Động lực.

Robot hình người: Một con đường khác biệt so với các nền tảng AI tổng quát Các nền tảng tổng quát lớn như @OpenAI và @Google tập trung vào AI chỉ phần mềm và cố gắng phục vụ mọi người. Trong khi đó, các công ty robot chuyên biệt khác đang phát triển vì họ rõ ràng là khác biệt. Hầu hết các người chơi trong lĩnh vực này tập trung vào hai điều: - Tăng năng suất vốn (AI hiện hữu trong khi tồn tại) - Mở rộng khả năng vượt ra ngoài phần mềm thuần túy (RWAs = Hành động Thế giới Thực) ↳ Trong khi AI tổng quát dẫn đầu về trí thông minh phần mềm Một lĩnh vực chuyên biệt đang phát triển nhanh chóng là Robot hình người và @inference_labs đang dẫn đầu trong tính tự chủ có thể xác minh @MorganStanley Research: Thị trường robot hình người dự kiến sẽ đạt 5 nghìn tỷ USD vào năm 2050 - 1 tỷ robot hình người vào năm 2050 - 90% cho mục đích công nghiệp và thương mại (930 triệu đơn vị) - 10% cho mục đích hộ gia đình (80 triệu đơn vị) - Giá: 200K USD (2024) → 50K USD (2050) ở các nước có thu nhập cao, 15K USD ở các nước có thu nhập thấp Robot hình người tập trung hoàn toàn vào Hành động Thế giới Thực (AI hiện hữu) và dự kiến sẽ dẫn đầu trong danh mục này vào năm 2026, được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng mạnh mẽ từ tự động hóa vật lý. Nhiều báo cáo chỉ ra "sự trỗi dậy của AI hiện hữu" như một xu hướng chính. Robot hình người không cạnh tranh trực tiếp với các nền tảng AI phần mềm như ChatGPT hay Gemini. ↳ Thay vào đó, họ nhằm thay thế lao động vật lý và môi trường làm việc không an toàn bằng: - Hành động có thể xác minh trên chuỗi (Chứng minh Suy diễn) - Tự chủ tự giữ - Truy cập toàn cầu vào tự động hóa hiện hữu @inference_labs cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng: Giao thức Chứng minh Suy diễn: - Chứng minh mật mã xác minh đầu ra AI - Mỗi hành động quan trọng đều được xác minh bằng toán học - Không dựa vào lòng tin mù quáng Tự chủ có thể kiểm toán: - Danh tính và trách nhiệm cho các hệ thống tự động - Khả năng xác minh mật mã đảm bảo sự chắc chắn - Khả năng truy xuất mà không cần giả định Các trường hợp sử dụng cho Robot hình người + Inference Labs: - Robot công nghiệp: Tự điều chỉnh tự động với xác minh dựa trên chứng minh - Xe tự lái: Quyết định minh bạch, có thể xác minh bằng toán học - Quốc phòng: Hệ thống tự quản lý với xác minh hành động mật mã - Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân với chứng minh bảo vệ quyền riêng tư Inference Labs sử dụng chứng minh không biết, tính toán có thể xác minh và kiến trúc phân tán: - 272 triệu chứng minh mạng tổng cộng - 1.402 thợ mỏ - Tỷ lệ xác minh 70% - @bittensor Subnet 2 (subnet cơ sở hạ tầng quan trọng nhất) Các tính năng chính: - DSperse: Cắt mô hình cho AI phân tán - ZK-ML, FHE, TEEs: Mật mã tiên tiến cho quyền riêng tư và bảo mật - Tính tương tác giữa các chuỗi: Xác minh liền mạch giữa các mạng - AI không thể phá vỡ: Phân tán, kiên cường, thuộc sở hữu của tất cả Morgan Stanley về việc áp dụng Robot hình người: "Việc áp dụng sẽ tương đối chậm cho đến giữa những năm 2030, tăng tốc vào cuối những năm 2030 và 2040." Đến năm 2050: - Trung Quốc: 302,3 triệu robot hình người (cao nhất) - Mỹ: 77,7 triệu robot hình người - 10% hộ gia đình ở Mỹ có thể có một robot hình người (15 triệu đơn vị) Nhìn về phía trước đến năm 2026, trọng tâm sẽ là cơ sở hạ tầng được xây dựng trên những nền tảng mạnh mẽ này: Robot hình người + Inference Labs = AI hiện hữu có thể xác minh - Tự chủ vật lý (robot hình người) - Xác minh mật mã (Inference Labs) - Hành động có thể kiểm toán (Chứng minh Suy diễn) AI hiện hữu có thể yên tĩnh hơn so với AI phần mềm bây giờ, nhưng nó thực tế hơn nhiều, và đây là cách mà những người chiến thắng thực sự trong dài hạn được hình thành.