DePAI 賽道研究簡報：面向 AI 終極發展方向，其能否成為 Web3 的下一個兆美元成長引擎？

今年 1 月，英偉達 CEO 黃仁勳在 CES 大會上首次公開提出了將 AI 應用到機器人等現實世界的物理 AI 的概念，並將其視為 AI 發展的最後一個浪潮；特斯拉則在其發布的《秘密宏圖第四篇章》中，將公司發展重心全面轉向 AI 和機器人領域，要大規模地將 AI 融入物理世界。

那麼巨頭們押注的實體 AI 到底是什麼呢？區塊鏈與之結合而成的 DePAI 又是什麼呢？ DePAI 又將如何解決物理 AI 面臨的深層問題呢？

出品：外捕研究（Web3Caff Research）研究院

封面：Photo by Unsplash+，Typography by Web3Caff Research

字數：全文共 2800+ 字

說明：本內容為研究簡報版本，用於快速呈現本研究對象當前的結構位置與核心判斷，其權威性源自外捕研究（Web3Caff Research）及其研究員 Felix 基於本研究對象發表的專項研究報告：《DePAI 賽道 2.7 萬字研報：面向 AI 終極發展方向，其能否成為 Web3 的下一個萬億美元增長引擎？全景式拆解其技術基礎、生態層次、應用情境、代表性專案、風險挑戰及未來潛力》

目錄

• 一、賽道概述：從生成式 AI 邁向物理 AI
• 二、DePAI：去中心化機器經濟的核心框架
• 三、DePAI 與 DePIN 的關係
• 四、DePAI 技術基礎
• 五、DePAI 生態結構
• 六、核心應用場景
• 七、代表性項目
• 八、賽道挑戰
• 九、未來展望

一、賽道概述：從生成式 AI 邁向物理 AI

AI 正在經歷四個階段的演進：

1. Perception AI（感知 AI）：理解圖像、語音和文字；
2. Generative AI（生成式 AI）：生成內容；
3. Agentic AI（代理型 AI）：具備規劃與執行能力；
4. Physical AI（物理 AI）：AI 能理解物理世界並進行行動。

英偉達 CEO 黃仁勳在 CES 上將 Physical AI 視為 AI 的最終浪潮，並推出 Cosmos、DRIVE Thor 與 Isaac Groot 等產品以推動機器人與現實世界交互能力。

同時，特斯拉在《Master Plan Part IV(秘宏圖第四篇章)》中將策略重點全面轉向 AI 與機器人領域，目標是透過自動駕駛和人形機器人實現高度自動化社會。

在這一趨勢下，AI 正從「理解世界」走向「改變世界」。

然而，當 AI 開始進入物理世界後，一系列新的系統性問題隨之出現，例如：

• 全球機器人如何統一管理；
• 機器人之間如何協作；
• 機器之間如何交易與支付；
• 數據真實性與責任如何驗證；
• 如何建構永續的機器經濟體系。

這些問題構成了 DePAI（Decentralized Physical AI）賽道的誕生基礎。

二、DePAI：去中心化機器經濟的核心框架

DePAI（Decentralized Physical AI）指的是將區塊鏈技術與實體 AI 結合，使機器人、自動駕駛車輛、無人機等設備在去中心化網路中運作。

在這體系中：

• 機器不再是企業資產；
• 而是成為共享網路基礎設施；
• 可自主運作、協作和獲得效益。

區塊鏈為實體 AI 提供四個關鍵能力：

1. 去中心化治理

消除單一平台控制，避免單點故障。

2. 統一協調網絡

區塊鏈帳本可作為機器人協調中心。

3. 機器間價值交換

支援機器—機器（M2M）支付與自動交易。

4. 透明審計與責任追溯

機器人行為可被記錄並驗證。

最終目標是形成一個 「機器經濟（Machine Economy）」： 機器人能夠自主工作、獲得收入並進行資源交易。

本文共计 2892 字，订阅会员后继续查阅

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