Könnte DePIN der Flaschenhalsbrecher für einen der größten wirtschaftlichen Umbrüche dieses Jahrhunderts sein? In den letzten zwei Jahrzehnten haben wir drei technologische Schockwellen erlebt, die die Regeln neu geschrieben haben: 2007 – iPhone: Mobil wurde zur Fernbedienung des Lebens und gebar eine app-gesteuerte Wirtschaft. 2009 – Bitcoin, das zu Web3 führte: Definierte Geld, Eigentum und Koordination neu. 2022 – ChatGPT: Verwandelte KI von Science-Fiction in ein tägliches Werkzeug und brach den Kreislauf von Idee zu Ausführung. Während Web3 und KI noch im Gange sind, braut sich bereits die nächste Revolution zusammen: Humanoide Robotik. Man kann den Wandel spüren. Kapital, Talent und Ambition strömen in atemberaubendem Tempo herein: Tesla ist voll dabei mit Optimus. Figure, 1X, Apptronik und Agility haben riesige Finanzierungsrunden abgeschlossen. Foxconn und Nvidia integrieren Humanoide in globale Lieferketten. Der Schwung ist real, doch es fehlt etwas. Um von Demovideos zur realen Allgegenwart zu gelangen, sind zwei Zutaten entscheidend: Fortschritt in der Hardware und Fortschritt in der Software. Und eine von ihnen hinkt hinterher. Hardware ist nicht mehr der Flaschenhals. Drehmomentstarke Aktuatoren rivalisieren mit menschlicher Muskulatur. Leichte Verbundstoffe + nächste Generation von Batterien ermöglichen den Betrieb den ganzen Tag. Edge-Computing verkleinert die Rechenzentrumsleistung auf einen Rucksack. Wir haben den Körper gelöst. Was bleibt, ist das Gehirn. Das Rennen wird von verkörperter KI gewonnen - Software, die durch Handeln lernt. Software, die mit der chaotischen, unvorhersehbaren physischen Welt interagiert. Der größte Flaschenhals dafür: Daten. Nicht nur visuelle Daten, sondern reale Erfahrungen - über Raum, Zeit, Reibung, Feedback, Misserfolg. Und im Moment sind unsere aktuellen Lösungen zur Datensammlung kaputt: - Teleoperation → teuer, niedrige Durchsatzrate - Simulation → weicht immer von der Realität ab - AR → niedrige Nutzung von Headsets - Video-Lernen → befindet sich nur in frühen Forschungsphasen Zu versuchen, physische KI auf diese Weise zu trainieren, ist wie einem Kind das Laufen beizubringen, nur mit YouTube-Clips - keine aufgeschürften Knie, keine Gleichgewichtskontrollen, kein Feedbackkreis. Hier kommen DePIN & DePAI als das Datenflywheel ins Spiel. Ich kann nicht vergessen, was @hosseeb einmal in einem Panel sagte, das ich gehört habe: "Wenn Krypto eine Sache gemeistert hat, dann ist es eine Sache: Gib den Menschen Tokens, und sie werden Dinge tun." Wir haben es bereits bei frühen realen Netzwerken gesehen: @NATIXNetwork crowdsourcing von städtischen Kameradaten, unglaublich wertvoll für autonomes Fahren @silencioNetwork kartiert globale Klanglandschaften und könnte das Ohr der Roboter werden @OVRtheReality baut einen AR-Zwilling der Erde mit Smartphone-Videodaten Jetzt tauchen humanoid-native DePINs wie @reborn_agi und @PrismaXai auf und nehmen dieselbe Herausforderung für verkörperte KI an. Projekte wie @peaq und @AukiNetwork gehen eine Ebene tiefer und positionieren sich als das Koordinationsrückgrat für physische KI auf globaler Ebene. Hier ist der Schlüssel: Wir brauchen nicht ein paar Labore, die die Welt simulieren, sondern eine erlaubnisfreie, reale Datenschicht, die durch Anreize gefüttert wird. Stellen Sie sich Millionen von Edge-Agenten vor - Roboter, tragbare Geräte, Benutzer - die mit der physischen Welt interagieren und Erkenntnisse in eine gemeinsame Intelligenzschicht zurückspeisen. Einmal trainieren → Überall bereitstellen → Kontinuierlich lernen. So springen wir von Prototypen zu praktischen Anwendungen. So skalieren wir Humanoide, ohne auf zentrale F&E-Flaschenhälse angewiesen zu sein. Offensichtlich ist dies eine These, aber wenn Sie daran glauben, könnte es eine der asymmetrischsten Chancen dieses Jahrzehnts sein: Besitzen Sie die Datenschicht für physische Intelligenz Denn darauf werden humanoide Roboter letztendlich laufen. Wir treten in eine Phase ein, in der: – Jeder physische Daten beitragen kann – Jeder Teil des Lernstacks besitzen kann – Jeder darauf aufbauen kann Die meisten konzentrieren sich immer noch auf die Roboter selbst. Aber der echte Schlüssel (und wahrscheinlich die einzige zugängliche Exposition) liegt darunter: Netzwerke. Protokolle. Flywheels.