ชื่อเรื่องเดิม: "Industry Observation | DePIN+AI กำลังเขียนคำนำสำหรับยุคใหม่ของหุ่นยนต์ DePIN"

แหล่งที่มา: DePINone Labs

สรุป

สินทรัพย์หลักของ Grayscale ในไตรมาสที่ 2 คือสินทรัพย์โครงการใหม่ 3 รายการ ซึ่ง 2 รายการเกี่ยวข้องกับ DePIN Messari แสดงให้เห็นว่าแทร็ก DePIN เติบโตจนมีมูลค่าตลาด 50,000 ล้านเหรียญสหรัฐ ขนาดการจัดหาเงินทุนในไตรมาสแรกเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว แต่จำนวนโครงการลดลงอย่างมาก ซึ่งบ่งชี้ว่า DePIN กำลังเติบโต

เมื่อเดือนที่แล้ว Messari และ FrodoBot Lab ร่วมกันหารือเกี่ยวกับการปฏิวัติกระบวนทัศน์ของหุ่นยนต์ในยุค AI ที่สร้างโดย DePIN+AI มุมมองหลักคือการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะที่เป็นรูปธรรมนั้นไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ การรวบรวมข้อมูล การสนับสนุนทางการเงิน และการมีส่วนร่วมของมนุษย์อีกด้วย ในอดีต การพัฒนาอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ถูกจำกัดด้วยต้นทุนที่สูงและการครอบงำขององค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งขัดขวางความเร็วของนวัตกรรม

การสร้างเครือข่ายหุ่นยนต์ DePIN หมายความว่าด้วยพลังของเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ การรวบรวมข้อมูลหุ่นยนต์ ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ และการลงทุนด้านทุนสามารถดำเนินการร่วมกันได้ในระดับโลก ซึ่งไม่เพียงเร่งการฝึกอบรม AI และการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังลดเกณฑ์การพัฒนา ทำให้ผู้วิจัย ผู้ประกอบการ และผู้ใช้รายบุคคลมีส่วนร่วมได้มากขึ้น ในเวลาเดียวกัน คาดว่าอุตสาหกรรมหุ่นยนต์จะไม่พึ่งพาเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่รายอีกต่อไป แต่จะได้รับการส่งเสริมร่วมกันโดยชุมชนโลกเพื่อก้าวไปสู่ระบบนิเวศเทคโนโลยีที่เปิดกว้างและยั่งยืนอย่างแท้จริง

1. DePIN+AI สร้างแนวคิดหุ่นยนต์ในยุค AI

เมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ Messari ได้จัดรายการพอดแคสต์เรื่อง "การสร้างปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจทางกายภาพ" และเชิญ Michael Cho ผู้ร่วมก่อตั้ง FrodoBot Lab มาร่วมงาน ในพอดแคสต์นี้ Michael Cho ได้เน้นที่โอกาสและความท้าทายของ DePIN+AI ในด้านหุ่นยนต์

ไม่นานหลังจากการหมักของ Messari แนวคิดของหุ่นยนต์ DePIN ก็ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว และมีการพูดคุยกันมากมายเกี่ยวกับหุ่นยนต์ DePIN

การสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมของเราในสัปดาห์นี้จะเน้นที่การวิเคราะห์และพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อนี้ด้วย

ก่อนที่เราจะเริ่มพูดคุยกัน มาดูการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์ในหัวข้อของตัวเองกันก่อน:

· ในภาคส่วนพลังประมวลผล รายได้รายไตรมาสของ Nvidia เพิ่มขึ้นห้าเท่าในช่วงสามปีที่ผ่านมา;

· ในภาคส่วนแบนด์วิดท์ การก่อสร้างศูนย์ข้อมูลในอเมริกาเหนือก็เพิ่มขึ้นห้าเท่าเช่นกันในช่วงสามปีที่ผ่านมา;

· ในภาคส่วนพลังงาน OKLO เพียงแห่งเดียวต้องการ 12.0GW และ TerraPower ต้องการ 4.0GW;

· ในภาคส่วนข้อมูล บริษัทขนาดใหญ่ลงทุนมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์ทุกปีเพื่อซื้อข้อมูลขายส่งสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI

ภายใต้สมมติฐานของภาวะเศรษฐกิจตกต่ำทั่วโลกโดยรวม AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการปฏิวัติเทคโนโลยีหลักในอีกสิบหรือยี่สิบปีข้างหน้า กำลังนำผู้เล่นทั้งหมดในแทร็กนี้ (พลังประมวลผล พลังงาน ข้อมูล) ให้เร่งตัวขึ้นด้วยอัตราการเติบโตที่เร่งขึ้นหลายเท่าในแต่ละปี

ในขณะที่พัฒนาด้วยความเร็วสูงเช่นนี้ ความกังวลเกี่ยวกับ AI ก็เพิ่มขึ้นทุกวันเช่นกัน เหตุผลก็คือ หากพลังประมวลผลของ AI (เทียบเท่ากับเครื่องยนต์ของรถยนต์) โมเดลขนาดใหญ่ของ AI (เทียบเท่ากับตัวควบคุมและโปรเซสเซอร์) พลังงานของ AI (เทียบเท่ากับน้ำมันและเชื้อเพลิง) และข้อมูลของ AI (เทียบเท่ากับวัตถุดิบ) ถูกควบคุมโดยบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่งที่รวมศูนย์ ยุคแห่งเทคโนโลยีในอนาคตอาจถูกควบคุมโดยบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง ซึ่งอาจนำไปสู่การรวมศูนย์และการรวมศูนย์อย่างแท้จริง ในเวลานั้น เราอาจเปิดกล่องแพนโดร่าที่ใหญ่ที่สุดได้ด้วยตัวเอง

เป็นเพราะความกังวลเกี่ยวกับสถานการณ์ที่รวมศูนย์ดังกล่าว จึงทำให้ทุกคนถกเถียงกันอย่างดุเดือดถึงแนวทางและทิศทางใหม่ นั่นคือ DePIN+AI และเราที่ DePIN ONE ยินดีที่จะกำหนดให้เป็น DePAI นั่นคือ DePAI=DePIN+AI

DePAI จะช่วยให้ AI กระจายอำนาจมากขึ้นได้อย่างไร

เราจะเริ่มต้นและวิเคราะห์เนื้อหาหลักของพอดแคสต์ Messari กับ Michael เมื่อเดือนที่แล้ว

ปัจจุบัน AI มีปัญหาหลายอย่าง แม้ว่าจะมีฟังก์ชันหลากหลาย แต่ทั้งหมดก็กำลังประมวลผลข้อมูลผิวเผิน เช่น ข้อความ ข้อมูลดังกล่าวเย็นชาและไม่มีอุณหภูมิ และขาดการรับรู้และความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง

เครือข่าย DePIN ถือเป็น "ประสาทสัมผัสทั้งห้า" และ "แขนขาทั้งสี่" ที่ดีของ AI

"ประสาทสัมผัสทั้งห้า" ช่วยให้ AI รับรู้โลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างรอบด้าน ปัจจุบัน นักพัฒนาบางคนกำลังใช้ ioID และ W3bstream เพื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงกับบล็อคเชน และใช้การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อยืนยันกิจกรรมจริงของอุปกรณ์เหล่านั้น

และ "สี่แขนขา" สามารถช่วยให้ AI ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำโดยอิงจากการรับรู้ของตัวเอง และนำการตัดสินใจนั้นไปปฏิบัติจริง ซึ่งทำให้ระบบ "การฝึกอบรม" "การสร้างแบบจำลอง" และ "ระบบอัตโนมัติ" เกิดขึ้นได้จริง

1. DePIN ทำให้ข้อมูล AI สมจริงและหลากหลายมากขึ้น

ไม่เหมือนกับโมเดล AI "ออนไลน์" เหล่านั้นที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลอินเทอร์เน็ตจำนวนมาก อุปกรณ์ DePIN สามารถช่วยให้ AI โต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริงและรับข้อมูลจริงและแบบเรียลไทม์มากขึ้น เฉพาะข้อมูลที่ฝึกด้วยข้อมูลนี้เท่านั้นที่จะทำให้ AI+หุ่นยนต์และอุปกรณ์อื่นๆ พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงได้

เนื่องจาก DePIN ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา จึงยังไม่มีรากฐานขนาดใหญ่เช่นนี้ในโลก และไม่มีฉันทามติเกี่ยวกับวิธีการรวบรวมข้อมูลนี้

เราเชื่อว่าข้อมูลที่ DePIN+AI รวบรวมในอนาคตอาจจำแนกได้เป็นสามประเภทดังต่อไปนี้:

ประเภทแรกคือข้อมูลการทำงานของมนุษย์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่สร้างขึ้นเมื่อมนุษย์ควบคุมหุ่นยนต์ด้วยตนเองข้อมูลประเภทนี้มีคุณภาพสูงและสามารถจับภาพวิดีโอสตรีมและแท็กการกระทำได้ นั่นคือสิ่งที่มนุษย์เห็นและวิธีที่มนุษย์ตอบสนองตามนั้น นี่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการฝึก AI ให้เลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ แต่ข้อเสียคือมีค่าใช้จ่ายสูงและต้องใช้แรงงานมาก

· ประเภทที่สองคือข้อมูลสังเคราะห์ (ข้อมูลจำลอง) ซึ่งมีประโยชน์ในการฝึกหุ่นยนต์ให้เคลื่อนที่ในภูมิประเทศที่ซับซ้อน เช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้เดินบนพื้นดินขรุขระ และมีประโยชน์มากสำหรับบางสาขาพิเศษ แต่สำหรับงานบางอย่างที่มีการเปลี่ยนแปลงหลากหลาย เช่น การทำอาหาร สภาพแวดล้อมจำลองนั้นไม่ดีนัก เราสามารถจินตนาการถึงสถานการณ์ในการฝึกหุ่นยนต์ทอดไข่ได้ ประเภทของกระทะ อุณหภูมิของน้ำมัน และการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในสภาพห้องจะส่งผลต่อผลลัพธ์ และเป็นการยากที่สภาพแวดล้อมเสมือนจริงจะครอบคลุมสถานการณ์ทั้งหมดได้

· ประเภทที่สามคือการเรียนรู้ด้วยวิดีโอ ซึ่งก็คือการให้โมเดล AI เรียนรู้โดยการดูวิดีโอของโลกแห่งความเป็นจริง แม้ว่าวิธีนี้จะมีศักยภาพ แต่ขาดการตอบรับแบบโต้ตอบโดยตรงทางกายภาพจริงที่จำเป็นสำหรับปัญญาประดิษฐ์

หากรวบรวมและรองรับข้อมูลเหล่านี้ ความสามารถในการให้บริการอัจฉริยะที่เป็นรูปธรรมของ AI จะได้รับการปรับปรุงอย่างมากอย่างแน่นอน

2. DePIN เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทุนของ AI ให้สูงสุด และเอื้อต่อการกระจายอำนาจของ AI จากแหล่งที่มา แทนที่จะเป็นหุ่นเชิดของทุนบางส่วน

ต่างจากโมเดล AI ดั้งเดิมที่อาศัยเพียงพลังการประมวลผล การนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์อัจฉริยะมาใช้จำเป็นต้องมีการนำอุปกรณ์ทางกายภาพไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งนำมาซึ่งความท้าทายด้านทุนมหาศาล

การสร้างหุ่นยนต์นั้นมีค่าใช้จ่ายสูง และมีเพียงบริษัทที่ร่ำรวยที่สุดเท่านั้นที่สามารถจ่ายเงินเพื่อทำการทดลองขนาดใหญ่ได้ แม้แต่หุ่นยนต์มนุษย์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในปัจจุบันก็ยังมีต้นทุนหลายหมื่นดอลลาร์ และการทำให้แพร่หลายในวงกว้างนั้นไม่สมจริง

ปัญญาประดิษฐ์สำหรับหุ่นยนต์ทั่วไปยังคงห่างไกลจากการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย เนื่องจากต้องเผชิญกับความท้าทายด้านฮาร์ดแวร์ ข้อมูล และการประเมิน

อย่างไรก็ตาม การนำเทคโนโลยี DePIN มาใช้ทำให้ทุกคนมีความหวัง

เนื่องจากขนาดและการประสานงานของเครือข่ายแบบกระจายอำนาจสามารถกระจายภาระด้านทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงสามารถช่วยให้ทีมผู้ประกอบการรายย่อยบางกลุ่มพัฒนาเทคโนโลยีนี้ได้เช่นกัน เพื่อให้หุ่นยนต์ทั่วไปมีประสิทธิภาพมากขึ้นและใกล้ชิดกับผู้คนจริงมากขึ้นโดยเร็วที่สุด การพัฒนาเทคโนโลยีหุ่นยนต์ควรเป็นแบบกระจายอำนาจแทนที่จะควบคุมโดยบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง แทนที่จะพึ่งพาบริษัทขนาดใหญ่ในการจ่ายเงินสำหรับหุ่นยนต์หลายพันตัว จะดีกว่าหากรวมบุคคลที่สามารถมีส่วนสนับสนุนในเครือข่ายร่วมกัน

นอกจากนี้ DePIN ยังเร่งการรวบรวมและประเมินข้อมูล

แทนที่จะรอให้บริษัทนำหุ่นยนต์จำนวนจำกัดมาใช้งานเพื่อรวบรวมข้อมูล เครือข่ายแบบกระจายอำนาจสามารถทำงานและรวบรวมข้อมูลได้พร้อมกันในระดับที่ใหญ่กว่า

ตัวอย่างเช่น ในการแข่งขันหุ่นยนต์ AI กับมนุษย์ที่อาบูดาบีเมื่อไม่นานนี้ นักวิจัยจากสถาบันต่างๆ เช่น DeepMind และ UT Austin ได้ทดสอบโมเดล AI ของตนกับผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ แม้ว่ามนุษย์จะยังคงมีชัยเหนือ แต่บรรดานักวิจัยก็ตื่นเต้นกับชุดข้อมูลเฉพาะที่รวบรวมได้จากการโต้ตอบระหว่างหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งสิ่งนี้พิสูจน์โดยอ้อมถึงความจำเป็นของเครือข่ายย่อยที่เชื่อมต่อส่วนประกอบต่างๆ ของหุ่นยนต์ แม้ว่าการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบจะยังคงเป็นเป้าหมายในระยะยาว แต่เทคโนโลยี DePIN ได้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่จับต้องได้ตั้งแต่การรวบรวมและฝึกอบรมข้อมูลไปจนถึงการใช้งานและการตรวจสอบในโลกแห่งความเป็นจริง

ในทางกลับกัน เครือข่าย DePIN กำลังช่วยให้หุ่นยนต์ AI ลงจอดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีต้นทุนต่ำลง

ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงคือ FrodoBot Lab ทำงานร่วมกับโครงการ DePIN เพื่อจัดหา GPU NVIDIA H100 จำนวน 2 กล่อง โดยแต่ละกล่องบรรจุชิป H100 จำนวน 8 ชิป ซึ่งมอบพลังการประมวลผลที่จำเป็นให้กับนักวิจัยในการประมวลผลและปรับแต่งโมเดล AI บนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่รวบรวมจากการใช้งานหุ่นยนต์ หากไม่มีทรัพยากรการประมวลผลดังกล่าว แม้แต่ชุดข้อมูลที่มีค่าที่สุดก็ไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ จะเห็นได้ว่าการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลแบบกระจายอำนาจของ DePIN ช่วยให้เครือข่ายหุ่นยนต์สามารถให้ผู้วิจัยทั่วโลกฝึกอบรมและประเมินโมเดลต่างๆ ได้โดยไม่ถูกจำกัดจากการเป็นเจ้าของ GPU ที่ใช้เงินทุนจำนวนมาก หาก DePIN สามารถระดมข้อมูลและความก้าวหน้าด้านฮาร์ดแวร์ได้สำเร็จ อนาคตของหุ่นยนต์อาจมาถึงเร็วกว่าที่คาดไว้

3. DePIN กำลังช่วยเหลือ AI และปัญญาประดิษฐ์ที่รวม AI เข้าด้วยกันเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

เอเจนต์ AI เช่น Sam (หุ่นยนต์ KOL เคลื่อนที่ที่มีโทเค็นมีม) แสดงให้เห็นถึงรูปแบบผลกำไรใหม่สำหรับเครือข่ายหุ่นยนต์แบบกระจายอำนาจ

Sam ทำงานโดยอัตโนมัติ สตรีมสดตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันในเมืองต่างๆ ในขณะที่โทเค็นมีมของแซมก็มีมูลค่าเพิ่มขึ้น

รูปแบบนี้แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดย DePIN สามารถดำรงอยู่ได้ด้วยตัวเองทางการเงินผ่านการเป็นเจ้าของแบบกระจายอำนาจและแรงจูงใจจากโทเค็น ในอนาคต เอเจนต์ AI เหล่านี้อาจใช้โทเค็นเพื่อจ่ายเงินให้กับเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เพื่อช่วยเหลือ เช่าสินทรัพย์หุ่นยนต์เพิ่มเติม หรือเสนอราคาสำหรับงานในโลกแห่งความเป็นจริง สร้างวัฏจักรเศรษฐกิจที่เป็นประโยชน์ต่อทั้งการพัฒนา AI และผู้เข้าร่วม DePIN

ความคาดหวัง

การพัฒนา AI อัจฉริยะที่เป็นรูปธรรมนั้นไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ การรวบรวมข้อมูล การสนับสนุนทางการเงิน และการมีส่วนร่วมของมนุษย์อีกด้วย

ในอดีต การพัฒนาอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ถูกจำกัดด้วยต้นทุนที่สูงและการครอบงำของบริษัทขนาดใหญ่ ซึ่งขัดขวางความเร็วในการสร้างสรรค์นวัตกรรม การจัดตั้งเครือข่ายหุ่นยนต์ DePIN หมายความว่าด้วยพลังของเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ การรวบรวมข้อมูลหุ่นยนต์ ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ และการลงทุนด้านทุนสามารถประสานงานกันได้ทั่วโลก ซึ่งไม่เพียงเร่งการฝึกอบรม AI และการเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังลดเกณฑ์การพัฒนาและทำให้ผู้วิจัย ผู้ประกอบการ และผู้ใช้รายบุคคลมีส่วนร่วมได้มากขึ้นอีกด้วย

นอกจากนี้ เรายังคาดหวังว่าอุตสาหกรรมหุ่นยนต์จะไม่พึ่งพาบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่แห่งอีกต่อไป แต่จะได้รับการขับเคลื่อนร่วมกันโดยชุมชนโลก และก้าวไปสู่ระบบนิเวศเทคโนโลยีที่เปิดกว้างและยั่งยืนอย่างแท้จริง

2. ข้อมูลการติดตามและการสังเกตการณ์ของ DePIN

1. ส่วนแบ่งโดยรวมของ DePIN คิดเป็นเพียง 0.1% ของตลาด AI มูลค่าล้านล้านดอลลาร์

จำนวนโครงการของ DePIN เพิ่มขึ้นจาก 100 โครงการในปี 2022 เป็น 1,170 โครงการในปี 2024 และมูลค่าตลาดพุ่งสูงขึ้นจาก 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 5 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ อัตราโหนดที่ใช้งานเพิ่มขึ้นจาก 2% เป็นมากกว่า 50% แต่ส่วนแบ่งโดยรวมของ DePIN คิดเป็นเพียง 0.1% ของตลาด AI มูลค่าล้านล้านดอลลาร์ ไม่ใช่เรื่องเกินจริงที่จะบอกว่าแทร็กนี้มีศักยภาพในการเติบโต 100-1,000 เท่า

2. จำนวนเงินระดมทุนของ DePIN เพิ่มขึ้น แต่จำนวนการระดมทุนลดลง

ตามข้อมูลของ Messari การเติบโตของเงินทุนของ DePIN นั้นคงที่เมื่อเทียบเป็นรายปี ในไตรมาสแรกของปี 2568 ปริมาณการจัดหาเงินทุนมีมาก แต่จำนวนการจัดหาเงินทุนกลับมีน้อย

ไตรมาสที่ 1 ปี 2024: ระดมทุน 62 รอบ มูลค่า 156 ล้านเหรียญ

ไตรมาสที่ 1 ปี 2025: ระดมทุน 36 รอบ มูลค่า 159 ล้านเหรียญ

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่ามีสตาร์ทอัพในช่วงเริ่มต้นที่กำลังเติบโตเพียงไม่กี่แห่ง แต่โครงการ DePIN ที่เติบโตเต็มที่กำลังขยายตัว

ส่วนแบ่งระดับโลกปัจจุบันของโครงการชั้นนำในสาขา DePIN ยังคงน้อยมาก และอยู่ในช่วงเริ่มต้นของเส้นทาง

ส่วนแบ่งการตลาดในสาขาการส่งสัญญาณไร้สายอยู่ที่ 0.002% (โครงการชั้นนำ Helium) ส่วนแบ่งการตลาดในสาขาการประมวลผลอยู่ที่ 0.03% (โครงการชั้นนำ Filecoin) ส่วนแบ่งการตลาดในสาขาพลังงานอยู่ที่ 0.001% (โครงการชั้นนำ Daylight) และส่วนแบ่งการตลาดในสาขาการพิสูจน์ตัวตนอยู่ที่ 0.2% (โครงการชั้นนำ

ตลาดปัญญาประดิษฐ์แบบตัวแทนในเส้นทาง AI คาดว่าจะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในทศวรรษหน้า จาก 520 ล้านเหรียญสหรัฐในปี 2024 เป็น 196,600 ล้านเหรียญสหรัฐในปี 2034 ด้วยอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น 43.8%

3. Grayscale เผยแพร่รายงานไตรมาสที่ 2 เน้นที่ RWA, DePIN และโทเค็น IP

ในสัปดาห์นี้ Grayscale เผยแพร่รายงานไตรมาสที่ 2 ปี 2025 โดยเน้นที่ RWA, DePIN และโทเค็น IP ดังนั้นจึงมีการเพิ่มโทเค็นใหม่สามตัวใน 20 อันดับแรก ได้แก่ IP, SYRUP และ GEOD ในขณะที่ Akash Network, Arweave และ Jupiter ถูกลบออก

รายงานระบุว่าในไตรมาสนี้ Grayscale จะมุ่งเน้นไปที่โทเค็นที่สะท้อนถึงการใช้งานเทคโนโลยีบล็อคเชนที่ไม่เก็งกำไรในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งแบ่งออกเป็นสามหมวดหมู่ดังต่อไปนี้: RWA (สินทรัพย์ในโลกแห่งความเป็นจริง), DePIN (โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ) และ IP (การแปลงทรัพย์สินทางปัญญาเป็นโทเค็น)

ในจำนวนสินทรัพย์สามรายการ ได้แก่ Maple (SYRUP), Geodnet (GEOD) และ Story (IP) ที่เพิ่มเข้าไปในรายชื่อสินทรัพย์ 20 อันดับแรกสำหรับไตรมาสที่ 2 ปี 2025 มีโครงการสองโครงการที่เป็นโครงการ DePIN

· Geodnet (GEOD):Geodnet เป็นโครงการ DePIN ที่รวบรวมข้อมูลการกำหนดตำแหน่งแบบเรียลไทม์ ในฐานะผู้ให้บริการการระบุตำแหน่งแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ (RTK) ที่ใหญ่ที่สุดในโลก Geodnet นำเสนอข้อมูลภูมิสารสนเทศที่มีความแม่นยำสูงถึง 1 ซม. ซึ่งมอบโซลูชันที่คุ้มราคาสำหรับผู้ใช้ เช่น เกษตรกร

ในอนาคต Geodnet อาจมอบคุณค่าให้กับรถยนต์และหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนเองได้ เครือข่ายได้ขยายไปถึงอุปกรณ์มากกว่า 14,000 เครื่องใน 130 ประเทศ และรายได้ค่าธรรมเนียมเครือข่ายรายปีได้เติบโตเป็นมากกว่า 3 ล้านเหรียญสหรัฐในช่วง 30 วันที่ผ่านมา (เพิ่มขึ้นประมาณ 500% เมื่อเทียบกับปีก่อน) สิ่งที่น่าสังเกตก็คือ GEOD มีมูลค่าตลาดที่ต่ำกว่าและมีการแลกเปลี่ยนที่จดทะเบียนน้อยกว่าสินทรัพย์อื่นๆ ใน 20 อันดับแรก ดังนั้นจึงถือว่ามีความเสี่ยงมากกว่า

· Story Protocol: มุ่งเน้นไปที่การจัดการทรัพย์สินทางปัญญาบนบล็อคเชน ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจมากกว่าโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ และอาจถูกละเลยในหมวดหมู่ DePIN (Story Protocol) Story Protocol กำลังพยายามสร้างโทเค็นในตลาดทรัพย์สินทางปัญญา (IP) ที่มีมูลค่า 70 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ

ในยุค AI ทรัพย์สินทางปัญญาที่เป็นกรรมสิทธิ์จะถูกใช้เพื่อฝึกโมเดล AI ซึ่งนำไปสู่การฟ้องร้องละเมิดลิขสิทธิ์และคดีความขนาดใหญ่ เช่น ข้อพิพาททางกฎหมายก่อนหน้านี้ระหว่าง New York Times และ OpenAI โดยการนำทรัพย์สินทางปัญญาเข้าสู่เครือข่าย Story จะช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถใช้ทรัพย์สินทางปัญญาของตนเพื่อฝึกโมเดล AI ได้ ในขณะที่บุคคลใดๆ ก็สามารถลงทุน ซื้อขาย และรับค่าลิขสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาได้ Story ได้นำเพลงของ Justin Bieber และ BTS เข้าสู่เครือข่ายแล้ว และเปิดตัวบล็อคเชนและโทเค็นที่เน้นทรัพย์สินทางปัญญาในเดือนกุมภาพันธ์

4. DePIN ติดตามอันดับรายได้ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา

โครงการ DePIN ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดบน Solana ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา

5. การติดตามเหตุการณ์ในอุตสาหกรรม

Roam บริการเครือข่ายออนไลน์ที่จำเป็นสำหรับคนทั่วโลกที่ใช้ Web3 สามารถเข้าถึงโหนดได้ 2.8 ล้านโหนดทั่วโลก ทำให้ผู้ใช้สามารถโรมมิ่งข้ามพรมแดนได้อย่างราบรื่นด้วยต้นทุนเพียง 30% ของผู้ให้บริการแบบดั้งเดิม Roam วางแผนที่จะเปิดตัวกลไกจูงใจที่คล้ายกันในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 และข้อมูลเชิงพื้นที่และเวลาที่เก็บโดยโหนดแบบกระจายจะกลายเป็นเชื้อเพลิงสำหรับการฝึกโมเดล AI ในสาขาแนวตั้ง Phoenix กำลังทำงานร่วมกับ TandemAI และ Origin Quantum เพื่อส่งเสริมการบูรณาการ AI กับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์ ซึ่งจะช่วยให้ Phoenix ก้าวขึ้นเป็นผู้นำในด้าน DePIN-AI

IoTeX เปิดตัว "Get Goated Season 2" ซึ่งเกี่ยวข้องกับรางวัลโทเค็นและกระบวนการเรียกร้อง ช่วงเวลาการเรียกร้องสำหรับ $IOTX ปิดลงเมื่อวันที่ 27 มีนาคม และโทเค็นที่ไม่ได้รับการเรียกร้องจะเข้าสู่คลังของ IoTeX สปอนเซอร์ได้แก่ Geodnet, Uprock, Drop Wireless และ Network3 ช่วงเวลาการขอรับสิทธิ์จะเริ่มในวันที่ 7 เมษายน และช่วงเวลาตรวจสอบจะเริ่มตั้งแต่วันที่ 28 มีนาคมถึง 31 มีนาคม โดยใช้การยืนยัน zkPass การดำเนินการครั้งนี้จะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของชุมชนและดึงดูดผู้ใช้ให้เข้าร่วมในระบบนิเวศ IoTeX มากขึ้น ตามรายงาน Helium Q4 ที่เผยแพร่โดย Messari ข้อมูลการทำงานของเครือข่ายของ Helium เติบโตขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยข้อมูลของผู้ให้บริการเพิ่มขึ้น 555% เมื่อเทียบเป็นรายเดือนเป็น 576TB ฮอตสปอตเคลื่อนที่เพิ่มขึ้น 14% เป็น 24,800 จุด และปริมาณการใช้งานแบบชำระเงินผ่านมือถือรายวันเพิ่มขึ้น 99% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างความเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมโทรคมนาคม

ในเวลาเดียวกัน Helium ได้รวม $HNT ให้เป็นโทเค็นเดียวผ่านข้อเสนอ HIP 138 เพิ่มประสิทธิภาพโมเดลเศรษฐกิจ และประกาศความร่วมมือกับ Telefónica เพื่อเข้าสู่ตลาดเม็กซิโก ซึ่งครอบคลุมผู้ใช้ Movistar จำนวน 2 ล้านคน นอกจากนี้ Helium ยังถูกจัดให้อยู่ใน 20 โทเค็นที่น่าสนใจที่สุดโดย Grayscale และรวมอยู่ในดัชนี COIN50 โดย Coinbase ซึ่งดึงดูดความสนใจจากนักลงทุนสถาบัน ในแง่ของการใช้งานเมืองอัจฉริยะ เครือข่ายนี้ถูกใช้เพื่อติดตามน้ำท่วมและแจ้งเตือนไฟป่าในสหรัฐอเมริกา Helium กำลังขยายตัวผ่านโมเดล DePIN (เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ) เพื่อเสริมสร้างความเป็นผู้นำในตลาดโทรคมนาคม Web3

6. ข้อมูลการเงิน

GLIF ซึ่งเป็นโปรโตคอล DeFi ที่ใหญ่ที่สุดของ Filecoin ได้ปล่อยโทเค็นการกำกับดูแล $GLF และแจกโทเค็นทางอากาศ 94 ล้านโทเค็น คิดเป็น 9.4% ของอุปทานทั้งหมด $GLF จะขยายไปสู่ฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น รางวัลความภักดีในอนาคต GLIF กำลังขยายไปสู่เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePIN) ที่เกินกว่าระบบนิเวศ Filecoin ปัจจุบัน GLIF ได้ล็อกมูลค่ากว่า 102 ล้านดอลลาร์ใน Filecoin และจะรองรับเครือข่าย DePIN เพิ่มเติมในอนาคต

เครือข่ายธุรกิจแบบกระจายอำนาจ Domin Network ประกาศว่าได้รับการลงทุนเชิงกลยุทธ์จาก Animoca Brands, KuCoin Labs, Web3Labs.club, IBC Group Official, DWF Ventures, Presto, Outlier Ventures, KnightFury, ThreeDAO, Awakening Ventures และ AB DAO Domin Network เป็นเครือข่ายธุรกิจแบบกระจายอำนาจที่ใช้เทคโนโลยี NFT และ DePIN Rollup เพื่อเชื่อมต่อซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคเข้ากับเครือข่าย ทำให้ผู้ใช้สามารถรับรางวัลคริปโตได้โดยการแบ่งปันข้อมูลการบริโภคของตนเอง

ลิงก์ต้นฉบับ