この魅力的なデモの背後には、はるかに興味深いものがあります。分散型の物理インフラストラクチャネットワークが静かにペタバイト単位の実世界ロボット学習データを蓄積しています。考えてみてください：私たちはロボットが学習しているのを見ていますが、本当の魔法はその知識がどのようにキャプチャされ、保存されるかにあります。

ほぼ10年にわたりソラナエコシステムで努力してきた誰かが、最近私に印象的な考えを共有しました。それは、「すべてのインフラ作業—遅くまでのデバッグ、プロトコルの最適化、ネットワークのスケーリング—が実際に一般目的のヒューマノイドロボット工学を12ヶ月でも早めることができるのか？」というものです。

これが分散システム構築の面白いところです。すぐにダウンストリームの効果が見えるわけではありません。でも、物理的なAIが巨大で検証可能なデータセットを必要とするとき？ロボットが信頼レスの調整層を必要とするとき？突然、その何年にもわたるブロックチェーンインフラ作業が、実世界を動かすハードウェアとつながり始めるのです。

その融合はすでに起きています。ただし、多くの人が見ている場所ではありません。