DePAI 赛道研究简报：面向 AI 终极发展方向，其能否成为 Web3 的下一个万亿美元增长引擎？

今年 1 月 ，英伟达 CEO 黄仁勋在 CES 大会上首次公开提出了将 AI 应用到机器人等现实世界的物理 AI 的概念，并将其视为 AI 发展的最后一个浪潮；特斯拉则在其发布的《秘密宏图第四篇章》中，将公司发展重心全面转向 AI 和机器人领域，要大规模地将 AI 融入物理世界。

那么巨头们押注的物理 AI 到底是什么呢？区块链与之结合而成的 DePAI 又是什么呢？ DePAI 又将如何解决物理 AI 面临的深层次问题呢？

出品：外捕研究（Web3Caff Research）研究院

封面：Photo by Unsplash+，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

说明：本研究简报依托外捕研究（Web3Caff Research）发布的专项深度报告整理提炼，用于呈现研究对象的核心判断与结构框架。完整推导逻辑、关键数据、竞争格局与风险拆解，详见完整版研究报告：《DePAI 赛道 2.7 万字研报：面向 AI 终极发展方向，其能否成为 Web3 的下一个万亿美元增长引擎？全景式拆解其技术基础、生态层次、应用场景、代表性项目、风险挑战及未来潜力》

目录

• 一、赛道概述：从生成式 AI 迈向物理 AI
• 二、DePAI：去中心化机器经济的核心框架
• 三、DePAI 与 DePIN 的关系
• 四、DePAI 技术基础
• 五、DePAI 生态结构
• 六、核心应用场景
• 七、代表性项目
• 八、赛道挑战
• 九、未来展望

一、赛道概述：从生成式 AI 迈向物理 AI

AI 正在经历四个阶段的演进：

1. Perception AI（感知 AI）：理解图像、语音和文本；
2. Generative AI（生成式 AI）：生成内容；
3. Agentic AI（代理型 AI）：具备规划与执行能力；
4. Physical AI（物理 AI）：AI 能理解物理世界并进行行动。

英伟达 CEO 黄仁勋在 CES 上将 Physical AI 视为 AI 的最终浪潮，并推出 Cosmos、DRIVE Thor 与 Isaac Groot 等产品以推动机器人与现实世界交互能力。

与此同时，特斯拉在《Master Plan Part IV(秘宏图第四篇章)》中将战略重点全面转向 AI 与机器人领域，目标是通过自动驾驶和人形机器人实现高度自动化社会。

在这一趋势下，AI 正从 “理解世界” 走向 “改变世界”。

然而，当 AI 开始进入物理世界后，一系列新的系统性问题随之出现，例如：

• 全球机器人如何统一管理；
• 机器人之间如何协作；
• 机器之间如何交易与支付；
• 数据真实性与责任如何验证；
• 如何构建可持续的机器经济体系。

这些问题构成了 DePAI（Decentralized Physical AI）赛道的诞生基础。

二、DePAI：去中心化机器经济的核心框架

DePAI（Decentralized Physical AI） 指的是将区块链技术与物理 AI 结合，使机器人、自动驾驶车辆、无人机等设备在去中心化网络中运行。

在这一体系中：

• 机器不再是企业资产；
• 而是成为共享网络基础设施；
• 可自主运行、协作和获得收益。

区块链为物理 AI 提供四个关键能力：

1. 去中心化治理

消除单一平台控制，避免单点故障。

2. 统一协调网络

区块链账本可作为机器人协调中心。

3. 机器间价值交换

支持机器—机器（M2M）支付与自动交易。

4. 透明审计与责任追溯

机器人行为可被记录并验证。

最终目标是形成一个 “机器经济（Machine Economy）”： 机器人能够自主工作、获得收入并进行资源交易。

本文共计 2892 字，订阅会员后继续查阅

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