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Tory | io.net 🦾
@ionet 聯合創始人 |將 AI 精靈從瓶子中解放出來 🧞 ♂️
機器人來了。
我們準備好迎接一個機器支付機器的世界了嗎?
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我們正處於第六波創新浪潮的邊緣:具身AI。
不是那些可愛的吸塵機器人或焊接在工廠地板上的工業臂,而是自1960年代以來我們所想像的科幻願景——通用型人形機器人,將根本改變我們的經濟。
數字令人震驚:預計全球勞動力短缺8500萬人,將在未來的GDP中造成8.5萬億美元的缺口。
解決方案不是更多的軟體或生產力黑客。
而是注入鋼鐵和矽的智慧——一種每天工作22小時、從不組織工會、邊際成本趨近於零的新型勞動力。
這是一個42萬億美元的可尋址市場。
讓這個事實沉澱一下。
參與者正在排隊:@Apptronik、@Figure,以及一大批其他公司競相打造人形機器人的Model T。
科技樂觀主義者描繪了一個豐富的烏托邦未來。
悲觀者則想像著大量經濟上冗餘的人類依賴UBI生存。
雙方都忽略了一些關鍵的東西。
真正的故事不是機器人本身。
而是協調層。
那個靜默、無形的金融和物流神經系統,將使數十億這些自主代理能夠在協調的經濟中運作。而這個系統不會建立在傳統銀行的基礎設施或企業的孤島上。
它將建立在加密貨幣上……不是因為它應該這樣,而是因為它必須這樣。
這不是一個看漲的預測。這是一種必然性——需求與技術能力的碰撞。
通用型機器人的擴展面臨五個傳統技術堆棧無法解決的根本問題:
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1) 機器對機器(M2M)經濟問題
當你有十億台機器人執行微任務——搬運箱子、掃描貨架、煎蛋——你需要一個能夠處理十億次微交易的支付系統,並且具有最終性和近乎零的費用。
Visa做不到這一點。SWIFT做不到這一點。傳統銀行基礎設施在這種負載下會崩潰。
穩定幣在高吞吐量區塊鏈上可以輕鬆處理這一點。這不是一個可有可無的功能;這是無摩擦物品經濟的不可談判的前提。
想像一下,一個送貨機器人需要支付充電站0.0023美元進行快速充電,然後支付交通優化DAO 0.0015美元以獲取優先路由信息。所有這一切在幾秒鐘內完成,沒有人工干預,成本接近於零。傳統金融系統將在這些交易的開銷中淹沒。
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2) 可驗證真相問題
送貨機器人真的在正確的GPS坐標上留下了包裹嗎?
製造機器人是否正確完成了質量保證掃描?
為了讓機器人彼此信任,並讓人類信任機器人,我們需要加密簽名的、不可篡改的工作、位置和身份證明。
由亞馬遜或谷歌擁有的集中式數據庫代表了一個單一的故障點和操縱的目標。去中心化的帳本提供了一個可驗證真相的來源,沒有任何單一實體控制。
像@openmind_agi的FABRIC和@AukiNetwork的Posemesh這樣的項目並不是在構建花哨的功能——他們正在為物理自動化構建基本的信任層。當你的生命依賴於一個不會出錯的機器人外科醫生時,你會希望那個手術過程被記錄在不可變的帳本上,而不是某家醫院的SQL數據庫中,該數據庫可以被事後編輯。
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3) 數據饑荒問題
當前機器人技術的瓶頸不是硬體或甚至算法——而是缺乏多樣化的訓練數據。一個在舊金山初創公司廚房裡訓練出來的咖啡機器人在昏暗的東京咖啡館裡會短路。
我們需要一個全球性的、有激勵的網絡來收集這些數據。加密貨幣是唯一能夠有效協調並用穩定幣支付全球數據貢獻者的工具,繞過外匯複雜性和傳統支付瓶頸。
@silencioNetwork和@OVRtheReality代表了早期的例子——去中心化的物理基礎設施網絡(DePINs),支付人類將感官數據提供給機器,逐步建立機器人起義的數據集。
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4) 資本形成問題
一台高品質的人形機器人今天的成本約為50,000美元。擴展到數百萬台需要的資本規模甚至讓風險投資家感到緊張。
加密貨幣通過代幣化實現了分散所有權和租賃模型。你不會“購買”一台特斯拉Optimus;你會購買一個機器人艦隊DAO的一部分,該DAO從其勞動中產生收益,實現民主化的訪問,並在一次行動中解決資金缺口。
這是資本找到其最有效用途的表現——是加密貨幣設計的最純粹的表達。
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5) 孤島問題
世界不需要十個競爭的、封閉的機器人生態系統,這些生態系統無法相互交流。我們需要一個中立的、去中心化的通信和結算協議——一個物理勞動的HTTP或TCP/IP。這不會由一家公司建造;它將作為公共產品在區塊鏈上建立,正如OpenMind、Codec和其他公司所嘗試的那樣。市場將會需求它。
懷疑論者會嗤之以鼻。
他們會指出當前加密機器人市場的市值為2.5億美元,並稱其為小菜一碟。
他們是對的。
但他們也是盲目的。
這是將運行世界的系統的種子。這是管道。未來十年的故事不僅僅是誰建造了最好的機器人臂;而是誰建立了所有機器人勞動交易的金融和運營層。
系統的回應是創造一個新的資產類別:由資本擁有並由加密協調的機器人勞動。這是人類歷史上最深刻的經濟代理轉移。
這不會是漸進的。
這將是勞動組織、補償和部署方式的階段性變化。
馬匹從未見過汽車的到來。問題是我們,朝著自己的過時而衝去,是否會看到驅動它的區塊鏈。

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