DePAI и Web3: как блокчейн меняет будущее ИИ и робототехники

cryptonews.ruPubblicato 2021-07-13Pubblicato ultima volta 2025-05-13

От централизованного ИИ — к машинной экономике нового поколения

В начале 2025 года глава Nvidia объявил, что следующий этап в развитии искусственного интеллекта — это Physical AI (PAI). Его задача дать автономным устройствам способность ориентироваться в реальном мире.

Меньше чем через месяц сообщество представило альтернативу: DePAI — децентрализованные сети, построенные на Web3 и блокчейне. Идея быстро набрала обороты. В апреле аналитик Майлз Дойчер назвал DePAI главным трендом крипторынка на ближайшие два года.

Что такое Physical AI по версии Nvidia

На одной из выставок Nvidia представила платформу Cosmos — открытую среду для обучения моделей ИИ, действующих в физическом пространстве.

Используя симуляции и цифровые двойники фабрик, Cosmos позволяет обучать роботов в условиях, приближенных к реальности. Робот получает вознаграждение за успешное выполнение задачи, постепенно осваивая сложные моторные навыки — от укладки коробок до хирургических операций.

Что такое DePAI и почему в него верит Web3-сообщество

DePAI — это идея перенести PAI в децентрализованную среду. Вместо того чтобы отдавать управление роботами корпорациям, проекты предлагают архитектуру на базе блокчейна, в которой:

  • ИИ принадлежит сообществу
  • Данные собираются через DePIN-сети
  • Взаимодействие между устройствами и пользователями регулируется смарт-контрактами

На карте Messari DePAI уже выделены шесть ключевых направлений — от DePIN-решений вроде GEODNET и WeatherXM до DAO и протоколов передачи пространственных данных.

Примеры DePAI-проектов

Ландшафт DePAI от Messari

  • GEODNET и Hivemapper создают карту реального мира и обеспечивают роботов актуальными геоданными.
  • WeatherXM поощряет пользователей загружать погодные данные, которые затем используются в автоматизированных системах.
  • Frodobots тестирует недорогих роботов-доставщиков, управляемых через DePIN.
  • Robonomics строит цифровые двойники физических роботов в блокчейне Polkadot.
  • Peaq и IoTeX работают над сетями координации машин, способных обрабатывать тысячи транзакций в секунду.
  • Posemesh от Auki разрабатывает глобальную карту окружающей среды с фокусом на конфиденциальность.
  • Xmaquina DAO создает модель коллективного владения и управления роботами.

Как это работает: семь элементов экосистемы DePAI

Letture associate

The "Iron Rule" of Chip Equipment Is Being Broken

For years, the semiconductor equipment industry followed an unwritten "iron rule": suppliers offered steep discounts for new tool introductions (Design-in) and faced consistent price pressure during repeat orders, especially during market downturns. This long-standing buyer's market dynamic is now being upended. Recently, SK Hynix's primary equipment suppliers have reportedly requested a 3-4% price *increase*, a nearly unprecedented move. This shift is driven by a severe supply-demand imbalance fueled by the AI compute boom. Securing equipment has become an urgent arms race as chipmakers' expansion speed dictates their ability to fulfill massive AI chip orders. Key areas feeling the strain include: **TCB (Thermal Compression Bonding) Equipment:** Demand is exploding, driven by the simultaneous needs of HBM4 memory stacking, AI chip Chip-on-Substrate (C2S), and logic Chiplet Chip-on-Wafer (C2W) packaging. Players like Hanmi Semiconductor, Hanwha Semitech, and ASMPT are receiving major orders. While hybrid bonding is seen as the future, TCB remains the pragmatic choice for HBM4 mass production, with its lifecycle extended by relaxed specifications and ongoing technological upgrades. **Test Equipment Bottlenecks:** Ironically, AI-driven shortages are now crippling test equipment manufacturing. Critical components like FPGAs, Driver ICs, and CPUs face severe shortages and extended lead times (up to 52 weeks for FPGAs), as AI data center and server vendors prioritize supply. This creates a paradoxical cycle: AI chip shortages drive fab expansion, which requires more test equipment, whose production is delayed because its key parts are diverted to make AI chips. The industry is entering a broad, AI-powered upcycle. SEMI forecasts global semiconductor equipment sales to hit a record $156 billion by 2027, fueled by investment in advanced logic/foundry, HBM-driven DRAM, and advanced packaging (like CoWoS). Major players like TSMC, SK Hynix, and Micron are aggressively ramping capital expenditure. In conclusion, leading equipment vendors are no longer just selling tools; they are selling the critical capability to deliver AI-era capacity. Pricing power is shifting decisively to those with indispensable technology in key process nodes like advanced logic, HBM, and advanced packaging, rewriting the industry's traditional power structure.

marsbit7 min fa

The "Iron Rule" of Chip Equipment Is Being Broken

marsbit7 min fa

Trading

Spot
Futures
活动图片