では、なぜそれを気にする必要があるのでしょうか?あなたが社会人であれば、ロボットや AI が人間の仕事を置き換えるという傾向をすでに懸念しているかもしれません。 DePAI の出現は、これらの潜在的な課題に対する解決策です。これは、AI の破壊的な影響を処理し、緩和する方法を提供し、将来の世界経済の重要な推進力となることが期待されています。

しかし、DePAI とは何でしょうか?従来の物理的な AI (ロボットなど) とどう違うのでしょうか?なぜそれがそんなに重要なのでしょうか?

詳しく見てみましょう。

DePAI とは何ですか?

文字通りの意味からすると、「分散型物理AI」は新しい概念ではないようです。結局のところ、物理ハードウェアの分散ネットワークを使用して AI モデルを強化するテクノロジーはすでに存在しています。ただし、DePAI は分散型コンピューティング能力だけに限定されるものではなく、それ以上のものです。

DePAI は、実際の機械やデバイス、特にロボットが人工知能技術を使用して現実世界で生き残り、発展するという、より広範な概念です。そして、これらすべては Web3 のインフラストラクチャに依存しています。さらに、DePAI はクラウドソーシングされたデータのサポートに依存しており、これにより機械が世界を認識し、環境と対話できるようになります。同時に、この新しいパラダイムを中心に構築された経済モデルをサポートするための完全なインフラストラクチャも必要です。

簡単に言えば、DePAI はロボット工学、インテリジェント AI、空間インテリジェンス、DePIN などの分野を統合します。これは、AIを具現化したロボットや機械が自律的に動作できるだけでなく、Web3によって駆動される機械経済の中で自律性と主権を持つ未来のシナリオを描いています。

AI から DePAI へ

ほとんどの人が ChatGPT を知っています。ほとんどの人にとって、OpenAI の大規模言語モデル (LLM) は、Google、Netflix、または毎日使用するソーシャル メディアと同じくらい普及しています。しかし、わずか2年前には、ChatGPTの存在を知っている人はほとんどいませんでした。

さらに驚くべきことは、人工知能が短期間で飛躍的な進歩を遂げたことです。当初はコンテンツ生成に重点を置いていた生成 AI から、現在では独立した意思決定を行うことができるエージェント AI への移行は注目に値します。例:

· 生成 AI: 1 週間の食事プランを入力すると、AI が買い物リストを生成します。

· インテリジェント AI: 健康データを分析して最適なダイエット プランを作成するだけでなく、毎日のレシピを推奨したり、冷蔵庫の在庫を追跡したり、食材が少なくなると自動的に注文したりもできるため、キッチンが空になることがありません。

受動的な生成型 AI から能動的な意思決定を行うインテリジェント AI への変化は、すでに大きな飛躍です。そして、知能を持ったAIが物理的な「身体」を持ち、現実世界でタスクを実行し始めると、将来の可能性はさらに広がるでしょう。はい、ロボットの時代が到来し、NVIDIA のような AI 業界の大手企業が先頭に立っています。

しかし、集中型 AI、特に集中型の物理 AI には、多くの課題とリスクも伴います。たとえば、AI モデルは物理世界を理解して対話するために必要なデータをどこから取得するのでしょうか?

この問題はロボット工学の分野にも広がります。これらのロボットを所有するのは誰でしょうか?ロボット間の互換性と相互運用性のための標準プロトコルを決定するのはどのハードウェアベンダーでしょうか?結局のところ、これによって利益を得るのは誰でしょうか?大企業が莫大な利益を上げ、一般の人々が救済のためにベーシックインカム（UBI）に頼る未来に向かっているのでしょうか？それとも別の可能性もあるのでしょうか?

答えは DePAI にあります。

DePAI は、物理 AI にとって DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) が物理インフラストラクチャにとってであるのと同じです。つまり、少数の企業によって独占されていた権力を一般の人々の手に戻すアップグレードです。もちろん、これは DePAI と DePIN が完全に独立しているということではありません。実際、DePIN は DePAI モデルの重要なコンポーネントです。

DePIN はデジタルおよび物理 AI に重要なデータとサービスを提供します。一方、peaq は DePIN と分散型ハードウェアの運用をサポートするコア インフラストラクチャ レイヤーを構築します。ロボットがグローバルな機械経済において分散型の物理 AI として効率的に動作するには、これら 2 つに加えて、他の複数の重要なレイヤーに依存する必要があります。そして、これから説明するように、DePIN はこれらのレイヤーで重要な役割を果たします。

DePAI の 7 つのコア レベル

ご存知のとおり、DePAI は非常に複雑なシステムです。真に機能する機械経済を構築するには、Ledger を Optimus ロボットに接続するだけでは不十分です。

真の自律物理 AI (DePAI) には、次の 7 つの主要レイヤーのサポートが必要です。

· ハードウェア レイヤー:これは基盤であり、AI モデルが物理世界と対話できるようにするロボット デバイスを指します。このハードウェアがなければ、物理的な AI は理論的なものにとどまります。

・ソフトウェア層: ロボット上で動作するインテリジェントエージェントの AI モデル。これらのモデルによりロボットは自律性を獲得し、複雑なタスクを実行できるようになります。

· データ レイヤー: データは、物理的な AI の学習と進化の原動力となります。高品質なデータのサポートがなければ、AI は現実世界の動的な変化に適応できません。

· 空間インテリジェンス レイヤー: このレイヤーにより、ロボットは環境を理解し、物体の識別、経路の計画、危険の感知など、物理的な世界と対話できるようになります。

· インフラストラクチャ ネットワーク層:ストレージ、コンピューティング能力、エネルギーなどの主要なリソースを提供します。これらのリソースは、物理的な AI の継続的な動作をサポートするために必要です。

· マシン エコノミー レイヤー: 上記のすべての要素は、専用のプロトコルを通じて統合され、さまざまな種類の DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク)、AI モデル、ロボット間のシームレスなコラボレーションを実現します。

· 組織レイヤー: たとえば、DePAI DAO の場合、このレイヤーは、個人、コミュニティ、企業が DePAI を平等に所有し、その恩恵を受けることができる分散型ガバナンス モデルを提供します。

これら 7 つのレイヤーが組み合わさって、DePAI の完全なエコシステムが構築されます。次に、これらのレベルの具体的な機能と重要性を一つずつ詳しく見ていきましょう。

AI エージェント

前回の議論では、エージェント AI の重要性について言及しました。簡単にまとめると、エージェント AI は、人間の介入なしに、計画、意思決定、アクションの実行、タスクの自律的な実行が可能な AI システムです。

これらのエージェントは通常、物流の最適化やホームアシスタントなどの特定の種類のタスクに重点を置いていますが、より複雑なシナリオでは、複数のエージェントを 1 台のマシンに統合して、コラボレーションを通じてさまざまなタスクを完了することもできます。 DePAI の文脈では、AI エージェントは機械の「意識」として見ることができます。はい、私たちはこの方向で進歩を遂げています。

ロボット

ロボットは「物理AI」における「物理」の核となるものです。これらは、AI システムが実行されるハードウェア プラットフォームであり、AI が現実世界と対話するための架け橋です。自動運転車や産業機械から外科手術のアシスタント、そしてテスラ オプティマスのような完全に機能するヒューマノイド ロボットまで、ロボットはさまざまな形で私たちの生活の一部になりつつあります。これらは物理的な AI の担い手であるだけでなく、AI 理論を実際のアプリケーションに変換するための鍵でもあります。

データ ネットワーク

AI はデータ、特に大量の高品質データがなければ動作できません。幸いなことに、MapMetrics、Silencio、Teneo、SkyX、Hyperway などの DePIN は、高度な AI モデルを強力にサポートできる豊富な実世界データを蓄積しています。この既存の情報を活用することで、エージェント AI は現実世界の仕組みを学習できるだけでなく、正確で検証可能なデータセットに基づいてリアルタイムで意思決定を行うこともできます。たとえば、自動運転車はこのデータを活用して市街地の交通状況を把握し、最適な運転ルートを計画することができます。

空間インテリジェンス

データ ネットワークが AI が現実世界を支配するルールを理解するのに役立つとすれば、空間インテリジェンス レイヤーは AI 駆動型マシンが現実世界をリアルタイムでナビゲートし、対話することを可能にします。簡単に言えば、このレイヤーは現実世界の仮想レプリカ、つまり AI がシミュレーションして調整できるデジタル化された環境を構築します。

これは、現実世界と同期したビデオゲームの世界、あるいはさらに言えば、分散型自律 AI で構成された現実世界の「メタバース」バージョンとして想像できます。この仮想環境では、物理的な AI エージェントは、物体を認識し、経路を計画し、さらには潜在的な危険を予測する方法を学習できます。

このレイヤーの実装も DePIN によって提供される空間データに依存しますが、その役割はそれだけにとどまりません。特定の特殊な DePIN は仮想トレーニング シナリオを作成し、物理的な AI が現実世界の複雑さをよりよく理解して適応できるようにするための「デジタル プレイグラウンド」を提供することもできます。

インフラストラクチャ ネットワーク

インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN など) は、物理的な AI エコシステム全体を支える基礎です。これらは、コンピューティングやデータストレージ、エネルギー供給、さらには分散型インターネットやエネルギーグリッドのネットワークなど、AI やロボットの動作に必要なすべての基礎リソースを提供します。

マシンエコノミー

マシンエコノミーでは、レイヤー 1 ブロックチェーンがエコシステム全体の中核となる柱です。これは、インフラストラクチャ DePIN、データ収集 DePIN、空間認識 DePIN、ロボット工学 DAO、および DePAI 自体のサポートにおいて重要な役割を果たします。このブロックチェーンは、機械標準（固有の識別 ID など）とプロトコルを確立し、自律型ロボットが物理世界で効率的に連携して対話できるようにするだけでなく、すべてのアプリケーションと機械間のシームレスな組み合わせをサポートするアプリケーションおよびトランザクション インフラストラクチャも提供します。本質的には、世界的な機械経済市場を構築することになります。

さらに重要なのは、このブロックチェーンは、ロボットがインセンティブと罰則のメカニズムを通じて人間の最善の利益のために行動することを保証し、これらの利益は投票を通じて人間によって決定されることです。さらに、世界規模でのガバナンスを促進し、少数の大企業だけでなく一般の人々が機械経済に参加できるオープンな参加システムを提供します。これにより、分散型のリソース割り当てメカニズムへの道が開かれ、より公平な富の分配が促進されます。

DePAI DAO

差し迫った雇用危機に対応して、DePAI は、誰もが物理的な AI の所有権に参加し、機械経済に参加することで利益を得る機会を確保することに取り組んでいます。しかし、現実にはロボット機器は高価です。産業用ロボットアーム、配達用ドローンの群れ、自動運転車など、一般の人には買えないものです。

ここでは、分散型自律組織 (DAO)、特にロボット工学と物理 AI に重点を置いた組織が重要な役割を果たします。これらの組織は、購買力や地理的な場所に関係なく、一般の人々が DePAI に投資する機会を提供し、業界の専門家と資金や意思決定を調整するメカニズムも確立しています。

たとえば、XMAQUINA DAO はロボット工学と物理 AI に重点を置いた組織です。彼らは DePAI モデルの台頭を予見しただけでなく、個人やコミュニティがこの技術的変革の機会をつかむことを可能にするフレームワークの先駆者でもありました。

XMAQUINA - あなたの DePAI メンター

現在、世界経済は 2 つの大きな変化を経験しています。デジタル AI がホワイトカラーの仕事に取って代わり、物理的な AI がブルーカラーの仕事の状況を変えています。 デジタル AI は賢く、効率的で、疲れを知らないのに対し、物理 AI は文句を言うことも、休むこともなく、常に集中しています。どちらも24時間365日ご利用いただけます。このように急速に変化する世界において、人間はどのようにして経済参加と資本利益の権利を確保できるのでしょうか?

ここで、分散型自律組織 (DAO) が登場します。たとえば、分散型ロボット技術の共有所有権、ガバナンス、開発のためのフレームワークを作成する XMAQUINA DAO を考えてみましょう。このプラットフォームを通じて、コミュニティ、起業家、投資家が共同で資金提供や開発を行うことができ、同時にすべての貢献者が創出した経済的価値を共有できるようになります。

DAO は所有権の共有だけでなく、ガバナンスも目的としています。現実世界における機械の意思決定には監督が必要です。ルールが中央集権的な企業によって作られる場合、そのルールはまずその企業の利益を優先するものとなる可能性が高いです。 DAO は、コミュニティがマシンの動作方法、マシンと人々とのやり取り方法、マシンから誰が利益を得るかを共同で決定するための透明な方法を提供します。すべての決定は舞台裏ではなく、公開で行われます。

さらに、自動化が雇用に与える影響に対して、DAO は人々が積極的に参加できる手段を提供します。個人は、置き換えられることを受動的に受け入れるのではなく、物理的な AI に資金を提供したり、管理したり、その他の方法で恩恵を受けることができます。大企業がすべてを独占するのをただ見ているのではなく、DAO を通じて自分のニッチな分野を切り開く方が良いでしょう。

DePAI DAO と通常の DAO の違いは何ですか?

ほとんどの DAO (自律分散型組織) は、主にデジタル資産、分散型金融 (DeFi)、または完全にオンラインで運営されるガバナンス モデルに重点を置いています。一方、DePAI DAO は、ロボット、センサー ネットワーク、自動運転車など、現実世界のビジネスや機械に重点を置いています。これらのマシンには継続的なメンテナンス、調整、管理が必要であるため、DePAI DAO が直面する課題は、従来の DAO のトークン ステーキングやガバナンスの提案をはるかに超えています。効率的に運営するためには、物理的な世界で実際にタスクを実行できる企業に、機械群の日常的な管理を委託する必要があります。

さらに、DePAI DAO のガバナンスも大きく異なります。通常はデジタル取引の管理のみを必要とする金融 DAO とは異なり、DePAI DAO では AI 倫理、機械による意思決定、リアルタイム操作のバランスを取る必要があります。公共空間におけるロボットの行動規範、データ使用の透明性、収益分配のルールに対応するガバナンス システムを確立する必要があります。例えば、配達用ドローンを管理するDAOは、ドローンのルートを調整して安全を確保するだけでなく、メンバーにどのように利益を分配するかという計画を立てる必要もあります。この複雑なガバナンス要件により、DePAI DAO は機能的に現実世界の企業経営に近づきます。

XMAQUINA DAO を例に挙げると、これは物理 AI に重点を置いた DAO であり、1 つのフレームワークの下で共通の所有権、共通のガバナンス、共通の創造を実現します。 XMAQUINA DAO は、実際の AI 企業への資金調達に参加することで、ベンチャー投資家やプライベート エクイティ ファンドにならなくても、一般会員がロボット産業への投資機会にアクセスできるようにします。同時に、XMAQUINA DAO には独自の開発ラボがあり、オープンソース プロジェクトの開発と新しい物理 AI プロジェクトの育成に重点を置いています。分散型ガバナンス構造により、資金の管理が DAO メンバー間で完全に共有され、真の分散化が実現します。

AI 駆動型マシンが私たちの日常生活に組み込まれるようになるにつれ、これらのマシンに資金を提供し、管理し、統制する方法がますます重要な問題になります。 DePAI DAO は、所有権と意思決定権を分散するだけでなく、自動化のリスクとメリットをより広範なコミュニティと共有する新しいソリューションを提供します。このようにして、機械経済はオープンで透明性があり、コミュニティ主導型のままになります。

DePAI が重要な理由

DePAI とは何か、どのように機能するかがわかったところで、なぜそれが重要なのかという疑問が湧いてきます。

AI の急速な発展は、人間の生活を向上させる大きな可能性をもたらしますが、同時にいくつかの懸念すべき問題も伴っており、その中で最も重大なのは集中化です。現在、AI を推進するデータ、モデル、インフラストラクチャは、主に少数の大企業が管理しています。社会を大きく変えるような技術が、少数の人々に独占されることを私たちは本当に望んでいるのでしょうか?

DePAI は、ロボット技術を民主化することでゲームのルールを再定義する新しいソリューションを提供します。これにより、ロボットの恩恵が少数の企業によって独占されるのではなく、ロボットがサービスを提供するコミュニティが、ロボットによって生み出される価値を共同で所有、管理、共有できるようになります。一方で、この分散型モデルは、より多くの人々に物理的な AI の革新を推進するためのツールとデータ リソースを提供し、それによってより大きな技術的進歩を促します。さらに重要なのは、雇用の喪失と経済格差という 2 つの世界的な問題に直接対応していることです。

DePAI は、一般の人々が物理的な AI を所有し、機械経済に参加できるようにすることで、より包括的な未来への道を切り開きます。この将来において、AI はリソースを管理する少数の企業に役立つだけでなく、全人類に利益をもたらすでしょう。

DePAI が克服する必要がある課題

新興技術である DePAI は、そのビジョンを実現する過程で必然的に多くの課題に直面することになります。

1 つ目は、スケーラビリティの問題です。データ量やコンピューティング能力のいずれの点でも、現在のインフラストラクチャは大規模な物理 AI アプリケーションをサポートするには不十分です。現在、一部の DePIN は必要なデータとコンピューティングのサポートを提供していますが、物理的な AI を広く適用するには、さらに多くのリソースが必要です。

2つ目はインフラ整備の問題です。物理 AI では、収集、分析、アクションの実行など、現実世界からの大量のデータをリアルタイムで処理する必要があります。たとえば、自動運転車は複雑な都市環境で自律的に移動する必要があり、配達用ドローンはルートを調整する必要があり、農業用ロボットはセンサー ネットワークによって提供されるデータに基づいて正確に動作する必要があります。これらすべてにより、高速データ転送に対する要求は非常に高くなります。

一部のコンピューティング タスクはエッジ コンピューティングを通じてオフチェーンで完了できますが、オンチェーン処理に依存する必要があるトランザクションと重要なデータ検証が依然として多数あります。この「デュアルトラック」モデルでは、全体的な運用をサポートするための強力なオフチェーン コンピューティング機能と効率的なブロックチェーン ネットワークの両方が必要です。

相互運用性: DePAI エコシステムにおける重要な問題

DePAI エコシステムでは、相互運用性は複数のレベルにまたがる重要な問題です。より多くのメーカーが参加するにつれて、さまざまな種類のマシンや AI モデルが複数の DePIN ネットワークやブロックチェーンに分散されることが多くなり、それらがシームレスに通信できる必要があります。この通信は、ハードウェア レベル (異なるプロトコルを使用するマシンがスムーズにやり取りできるようにする) とソフトウェア レベル (基盤となるテクノロジ アーキテクチャに関係なく、AI モデルが相互に学習し、共同で作業できるようにする) の両方で行う必要があります。

インフラストラクチャの観点からは、さまざまなネットワークとプロトコルによって、データの共有、クロスチェーン トランザクションの実行、マシン操作の調整が可能になる必要があります。これらの操作では、ガバナンス メカニズム、経済モデル、インセンティブ メカニズムの違いを克服する必要があります。この相互運用性がなければ、DePAI エコシステムは断片化され、統一された分散型マシン経済として適切に機能できなくなる可能性があります。たとえば、配達用ドローンと自律走行車がリアルタイムの交通データを共有できない場合、効率が大幅に低下し、安全上の問題が発生する可能性もあります。

幸いなことに、これらの問題は徐々に解決されつつあります。現在、ますます多くのpeaqベースのDePINが、AIモデルが意思決定や操作を最適化するために使用できる大量の現実世界のデータを収集し始めています。同時に、peaq のブロックチェーン インフラストラクチャは 500,000 TPS (トランザクション/秒) を超える高いスループットを備えており、より広範なマシン エコノミーにおけるこれらの DePIN の安定した動作を保証できます。さらに、peaq verify フレームワークはこのデータを検証して、その信頼性と信頼性を確保することもできます。

ただし、相互運用性の分野における課題はより複雑です。メーカーは、増加する物理デバイスに対応するために、統一された標準とプロトコルを開発し、採用する必要があります。参照する価値のある既存の標準は、peaq ID です。これは、マシンが互いを認識し、対話し、データを共有できるようにする一連の共通プロトコルをすでに提供しています。たとえば、peaq ID を通じて、スマートホーム デバイスは配送ロボットと連携して、シームレスな荷物の受け取りと保管が可能になります。

DePAI について詳しく知る方法

DePAI に関するこれまでの話で興味が湧きましたか?より良く、より安全で、より公平な物理的な AI の未来の構築に参加して貢献したい場合は、今すぐ行動を起こしてください。今すぐ、peaq 上に構築された DePIN を使い始めることができます。これらのネットワークは、現実世界で実行するために高度でインテリジェントな AI モデルに必要なデータを収集するだけでなく、貢献に応じた報酬も提供します。たとえば、データ共有に参加することで、トークンやその他の形の金銭的報酬を受け取ることができます。どのように始めればよいか分からない場合は、現在実施中の「Get Real」キャンペーンに注目してください。このキャンペーンは初心者向けに設計されており、DePIN 探索の旅を徐々にガイドしてくれます。

実際に自分のロボットを所有するなど、物理的な AI の開発にもっと直接的に参加したい場合は、XMAQUINA DAO の最新の開発を見逃さないでください。 Genesis Auction のフェーズ 2 が間もなく始まります。これは、マシン エコノミーに参加し、独自の物理的な AI 資産を所有できる素晴らしい機会です。オークションに参加することで、ロボットの所有権を獲得できるだけでなく、将来の機械経済に参入することもできます。

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