NVIDIA 在 CES 上提出了「物理 AI (Physical AI)」的概念。而如今，「去中心化物理 AI (Decentralized Physical AI, DePAI)」已經成為加密領域的熱門話題。那么，什么是 DePAI？它與機器人有什么聯系？這些機器人在 peaq 提出的機器經濟 (Machine Economy) 中需要什么條件才能作為去中心化物理 AI 運行？

又一個新術語誕生了。DePAI，全稱去中心化物理 AI (Decentralized Physical AI)，最近成為了加密行業的焦點話題。這個概念由 Messari 提出，而在此之前，NVIDIA 的 CEO 黃仁勛 (Jensen Huang) 在 2025 年 1 月的 CES 上首次推廣了「物理 AI (Physical AI)」的概念。DePAI 這一新詞已經在業內引發了廣泛討論，也確實值得關注。

DePAI 是一個融合了 AI、機器人學、Web3 和 DePIN（去中心化物理基礎設施網絡）等多個前沿技術領域的概念。它將這些新興領域有機地結合在一起，形成了一個強大的新范式。這種結合不僅展示了這些技術的協同潛力，還預示著它們將共同推動行業變革，并徹底改變全球經濟的運行方式。

那么，為什么你需要關注它呢？如果你是職場的一員，可能已經對機器人和 AI 替代人類工作的趨勢有所擔憂。而 DePAI 的出現，正是應對這些潛在挑戰的一種解決方案。它有望成為未來全球經濟的重要驅動力，為我們提供一種方法來處理和緩解 AI 帶來的顛覆性影響。

但 DePAI 究竟是什么？它與傳統的物理 AI（也就是機器人）有何不同？為什么它會如此重要？

讓我們深入了解一下。

從字面上看，「去中心化物理 AI (Decentralized Physical AI)」似乎并不是一個全新的概念。畢竟，去中心化的物理硬件網絡為 AI 模型提供計算能力的技術已經存在。然而，DePAI 并不僅僅局限于去中心化計算能力，它的意義遠不止于此。

DePAI 是一個更為廣泛的概念，它涉及真實的機器設備，尤其是機器人，利用人工智能技術在現實世界中實現生存和發展。而這一切都依賴于 Web3 的基礎架構。除此之外，DePAI 還依賴于眾包數據的支持，這些數據幫助機器感知世界并與環境互動。同時，它還需要一套完整的基礎設施來支撐圍繞這一新范式構建的經濟模型。

簡單來說，DePAI 將機器人學、智能化的 AI、空間智能以及 DePIN 等領域融為一體。它描繪了一種未來場景：機器人和機器，即具象化的 AI，不僅能夠自主運行，還能夠在 Web3 驅動的機器經濟中擁有自主權和主權。

提到 ChatGPT，幾乎無人不知。對于大多數人來說，OpenAI 推出的這款大語言模型 (LLM) 已經像 Google、Netflix 或日常使用的社交媒體一樣普及。然而，僅僅兩年前，幾乎沒有人聽說過 ChatGPT 的存在。

更令人驚嘆的是，人工智能在短短時間內取得了飛躍式的發展。從最初專注于內容生成的生成式 AI (Generative AI)，到如今演變為能夠獨立決策的智能體 AI (Agentic AI)，這一轉變令人矚目。舉個例子：

· 生成式 AI：你輸入一周的飲食計劃，AI 為你生成一份購物清單。

· 智能體 AI：它不僅能分析你的健康數據，制定優化的飲食計劃，還能推薦每日食譜、追蹤冰箱庫存，甚至在食材不足時自動下單購買——確保你的廚房永遠不會空空如也。

從被動反應的生成式 AI 到主動決策的智能體 AI，這一變化已經是巨大的飛躍。而當智能體 AI 擁有一個實體「身體」，并開始在現實世界中執行任務時，未來的可能性將更加廣闊。是的，機器人時代已經到來，而 NVIDIA 等 AI 行業巨頭正引領這一趨勢。

然而，中心化的 AI，尤其是中心化的物理 AI，也帶來了許多挑戰和風險。例如，AI 模型需要理解和與物理世界互動所需的數據從哪里獲取？

這一問題進一步擴展到了機器人領域。誰將擁有這些機器人？哪家硬件供應商會決定機器人之間的兼容性和互操作性的標準協議？最終，誰將從中獲利？我們是否會走向一個由大型企業賺取巨額利潤，而普通人只能依賴基本收入 (UBI) 救濟的未來？還是存在另一種可能性？

答案就在 DePAI 中。

DePAI 對于物理 AI 的意義，正如 DePIN（去中心化物理基礎設施網絡）對于物理基礎設施的意義——它是一種升級，通過將被少數公司壟斷的權力重新交回到普通人手中。當然，這并不是說 DePAI 和 DePIN 是完全獨立的。事實上，DePIN 是 DePAI 模型的重要組成部分。

DePIN 為數字和物理 AI 提供了關鍵的數據和服務，而 peaq 則構建了支持 DePIN 和去中心化硬件運行的核心基礎設施層。除了這兩者之外，機器人要想作為去中心化物理 AI 在全球機器經濟中高效運行，還需要依賴多個其他關鍵層。而正如我們將看到的，DePIN 在這些層中扮演著至關重要的角色。

你可能已經發現，DePAI 是一個極其復雜的系統。要構建一個真正運轉的機器經濟 (Machine Economy)，遠遠不只是給一臺 Optimus 機器人裝上一個 Ledger 就能完成的事情。

真正的自主物理 AI (DePAI) 需要以下七個關鍵層次的支持：

· 硬件層：這是基礎，指能夠讓 AI 模型與物理世界交互的機器人設備。沒有這些硬件，物理 AI 只能停留在理論層面。

· 軟件層：運行在機器人上的智能體 AI 模型。這些模型賦予機器人自主性，使其能夠執行復雜任務。

· 數據層：數據是物理 AI 學習和進化的核心動力。沒有高質量的數據支持，AI 無法適應現實世界的動態變化。

· 空間智能層：這一層讓機器人能夠理解環境并與物理世界互動，比如識別物體、規劃路徑或感知危險。

· 基礎設施網絡層：提供關鍵資源，如存儲、計算能力、能源等。這些資源是支撐物理 AI 持續運行的必要條件。

· 機器經濟層：通過專門的協議將上述所有元素整合在一起，確保不同類型的 DePINs（去中心化物理基礎設施網絡）、AI 模型和機器人之間能夠無縫協作。

· 組織層：例如 DePAI DAO，這一層提供了一種去中心化的治理模式，允許個人、社區和企業平等地擁有并從 DePAI 中獲益。

這七個層次共同構建了 DePAI 的完整生態系統。接下來，讓我們逐一深入了解這些層次的具體功能與意義。

在之前的討論中，我們已經提到過智能體 AI (Agentic AI) 的重要性。這里再簡單回顧一下：智能體 AI 是能夠自主規劃、決策、采取行動并執行任務的 AI 系統，它們完全不需要人工干預。

這些智能體通常專注于特定類型的任務，例如物流優化或家庭助手，但更復雜的場景下，也可以將多個智能體集成到一臺機器中，通過協作完成多樣化的任務。在 DePAI 的語境下，AI 智能體可以被看作是機器的「意識」。是的，我們正在朝著這個方向不斷邁進。

機器人是「物理 AI」中「物理」的核心所在。它們是 AI 系統運行的硬件平臺，也是 AI 與現實世界交互的橋梁。從自動駕駛汽車和工業機械，到手術助手，再到像 Tesla Optimus 這樣功能齊全的人形機器人，機器人正在以各種形式融入我們的生活。它們不僅是物理 AI 的載體，更是將 AI 理論轉化為現實應用的關鍵。

AI 的運行離不開數據，尤其是大量的高質量數據。幸運的是，像 MapMetrics、Silencio 、 Teneo 、 SkyX 和 Hyperway 等 DePINs 已經積累了豐富的現實世界數據，這些數據可以為先進的 AI 模型提供強大的支撐。通過利用這些現有的信息，智能體 AI (Agentic AI) 不僅能夠學習現實世界的運行規律，還能基于精確、可驗證的數據集實時做出決策。例如，一臺自動駕駛汽車可以通過這些數據了解城市交通狀況，從而規劃最佳行駛路線。

如果說數據網絡幫助 AI 理解現實世界的運行規則，那么空間智能層則讓 AI 驅動的機器能夠實時導航和與現實世界互動。簡單來說，這一層構建了一個現實世界的虛擬復制品——一個數字化的環境，AI 可以在其中進行模擬和協調。

你可以將其想象為一個與現實世界同步的視頻游戲世界，或者更進一步，一個由去中心化自主 AI 組成的「元宇宙」版現實世界。在這個虛擬環境中，物理 AI 智能體可以學習如何識別物體、規劃路徑，甚至預測潛在的危險。

這一層的實現同樣依賴于 DePINs 提供的空間數據，但它的作用遠不止于此。某些專門的 DePINs 還可以創建虛擬訓練場景，為物理 AI 提供一個「數字游樂場」，幫助它們更好地理解并適應真實世界的復雜性。

基礎設施網絡（例如 DePINs）是支撐整個物理 AI 生態系統的基石。它們提供了 AI 和機器人運行所需的所有底層資源，例如計算或數據存儲、能源供應，甚至是去中心化互聯網和能源網的網絡。

在機器經濟 (Machine Economy) 中，Layer-1 區塊鏈是整個生態系統的核心支柱。它支持基礎設施 DePINs、數據收集 DePINs、空間感知 DePINs、機器人 DAO，以及 DePAI 本身，發揮著至關重要的作用。這一區塊鏈不僅建立了機器的標準（如唯一標識 ID）和協議，使自主機器人能夠在物理世界中實現高效協作與交互，還提供了應用和交易的基礎設施，支持所有應用程序和機器之間的無縫組合。本質上，它構建了一個全球化的機器經濟市場。

更重要的是，這一區塊鏈通過激勵和懲罰機制，確保機器人按照人類的最佳利益行事，而這些利益是由人類通過投票決定的。此外，它還促進了全球范圍內的治理，提供了一個開放的參與系統，讓普通人也能融入機器經濟，而不僅僅是少數大公司。這也為實現去中心化的資源分配機制鋪平了道路，推動財富更公平的分配。

為了應對即將到來的就業危機，DePAI 致力于確保每個人都有機會參與物理 AI 的所有權，并通過參與機器經濟獲得收益。然而，現實是，機器人設備的成本高昂。無論是工業機械臂、一隊配送無人機，還是一輛自動駕駛汽車，普通人都難以負擔。

這時，去中心化自治組織 (DAOs) 發揮了關鍵作用，尤其是那些專注于機器人技術和物理 AI 的 DAOs。這些組織為普通人提供了投資 DePAI 的機會，無論他們的購買力或地理位置如何，同時還建立了與行業專家共同協調資金和決策的機制。

例如，XMAQUINA DAO 就是一個專注于機器人技術和物理 AI 的組織。他們不僅預見了 DePAI 模型的興起，還率先提出了一個框架，讓個人和社區能夠在這場技術變革中抓住機會。

XMAQUINA——你的 DePAI 導師

當前，全球經濟正經歷兩場深刻的變革：數字 AI 正在取代白領工作，而物理 AI 則在改變藍領工作的格局。數字 AI 智能、高效且不知疲倦，而物理 AI 則從不抱怨、不休息，始終專注。兩者都可以 24/7 全天候工作。在這樣一個快速變化的世界中，人類如何確保自己的經濟參與權和資本收益？

這正是去中心化自治組織 (DAOs) 的用武之地。以 XMAQUINA DAO 為例，它為去中心化機器人技術的共享所有權、治理和開發創建了一個框架。通過這個平臺，社區、企業家和投資者可以共同出資、開發，同時確保所有貢獻者都能分享他們創造的經濟價值。

DAOs 的意義不僅在于共享所有權，還在于治理。現實世界中的機器決策需要監督。如果由某個集中的公司來制定規則，這些規則可能首先服務于公司的利益。而 DAOs 提供了一種透明的方式，讓社區共同決定機器如何運作、如何與人交互，以及誰能從中受益。所有決策都在公開的環境中進行，而不是在幕后操作。

此外，面對自動化對就業的沖擊，DAOs 提供了一種讓人們積極參與的方式。個人可以通過資助、管理或從物理 AI 中獲益，而不是被動地接受被取代的命運。與其旁觀大公司壟斷一切，不如通過 DAOs 為自己爭取一席之地。

DePAI DAO 與普通 DAO 有何不同？

大多數 DAO（去中心化自治組織）主要關注數字資產、去中心化金融 (DeFi) 或完全在線運行的治理模型。而 DePAI DAO 則聚焦于現實世界的業務和機器，例如機器人、傳感器網絡以及自動駕駛車輛。這些機器需要持續的維護、協調和管理，因此 DePAI DAO 面臨的挑戰遠遠超出了傳統 DAO 的 Token 抵押或治理提案。它們必須將機器群的日常管理委托給能夠在物理世界中實際執行任務的公司，從而實現高效運作。

此外，DePAI DAO 的治理方式也有顯著不同。與通常只需管理數字交易的金融 DAO 不同，DePAI DAO 需要在 AI 倫理、機器決策和實時操作之間取得平衡。它們必須建立能夠應對機器人在公共空間中行為規范、數據使用透明性以及收入分配規則的治理系統。例如，一個管理配送無人機的 DAO，不僅需要協調無人機的運行路線，確保安全，還需要制定如何將利潤分配給成員的方案。這種復雜的治理需求使得 DePAI DAO 在功能上更接近于現實世界的企業管理。

以 XMAQUINA DAO 為例，它是一個專注于物理 AI 的 DAO，在一個框架下實現了共同所有權、共同治理和共同創造。通過參與物理 AI 公司的融資，XMAQUINA DAO 讓普通成員也能獲得機器人行業的投資機會，而無需成為風險投資者或私募股權基金。同時，XMAQUINA DAO 擁有自己的開發實驗室，專注于開源項目開發，并孵化新的物理 AI 項目。其分布式治理結構確保了資金控制權完全由 DAO 成員共同掌握，從而實現真正的去中心化。

隨著 AI 驅動的機器逐漸融入我們的日常生活，如何資助、管理和治理這些機器成為一個越來越重要的問題。DePAI DAO 提供了一種全新的解決方案，不僅分配所有權和決策權，還將自動化的風險和收益分享給更廣泛的社區。通過這種方式，機器經濟得以保持開放、透明，并由社區共同推動發展。

在了解了 DePAI 的定義和運作方式后，我們不禁要問：為什么它如此重要？

AI 的快速發展為改善人類生活帶來了巨大的潛力，但也伴隨著一些令人擔憂的問題，其中最關鍵的就是集中化。今天，驅動 AI 的數據、模型和基礎設施大多掌握在少數幾家大型公司手中。我們真的希望這樣一種深刻改變社會的技術由少數人壟斷嗎？

DePAI 提供了一種全新的解決方案，通過讓機器人技術實現民主化，重新定義了游戲規則。它確保機器人所服務的社區能夠共同擁有、管理和分享由此創造的價值，而不是讓這些利益被少數公司壟斷。一方面，這種去中心化的模式為更多人提供了推動物理 AI 創新的工具和數據資源，從而激發更大的技術突破。更重要的是，它直接回應了兩個全球性問題：就業替代和經濟不平等。

通過讓普通人也能擁有物理 AI 的一部分，并參與機器經濟，DePAI 為一個更加包容的未來鋪平了道路。在這個未來中，AI 不只是服務于少數掌控資源的企業，而是為全人類帶來福祉。

作為一項新興技術，DePAI 在實現其愿景的過程中不可避免地會遇到許多挑戰。

首先是可擴展性問題，無論是數據量還是計算能力，目前的基礎設施都還不足以支持大規模的物理 AI 應用。盡管現在已有一些 DePINs 提供了必要的數據和計算支持，但要實現物理 AI 的廣泛應用，還需要更多的資源投入。

其次是基礎設施的建設問題。物理 AI 需要實時處理大量來自現實世界的數據，包括收集、分析和執行操作。例如，自動駕駛汽車需要在復雜的城市環境中自主導航，配送無人機需要協調路線，而農業機器人則需要根據傳感器網絡提供的數據進行精準操作。這一切都對高速數據傳輸提出了極高的要求。

雖然部分計算任務可以通過邊緣計算在鏈下完成，但仍有大量交易和關鍵數據驗證需要依賴鏈上處理。這種「雙軌」模式既需要強大的鏈下計算能力，也需要高效的區塊鏈網絡來支撐整體運行。

在 DePAI 生態系統中，互操作性是一個至關重要的問題，它貫穿多個層面。隨著越來越多的制造商加入，不同類型的機器和 AI 模型通常分布在多個 DePIN 網絡和區塊鏈中，它們需要能夠無縫地相互通信。這種通信既需要在硬件層面實現——確保使用不同協議的機器能夠順暢交互，也需要在軟件層面實現——讓 AI 模型能夠相互學習并協作工作，無論它們基于何種技術架構。

從基礎設施的角度來看，不同的網絡和協議必須能夠實現數據共享、跨鏈交易的執行，以及機器操作的協調。這些操作需要克服治理機制、經濟模型和激勵機制之間的差異。如果缺乏這種互操作性，DePAI 生態系統可能會被碎片化，導致其無法作為一個統一的、去中心化的機器經濟體正常運作。例如，如果配送無人機和自動駕駛車輛無法共享實時交通數據，它們的效率將大打折扣，甚至可能引發安全問題。

幸運的是，這些問題正在逐步得到解決。目前，越來越多基于 peaq 的 DePINs 已經開始收集大量現實世界數據，這些數據可以被 AI 模型用來優化決策和操作。同時，peaq 的區塊鏈基礎設施具備超過 500,000+ TPS（每秒交易量）的高吞吐量，能夠確保這些 DePINs 在更廣泛的機器經濟中穩定運行。此外，peaq verify 框架還可以對這些數據進行驗證，確保其真實性和可靠性。

然而，互操作性領域的挑戰更為復雜。制造商需要為數量日益增長的物理設備制定并采用統一的標準和協議。一個值得參考的現有標準是 peaq IDs，它已經提供了一套通用協議，使機器能夠相互識別、交互并共享數據。例如，通過 peaq IDs，智能家居設備可以與配送機器人協作，實現無縫的包裹接收和存儲。

所有關于 DePAI 的討論是否激發了你的興趣？如果你希望參與其中，為構建一個更美好、更安全、更公平的物理 AI 未來貢獻力量，現在就可以行動起來！你可以從今天開始，使用基于 peaq 構建的 DePINs。這些網絡不僅能夠幫助收集高級智能 AI 模型在現實世界中運行所需的數據，還會為你的貢獻提供相應的獎勵。例如，通過參與數據共享，你可能會獲得代幣或其他形式的經濟回報。如果你對如何開始感到迷茫，不妨關注正在進行的「Get Real」活動，這項活動專為新手設計，能夠逐步引導你踏上 DePIN 探索之旅。

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