行业观察｜DePIN AI正在书写DePIN机器人新时代前言

2 月 27 日，Messari 举办了一场关于“构建去中心化物理人工智能”的播客，邀请了 FrodoBot Lab 的联合创始人 Michael Cho。在这场播客上面，Michael Cho 重点聊了一下 DePIN AI 在机器人技术领域的机会和挑战。

很快经过了 Messari 的发酵，DePIN 机器人这个概念很快火了起来，很多关于 DePIN 机器人的讨论开始泛滥。

我们本周的行业观察也重点和大家分析和讨论一下对这个赛道的分析和观察。

在展开我们的讨论之前，我们先来看看人工智能本身在自身赛道上的发展情况：

• 算力领域，Nvidia 的季度收入在过去三年中增长了五倍；

• 带宽领域，北美数据中心的建设在过去三年中同样增长了五倍；

• 能源领域，仅 OKLO 一家就需要 12.0G W，TerraPower 需要 4.0G W；

• 数据领域，大公司们每年投入超过 5 亿美元 购买批发数据用于训练 AI 模型。

在整体全球经济下滑的大前提下，AI 作为未来十年甚至二十年的主要科技革命技术，正在以每年几倍的加速度增长率带领这个赛道的所有玩家（算力、能源、数据）加速奔跑。

而这样高速发展的同时，对 AI 的担心也同样与日俱增。原因是 AI 算力（类似于汽车的发动机）、AI 大模型（类似于控制器和处理器）、AI 能源（类似于石油和燃料）、AI 数据（类似于原材料）如果被几家中心化的大厂控制，那么未来的科技时代就可能被几家大厂完全控制，这就可能导致绝对的中心化和集权化成为可能，届时我们可能真正自己打开了最大的潘多拉魔盒。

正是对这样中心化局面的担心，一个新的赛道和方向正在被大家所热议，那就是 DePIN AI。而我们 DePIN ONE 愿意把它定义为 DePAI，即 DePAI=DePIN AI。

我们以 Messari 上个月和 Michael 的播客主要内容进行展开和剖析。

当前 AI 存在不少痛点，虽然它们功能五花八门，但是都是在处理文字等一些浮于表面的信息。这样的信息是冰冷且没有温度的，更缺乏深层次的感知和理解。

DePIN 网络可以很好的成为 AI 的“五官”和“四肢”。

“五官”是帮助 AI 全方位的感知这个真实的世界，一些开发者现在已经在使用 ioID 和 W 3 bstream 将现实世界的设备连接到区块链，并利用零知识证明验证其真实活动。

而“四肢”则可以帮助 AI 根据自己的感知来做出精准的判断并将判断付之于行动，很好的实现了“训练”->“建模”->“自动化”这一体系。

和那些靠大量互联网数据训练出来的“线上” AI 大模型不同，DePIN 设备可以帮 AI 与现实世界互动，获得更加真实和实时的数据，通过这种数据训练出来的数据，才能让 AI 机器人 等设备，发展出真正的具身智能。

由于 DePIN 还处在发展早期阶段，所以当前世界上并不具备这种大规模的基础，而且大家对于怎么收集这些数据也没有共识。

我们认为，未来 DePIN AI 要收集的数据可能可以归为以下三大类：

• 第一类是人类操作数据，就是人类手动控制机器人时产生的数据。这类数据质量很高，能捕捉到视频流和动作标签 — — 也就是人类看到什么，怎么作出相应的反应。这是训练 AI 模仿人类行为最有效的方式，但缺点是成本高，劳动强度也大。

• 第二类是合成数据（模拟数据），这类数据对训练机器人在复杂地形中移动很有用，比如训练机器人在崎岖的地面上行走，对于一些专用领域很有用途。但对于一些变化多端的任务，比如做饭，模拟环境就不太行了。我们可以想象一下训练机器人煎蛋的情形：锅的类型、油温、房间条件的微小变化都会影响结果，而虚拟环境很难覆盖所有场景。

• 第三类是视频学习，就是让 AI 模型通过观察现实世界的视频来学习。虽然这种方法有潜力，但它缺少智能所需的真正物理的直接互动反馈。

如果有了这些数据的收集和加持，那么 AI 的具身智能服务能力肯定就能够得到大大地加强。

和那些只依赖计算能力的传统 AI 模型不同，智能机器人技术的实现需要在现实世界中部署物理设备。这带来了巨大的资本挑战。

造机器人很贵，也只有那些最有钱的大公司才能负担得起大规模实验。即使是最高效的仿人机器人，现在的成本也高达数万美元，大规模普及根本不现实。

如果考虑到硬件、数据和评估的挑战，通用机器人 AI 距离大规模采用还很遥远。

但是，DePIN 技术的提出让大家看到了希望。

因为一个去中心化网络的规模和协调性能够有效地分散资本负担，帮助一些小的创业团队也可以开发这项技术。为了让通用机器人可以尽快地加快效率，且更接近于真人，机器人技术的开发应该是去中心化的，而不是由少数大公司控制。与其依赖一家大公司出钱造几千台机器人，不妨将可以贡献的个人放入到一个共享网络中。

此外，DePIN 加速了数据收集和评估。

不用等一家公司部署有限的机器人收集数据，去中心化网络可以以更大的规模并行运行、收集数据。

例如，在最近一次阿布扎比的一场 AI 与人类机器人竞赛中，来自 DeepMind 和 UT Austin 等机构的研究人员将他们的 AI 模型与人类玩家进行了测试。虽然人依然占上风，但研究人员对从现实世界机器人互动中收集的独特数据集感到十分振奋。这从侧面证明了对连接机器人技术各个组成部分的子网的需求。即使完全自主性仍然是一个长期目标，DePIN 技术已经从数据收集和训练到现实世界部署和验证方面展示了切实的价值。

另一方面，DePIN 网络正在以更高的效率和更低的成本帮助 AI 机器人的落地。

一个具体的例子是 FrodoBot Lab 与 DePIN 项目合作确保了两盒 NVIDIA H100 GPU — — 每盒都包含八个 H100 芯片的算力供应，这为研究人员提供了必要的计算能力，用来处理和优化从机器人部署中收集的现实世界数据的 AI 模型。如果没有这样的计算资源，即使是最有价值的数据集也无法充分利用。可见通过 DePIN 去中心化计算基础设施的访问，机器人技术网络可以让全球的研究人员在不被资本密集的 GPU 所有权所限制的情况下训练和评估模型。如果 DePIN 能成功众包数据和硬件进步，机器人技术的未来可能会比预期更早到来。

类似于 Sam 的 AI 代理（一个带有 meme 币的旅行 KOL 机器人）展示了去中心化机器人技术网络的新盈利模式。

Sam 自主运行， 24/7 在多个城市直播，与此同时，它的 meme 币也在增值。

这种模式展示了由 DePIN 驱动的智能机器人如何通过去中心化所有权和代币激励来维持自身财务。未来，这些 AI 代理甚至可以用代币支付人类操作员的协助、租用额外的机器人资产，或者竞标现实世界的任务，从而形成一个既有利于 AI 开发又有利于 DePIN 参与者的经济循环。

具身智能 AI 的发展不仅仅取决于算法，还涉及硬件升级、数据积累、资金支持以及人的参与。

过去，机器人行业的发展受限于高昂的成本和大型企业的主导地位，使得创新速度受阻。而 DePIN 机器人网络的建立意味着，借助去中心化网络的力量，机器人数据收集、计算资源和资本投入可以在全球范围内协同进行，不仅加速 AI 训练和硬件优化，还能降低开发门槛，让更多研究人员、创业者和个人用户参与进来。

我们也期待，机器人行业不再依赖少数科技巨头，而是由全球社区共同推动，迈向真正开放、可持续的技术生态。

DePIN 项目数量从 2022 年的 100 个 增长至 2024 年的 1170 个，市值也从 50 亿美元 飙升至 500 亿美元，活跃节点率从 2% 提升至超过 50% ，但 DePIN 总体份额仅占价值万亿美元的 AI 市场的 0.1% ，毫不夸张的说这一赛道具有 100 – 1000 倍的增长潜力。

根据 Messari 的数据显示，DePIN 融资增长同比持平， 2025 年第一季度融资金额较多但融资的数量较少。

2024 年第一季度： 62 轮融资 1.56 亿美元。

2025 年第一季度： 36 轮融资 1.59 亿美元。

数据表明：新兴的早期创业项目较少，但成熟的 DePIN 项目 正在扩大规模。

目前各 DePIN 领域龙头项目全球该领域的份额，还非常小，处于绝对的赛道早期机会。

无线传输领域市场份额 0.002% （龙头项目 Helium），计算领域市场份额 0.03% （龙头项目 Filecoin），能源领域市场份额 0.001% （龙头项目 Daylight），身份认证领域市场份额 0.2% （龙头项目 Worldcoin 和 Anymal）。

在 AI 赛道里的代理型人工智能市场，预计将在未来十年内将会有显著增长，从 2024 年的 5.2 亿美元增长到 2034 年的 1966 亿美元，年复合增长率高达 43.8% 。

灰度这周发布了 2025 年 Q2 季度报告，重点关注 RWA、DePIN 和 IP 代币化，因此在 Top 20 中新增了三个代币，分别是 IP、SYRUP 和 GEOD，同时移除了 Akash Network、Arweave 和 Jupiter。

报告显示，本季度，灰度将重点关注反映区块链技术在现实世界中的非投机性应用的代币，这些代币分为以下三类：RWA（现实世界资产）、DePIN（去中心化物理基础设施）和 IP（知识产权代币化）。

在添加进 2025 年第二季度的 Top 20 资产列表中的三种资产 Maple （SYRUP）、Geodnet （GEOD）、Story（IP）中有两个项目是 DePIN 项目。

• Geodnet （GEOD）：Geodnet 是一个 DePIN 项目，用于收集实时定位数据。作为全球最大的实时动态定位 (RTK) 提供商，Geodnet 提供精度高达 1 厘米的地理空间数据，为农民等用户提供经济实惠的解决方案。未来，Geodnet 可能会为自动驾驶汽车和机器人提供价值。该网络已扩展到 130 个国家/地区的 14, 000 多台设备，过去 30 天的年化网络费用收入已增长至 300 多万美元（同比增长约 500% ）。值得注意的是，与排名前 20 的其他资产相比，GEOD 的市值较低且上市交易所较少，因此可以认为其风险更高。

• Story Protocol：专注于区块链上的知识产权管理，更多是去中心化应用，而非物理基础设施，可能边缘化于 DePIN 范畴 (Story Protocol)。Story Protocol 正试图将价值 70 万亿美元的知识产权 (IP) 市场代币化。在 AI 时代，专有 IP 被用于训练 AI 模型，导致版权侵权索赔和大规模诉讼，例如纽约时报与 OpenAI 之前的诉讼纠纷。通过将 IP 引入链上，Story 将使公司能够将其 IP 用于 AI 模型训练，同时允许任何个人投资、交易和赚取 IP 版税。Story 已经将贾斯汀·比伯和 BTS 的歌曲引入链上，并于 2 月推出了以 IP 为中心的区块链和代币。

Solana 上过去 30 天表现最佳的 DePIN 项目

全球 Web3 人跑会必备的线上网络服务 Roam，全球节点已达到 280 万个，让用户以传统运营商 30% 的成本实现跨国无缝漫游。Roam 计划在 2025 年下半年推出类似的激励机制，分布式节点采集的时空数据成为训练垂直领域 AI 模型的燃料。

Phoenix 与 TandemAI 和 Origin Quantum 合作，推动 AI 与去中心化物理基础设施的整合，正在帮助 Phoenix 在 DePIN-AI 领域处于领导地位。

IoTeX 推出了“Get Goated Season 2 ”，涉及代币奖励和认领流程，$IOTX 的认领窗口已于 3 月 27 日关闭，未认领的代币将进入 IoTeX 国库池 。赞助商包括 Geodnet、Uprock、Drop Wireless 和 Network 3 ，认领窗口将于 4 月 7 日开始，审查期为 3 月 28 日至 3 月 31 日，使用 zkPass 验证。此举可能增强社区参与度，吸引更多用户参与 IoTeX 生态系统。

据 Messari 发布的 Helium Q4 报告，Helium 网络运营数据大幅增长，其中运营商数据卸载量环比增长 555% 至 576 TB，移动热点增长 14% 至 24, 800 个，每日移动付费流量增长 99% ，显示其在电信行业的颠覆性潜力。同时，Helium 通过 HIP 138 提案统一 $HNT 作为唯一代币，优化经济模型，并宣布与西班牙电信（Telefónica）合作进入墨西哥市场，覆盖 200 万 Movistar 用户。此外，Helium 获 Grayscale 纳入前 20 大关注代币，并被 Coinbase 列入 COIN 50 指数，吸引机构投资者关注。在智能城市应用方面，该网络已用于美国洪水监测和森林火灾预警。Helium 正通过 DePIN（去中心化物理基础设施网络）模式扩张，巩固其 Web3 电信市场的领导地位。

Filecoin 最大 DeFi 协议 GLIF 发布 $GLF 治理代币，并空投 9400 万枚，占总供应量 9.4% 。$GLF 未来将扩展至忠诚度奖励等新功能。GLIF 正向去中心化物理基础设施网络（DePIN）扩展，超越 Filecoin 生态。目前，GLIF 已在 Filecoin 上锁仓超 1.02 亿美元，未来将支持更多 DePIN 网络。

去中心化商业网络 Domin Network 宣布已获得来自 Animoca Brands、KuCoin Labs、Web3 Labs.club、IBC Group Official、DWF Ventures、Presto、Outlier Ventures、KnightFury、ThreeDAO、Awakening Ventures 和 AB DAO 的战略投资。Domin Network 是一个去中心化的商业网络，利用 NFT 和 DePIN Rollup 技术将软件、硬件和消费者行为数据连接到链上，它使用户能够通过分享他们的消费数据来获得加密奖励。

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