DePIN+AI：去中心化机器人新时代的开端

一、DePIN+AI 构建 AI 时代的机器人范式

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。在这场播客中，Michael Cho 深入探讨了 DePIN+AI 在机器人技术领域的机会与挑战。

经过 Messari 的发酵，DePIN 机器人这一概念迅速走红，引发了广泛讨论。本周的行业观察也将重点分析和讨论这一赛道的发展趋势。

在展开讨论之前，我们先来看一下人工智能自身赛道的发展现状：

• 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。

在全球经济下滑的大背景下，AI 作为未来十年甚至二十年的主要科技革命技术，正在以每年几倍的增长率带领整个赛道（算力、能源、数据）加速发展。

然而，AI 的高速发展也引发了担忧。如果 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）被几家中心化的大厂控制，那么未来的科技时代可能完全被这些大厂掌控，导致绝对的中心化和集权化，进而打开最大的潘多拉魔盒。

正是基于对这种中心化局面的担忧，一个新的赛道和方向正在被热议，那就是 DePIN+AI。我们 DePIN ONE 将其定义为 DePAI，即 DePAI=DePIN+AI。

DePAI 将怎样帮助 AI 更好地去中心化呢？

我们以 Messari 上个月和 Michael 的播客内容展开分析。

当前 AI 存在不少痛点，尽管功能多样，但大多局限于处理文字等表面信息。这些信息冰冷且缺乏深层次的感知和理解。

DePIN 网络可以很好地成为 AI 的“五官”和“四肢”。

“五官”是帮助 AI 全方位感知真实世界。一些开发者已使用 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 根据感知做出精准判断并付诸行动，从而实现“训练”->“建模”->“自动化”这一完整体系。

1、DePIN 让 AI 的数据更真实且更多元

与依赖大量互联网数据训练的“线上”AI 大模型不同，DePIN 设备可以帮助 AI 与现实世界互动，获得更加真实和实时的数据。通过这些数据训练出来的 AI+机器人设备，才能发展出真正的具身智能。

由于 DePIN 仍处于早期发展阶段，目前全球尚不具备大规模基础设施，且数据收集方式尚未形成共识。

我们认为，未来 DePIN+AI 收集的数据可以归为以下三大类：

• 第一类是人类操作数据，即人类手动控制机器人时产生的数据。这类数据质量高，能捕捉到视频流和动作标签，是训练 AI 模仿人类行为的有效方式，但成本高且劳动强度大。

• 第二类是合成数据（模拟数据），对训练机器人在复杂地形中移动很有用，但对于变化多端的任务（如做饭）效果不佳。

• 第三类是视频学习，让 AI 模型通过观察现实世界的视频来学习。这种方法有潜力，但缺乏智能所需的直接互动反馈。

有了这些数据的收集和加持，AI 的具身智能服务能力将得到大幅提升。

2、DePIN 让 AI 的资本效率更大化，更有利于 AI 从源头上去中心化

与传统 AI 模型依赖计算能力不同，智能机器人技术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。

制造机器人成本高昂，只有最有钱的大公司才能负担大规模实验。即使是最高效的仿人机器人，成本也高达数万美元，大规模普及不现实。

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 DePIN 技术让人们看到了希望。

去中心化网络的规模和协调性能够有效分散资本负担，帮助小型创业团队开发技术。为了让通用机器人更快接近真人，机器人技术的开发应是去中心化的，而非由少数大公司控制。

此外，DePIN 加速了数据收集和评估。

例如，在阿布扎比的一场 AI 与人类机器人竞赛中，研究人员通过现实世界机器人互动收集的独特数据集展示了切实价值。

另一方面，DePIN 网络正以更高效率和更低的成本推动 AI 机器人的落地。

一个具体例子是 FrodoBot Lab 与 DePIN 项目合作，确保了两盒 NVIDIA H100 GPU 的算力供应，为研究人员提供了必要的计算能力。

3、DePIN 正在协助 AI 和 AI 具身智能完成更高效的商业效率

类似 Sam 的 AI 代理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，其 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维持自身财务。未来，这些 AI 代理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，或竞标现实任务，形成一个既有利于 AI 开发又有利于 DePIN 参与者的经济循环。

期望

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

过去，机器人行业发展受限于高昂成本和大型企业主导地位，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。

二、DePIN 赛道数据与观察

1、DePIN 总体份额仅占价值万亿美元的 AI 市场的 0.1%

DePIN 项目数量从 2022 年的 100 个增长至 2024 年的 1170 个，市值从 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%，这一赛道具有 100–1000 倍的增长潜力。

2、DePIN 融资金额增长，但融资数量减少

根据 Messari 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：新兴早期创业项目较少，但成熟的 DePIN 项目正在扩大规模。

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%。

3、灰度发布 Q2 季度报告，重点关注 RWA、DePIN 和 IP 代币化

灰度发布了 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，分为三类：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）。

• Geodnet （GEOD）：用于收集实时定位数据，提供精度高达 1 厘米的地理空间数据。

• Story Protocol：专注于区块链上的知识产权管理。

4、过去三十天 DePIN 赛道收入排名

Solana 上过去 30 天表现最佳的 DePIN 项目

5、行业事件跟踪

• Roam 全球节点达到 280 万个，计划推出激励机制。

• Phoenix 与 TandemAI 和 Origin Quantum 合作，推动 AI 与 DePIN 整合。

• IoTeX 推出“Get Goated Season 2”，增强社区参与度。

• Helium 网络运营数据大幅增长，巩固其 Web3 电信市场领导地位。

6、融资信息

• Filecoin 最大 DeFi 协议 GLIF 发布 $GLF 治理代币。

• Domin Network 获得战略投资，推动去中心化商业网络发展。

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