作者：Felix，Web3Caff Research 研究员

封面：Photo by Kanhaiya Sharma on Unsplash，Typography by Web3Caff Research

字数：全文共计 29000+

一、DePAI 介绍

DePAI（Decentralized Physical AI）即去中心化物理 AI，是将去中心化技术（区块链/ Web3）与物理 AI 相结合起来，让拥有 AI 功能的物理机器，例如机器人、无人机、自动驾驶汽车等等，基于区块链基础设施运行，而不由任何一家公司拥有或控制。

尽管当前物理 AI 发展迅速，但依然面临着一些深层次的问题：比如，那些在世界各地运行的机器人应该在哪个平台上进行管理？机器人之间的行为如何协调？

各个物理 AI 系统（包括自主机器人、无人机、车辆、仿生人等等）之间的交易和支付怎么进行？是否需要统一的标准？如何大规模的为物理 AI 提供资金支持并从中受益？如何界定物理 AI 的事故责任并对机器人行为进行透明化审计？等等。

二、DePAI 的 7 个层次

构建 DePAI 生态系统并非像制造一个机器人并给它一些 Token 那么简单。它需要一个结构化、多层次的生态系统，才能让完全自主、去中心化的人工智能机器真正发挥作用。 

DePAI 生态系统一共由 AI 代理、机器人、数据网络、空间智能、基础设施网络、机器经济以及 DePAI DAOs  7 个层次构成。

三、DePAI 应用场景

如今的 AI 计算大都是在数据中心进行，成本非常高昂。而 DePAI 经济中机器人搭载的芯片一般都拥有很强大的数据处理能力，可以为 AI 提供算力支持。当 DePAI 中的自动驾驶汽车和机器人司空见惯时，为什么不把它们闲置的时间用起来运行 AI 大模型呢？马斯克早在 2024年就曾指出，数百万特斯拉汽车（目前保有量）的芯片算力大部分时间是闲置的，可以将这些汽车的算力整合成一个巨大的分布式算力集群，提供类似于亚马逊 AWS 的云服务。

尽管，平均每辆特斯拉的推理计算能力大概只有 1 千瓦，如果未来有 1 亿辆特斯拉汽车，那就是分布在世界各地的 100 千兆瓦的推理计算能力。

[25] 对比起英伟达 1000 亿美元投资 OpenAI，并计划部署 10 千兆瓦的 AI 数据中心，这一数据是非常巨大的。这将极大的降低 AI 计算的成本。四、代表性项目从 ERC 标准的演进可以看出数字资产转移范式的演进趋势：从定义资产本身，到定义资产间的可组合性，再到定义资产在多链环境下的主权和可移植性。

综合而言，从孤立的单链到开放互联多链的生态变化中，跨链项目的竞争力不再将局限于传统意义上的用户流动性锁定能力，而是需要向更细粒度的用户体验优化，着眼于更低的交易成本、更高的执行效率与更稳健的安全保障。Fabric 是用于跨云计算的分布式工作负载编排系统，专为现代云原生应用程序而构建。

它是一个统一的执行层，可以消除多云编排中的繁琐工作。用户只需提交单一工作负载规范，列出其 CPU、GPU、内存需求以及任何区域偏好。然后，Fabric 的智能调度程序将完成繁重的工作。它会实时从所有连接的云服务提供商处采样实时容量和价格，并选择符合用户需求的最低成本节点，通常只需几秒钟即可完成。

OpenMind 旨在构建让机器人能够思考、学习和协同工作的软件基础。该软件基础由OM1 操作系统和 FABRIC 信任层协议两大部分组成。

OM1 是第一个用于智能机器人的开源操作系统，使任何机器人都能够感知、推理和行动，而不受专有限制。OM1 与硬件无关，并且完全开放。它允许开发人员在机器人上安装完全自主的软件，而无需被束缚在单一的生态系统中，也无需重新设计。

五、总结

尽管由于巨头的推动、资本的投入，作为 AI 下一个浪潮的物理 AI 正迎来高速发展，但其依然面临着中心化机构控制、敏感数据泄露、AI 模型运算不透明等问题。且随着机器人对人工的替代，社会也将面临越来越严重的失业问题，收入和财富分配的失衡也将更严重。

由于篇幅有限，以上仅为研报的部分摘要与结构拆解。完整版中，研究员Felix将从六条主线全面解析 DePAI 的技术架构、应用场景与发展前景：

🔹 基础认知：DePAI 作为物理 AI 的核心形态，其核心定义与价值主张是什么？它与 DePIN 之间存在怎样的关联？二者如何协同推动物理世界与数字世界的融合？

🔹 技术底座：DePAI 的实现依赖哪些核心技术支撑？SSI、zkTLS 协议分别保障了哪些关键能力？人工智能、支付协议与区块链技术如何形成合力，构建其技术基础？

🔹 核心架构：DePAI 的 7 个层次（AI 代理、机器人、数据网络、空间智能、基础设施网络、机器经济、DePAI DAOs）如何层层递进？各层次之间的协同逻辑与功能分工是什么？

🔹 应用落地：DePAI 已拓展出哪些典型应用场景？分布式 AI 计算、自主机器人劳务服务、数字孪生世界等场景如何落地实践？不同场景下的核心价值与落地难点是什么？

🔹 项目与挑战：CodecFlow、OpenMind、Peaq 等代表性项目各自的技术路径与生态布局有何差异？DePAI 当前面临的数据局限性、可扩展性、互操作性等挑战，具体表现为哪些问题？监管与伦理层面的风险又该如何审视？

🔹 前景展望：DePAI 的长期发展潜力集中在哪些领域？随着技术迭代与生态完善，其能否突破现有瓶颈，实现更大范围的商业化落地？对物理 AI 与分布式网络的融合发展将产生怎样的影响？

📖 想深入了解 DePAI 的技术逻辑、项目格局、应用落地细节，以及物理 AI 赛道的未来趋势与挑战？

 👉 点击下方解锁查阅研报正文，全文超 29000+ 字