物理 AI 是真实存在且必然到来的，而去中心化基础设施是其唯一能够实现规模化的方式。DePAI 革命正在推动这一转变，用开放、模块化、去中心化的物理 AI 网络取代脆弱、逐利的传统云服务商，为机器人和自主系统开启新纪元。
关键要点：
- 到 2030 年，超过一半的 AI 驱动机器人将运行在去中心化 GPU 网络上，而非 AWS、Azure 或 Google Cloud——这将是当今范式的彻底逆转，并带来 1000 亿美元的市场机会。
- 世界经济论坛预计，去中心化物理基础设施网络（DePIN）市场将从如今的 200 亿美元激增至 2028 年的 3.5 万亿美元——增长高达 6000%。
- 摩根士丹利分析师预测，到 2050 年类人机器人产业每年可产生高达 4.7 万亿美元的收入，当年销售量将超过 10 亿台。
- NVIDIA CEO 黄仁勋表示，机器人将是继 AI 之后公司最大的增长机遇，他设想“数十亿台机器人、数亿辆自动驾驶汽车以及数十万座机器人工厂”。
- DePAI 生态系统由 Aethir、XMAQUINA、IoTeX、GEODNET、peaq 和 elizaOS 等领先项目驱动，AI Unbundled Alliance 提供所需的标准和运营能力，使这一愿景得以实现。
- 中心化云计算根本无法满足物理 AI 对实时处理、低延迟和高韧性的需求，这正是推动基础设施转型的催化剂。推动这一转变的原因很简单：中心化云计算无法满足物理 AI 的需求。物理 AI 指能够感知、理解并与现实世界交互的人工智能系统。从需要毫秒级决策的自动驾驶汽车，到要求亚毫秒精度的外科手术机器人，物理 AI 应用需要中心化系统根本无法提供的基础设施能力。中心化云的危机
中心化云基础设施的局限已达到临界点。全球 GPU 短缺导致供应危机，使先进 AI 开发对大多数组织而言成本过高。NVIDIA H100 芯片（AI 训练必需品）单价超过 4 万美元，仍处于严重短缺状态。主要云服务商难以满足需求，一些客户为获取高端 GPU 实例需等待数月。
经济因素同样严峻。云服务商对稀缺 GPU 资源收取高额费用，这对需要持续 AI 处理的组织来说不可持续。比如，一辆自动驾驶汽车每天处理 4TB 传感器数据，若完全依赖中心化云，其账单将高到难以部署。
延迟问题更为根本。物理 AI 应用必须实现毫秒级响应：自动驾驶的紧急刹车决策必须在 1–5 毫秒内完成，手术机器人需要亚毫秒级触觉反馈。中心化云数据需跨数百或上千英里传输，这在物理上无法满足需求。
可靠性进一步放大问题。仅在 2023 年，AWS 就发生了 27 次重大宕机，影响数千个应用。对于控制现实世界基础设施的物理 AI 系统而言，这类宕机不仅是麻烦，更可能是灾难性的。一次集中式故障可能同时导致自动驾驶汽车、制造机器人和医疗设备在整个地区停摆。
DePAI 革命
去中心化物理 AI（DePAI）基础设施通过分布式计算网络解决这些根本限制，将算力带到更接近需求发生的地方。与依赖少数大型数据中心不同，DePAI 网络聚合来自全球数千个独立参与者的算力，形成低延迟、具备韧性的基础设施，专为物理 AI 应用优化。
Aethir 是这一转型的代表，其运营着全球最大的去中心化 GPU 云，拥有超过 43.5 万张企业级 GPU，分布在 93 个国家、200 多个地点，提供超 4 亿美元的算力，在线率高达 98.92%。这种分布式架构消除了中心化系统的单点故障，同时利用地理接近性大幅降低延迟。Gensyn 与 Holoworld AI 等项目已利用 Aethir 的 GPU 云运行机器智能与实时智能体工作流，展示了去中心化基础设施如何为机器人和 AI 应用提供规模化、低延迟与灵活性。
AI Unbundled Alliance 由 IoTeX 和 GEODNET 主导，提供统一标准与运营能力，推动 DePAI 愿景落地。IoTeX 打造开放的物理智能生态，将物理机器网络数据转化为集体智能，并通过去中心化数据、机器身份体系、实时数据证明和可信设备-区块链桥梁协调机器行动。
GEODNET 运营全球最大的去中心化链上高精度定位网络，拥有超过 19500 个基站，提供厘米级定位精度，确保机器人与自动驾驶汽车具备可信、防篡改的导航能力。
XMAQUINA 通过 DAO 推动 DePAI 愿景，使全球社区能够投资和共同治理下一代人形机器人公司，从而打破科技垄断。
peaq 作为机器经济的计算与操作系统，为设备提供自我主权身份、支付、数据验证及去中心化交易市场。
elizaOS 将去中心化智能引入机器人，提供自治代理的操作框架，并与 Aethir 紧密合作，以其 GPU 云为智能体和机器人提供可扩展的低延迟算力支持。
经济与技术优势
DePAI 网络消除了中心化云的溢价，通过代币激励形成市场驱动定价，吸引额外算力供应。全球分布带来本地化低延迟和天然冗余，保证关键 AI 应用的连续运行。
现实世界的转型
DePAI 的影响正加速显现：
- 在养老护理中，人形机器人可 24/7 提供陪护与监测，保护隐私同时减少医疗系统压力。
- 在物流中，自动驾驶汽车依赖实时处理数万亿次运算，DePAI 提供本地化算力，保证安全。
- 在制造业，协作机器人需实时处理视觉、触觉与环境数据，DePAI 支撑灵活生产与预测性维护。
根据 Mordor Intelligence，AI 在机器人领域的市场规模将从 2025 年的 250.2 亿美元增至 2030 年的 1261.3 亿美元，亚太地区将成为最大且增速最快的市场，复合增长率达 13.10%。
挑战与抵抗
DePAI 的道路上存在三大挑战：
- 协作复杂性：DAO 与 DePIN 需解决治理、安全与标准问题，AI Unbundled Alliance 正在制定统一框架。
- 既得利益反对：中心化云厂商会以监管、价格战和技术壁垒阻碍去中心化发展。
- 监管压力：AI 对就业与安全的影响引发各国政府对自主系统的紧急监管呼声。
尽管如此，DePAI 与物理 AI 的结合仍是避免未来被超大云厂商垄断和监控的最佳路径。
未来基础设施
物理 AI 已经到来并快速发展，而唯有去中心化基础设施才能提供机器人未来所需的规模、速度与韧性。由 Aethir、XMAQUINA、IoTeX、GEODNET、peaq 及 AI Unbundled Alliance 推动的 DePAI 革命，正在重塑一个由人类共同拥有、治理并受益的物理智能新现实。
这一转型不仅仅是技术升级，而是对构建和部署现实世界 AI 系统方式的根本重塑。DePAI 网络不仅提供算力，更构建了由社区所有和运营的民主化、韧性基础设施。
问题已不再是“是否会发生”，而是我们多久能摆脱算力瓶颈，进入开放、无许可的机器人时代。能及早认清并顺应这一范式转变的企业，将获得显著的竞争优势；而继续依赖中心化基础设施的组织，将在 1000 亿美元市场机会转向去中心化网络时处于劣势。
