在2025年，部署了13,000個人形機器人，沒有人注意到，因為它們不是特斯拉。 AGIBOT出貨了5,100台。Unitree出貨了4,200台。特斯拉出貨了130台。 到2029年，行業預測每年將部署1,000萬台機器人。 這些是DePAI協議，捕捉數據飛輪以驅動這些數百萬台機器人。 1. @GEODNET - 定位數據 他們的「精確層」提供厘米級的定位數據，應用於無人機、測量、機器人和精確地圖製作，並在2年內實現約80%的全球覆蓋率，年收入達到830萬美元，年增長率達到3倍。 2. @silencioNetwork - 音頻訓練 建立「世界的耳朵，為AI和機器人」，在2026年1月的前兩周，捕捉了1,283,713個新錄音，總計超過18,000小時的真實音頻，來自102,000名新參與者。 3. @BitRobotNetwork - 開放機器人實驗室 一個「開放的機器人實驗室」，利用子網絡協調資本、硬件、數據收集和全球貢獻者，最近擁有超過8,000小時的人行道導航數據，並與坦佩雷大學合作進行研究。 4. @peaq - 機器經濟L1 支持超過300萬設備的L1區塊鏈，處理超過1.76億筆交易，最近為他們的機器人農場試點支付了3,600美元的收益。 5. @Auki - 空間計算協議 他們使物理環境對AI、機器人和智能機器可訪問、可瀏覽、可搜索和可導航，通過為超市等室內空間創建詳細地圖，以實現機器人的自主導航。 這個簡單的飛輪不斷旋轉... 由去中心化網絡收集的數據訓練機器人，這些機器人以規模部署，產生指數增長的數據，改善模型，從而實現更多的部署。 到2029年，每年1,000萬台機器人，訓練數據基礎設施將成為一個難以想像的數十億美元市場。 這些去中心化網絡具有結構性優勢：它們可以在全球範圍內捕捉數據，而不會遇到監管問題。 這引發了一整個關於隱私的討論，這需要監管，但這只是事後的想法。 目前，下一個十億美元的行業正在我們面前爆炸，沒有什麼能阻止它的巨大增長。 我將在不久的將來以文章形式深入探討數據飛輪，但在此期間，讓我知道你們心目中的頂級DePAI協議是什麼，請在評論中告訴我。

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