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人形機器人：與通用 AI 平台不同的道路 像 @OpenAI 和 @Google 這樣的大型通用平台專注於僅軟體的 AI，並試圖服務所有人。 同時，其他利基機器人公司正在增長，因為它們顯然不同。 這個領域的大多數參與者專注於兩件事： - 使資本更具生產力（具體化 AI 同時存在） - 擴展超越純軟體的能力（RWAs = 現實世界行動） ↳ 當通用 AI 在軟體智能方面領先時 另一個快速增長的利基是人形機器人，而 @inference_labs 在可驗證的自主性方面領先。 @MorganStanley 研究：預計到 2050 年，人形市場將達到 5 兆美元。 - 到 2050 年將有 10 億人形機器人 - 90% 用於工業和商業用途（9.3 億單位） - 10% 用於家庭用途（8000 萬單位） - 價格：20 萬美元（2024 年）→ 5 萬美元（2050 年）在高收入國家，1.5 萬美元在低收入國家 人形機器人專注於現實世界行動（具體化 AI），預計到 2026 年將在這一類別中領先，這是由於物理自動化的強勁增長。 許多報告指出「具體化 AI 的崛起」是一個主要趨勢。 人形機器人並不直接與像 ChatGPT 或 Gemini 這樣的軟體 AI 平台競爭。 ↳ 相反，它們旨在用以下方式取代體力勞動和不安全的工作環境： - 鏈上可驗證的行動（推理證明） - 自我保管的自主性 - 全球可訪問的具體化自動化 @inference_labs 提供關鍵基礎設施： 推理證明協議： - 密碼學證明驗證 AI 輸出 - 每一個關鍵行動都經過數學驗證 - 不基於盲目信任 可審計的自主性： - 自主系統的身份和問責制 - 密碼學可驗證性確保確定性 - 無假設的可追溯性 人形機器人 + Inference Labs 的使用案例： - 工業機器人：具有證明支持的自主自我調節 - 自駕車輛：透明的、數學上可驗證的決策 - 國防：具有密碼學行動驗證的自我管理系統 - 醫療保健：具有隱私保護證明的診斷和病人護理 Inference Labs 使用零知識證明、可驗證計算和分佈式架構： - 總網絡證明 2.72 億 - 1,402 名礦工 - 70% 驗證率 - @bittensor 子網 2（最關鍵的基礎設施子網） 主要特徵： - DSperse：用於分佈式 AI 證明的模型切片 - ZK-ML、FHE、TEE：用於隱私和安全的先進密碼學 - 跨鏈互操作性：無縫驗證跨網絡 - 不可破壞的 AI：分佈式、韌性，所有人擁有 摩根士丹利對人形機器人採用的看法： 「採用應該在 2030 年中期之前相對緩慢，並在 2030 年末和 2040 年加速。」 到 2050 年： - 中國：3.023 億人形機器人（最高） - 美國：7770 萬人形機器人 - 10% 的美國家庭可能擁有一個人形機器人（1500 萬單位） 展望 2026 年，重點將放在建立在這些強大基礎之上的基礎設施： 人形機器人 + Inference Labs = 可驗證的具體化 AI - 物理自主性（人形機器人） - 密碼學驗證（Inference Labs） - 可審計的行動（推理證明） 具體化 AI 可能現在比軟體 AI 更安靜，但它更真實，這就是它的真正長期贏家形成的方式。