近年來，人工智慧（AI）不再局限於雲端或軟體層面，而是開始結合機器人和物聯網裝置進入現實世界。 NVIDIA 執行長黃仁勳在 2025 年初預言「AI 機器人的時代即將到來」，這引發一個關鍵問題：未來這些智慧機器人將由少數大型科技公司集中控制，還是由使用者社羣在 Web3 架構下共同擁有與協作？ 隨着「實體 AI」概念興起，新興的去中心化實體 AI（Decentralized Physical AI, DePAI）模式正試圖給出答案。本篇就帶你了解 DePAI 的核心理念、技術架構、應用前景與挑戰，幫助你找到相關投資機會。

DePAI 是什麼？未來機器人會由大公司控制嗎？

什麼是去中心化實體 AI？ 簡單來說，DePAI 是將人工智慧從虛擬雲端帶入實體世界，同時透過區塊鏈等去中心化技術來支撐其運作的全新模式。它結合了機器人（實體硬體）、AI 代理（AI特工）、空間智能以及去中心化實體基礎網路（（DePIN）等領域，讓這些「具現化」 AI 機器可以在 Web3 架構下自主且具有主權地運行。換言之，在 DePAI 模式中，機器人等實體 AI 不只是自動化的工具，更是區塊鏈網絡上的參與者，能夠自主決策並與環境互動，同時由開放社羣提供其所需的運算資源與數據。

舉個例子，假設你有一輛自動駕駛車。在傳統集中式 AI 模式下，它只是根據預設程式運行；但在 DePAI 模式中，這輛車可以即時分析路況，並與其他車輛分享資訊，共同決定最安全的行駛路線。而且，它所需的運算資源和路況數據，是由分散在各地的其他設備和使用者一起提供的，不會僅由少數大型組織控制。

DePAI 與去中心化 AI、實體 AI 的關系簡單來說是這樣：去中心化 AI 是指用區塊鏈或分散式技術來訓練或運行 AI 模型，重點在軟體和數據，如去中心化算力網絡、AI DAO 等；而實體 AI 則強調把 AI 放進真正的實體裝置，如機器人或智慧車輛，甚至 AI 眼鏡、智慧假肢等都屬於實體 AI 範疇。 DePAI 就是把這兩者結合在一起，不但把 AI 帶入實際硬體，而且利用區塊鏈確保這些硬體之間能分散協作、共同運作，達到大家都能信賴的效果。

一句話解釋，DePAI 就是實體 AI 的 Web3 化。在 DePAI 模式下，機器人的擁有權和控制權不再是單一大企業，而整個社羣與使用者。

DePAI 技術背景：區塊鏈共識、ZKP 與資料可信來源

隨着未來 AI 機器人無處不在，DePAI 要打造一個高效安全的智慧生態系統，離不開底層多項技術的支撐。下方的時間軸可以幫助你快速了解 DePAI 是怎麼一路發展過來的。

DePAI 技術演進時間軸(來源：Gate Learn 創作者 John)

接下來，我們將聚焦幾個對 DePAI 來說最爲關鍵的技術。

區塊鏈與共識機制

區塊鏈的優勢在於不需要有一個中央機構管理，就可以隨時記錄並共享數據結果。它透過共識機制確保所有機器看到的狀態是同步且可信的。在未來大量 IoT 裝置與機器人頻繁互動的環境中，區塊鏈也更容易支撐龐大的資訊流量，避免因爲延遲過高而影響即時決策，這對自動駕駛車流協調等應用場景來說非常重要。

物聯網資料來源的可信度

DePAI 需要依靠很多感測器和裝置提供即時資料來訓練 AI，但這些資料來源分散，怎麼保證資料是真實沒被竄改呢？這就牽涉到區塊鏈領域著名的預言機問題，也就是如何把現實世界的資訊正確地傳到區塊鏈上。常見的解決方法有裝置的硬體身份驗證、數字籤名、跨來源比對，再加上越來越熱門的零知識證明（ZKP）。

ZKP 是一種在不泄漏原始資料的情況下證明某件事爲真的方法。也就是說，你可以向別人證明自己知道一個密碼，而不需要告訴對方這個密碼是什麼。在 DePAI 裏的應用，就是讓每個裝置能證明自己提供的資料是正確且真實，但不需要透露詳細的數據內容，進而保護隱私。

具體的流程可以參考下圖，裝置開機後會先在區塊鏈上註冊，取得一個去中心化身份（DID），再利用內建的硬體和軟體資源，計算出一組零知識證明，告訴區塊鏈自己提供的數據是正確的，如果區塊鏈上的智能合約確認一切無誤，就會對分配獎勵給這臺裝置（例如代幣或其他形式），鼓勵更多裝置提供感測數據、運算能力或其他服務。

ZKP運作流程(來源：NovaNet）

ZKP 能在保護隱私的同時，讓設備證明它們有權操作，而不需要透露太多細節。這樣一來，DePAI 就能解決資料真假和隱私保護兩大難題，建立一個可信任又開放的生態系統。

AI 模型訓練的運算與資料需求

實體 AI 要在復雜多變的現實環境中自主行動，離不開強大的 AI 模型支撐。培育這些模型需要兩大要素：大量多元的訓練資料與雄厚的算力。

在 DePAI 生態中，訓練資料將主要來自各種物聯網裝置。這些裝置分布各地，源源不絕地提供最新的環境資訊，使模型能持續學習最即時的世界狀況。

舉個例子來說明：如果我們要打造一座城市的 3D 地圖，你的想像中可能是用高解析度的雷達掃描整個城市，但這不僅成本可能高達數十萬美元，而且掃描出來的地圖更新非常慢，很容易就跟不上實際環境的變化。因此更好的方式是依靠遍布全國各處的物聯網設備（像是街道上的攝影機、感測器）不斷收集路況、影像、甚至環境的各種細節（例如建築物的形狀、道路的角度、材質等）。這些設備不集中在一個中心伺服器，而是廣泛分布，所以它們能隨時提供最新、最豐富的數據，讓 AI 機器人隨時學習並適應周遭環境，最終就能具備強大的空間智能（理解並適應現實環境的能力）。

在算力方面，DePAI 可透過大家共享閒置的硬體(例如你的手機和電腦)來組成分散的計算網絡，提供 AI 模型訓練所需的算力。舉例來說，Bittensor 就是利用區塊鏈獎勵機制，讓全球各地的 GPU 共同運作，把訓練任務分工完成，同樣概念的還有 Bless 等。雖然目前這種分散計算在溝通和效率上還有些挑戰，但隨着通信協議和聯邦學習的進步，未來很可能成爲推動 DePAI 模型演進的關鍵技術。

DePAI 的應用場景

盡管 DePAI 尚屬新興概念，但已經有許多可行的應用場景，甚至有些已經進入實驗階段。以下探討幾個引人注目的領域：

自動駕駛與車聯網資料交換

自動駕駛汽車需要龐大的道路數據和情境來訓練 AI 驅動模型。目前這些數據大多由車廠各自收集，形成資料孤島。

DePAI 提供了一種打破孤島的途徑：透過區塊鏈獎勵機制鼓勵車主或設備提供車況影像、感測器讀數等資料，上傳至去中心化網絡共享。一個具體案例是 NATIX Network 推出的 Drive& 應用，讓用戶在日常開車時自動參與分散式地圖繪制。依據 NATIX 官方統計，目前已有超過 24.5 萬名用戶透過 Drive& 繪制了超過1.56億公裏的道路，產生的即時交通流量和基礎設施資訊被匯集成高價值的開放數據集。如此龐大的實時資料可用於優化導航 AI、城市規劃和交通管理。

Drive&讓用戶參與地圖繪制(來源：NATIX）

NATIX 爲此還特別開發了名爲 VX360 的硬體裝置，可安裝在 Tesla 電動車上。這個裝置讓車主能儲存多達 256 GB 的行車影像資料，同時將動態地理空間資訊安全地分享到區塊鏈網絡。車主因此獲得代幣獎勵，而收集的海量路況影像可用於場景模擬、道路風險偵測，並優化自駕演算法。

這種模式的好處在於，原本由大公司壟斷的自駕數據，藉由社羣合作轉變爲全民共享的資產。衆多車輛共同參與，打造出高精度的 3D 環境地圖，讓自駕車能夠更快速地適應多變的實際路況，進而提升整體移動服務的安全性與可靠度。

去中心化機器人協作

在工廠、生鮮配送倉庫、醫院等場所，各種自動化機器人和設備已經漸漸普及了。然而，不同廠牌、不同功能的機器人間通常缺乏協調機制，各系統相對孤立。 DePAI 在此的用途是建立跨機器人協作網絡，讓各種機器人可透過標準化的去中心化協議一起工作。

想像一座未來智慧倉庫，不同公司生產的搬運機器人、檢測無人機都連接同一個去中心化平台，它們可以自動討論任務分配、共享即時庫存和環境資訊，而不需要中央控制器下達每一步指令。這需要有很高的互通性和一致性，讓所有機器人能互相理解彼此的動作。

舉例來說，[1]Robonomics Network 就有在研究利用區塊鏈連接常用的機器人操作系統 ROS（Robot Operating System），讓機器人能直接透過智能合約發布任務或提供服務。如果實現，不同單位的機器人就可以在區塊鏈上交易任務或資料，比如一臺巡檢機器人向另一臺清潔機器人支付代幣來購買清潔服務，整個過程都是自動化的，不需要人力介入。

此外，爲了讓機器人能互相合作不打架，也需要仰賴上面有提到的去中心化空間計算，也就是透過布建在各處的攝影機、感測器，共同構建一個實時更新的3D 數位分身世界，供 AI 機器人參考。 [2]例如 Auki Network 推出的 Posemesh 協議就是希望在保護隱私和保持去中心化的前提下，讓各個分散的裝置一起合作，實現即時空間感知，生成一個大家共享的虛擬地圖。機器人利用這樣的 3D 地圖，不僅能做定位和路徑規劃，還能在類似元宇宙的虛擬環境中訓練，讓它們在真實世界的動作更準確。

目前，去中心化機器人協作的應用還處於早期探索階段，但一些垂直場景已展現潛力。例如物流領域可以讓倉庫內的自動搬運車（AGV）透過區塊鏈互通狀態，避免碰撞並優化路徑；在農業，無人機和自動拖拉機可共享作物生長數據以精準農耕；在公共安全上，分散控制的巡邏機器人可以共同監測大型空間，彼此接力追蹤可疑活動而無需中央指揮。這些場景一旦成熟，都將拓展 DePAI 的商業價值。

資料市場建構的智慧城市

DePAI 的另一大應用在於利用去中心化的資料市場，直接爲各種實體 AI 裝置提供支持。這不僅是將原本散落的物聯網資料如環境監測（空氣品質、水質）、城市基礎建設（停車位、路燈能源消耗）集合起來，更重點在於讓 AI 裝置隨時獲取、分析並利用這些動態數據，做出快速而精準的決策。

在這個生態中，安裝了感測器的個人或企業會將收集到的數據上鏈並做標籤；而需要數據來提升 AI 運作效能的應用方則可透過支付代幣取得即時資訊。區塊鏈技術保證了整個交易過程透明且資料不可竄改，且智能合約能自動完成收益分配，形成一個無中介、自治運行的數據市場。

例如，WeatherXM 平台讓用戶部署自家氣象站，上傳氣候數據並獲得代幣激勵，這類即時數據除了供天氣預報模型使用，未來在 DePAI 生態下，更能爲實體 AI 所用。例如自駕車可以根據最新天氣和交通狀況自動選擇最佳行車路線、或是自動找停車位；智慧家居則可以根據環境變化自動開關窗戶或調整室內溫度。

天氣XM 讓氣象資料去中心化(來源：WeatherXM）

類似的應用場景還有很多，例如分散式的AI能源管理系統，利用區塊鏈整合各地太陽能板、風力機等裝置的運作資料，讓裝置即時調配負載以提高電網效率；透過遍布各處的感測器資料訓練AI模型，用於預測地震、洪水等災害並自動發出預警。

所有這些資料的獲取與付款，都能透過區塊鏈上的協議自動完成，省去傳統 API 中介的繁瑣程序。這種模式不僅將資料變成一種可以交易的資產，還使得市場上數據的供需實現自動化、高效率運行，最終驅動實體 AI 系統以最可靠的數據進行智能決策，同時爲投資者創造參與資料經濟的新契機。

個人化 AI 助理與裝置

DePAI 的概念能將個人擁有的各類物聯網裝置（例如健康穿戴裝置、智慧家居、智慧辦公設備等）與去中心化個人資料儲存結合起來，實現隱私友好且高效能的 AI 助理，不再僅僅是雲端服務，而是真正與實體 AI 裝置緊密協作。這意味着，每個用戶都能掌握自己的個人資料，這些資料儲存在個人節點或經過加密存儲在雲端中，絕不會被單一大型平台獨佔。 AI 模型通過加密計算技術訪問這些數據，根據個人習慣、健康記錄或家庭環境資訊，提供針對性的建議與自動化服務，並直接驅動實體設備進行智慧調整與互動。

例如，當你配戴智能手環、使用智慧手表、操控家中的智能照明、空調或安全系統時，這些設備持續收集關於運動、睡眠、心率、使用習慣和家庭環境等數據。經過加密上鏈後，你可以自主管理這些資料，當需要調整健康計劃或家庭環境時，與 DePAI 連接的實體 AI 裝置便能根據實時數據自動調節室內燈光、溫度或執行其他智能操作。再比如，在辦公環境中，個人化 AI 助理可以整合會議日程、電子郵件與現場設備數據，協助安排會議、提醒休息，甚至根據現場狀況控制實體會議室設備，以提升整體工作效率。

這種模式將顛覆傳統由大型科技公司主導的雲端助理模式，因爲傳統平台往往集中管理用戶數據，存在隱私泄露或濫用風險。而在去中心化架構下，每個人既是自己數據的主人，也擁有由實體 AI 裝置驅動的定制化服務，能在家中、辦公室或其他場所實時享受智能化體驗。同時，數據的獲取與交易均由區塊鏈協議自動完成，確保交易過程透明且數據不可竄改，最終促進整個生態系統的公平、高效數據交換，並爲參與者創造更多參與資料經濟的新機會。

DePAI 技術目前遇到的挑戰

上述這些應用要真正落地，仍取決於技術成熟度和商業推廣，但整體趨勢已逐漸明朗，無論是自駕車、機器人還是智慧城市，都朝着更自主、更協同、更多資料驅動的方向發展。而 DePAI 扮演的正是底層協作框架的角色，爲這些實體 AI 應用提供開放、公平且安全的運行環境。

不過如同所有新興技術，DePAI 在邁向願景的道路上仍面臨諸多挑戰，是你在投資之前需要了解的：

資料隱私與法規合規

DePAI 涉及大量來自現實世界的數據，部分可能關系個人隱私（例如行車紀錄中的人臉、對話聲音等）。如何在廣泛收集資料的同時遵守隱私保護法規（如 GDPR）是巨大挑戰。即便有 ZKP 等技術減少資料暴露，仍需要制定明確的資料使用政策和匿名化處理標準。此外，一些國家可能對影像監控、無人機採集資料等行爲有法律限制，DePAI 項目需確保其模式不違反在地法規。

網絡安全與設備安全

去中心化系統一旦遭遇駭客攻擊，後果可能不僅是資料泄漏，而是直接影響現實世界設備的運作，風險更爲嚴重。舉例而言，如果惡意攻擊者成功在協作網絡中發布僞造指令，一羣機器人可能被誤導而造成事故。因此，DePAI 平台必須高度重視智能合約安全、通訊加密與裝置端安全（如防止機器人被植入惡意程式），安全機制還需要擴展到物理層面：例如機器人本身需設置緊急停止開關、異常行爲檢測，避免在網絡指令錯誤時釀成災難。 \

規範與互操作性

DePAI 涉及多種裝置和平台。當前市場上機器人和 IoT 設備廠商各有其通訊協議和資料格式，要讓它們在同一去中心化網絡中協作，需要制定共通標準。這包括硬體層的標準介面（確保不同裝置可以對接）和軟體層的資料協議（確保 AI 模型能理解不同來源的資料）。若沒有互操作性，DePAI 生態將四分五裂，各自爲政，無法形成網絡效應。例如前文提到的去中心化身份（DID）等標準，讓設備有統一的身份表示；peaq ID 等嘗試爲機器定義通用的識別與資料交換協議。然而，要各大廠商真正採用共同標準仍需時間與協調。

可擴展性與基礎建設

讓成千上萬臺機器人、車輛在全球範圍內實時協作，對資料傳輸和處理的規模提出了極高要求。高頻寬、低延遲的網絡連接是基本前提，區塊鏈本身也需具備高擴展性，也就是系統能夠隨着需求增長而持續穩定運作的能力，因此真正大規模商用時是否穩定仍待驗證。

此外，實體設備需要配套的基礎設施支持，例如分散式的儲存網絡（存放海量感測數據）、邊緣計算節點（就近處理減少延遲）、去中心化電力/充電站（保證機器持續運作）等。這意味着 DePAI 的落地不僅僅是軟體問題，誰來投資布建這些基礎設施？如何激勵長期維護？這些都屬棘手難題。

治理與控制權

DePAI 理想中強調社羣共治，但在牽涉實體資產時，治理的復雜度遠高於僅線上協議。以DePAI 刀（專注於實體 AI 資產的去中心化自治組織）爲例，社羣成員可能共同出資購買機器人並分享收益。然而，日常管理仍需要專業團隊執行，例如機器的維護、修理、安全檢查等 。這造成治理上的雙重挑戰：一方面 DAO 必須授權傳統公司或團隊代爲管理實體資產（如何信任與監督他們？）；另一方面，當決策涉及安全或法律責任（例如機器人發生事故），DAO 成員如何承擔責任劃分？這些問題都沒有先例可循。

DePAI 的市場規模與成長趨勢

盡管挑戰不小，市場對 DePAI 所代表的融合領域寄予厚望。從宏觀來看，物聯網（IoT）、區塊鏈和人工智慧這三大領域本身都在快速增長，形成巨大的交叉市場機會。 [4]2024 年物聯網、區塊鏈和 AI 相關產業的累計市場規模估計已超過 1.36 兆美元，且在 2025 年會繼續攀升 。這意味着如果 DePAI 作爲三者交匯的新興領域取得成功，將有潛力分享到數兆美元級別的科技市場蛋糕。

針對較狹義的細分市場，近期也有一些明確的數據預測可參考。例如研究指出，物聯網結合區塊鏈的市場在 2020 年僅約 2.58 億美元，但預計 2026 年將達到 24.09 億美元，年復合增長率高達 45.1%。這顯示出業界對區塊鏈在 IoT 安全、資料交易上的應用前景看好。同樣地，區塊鏈 + AI 市場規模雖小，但也在起飛階段，研究預計 2025 年成長到 7 億美元，並將在後續數年保持約 28% 的年增速。這些數據雖然基數不高，但反映了資本與產業對「AI 上鏈」概念的濃厚興趣。

區塊鏈 + AI 市場將飛速成長(來源：Blockchain Ai Market Report 2025）

再看實體機器人產業本身，未來十年亦是高歌猛進。據 聯合市場研究報告，全球機器人市場預計將從 2020 年的約 $121 億美元增長至 2030 年的 $1499 億美元，十年內增長超過 12 倍，年均復合增長率接近 27.7%。其中相當部分增長來自服務型機器人和自主系統。而 AI 技術持續滲透機器人領域，也催生了AI 機器人市場高速發展（估計 2024~2030 年 CAGR 超過 38%）。由此可見，實體 AI 正在成爲主要趨勢。這爲 DePAI 奠定了良好的基礎——當越來越多裝置具備 AI 能力且遍布各處時，一個協調它們協作並管理數據的去中心化平台將更具價值。

綜合而言，DePAI 潛在市場規模可從兩方面衡量：一是作爲新興概念本身，可能出現數家百億美元級別的旗艦項目（如同早期的公鏈或 DeFi 協議）；二是其賦能的相關產業增量，如數據市場規模、機器人服務經濟規模等都有望水漲船高。保守估計，在 2024–2025 年我們將看到數十個 DePAI 應用試點和商業化探索，其中成功者將吸引大筆投融資，並帶動生態系快速擴張。隨着範疇日趨明確，市場研調機構也許會在 2025 年後開始針對 “DePIN/DePAI” 發布專門的市場規模預測報告，爲投資人提供更量化的指引。

DePAI 的競爭項目比較

作爲一個交叉領域，DePAI 涉及的生態非常廣泛，競爭者來自不同背景。以下選取數個具代表性的專案類型，看看它們與 DePAI 理念的關聯與差異：

Fetch.ai

Fetch.ai 是較早探索區塊鏈 + AI Agent 的項目之一。它提出所謂自主經濟代理人（Autonomous Economic Agents, AEA）的框架，讓軟體代理人在區塊鏈上代表用戶執行任務並進行交易。 Fetch.ai 更聚焦於數位領域的協作，比如讓 AI 代理自動爲用戶預訂停車位、搜尋商業資訊等。它類似一個 Web3 的機器流程自動化平台，透過代理人來自動化日常經濟活動。相較之下，DePAI 則擴展到實體代理（如機器人）。

Fetch.ai 已開發出自己的區塊鏈（FET）和開放代理框架，在物聯網資料共享方面也有涉足（曾與 IOTA 合作讓 IoT 裝置能自主交流資料）。總體而言，Fetch.ai 可被視爲 DePAI 生態中的一環（數位代理層），其代理技術未來完全可能嵌入實體設備中。而從投資者角度看，Fetch.ai 的代幣 FET 已在市場交易，其價值取決於代理生態的擴展，如果 DePAI 概念興盛，FET 或許能從中受益。

Autonolas (EGGS)

Autonolas 是另一個專注去中心化 AI Agent的項目，與 Fetch.ai 不同之處在於它強調多代理共構服務和代理共管所有權。 Autonolas 提供了 Olas 開放框架，允許開發者打造離線運行、鏈上安全、多方共管的自治代理服務。其核心理念是將 AI 服務模組化，使多個團隊共同運營同一套代理系統，並用 OLAS 代幣進行治理與收益分配。

簡而言之，Autonolas 側重於後端架構：如何讓 AI 代理服務更可靠（多重執行、去單點故障）以及由社羣共同擁有。相比 DePAI，Autonolas 涉及實體世界的程度較低，更像是在爲AI 協議本身引入去中心化運營模式。然後這種技術同樣能應用到實體 AI 場景中：例如一羣配送機器人的雲端調度AI服務，可以由 Autonolas 框架來實現共管。值得一提的是，Autonolas 創辦團隊與 Fetch.ai 有淵源，其創辦人之一曾在 Fetch.ai 開發 AEA，[5]不同的是 Fetch.ai 側重單一代理任務（如訂票這類明確任務），而 Autonolas 面向多代理協作的復雜服務。兩者都在構築未來 AI 代理經濟，但路徑有所不同。對投資人來說，OLAS 代幣在 2023 年推出，定位於代理生態的治理和價值捕獲，投資時須評估其生態能否吸引足夠開發者與用戶。

以這兩個主要競爭項目來說，Fetch.ai 有強大的去中心化代理技術和不斷發展的生態系統，不過硬體整合度稍差。 Autonolas 則在硬體整合和合規性方面表現出色，強調模組化和多代理協作，但分散市場成熟度仍有進一步提升的空間。

Fetch.ai 與 Autonolas 的比較(來源：Gate Learn 創作者 John)

去中心化實體網路（DePIN）專案

這類專案雖非直接 AI 平台，但構成 DePAI 的基礎設施版圖。典型如 Helium（分布式無線網絡）、HiveMapper（羣衆地圖繪制）、Pocket Network（去中心化 API 節點）等。它們專注提供某種物理資源或資料服務，並用代幣激勵社羣參與。 DePAI 的成功有賴這些 DePIN 項目提供高品質的資料和環境支援。以 Helium 爲例，其建立了全球 LoRaWAN 無線熱點網絡，可供 IoT 設備低功耗上網使用。如果未來有大量 DePAI 應用需要即時連網（例如農業傳感器提供資料給AI），可以直接利用 Helium 而不用建設新網絡。再如前述 NATIX Network，本身就是結合 DePIN 和 AI 的案例，在導航領域樹立了榜樣。因此，可以把 DePIN 項目視作 DePAI 生態的血管與感官：血管指提供連線、算力等基礎資源，感官則指提供數據。投資人若看好 DePAI，大可關注此類基礎項目，只要搭上這班順風車，任何人都有可能從中分到一杯羹。

其他相關項目

此外，還有一些項目各自從不同角度切入。例如 SingularityNET (AGIX) 致力於打造去中心化的 AI 算法市集，允許開發者上架AI模型供人付費使用，偏重 AI 軟體共享。Ocean Protocol (OCEAN) 則專注資料交易市場，允許數據擁有者發行資料代幣進行交易，與 DePAI 的資料市場理念契合。 Robonomics Network (XRT) 前面提及，提供 ROS與區塊連結口，強調物聯網設備的即時控制和支付。還有如 Peaq（機器經濟專用區塊鏈）、Fetch.ai 的 CoLearn、Bittensor (TAO) 等，都在探討 AI 訓練、推理與區塊鏈經濟的結合。這些項目有的已發行代幣並在市場交易，有的仍處於技術驗證階段。競爭格局呈現百花齊放的狀態，尚未有明顯壟斷者。對投資人而言，短期可關注有無協作或整合趨勢——例如某 DePAI 應用可能同時使用多個專案的技術；長期則要觀察哪些團隊能脫穎而出成爲行業標準制定者。

DePAI 的投資機會與風險評估

作爲投資人，面對 DePAI 這一新興領域，既要看到其中蘊含的機會，也需審慎評估風險：

潛在機會

早期紅利與高成長潛力
目前 DePAI 處於發展初期，真正落地的項目不多，市場對其認知也有限。對敢於提前布局的投資者來說，這意味着高成長潛力。一旦 DePAI 成爲下一波科技熱潮，相關協議代幣可能出現爆發式行情（類似 2020 年 DeFi 興起或 2021 年元宇宙熱潮時的走勢）。例如 2023 年初 AI 概念代幣（如 FET、AGIX 等）在 ChatGPT 熱潮下曾短期內翻倍，顯示市場對 AI + Crypto 類題材的敏感度。未來如果實體 AI 趨勢確立，DePAI 生態中的優質代幣有望重演類似劇本。

長線賽道契合未來趨勢
從更長遠看，DePAI 結合了機器人、自主代理、物聯網、區塊鏈幾大趨勢，其戰略意義契合未來經濟數位化、自動化的大方向。如果相信未來10年將是 AI 與物聯網大放異彩的時期，那麼作爲基礎架構的 DePAI 生態具備長期投資價值。它有潛力孕育出下個時代的「平台級」項目，例如成爲機器人領域的以太坊或資料領域的Uniswap。一旦某個 DePAI 平台成爲行業標準，早期投入者將分享到持續的網絡效應收益。

多元化布局與生態投資
DePAI 生態廣闊，涵蓋資料市場、通信網絡、算力、AI 模型、機器人制造等多個面向。投資人可採取生態系統投資策略，挑選布局幾個關鍵環節的項目，組成“DePAI 版圖”投資組合。例如，同時持有資料市場協議代幣、AI 代理協議代幣和機器經濟基礎鏈代幣，以降低押注單一項目的風險，並在整體生態成長時獲利。隨着越來越多傳統產業（車廠、機器人公司）關注區塊鏈合作，這些代幣還可能獲得戰略合作或收購溢價。

代幣經濟與收益模型創新
DePAI 項目通常會設計獨特的代幣經濟。例如資料提供者、設備持有者可獲得代幣獎勵，代幣同時用於支付服務費、治理投票等。這意味着代幣可能具有多重需求驅動，除了投機，真正使用場景會帶來內在價值支撐。一些項目還引入銷毀、質押分潤等機制以穩定幣值。 [6]例如 NATIX 的代幣採取定期回購銷毀，隨着網絡使用量的增加，市場上流通的代幣就越來越少，自然也會提升代幣的價值。投資人可留意這類經濟模型完備且用戶增長明顯的項目，提前卡位長期收益。

潛在風險

技術落地風險
前文提到諸多技術挑戰尚未完全解決。如果關鍵瓶頸（例如資料隱私合規、互操作標準）無法突破，DePAI 大規模應用可能遙遙無期。投資這類早期項目，其技術路線和可行性需要重點評估。一些團隊也許理念超前但執行困難，最終產品落地效果不如預期。投資人應關注項目的開發裏程碑和試點成果，若長期沒有實質進展，需警惕其代幣價格虛高風險。

採用與網絡效應風險
DePAI 平台價值極大程度取決於網絡效應：有多少設備/用戶加入、數據量多大、AI 模型有多聰明。如果無法吸引足夠節點參與，網絡就缺乏價值。然而啓動一個涉及硬體的網絡遠比軟體社交網絡困難，存在雞生蛋問題。早期參與者投入硬體和數據，但可能因缺乏立即收益而流失。 [7]典型例子是 Helium：雖然短時間內吸引了幾十萬熱點節點上線，但真實資料用戶付費很少，2022 年某月整網數據流量收入僅約 $6651 美元。
大部分 HNT 代幣價值支撐來自節點購買熱點設備的熱情而非網絡服務需求。後續市場一旦降溫，節點收入驟減導致許多用戶關閉設備，網絡規模反而萎縮。類似風險在 DePAI 項目中不可忽視：是否有真實剛需來驅動網絡使用？抑或早期繁榮只是補貼燒錢催生的假象？投資者需要深入研究項目的用戶指標（活躍設備數、實際交易量等），提防純靠炒作堆高市值但缺乏內生經濟的泡沫項目。

流動性與波動性
大多數 DePAI 相關代幣目前市值相對較小，市場流動性有限，價格波動可能劇烈。布局這些資產需有心理準備承受高波動風險。尤其在整體加密市場趨冷時，小市值代幣可能流動性枯竭導致價格跳水。此外，某些項目代幣分配預留給團隊或早期基金比例較高，存在解鎖拋售風險。投資前應留意代幣經濟的透明度和公平性，避免成爲項目方套現的接盤。

監管與政策風險
隨着區塊鏈與實體行業結合，監管灰色地帶增多。例如，用代幣獎勵用戶收集公共環境數據，某些政府可能認定違法採集；無人機自主編隊飛行需要航空管理許可；自駕車數據共享涉及不同車廠的知識產權問題等。如果監管機構態度趨嚴，可能對相關代幣價格造成壓力。另外，證券法適用性也是一大隱憂：許多 DePAI 項目發行的代幣具投資屬性，未來不排除被認定爲證券而受到限制，這將影響代幣流通性和項目融資能力。

競爭者與替代方案
雖然 DePAI 概念誘人，但我們也須看到中心化方案的競爭。大型科技公司本身擁有大量資源，可選擇中心化方式來實現類似目標（例如特斯拉完全可以自建一個封閉的車輛數據共享平台，不使用區塊鏈）。若中心化方案足夠高效且成本可接受，客戶未必願意冒去中心化方案的不成熟風險。在某些高安全場景（如醫療機器人手術），監管者可能更信任有責任主體的中心化系統。這些都可能限制 DePAI 應用的擴張空間。投資人要持續關注行業巨頭動向：他們是選擇加入 DePAI 生態（帶來巨大助力），還是推出競品生態（帶來巨大壓力）？這將深刻影響相關投資的成敗。

總結來看，DePAI 作爲一個高風險高潛力的前沿領域，對投資人而言需要前瞻性的眼光和充分的研究。機會在於捕捉科技範式轉移所帶來的價值重構，而風險在於路徑依然充滿未知變數。建議投資人：一方面持續關注 DePAI 領域的技術進展、產業動態和政策信號，建立對此生態全局的認知；另一方面，在投資策略上可採取小額試水、分散布局、動態調整的方式，逐步增加對優質項目的曝險。透過這種審慎而靈活的方式，有望在參與 DePAI 未來成長的同時，有效控管風險。

總結來說，DePAI 是一個雖有高風險但也充滿潛力的新興領域，投資人必須保持前瞻性，做好充分的研究。這個領域的機會在於它有可能顛覆現有科技模式，帶來全新的獲利方式；但同時，由於發展路徑中充滿許多未知數，風險也不少。建議投資人一方面要持續關注 DePAI 領域的技術變化、產業動態和政策消息，對整個生態有全面了解；另一方面，可以採取小額試探、分散投資和靈活調整的策略，逐步增加對優質項目的投資。這樣既能享受未來成長帶來的紅利，也能有效控制風險。

結語

去中心化實體 AI （DePAI）代表了人工智慧發展的新階段——當 AI 「長出手腳」進入現實世界後，我們需要新的基礎架構來管理其帶來的龐大資料和決策網絡。盡管距離 DePAI 全面落地仍有許多挑戰要克服，但近年從 Web3、生態物聯網到自主機器人的趨勢，已爲這場變革鋪墊了道路。對投資人而言，DePAI 不僅是一個新興題材，更可能是未來機器人經濟的重要關鍵之一。把握這股趨勢所蘊含的價值，將是你在科技投資版圖中勝出的關鍵。