1. DePIN+AIはAI時代のロボットパラダイムを構築します
2月27日、メサーリはFrodoBot Labの共同設立者であるマイケル・チョー氏とともに「分散型物理AIの構築」に関するポッドキャストを主催しました。このポッドキャストでは、マイケル・チョーがロボット工学分野における DePIN+AI の機会と課題に焦点を当てました。
Messari の発酵後すぐに、DePIN ロボットのコンセプトが急速に普及し、DePIN ロボットに関する多くの議論が溢れ始めました。
今週の業界観察では、このトラックに関する分析と観察を皆様と分析し、議論することにも重点を置きます。
議論を始める前に、人工知能そのものの発展について見てみましょう。
コンピューティング能力の面では、Nvidia の四半期収益は過去 3 年間で 5 倍に増加しました。
帯域幅の分野では、北米のデータセンター建設も過去 3 年間で 5 倍に増加しました。
エネルギー部門では、OKLOだけで12.0GW、TerraPowerでは4.0GWが必要となる。
データ分野では、大企業が AI モデルのトレーニング用の卸売データを購入するために毎年 5 億ドル以上を投資しています。
世界経済全体が低迷するという前提の下、AIは今後10年、さらには20年の主要な科学技術革命技術として、この分野のすべてのプレーヤー（コンピューティング能力、エネルギー、データ）を毎年数倍の加速成長率で加速させています。
AIが急速に発展する一方で、それに対する懸念も高まっています。その理由は、AIのコンピューティングパワー（自動車のエンジンに類似）、AIの大規模モデル（コントローラーやプロセッサーに類似）、AIのエネルギー（石油や燃料に類似）、AIのデータ（原材料に類似）が少数の集中型大企業によって制御されている場合、将来のテクノロジー時代は少数の大企業によって完全に制御される可能性があるからです。これは絶対的な中央集権化と権威主義につながる可能性があり、そうなると私たち自身が最大のパンドラの箱を開けてしまうことになるかもしれません。
このような中央集権的な状況に対する懸念があるからこそ、DePIN+AI という新しい道筋と方向性が熱く議論されているのです。 DePIN ONEではこれをDePAI、つまりDePAI=DePIN+AIと定義したいと思います。
DePAI は AI の分散化をどのように支援しますか?
先月マイケルと行ったメサーリのポッドキャストの主な内容を拡張して分析します。
現在の AI には多くの問題点があります。機能は多岐にわたりますが、いずれもテキストなどの表面的な情報を処理しています。このような情報は冷たく、温度がなく、深い認識と理解が欠けています。
DePINネットワークはAIの「五感」や「手足」として機能します。
「五感」は、AIが現実世界を総合的に認識するのに役立ちます。一部の開発者は現在、ioID と W3bstream を使用して現実世界のデバイスをブロックチェーンに接続し、ゼロ知識証明を使用して実際のアクティビティを検証しています。
「手足」は、AIが自身の知覚に基づいて正確な判断を下し、それを実行するのを助けることができるため、「トレーニング」→「モデリング」→「自動化」のシステムを非常にうまく実現します。
1. DePINはAIデータをよりリアルで多様なものにする
大量のインターネット データでトレーニングされる大規模な「オンライン」 AI モデルとは異なり、DePIN デバイスは AI が現実世界と対話し、より現実的でリアルタイムのデータを取得できるように支援します。この種のデータでトレーニングされたデータのみが、AI + ロボットやその他のデバイスが真の具現化された知能を開発することを可能にします。
DePINはまだ開発の初期段階にあるため、現在世界にはそのような大規模なインフラストラクチャは存在せず、このデータの収集方法についてもコンセンサスが得られていません。
今後DePIN+AIが収集するデータは、以下の3つのカテゴリーに分類できると考えています。
最初のカテゴリは、人間操作データです。これは、人間がロボットを手動で制御するときに生成されるデータです。このデータは高品質で、ビデオ ストリームとアクション ラベル (人間が何を見て、どのように反応するか) をキャプチャします。これは、AI を訓練して人間の行動を模倣する最も効果的な方法ですが、欠点はコストがかかり、労力がかかることです。
2 番目のカテゴリは合成データ (シミュレートされたデータ) で、ロボットが起伏のある地形を歩くようにトレーニングするなど、複雑な地形で移動できるようにロボットをトレーニングするのに役立ち、一部の特殊な分野では非常に役立ちます。しかし、料理など、変化に富んだ作業の場合、シミュレーション環境はあまり効果的ではありません。ロボットに卵を焼くように訓練することを想像してみてください。フライパンの種類、油の温度、部屋の状態の小さな変化が結果に影響を与える可能性があり、仮想環境ではすべてのシナリオをカバーするのは難しいでしょう。
3つ目のカテゴリーはビデオ学習で、これは現実世界のビデオを観察してAIモデルに学習させるというものです。このアプローチには可能性がありますが、インテリジェンスに必要な実際の物理的で直接的なインタラクティブなフィードバックが欠けています。
これらのデータが収集され、サポートされれば、AI の具現化されたインテリジェント サービス機能は間違いなく大幅に強化されます。
2. DePIN は AI の資本効率を最大化し、特定の資本の操り人形になるのではなく、AI のソースからの分散化に役立ちます。
コンピューティング能力のみに依存する従来の AI モデルとは異なり、インテリジェント ロボット テクノロジーを実装するには、現実世界に物理デバイスを展開する必要があります。これにより、莫大な資本上の課題が生じます。
ロボットの製造には費用がかかり、大規模な実験を行うことができるのは最も裕福な企業だけだ。最も効率的なヒューマノイドロボットでさえ、今では数万ドルの費用がかかり、大規模な導入はまったく非現実的です。
ハードウェア、データ、評価の課題を考えると、一般的なロボット工学 AI が大規模に導入されるまでには、まだ長い道のりがあります。
しかし、DePIN テクノロジーの導入により、誰もが希望を持つようになりました。
分散型ネットワークの規模と調整により資本負担を効果的に分散できるため、小規模な起業家チームがこの技術を開発するのに役立ちます。汎用ロボットができるだけ早く効率性を向上させ、より人間に近づくためには、ロボット技術の開発は少数の大企業によって管理されるのではなく、分散化される必要があります。大企業が何千台ものロボットを購入することに頼るのではなく、貢献できる個人を共有ネットワークに配置することが可能です。
さらに、DePIN はデータの収集と評価を加速します。
単一の企業が限られた数のロボットを配備してデータを収集するのを待つ代わりに、分散型ネットワークを並行して実行し、はるかに大規模なデータを収集できます。
たとえば、最近アブダビで行われた AI 対人間のロボット競技会では、DeepMind やテキサス大学オースティン校などの研究機関の研究者が AI モデルを人間のプレイヤーに試しました。人間がまだ優位に立っているとはいえ、研究者たちは現実世界のロボットとのやりとりから収集した独自のデータセットに興奮している。これは、ロボットのさまざまなコンポーネントを接続するサブネットワークの必要性を強調しています。完全な自律性は依然として長期的な目標ですが、DePIN テクノロジーは、データの収集とトレーニングから実際の導入と検証に至るまで、具体的な価値を実証しています。
一方、DePIN ネットワークは、より効率的かつ低コストで AI ロボットの導入を支援します。
具体的な例としては、FrodoBot Lab が DePIN プロジェクトと協力して NVIDIA H100 GPU のボックス 2 つを確保したことがあります。各ボックスには 8 個の H100 チップが含まれており、ロボットの展開から収集された実際のデータに基づいて AI モデルを処理および最適化するために必要なコンピューティング能力を研究者に提供します。このようなコンピューティング リソースがなければ、最も価値のあるデータセットであっても十分に活用することはできません。 DePIN 分散コンピューティング インフラストラクチャへのアクセスを通じて、Robotics Network では、世界中の研究者が資本集約型の GPU 所有権に制限されることなくモデルをトレーニングおよび評価できることがわかります。 DePIN がデータとハードウェアの進歩をクラウドソーシングすることに成功すれば、ロボット工学の未来は予想よりも早く到来するかもしれません。
3. DePINはAIとAIを組み込んだ知能がより効率的なビジネス効率を達成するのを支援します
Sam (ミーム トークンを持つ移動型インフルエンサー ボット) のような AI エージェントは、分散型ロボット ネットワークの新しい収益モデルを実証します。
Sam は自律的に動作し、複数の都市で 24 時間 365 日ライブ ストリーミングを行い、そのミーム トークンの価値が増加します。
このモデルは、DePIN を搭載したスマート ロボットが、分散型所有権とトークン インセンティブを通じて独自の財務を維持できる方法を示しています。将来的には、これらの AI エージェントはトークンを使用して人間のオペレーターに支援料を支払ったり、追加のロボット資産をレンタルしたり、現実世界のタスクに入札したりすることもでき、AI 開発と DePIN 参加者の両方に利益をもたらす経済サイクルが生まれます。
期待する
具現化された AI の開発には、アルゴリズムだけでなく、ハードウェアのアップグレード、データの蓄積、資金援助、人間の参加も必要です。
これまで、ロボット産業の発展はコストの高さと大企業の優位性によって制限され、イノベーションのペースが妨げられてきました。 DePINロボットネットワークの設立は、分散型ネットワークの力により、ロボットのデータ収集、コンピューティングリソース、資本投資を世界規模で調整できることを意味します。これにより、AIトレーニングとハードウェアの最適化が加速されるだけでなく、開発のハードルが下がり、より多くの研究者、起業家、個人ユーザーが参加できるようになります。
また、ロボット産業が少数のテクノロジー大手に依存するのではなく、グローバルコミュニティの主導により、真にオープンで持続可能なテクノロジーエコシステムへと移行していくことを期待しています。
2. DePINトラックデータと観測
1. DePINのシェアは、1兆ドル規模のAI市場のわずか0.1%に過ぎない
DePINプロジェクトの数は2022年の100件から2024年には1,170件に増加し、時価総額は50億米ドルから500億米ドルに急騰し、アクティブノード率は2％から50％以上に増加しました。しかし、DePIN の全体的なシェアは、1 兆ドル規模の AI 市場のわずか 0.1% を占めるに過ぎません。このトラックは100〜1,000倍の成長ポテンシャルを秘めていると言っても過言ではありません。
2. DePINの融資額は増加したが、融資件数は減少した
Messariのデータによると、DePINの資金調達の伸びは前年比で横ばいで、2025年第1四半期の資金調達額は増加したものの、資金調達件数は減少した。
2024年第1四半期: 62回の資金調達で1億5,600万ドル。
2025年第1四半期: 36回の資金調達で1億5,900万ドル。
データによれば、新興の初期段階のスタートアップ プロジェクトは減少していますが、成熟した DePIN プロジェクトは規模が拡大しています。
現時点では、DePIN 分野における主要プロジェクトの世界シェアはまだ非常に小さく、まだ開発の初期段階にあります。
無線伝送分野の市場シェアは0.002%（主力プロジェクトHelium）、コンピューティング分野の市場シェアは0.03%（主力プロジェクトFilecoin）、エネルギー分野の市場シェアは0.001%（主力プロジェクトDaylight）、ID認証分野の市場シェアは0.2%（主力プロジェクトWorldcoinおよびAnymal）です。
AIトラックのエージェントベースの人工知能市場は、今後10年間で大幅に成長し、2024年の5億2,000万米ドルから2034年には1,966億米ドルに達し、年平均成長率は43.8%になると予想されています。
3. グレースケールがRWA、DePIN、IPトークン化に焦点を当てた第2四半期レポートを発表
Grayscale は今週、RWA、DePIN、IP トークン化に焦点を当てた 2025Q2 四半期レポートを発表しました。その結果、IP、SYRUP、GEOD の 3 つの新しいトークンがトップ 20 に追加され、Akash Network、Arweave、Jupiter は削除されました。
レポートによると、今四半期、グレイスケールはブロックチェーン技術の現実世界における非投機的な応用を反映するトークンに重点を置く予定だという。これらのトークンは、RWA (現実世界の資産)、DePIN (分散型物理インフラストラクチャ)、IP (知的財産のトークン化) の 3 つのカテゴリに分類されます。
2025年第2四半期のトップ20資産リストに追加されたMaple（SYRUP）、Geodnet（GEOD）、Story（IP）の3つの資産のうち、2つはDePINプロジェクトです。
Geodnet (GEOD): Geodnet は、リアルタイムの位置データを収集する DePIN プロジェクトです。世界最大のリアルタイム キネマティック ポジショニング (RTK) プロバイダーである Geodnet は、最大 1 cm の精度の地理空間データを提供して、農家などのユーザーに手頃なソリューションを提供しています。将来的には、Geodnet が自動運転車やロボットに価値を提供する可能性があります。ネットワークは 130 か国で 14,000 台以上のデバイスに拡大し、過去 30 日間の年間ネットワーク料金収入は 300 万ドルを超えました (前年比約 500% 増)。 GEOD は時価総額が低く、上位 20 位内の他の資産よりも上場されている取引所も少ないため、リスクが高いと考えられる点に注意してください。
Story Protocol: ブロックチェーン上の知的財産管理に焦点を当てています。これは物理的なインフラストラクチャというよりもむしろ分散型アプリケーションであり、DePIN カテゴリ ( Story Protocol ) では軽視される可能性があります。 Story Protocol は、70 兆ドル規模の知的財産 (IP) 市場をトークン化しようとしています。 AI時代では、AIモデルのトレーニングに独自のIPが使用されるため、著作権侵害の申し立てや、ニューヨークタイムズとOpenAIの間で以前に起こった訴訟紛争のような大規模な訴訟につながることがあります。 IP をチェーン上に導入することで、Story は企業が AI モデルのトレーニングに IP を使用できるようにすると同時に、個人が投資、取引し、IP ロイヤリティを獲得できるようにします。 Storyはすでにジャスティン・ビーバーやBTSの曲をオンチェーンで配信しており、2月にはIP中心のブロックチェーンとトークンをローンチした。
4. 過去30日間のDePINトラック収益ランキング
Solanaで過去30日間に最もパフォーマンスが高かったDePINプロジェクト
5. 業界イベントの追跡
世界中の Web3 ユーザーに不可欠なオンライン ネットワーク サービスである Roam は、世界中に 280 万のノードを持ち、ユーザーは従来の通信事業者の 30% のコストでシームレスな国境を越えたローミングを実現できます。 Roamは2025年後半に同様のインセンティブメカニズムを開始する予定で、分散ノードによって収集された時空間データは垂直AIモデルのトレーニングの燃料となる予定です。
Phoenix は TandemAI および Origin Quantum と連携して AI と分散型物理インフラストラクチャの統合を推進しており、これにより Phoenix は DePIN-AI 分野で主導的な地位を獲得しています。
IoTeXは、トークン報酬と請求プロセスを含む「Get Goated Season 2」を開始しました。 $IOTX の請求期間は 3 月 27 日に終了し、請求されていないトークンは IoTeX の財務プールに入ります。スポンサーには Geodnet、Uprock、Drop Wireless、Network 3 が含まれ、請求期間は 4 月 7 日に開始され、3 月 28 日から 3 月 31 日まで zkPass 認証を使用して審査されます。この動きにより、コミュニティの関与が強化され、より多くのユーザーが IoTeX エコシステムに参加するようになるかもしれません。
Messariが発表したHelium第4四半期レポートによると、Heliumのネットワーク運用データは大幅に増加しており、オペレーターのデータオフロードは前月比555%増の576TB、モバイルホットスポットは14%増の24,800、毎日のモバイル有料トラフィックは99%増加しており、通信業界における破壊的な可能性を示しています。同時に、HeliumはHIP 138提案を通じて$HNTを唯一のトークンとして統一し、経済モデルを最適化し、Telefónicaとの提携を発表してメキシコ市場に参入し、200万人のMovistarユーザーをカバーしました。さらに、ヘリウムはグレイスケールの注目トークン上位20位にランクインし、コインベースのCOIN 50インデックスにも含まれるなど、機関投資家の注目を集めている。スマート シティのアプリケーションでは、このネットワークは米国で洪水監視や森林火災警報に使用されています。 Helium は、DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) モデルを通じて事業を拡大し、Web3 通信市場におけるリーダーシップを強化しています。
6. 資金調達情報
Filecoin の最大の DeFi プロトコル GLIF は $GLF ガバナンス トークンをリリースし、総供給量の 9.4% に相当する 9,400 万トークンをエアドロップしました。 $GLF は将来的にロイヤルティ報酬などの新機能に拡張される予定です。 GLIF は、Filecoin エコシステムを超えて、分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) へと拡大しています。現在、GLIF は Filecoin に 1 億 200 万ドル以上をロックしており、将来的にはさらに多くの DePIN ネットワークをサポートする予定です。
分散型ビジネスネットワークDomin Networkは、Animoca Brands、KuCoin Labs、Web3 Labs.club、IBC Group Official、DWF Ventures、Presto、Outlier Ventures、KnightFury、ThreeDAO、Awakening Ventures、AB DAOから戦略的投資を受けたと発表しました。 Domin Network は、NFT と DePIN Rollup テクノロジーを使用してソフトウェア、ハードウェア、消費者行動データをチェーンに接続する分散型ビジネス ネットワークです。ユーザーは消費データを共有することで暗号通貨の報酬を獲得できます。
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