De siste årene har roboter brutt ut av laboratorier og demovideoer og begynt å flytte inn i fabrikker, sykehus, lagerbygninger, hjem og åpne miljøer. Det som endrer seg er ikke bare maskinvaren, men også det økonomiske laget, identitetslaget, intelligenslaget og de finansielle sporene rundt maskiner. Roboter blir nettverksbaserte økonomiske aktører, i stand til å koordinere, lære og koble seg direkte til digital økonomi. Her møtes robotikk, krypto og RWA, og resultatet er en raskt voksende robotøkonomi. Nedenfor er hvordan rommet dannes, kategori for kategori, og hva de oppførte prosjektene gjør inne i det: ------------------------------------ ➦ Identitet og økonomisk infrastruktur Dette laget handler om å gi maskiner identiteter, lommebøker og lokal økonomisk eksistens. ➢ @peaq fokuserer på maskin-ID-er, maskineierskap og maskinbetalinger Det gjør det mulig for roboter og enheter å delta direkte i økonomien, støtter fysiske infrastrukturnettverk, kobler roboter, kjøretøy og IoT-enheter til Web3-insentivsystemer. ➢ @iotex_io bygger infrastruktur for pålitelige maskindata og automatisering mellom maskiner, og fokuserer på virkelige enheter som samhandler onchain. Den fungerer på proof-of-anything-systemer for enheter, og muliggjør verifiserbare data, tilgangskontroll og tokeniserte maskintjenester. ------------------------------------ ➦ Robotikkintelligens og koordineringsnettverk @openmind_agi og @NRNAgents Dette laget er hvordan roboter tenker sammen og koordinerer handlinger. ➢ @openmind_agi jobber med åpne agenter og generelle AI-tilnærminger tilpasset robotikk. Den fokuserer på agentiske systemer som kan resonnere, planlegge og handle i den fysiske verden, og utforsker hvordan flere agenter kan samarbeide på tvers av oppgaver. ➢ @NRNAgents fokuserer på nettverk av autonome agenter, koordinerer atferd mellom flere roboter, beslutningstaking og rollefordeling på tvers av flåter, bygger kommunikasjonslag slik at roboter kan jobbe som team i stedet for isolerte maskiner. ------------------------------------ ➦ Kapitaldannelse og aktivatokenisering (Robotics RWA) Denne kategorien kobler roboter til kapital og markeder. ➢ @xmaquina fokuserer direkte på å tokenisere inntektsstrømmer innen robotikk, og gjør robotproduksjon om til RWA. Det gjør det mulig for investorer å finansiere robotflåter og dele avkastningen, og bygger bro mellom robotikkvirksomhet og dannelse av kryptokapital. ➢ @opentensor bygger AI-nettverk der modeller får insentiver til å bidra med intelligens, skaper markedsdrevne læringssystemer, muliggjør AI-talentmarkeder som robotsystemer kan koble seg til. ➢ @virtuals_io arbeider med agentøkonomier og digitale til fysiske crossover-eiendeler, utforsker tokeniserte autonome agenter, kobler virtuelle agenter og virkelige økonomiske interaksjoner. Begge er det finansielle nervesystemet til den fremvoksende robotøkonomien – roboter som produktive eiendeler, ikke bare maskiner. ------------------------------------ ➦ Legemliggjørelser (Maskinvareenheter) Dette er den fysiske formen til robotene selv. ➢ @UnitreeRobotics bygger svært smidige firbeinte roboter, med fokus på mobilitet, persepsjon og rimelighet, brukes robotene deres til forskning, inspeksjon og i økende grad industrielle og serviceoppgaver. ➢ @agilityrobotics utvikler humanoide roboter som Digit, fokuserer på lager- og logistikkapplikasjoner. Den designer roboter som er bygget for å arbeide sammen med mennesker i eksisterende miljøer. Her møter kode og karbonfiberintelligens som blir til bevegelige kropper. ------------------------------------ ➦ Grunnmodeller (Fysisk KI) Grunnlagsmodeller blir hjernene bak fysisk intelligens. ➢ @GoogleDeepMind arbeider med storskala generalistiske modeller, robotikkmanipulasjonslæring, persepsjon og beslutningstaking i den virkelige verden, driver forskningen på AI-systemer som kan håndtere åpne fysiske oppgaver. ➢ @NVIDIAAI driver simulerings-, trenings- og distribusjonsinfrastruktur, utvikler robotikkspesifikke grunnmodeller, leverer GPU-er, simulatorer som Isaac og verktøysett brukt av mesteparten av robotindustrien. Dette laget gjør fysisk problemløsning modelldrevet, ikke regeldrevet. ------------------------------------ ➦ Kroppslig læring og interaktive data Roboter trenger data fra interaksjon med den virkelige verden, ikke bare internett. ➢ @PrismaXai fokuserer på integrerte AI-læringspipelines, samler inn, strukturerer og bruker interaktive data fra roboter i bevegelse, arbeider med tilbakemeldingssløyfer mellom fysisk opplevelse og modellforbedring. ➢ @frodobots bygger roboter orientert rundt reell interaksjon og datainnsamling, utforsker læring gjennom utrulling i stedet for bare simulering, og gjør robotoperasjoner om til kontinuerlige treningsdatastrømmer. Det er her roboter lærer ved å gjøre, ikke bare ved fortrening. Robotikk utvikler seg til et fullstendig økonomisk økosystem, hvor roboter har identiteter og lommebøker, får tilgang til kapital og tokeniserte inntektsstrømmer. De koordinerer gjennom agentnettverk, drives av avanserte grunnlagsmodeller, tar form som humanoider og firbeinte, og forbedres kontinuerlig gjennom kroppslig læring i den virkelige verden.

På dette tidspunktet mener jeg bare at det er riktig at både personvern og KYC fungerer sammen, siden begge har sine fordeler og ulemper. KYC har klare fordeler. Det reduserer friksjonen for institusjoner, gjør regulatorer mer komfortable, og hjelper plattformer å operere i stor skala uten konstant risiko for nedstengning. For visse bruksområder, onramps, depottjenester, bedriftsfinansiering, er det nesten uunngåelig. Men det kommer med reelle kompromisser: ➢ Massive datarisikoer, ➢ Låser ute brukere over hele verden, ➢ Den driver sakte bort fra desentraliseringsverdiene rommet ble bygget på Det er her systemer uten KYC virkelig skinner. Nå snakker vi om personvern. Det handler ikke om å skjule uregelmessigheter, det handler om å beskytte brukere mot overvåkning, datalekkasjer, vilkårlige frysninger og å bli priset ut av finansielle systemer I store deler av verden er privatliv ikke en luksus, det er en forutsetning for tilgang. Protokoller uten KYC gir brukerne mer kontroll, når flere mennesker globalt, og er mer robuste enn strenge, etterlevelsesintensive systemer. Fremtiden handler sannsynligvis ikke om å gjøre det ene og forlate det andre. Den virkelige løsningen er å blande begge verdener, nemlig personvern som standard, etterlevelse kun når det trengs, og brukerkontroll aldri kompromittert. Verktøy som selektiv transparens, ZK-bevis og modulær identitet viser en fremtid der personvern og samsvar kan samarbeide, ikke mot hverandre.

tBTC Noon Vault er nå aktiv, og det ser bra ut. Det interessante med det er at det ikke bare er et annet generisk hvelv. Denne retningen gjør det bare unikt, strukturert BTC-eksponering med onchain stablecoin-avkastning, samtidig som BTC beholdes som referanseeiendel. Hva dette betyr: ➢ tBTC som sikkerhet holder utfallene BTC-denominert ➢ Lånt USDC settes i arbeid og gjør BTC produktiv ➢ Strukturert flyt og konservative LTV-er har som mål å redusere likvidasjonsrisikoen ved volatilitet Dette samarbeidet er virkelig en gamechanger. @noon_capital sin risikojusterte avkastningshistorikk og @vesuxyz med @Starknet egen infrastruktur gjør denne strategien spesiell. Dette kan være et BTC-produkt mange ønsket. 10 % APY ser veldig bra ut, men designet overgår det Hvelvet fungerer ved å bruke BTC som sikkerhet, låne stablecoins, distribuere dem på en strukturert måte, og administrere LTV for å kontrollere risiko. Hvelvet tar BTC til neste nivå hvor det ikke bare står ubrukt, men er en grunnleggende sikkerhet for DeFi.