2026 Robot Track in Practice: Who is Paving the Way, Who is Mining, and Who is Building the System?

marsbitPubblicato 2026-02-15Pubblicato ultima volta 2026-02-15

Introduzione

The 2026 embodied AI and DePIN narrative is shifting from hype to real-world applications. This analysis examines three leading projects in the robot economy: peaq, PrismaX, and OpenMind. peaq ($PEAQ) is a Layer-1 blockchain for the "Machine Economy," enabling devices to act as autonomous economic agents. A key case is a tokenized robotic farm in Hong Kong that generates real yield (e.g., 3820 USDT distributed to a user) from selling hydroponic vegetables, offering an ~18% APY. With partnerships like Bosch and Mastercard, and a ~$78M FDV, it's seen as an undervalued infrastructure play. PrismaX, backed by a $11M a16z-led round, focuses on generating crucial physical-world AI training data through human teleoperation. Users remotely operate real robots to earn points for a future airdrop. While attracting users, it faces risks from low-quality data farming and unproven commercial scalability. OpenMind ($ROBO) aims to be the "Android OS" for robots, providing a unified app store. It has partnered with 10+ major hardware firms (e.g., Unitree, UBTECH) and launched with 5+ apps. However, its $400M FDV is considered high, and it faces competition from closed systems like Tesla's Optimus. Together, these projects represent the essential stack for decentralized embodied AI: PrismaX (data layer) trains robots, OpenMind (OS/application layer) enables cross-hardware functionality, and peaq (network/incentive layer) facilitates automated economic transactions. The synergy between the...

In the crypto narrative of 2026, the combination of AI and physical infrastructure (DePIN)—known as "Embodied AI"—is becoming the new battleground. The market is no longer satisfied with mere hype concepts but is starting to look for practical application scenarios.

This article selects three of the most popular and representative projects in the current landscape: peaq, PrismaX, and OpenMind. They occupy three different niches in the robot economy. We will move beyond marketing rhetoric and analyze their current status and potential through actual data and case studies.

TL;DR

  • peaq ($PEAQ): Focuses on network infrastructure and asset tokenization. Its core appeal is "Real Yield," with automated farms in its ecosystem already distributing cash flow to NFT holders. Current market cap is approximately $35 million, viewed by the market as an undervalued infrastructure asset.
  • PrismaX: Focuses on AI training data and human-robot collaboration. Its core appeal is the backing of a $11 million funding round led by a16z, and the airdrop expectation of "earning points by remotely controlling robots." It addresses the scarcity of "physical world interaction data" for robots.
  • OpenMind ($ROBO): Focuses on the operating system and application distribution. Its core appeal is the narrative of being the "Android system for robots" and the controversy over its high valuation with a $400 million FDV. It aims to establish a unified standard for robot app stores.

1. @peaq : The Layer-1 Network That Enables Machines to Earn

Positioning: A Layer-1 blockchain designed for the Machine Economy. Core Logic: Machines are not just tools but economic entities capable of owning wallets, signing transactions, and earning income. This is akin to turning every device into an automated earning agent.

Concrete Case 1: Tokenized "Robot Farm"

While most DePIN projects are still selling nodes, peaq has presented a case that generates actual cash flow.

In late 2025, a project on the peaq ecosystem launched the world's first tokenized robot farm in Hong Kong, using automated robots for hydroponic vegetable cultivation. Its operation logic is straightforward:

  1. Users purchase NFTs representing shares of the farm.
  2. Farm robots work, growing and selling vegetables.
  3. Revenue generated from sales (real-world fiat income) is converted into stablecoins.
  4. Earnings are distributed directly on-chain to NFT holders.

According to on-chain data and community feedback, the farm completed its first earnings distribution at the end of January 2026:

  • Distribution Amount: A single large holder reported earnings of approximately 3820 USDT.
  • Annualized Yield (APY): Early participants estimated it to be around 18%.

This model of "earning not through token inflation, but by selling vegetables" is a significant boost of confidence for current crypto investors seeking stability and low risk, serving as a tangible case of RWA (Real World Assets) implementation.

Concrete Case 2: Partnerships & Industrial-Grade Validation

peaq has partnered with several commercial giants:

  • Bosch: Collaboration focuses on IoT sensors and decentralized identity (peaq ID), testing automatic data recording by devices on-chain. Future possibilities include appliances or industrial equipment leaving the factory with built-in "wallets".
  • Mastercard: Exploring payment gateway integration to connect traditional fiat systems with peaq's machine wallets (e.g., paying with a credit card after an electric vehicle charges, with settlement via peaq in the background).
  • Airbus: Previously tested supply chain tracking.

These collaborations are currently more about technical proof-of-concept (PoC) and have not yet generated massive commercial revenue at scale. However, they demonstrate that peaq's technical standards meet industrial-grade security requirements, a claim few other projects can match.

Fundamentals & Market Performance (Data as of 2026-02-15)

  • Current Price: ~$0.019
  • Circulating Market Cap (MC): ~$34.25 million
  • Fully Diluted Valuation (FDV): ~$78 million
  • Ecosystem Scale: 50-60+ DePIN applications are currently running or in development. The ecosystem connects over 2 million to 5.2 million physical devices, robots, and sensors. Industry coverage spans 21-22 sectors, including mobility (EV charging, navigation), energy, telecommunications, agriculture, and smart cities.
  • Risk Points: As a Layer-1, the token is primarily used for Gas and staking, requiring ecosystem application growth to support the price; the total supply is large (~4.3 billion), potentially facing inflationary pressure.

peaq's advantage lies in its proven commercial closed-loop and backing by industrial giants. With an FDV under $100 million, its valuation is relatively low compared to other AI infrastructure projects, making it suitable for stable allocations for those bullish on infrastructure.

2. @PrismaXai : The Data Goldmine Backed by a16z

Positioning: An AI robot data layer based on human-robot collaboration (RLHF). Core Logic: Making robots smarter requires vast amounts of data. PrismaX allows ordinary people to remotely control robots to complete tasks, thereby generating high-quality training data, and provides incentives to users. This solves the "last mile" problem for AI models—the leap from digital intelligence to physical intelligence.

Concrete Case: Remote Operation (Teleoperation)

PrismaX builds a platform for users to remotely control real robotic arms (e.g., devices in a lab) via a web page:

  • Users operate the robotic arm to perform actions (e.g., moving objects).
  • The system records the operation data.
  • Data is sold to robotics companies to train AI.
  • Users earn points, redeemable for future tokens.

This "Play-to-Train" model differs from traditional "compute mining" as it requires real user effort, resulting in higher data value and creating a data flywheel: More participants → More data → Better models → More efficient operations → More participants.

Fundamentals & Market Performance (Data as of 2026-02-15)

  • Funding Background: Raised $11 million in a seed round led by top-tier VC a16z, with participation from Virtuals Protocol.
  • Current Stage: Points system and airdrop anticipation phase. Users can earn points through daily check-ins, whitepaper quizzes, and paid training ($99).
  • Ecosystem Scale: Over 500 participants have completed remote robotic arm operations, covering multiple global locations. Operable Robotic Arms: 2 full systems launched (Unitech Walker "Tommy" and "Bill"), available for direct user interaction.
  • Risk Points: Currently, many "airdrop farming studios" are rushing in to farm points. If the project team cannot effectively filter high-quality training data, these points will become worthless, ultimately leading to severe selling pressure during the airdrop redemption. There is still industry debate on whether the data quality from remote operations can truly train commercial-grade robots.

PrismaX's core attraction lies in leveraging a16z's backing + a unique "data flywheel" mechanism to切入 the most scarce part of robot training with a zero-cost participation model. The a16z backing and unique mechanism make it an early Alpha opportunity.

3. @openmind_agi : The Android System for Robots

Positioning: A universal operating system (OS) and app store for robots. Core Logic: Solves the problem of robot hardware fragmentation, allowing developers to write code once and run it on robots from different brands (e.g., Unitree, Fourier), similar to the Android system in the mobile phone industry.

Concrete Case: App Store Taking Shape

OpenMind has already launched an app store and recently announced partnerships with 10 embodied AI companies, primarily leading manufacturers in China and the US, such as:

  • Unitree: A leader in the field of robotic dogs.
  • Fourier Intelligence: Focuses on humanoid robots.
  • UBTECH: The first listed company for humanoid robots.
  • Deep Robotics: Industrial-grade quadruped robots.

Details: https://x.com/openmind_agi/status/2015671520899817620?s=20

According to multiple official reports from late January and early February 2026, the OpenMind Robot App Store launched with 5 real-time running applications, focusing on core areas such as: Autonomous Mobility, Social Interaction, Privacy Protection, Education and Skill Training, etc.

Although the number of available hardware units is currently small, it proves that its technical logic of "cross-hardware operation" is viable.

Fundamentals & Market Performance (Data as of 2026-02-15)

  • Latest Funding Round: Participated in by top-tier institutions like Pantera Capital, Sequoia China.
  • Previous Round Valuation: Approximately $200 million
  • Kaito Launchpad Presale Valuation: $400 million FDV (double the premium)
  • Ecosystem Scale: App Store Applications: 5+ (as of end of January); Hardware Partners: 10+ international/domestic leading manufacturers; Over 1,000 developers have joined the ecosystem globally.
  • Risk Analysis: High Valuation, Low Float: The high opening valuation of $400 million FDV is considered high, potentially透支 secondary market upside, and faces pressure from early VC unlocks. Competition from Giants: Traditional robot manufacturers (e.g., Tesla Optimus) tend to prefer closed systems (like Apple's iOS). Whether OpenMind's open-source Android model can survive among giants depends on its ability to attract enough mid-to-small tier manufacturers.

OpenMind is currently in a strategic phase of "small entry point, broad compatibility, high ceiling." Although the number of applications is still in its infancy, it has achieved coverage of 10 hardware manufacturers downstream and built a technical foundation upstream with a thousand developers. Its true potential lies in providing a unified cognitive layer for global hardware and leveraging a decentralized network to solve the most challenging data problems in AI training. A future where skills can be updated like on a phone and knowledge shared between machines is already beginning to take shape through this App Store.

Comprehensive Comparative Analysis

To more intuitively understand the differences between these three projects, we provide a横向 comparison across core dimensions:

In 2026, decentralized "embodied AI" applications are no longer a concept but a reality in the making. The three projects analyzed in this article恰好 represent the most representative three niches in this emerging track—the network layer, the data layer, and the system layer.

Imagine a scenario at the end of 2026: a robot is working on an automated farm. The efficient operation of this robot requires support from three levels:

1 Data Support (PrismaX): How did it learn "how to farm"? Through remote operators on PrismaX teaching it. Teleoperation data from 1000 global operators allows the AI model to learn complete agricultural operation logic.

2 System Support (OpenMind): What brand is this robot? How does it compete with other brands? It runs on OpenMind OS and can download "Agricultural Optimization Apps" from the App Store, competing with robots from different brands on the same system.

3 Network Support (peaq): How is the money earned by this robot distributed? The USDT generated from the farm's sales of hydroponic vegetables is automatically settled through peaq's network smart contracts and distributed to owners according to their NFT shares.

These three layers are indispensable. Without PrismaX's data, robots cannot become smarter; without OpenMind's system, applications cannot be deployed cross-platform; without peaq's incentives, participants lack the drive to sustain the entire cycle.

Conversely, when these three layers collaborate, they create a positive feedback loop—increased participation → improved data quality → better application performance → higher economic incentives → attracting more participants. This is the core value of Web3's integration with the physical world.

The opportunity in the 2026 robot track lies not in which project will be the "winner," but in how these three layers collaborate to move embodied intelligence from concept to scalable application.

Domande pertinenti

QWhat are the three main projects discussed in the article that represent different niches in the robot economy, and what is the core focus of each?

AThe three projects are peaq (focusing on network infrastructure and asset tokenization), PrismaX (focusing on AI training data and human-robot collaboration), and OpenMind (focusing on operating systems and application distribution).

QWhat is the key innovation of peaq network's 'tokenized robot farm' case study in Hong Kong, and what financial outcome did it demonstrate?

AThe key innovation is creating a real-world asset (RWA) model where automated robots grow and sell hydroponic vegetables, with profits converted to stablecoins and distributed to NFT holders. It demonstrated an approximate 18% APY return for early participants.

QHow does PrismaX generate valuable training data for AI robots, and what is the incentive mechanism for users?

APrismaX generates data through teleoperation, where users remotely control real robotic arms via a web platform. Users earn points for completing tasks, which are expected to be convertible to tokens in the future, incentivizing participation.

QWhat is OpenMind's primary value proposition in the robotics ecosystem, and which major hardware manufacturers has it partnered with?

AOpenMind aims to be a universal operating system and app store for robots, solving hardware fragmentation. It has partnered with major manufacturers like Unitree, Fourier, UBTECH, and Deep Robotics.

QAccording to the article, how do the three projects (peaq, PrismaX, OpenMind) theoretically interact to support a fully functional automated farm scenario in 2026?

APrismaX provides the training data that teaches robots how to farm, OpenMind's OS allows cross-platform application deployment, and peaq's network handles the automated financial settlement and profit distribution to NFT holders, creating a collaborative ecosystem.

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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. 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Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

158 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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