最近、Solana FoundationのAmira VallianiがXでスレッドを投稿し、Boston DynamicsやWaymoのような先進的なロボットが期待ほど普及していない理由について議論を呼び起こしました。Rishin Sharmaとともに、ロボティクスが「ChatGPTの瞬間」を迎えられない障壁を掘り下げたのですが、核心はデータ――つまり物理世界のデータが圧倒的に不足していることでした。

AIの進展を追ってきたなら、ChatGPTのような大規模言語モデルは何十年分ものインターネット上のテキスト、動画、音声といった膨大なデジタルデータで訓練されたことをご存知でしょう。しかしロボットは現実世界からのデータ、つまりセンサー読み取り、環境との相互作用、予測できない状況を必要とします。Amiraが指摘するように、私たちはまだ同じ規模や品質の物理データを持っていないのです。

The Data Dilemma in Physical AI

物理領域向けのAIを訓練するのは簡単ではありません。ロボット内部のデータ（関節位置や力の読み取り）と、カメラ映像や音声といった外部入力が組み合わさります。しかし現実世界は乱雑で、突発的な天候変化、野生動物との遭遇、都市環境の障害物などのエッジケースはオープンデータセットに十分に記録されていません。現在の公開ロボティクスデータはおよそ5TBで、デジタルAIで使われる100TB超と比べると桁違いに小さいのです。

Teslaのような大手は、Optimusロボットのトレーニングデータを生成するために洗濯物をたたむ作業などに時給48ドルで作業者を雇うなどしてこの問題に対処しています。効果的ですが、中央集権的でコストがかかります。ここに分散型物理インフラネットワーク、つまりDecentralized Physical Infrastructure Networks（DePIN）の登場です。DePINはブロックチェーンを活用し、分散化されインセンティブ付きでスケール可能な代替手段を提供します。

How DePIN Mobilizes Global Data Collection

DePINは暗号通貨のインセンティブを用いて世界中からデータをクラウドソースするという逆転の発想を取ります。単一企業の労働力に頼る代わりに、これらのネットワークは高品質でユニークなデータをアップロードした貢献者に報酬を与えます。バリデータが正確性を保証し、自己持続可能なエコシステムを作り上げます。

このアプローチは既に複数の分野で注目を集めています：

• Autonomous Vehicles: Hivemapper、ROVR、NATIXといったプロジェクトが道路のマッピングを進めています。例えばNATIXは配車大手Grabと提携し、25万人のドライバーで1億7000万キロをカバーしました。

• Drones and Precision Sensing: GEODNETやOnocoyは空中データに注力し、Raad Labsは特殊なセンシングを扱っています。

• Humanoid Robots and Automation: Bitrobot、PrismaX、Rebornのような新興プレーヤーは産業用やヒューマノイド用途向けのデータセットを構築しています。他にもAuki LabsやOverTheRealityは空間マッピングにARを統合しています。

ゲームエンジンも巻き込まれており、ShagaはGrand Theft Autoのようなゲームからのシミュレーション環境を用いて自動運転AIを訓練しています。

The Massive Opportunity Ahead

物理AIの潜在市場は巨大です。予測では：

• 自動運転：2035年までに3,500億ドル
• ドローンネットワーク：2035年までに830億ドル
• ヒューマノイドロボット：2035年で380億ドル、2050年には最大5兆ドルの可能性
• 物理AI全体：2035年までに1,000億〜6,000億ドル

DePINはこの領域の民主化を進め、プロプライエタリなサイロからオープンでコミュニティ主導のモデルへと移行させる可能性があります。高スループットのブロックチェーンであるSolana上では、インセンティブや検証に必要なトランザクション量を効率的に処理できます。

Challenges and Realistic Expectations

もちろん課題も多くあります。市場の断片化により需要はTeslaやDeepMindのような少数の大口に偏りがちで、契約規模は小さい場合が多いです。多くのユースケースでは物理シミュレーションの方が安価で十分であり、ゲームの物理エンジンが活用される可能性もあります。さらに、クラウドソースされたデータは汎用性と特異性のバランスを取る必要があり、汎用的なアップロードだけではニッチ用途には役立たないかもしれません。

プライバシーの懸念、規制上のハードル、データ品質の確保といった課題は継続的な問題です。しかしAmiraとRishinがSolanaのブログでの詳細な考察で述べているように、DePINのクリプトエコノミクスモデルはロボティクスの潜在能力を解放する鍵になり得ます。

このスレッドは、ブロックチェーンが単なる金融やミームのための技術ではなく、現実世界のAIイノベーションを可能にしていることを強調しています。ブロックチェーンに携わる人々は、DePINプロジェクトに注目することで、AIやロボティクスをテーマにしたミームトークンやそれ以外の次の波の機会を見つけることができるかもしれません。この分野の進化に引き続き注目してください。