Những Dấu Hiệu Sử Dụng Thực Tế Cho Thấy Gì Về Mạng Robot của Fabric

Câu chuyện không khiến tôi bắt đầu xem xét mạng lưới robot Fabric. Mỗi sáng kiến crypto-AI mới đều có một câu chuyện. “Nền kinh tế robot.” “Máy tự động.” “Robot phi tập trung.” Những ý tưởng này thú vị, nhưng các câu chuyện thì rẻ tiền. Điều khiến tôi chú ý hơn là điều cơ bản hơn: người ta đưa ra những chỉ số nào về việc sử dụng hệ thống? Cuối cùng, các dự án hạ tầng thất bại vì câu chuyện hay. Thành công của chúng dựa vào việc cá nhân bắt đầu xây dựng dựa trên chúng. Ít nhất đó là lúc Fabric bắt đầu trở nên thú vị hơn đối với tôi. Fabric không tự xưng là một công ty robot khác. Nó cố gắng phát triển một mạng lưới mở toàn cầu nơi robot, lập trình viên và nhà vận hành tổ chức dựa trên hạ tầng chung thay vì các hệ thống doanh nghiệp riêng lẻ. Ý tưởng đơn giản. Thay vì duy trì một đội robot kín của từng công ty robot, có thể có robot với danh tính trên chuỗi, giao dịch trong thị trường nhiệm vụ, và thanh toán bằng một lớp giao thức chung. Ban đầu, điều đó có vẻ lý thuyết. Tuy nhiên, khi cá nhân bắt đầu tương tác với hệ thống, các chỉ số sử dụng bắt đầu hiển thị. Nhà sáng tạo robot tập hợp các tài năng của robot. Nhà vận hành cố gắng phối hợp các nhiệm vụ. Nhà xây dựng đăng ký token để có quyền tham gia vào đội robot và các giải pháp mạng lưới. Đó là những chi tiết nhỏ, nhưng chúng quan trọng. Kiến trúc của Fabric còn mở rộng hơn nữa để tích hợp một hệ thống kiểu chợ, nơi các nhà phát triển có thể đăng tải khả năng mà các robot khác có thể sử dụng — gần như một cửa hàng ứng dụng các khả năng của máy móc. Cấu trúc như vậy có khả năng hấp dẫn các nhà xây dựng. Vì đã thiết lập được một nền tảng chung, các nhà phát triển không còn phát triển các công cụ robot cách ly nữa. Họ bắt đầu xây dựng các module, có thể được các máy khác tái sử dụng. Và đó là lúc các hệ sinh thái bắt đầu hình thành. Thiết kế phần thưởng là một chỉ số khác. Fabric liên kết phần thưởng tham gia vào chương trình gọi là Proof of Robotic Work, trong đó token được kiếm bởi người đóng góp khi họ thực hiện một hoạt động robot có thể xác minh, đóng góp dữ liệu hoặc hỗ trợ hạ tầng. Đó là một sự chuyển đổi tinh tế. Mạng lưới cố gắng thưởng cho hoạt động thực tế trong hệ sinh thái robot, thay vì chỉ hoạt động đầu cơ. Việc công bố khả năng là một động lực cho các nhà phát triển. Nhà vận hành được cung cấp phần thưởng khi triển khai máy móc. Trong trường hợp của công việc robot, các validator được thưởng. Nói cách khác, giao thức cố gắng làm cho sự phối hợp robot giống như một nền kinh tế mạng lưới hơn. Đây là điều khiến tôi phải dừng lại một chút. Bởi vì nhìn từ phía sau, Fabric không chỉ đơn thuần tạo ra phần mềm robot. Nó đang thử nghiệm một thị trường lao động tự động. Mạng lưới kết hợp danh tính robot, khám phá nhiệm vụ, thực thi và thanh toán theo cách mà các máy móc có thể tham gia vào hoạt động kinh tế. Trong trường hợp đó, thành công của hệ thống sẽ không dựa vào công việc của một công ty robot duy nhất. Nó sẽ phụ thuộc vào số lượng nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhà vận hành để xác định xem mạng lưới có hữu ích hay không. Tôi không còn xa lạ với việc còn quá sớm để kết luận. Chu kỳ phát triển robot kéo dài. Chi phí triển khai phần cứng cao. Trong thế giới thực, có môi trường không thể dự đoán trước. Và ngay cả bây giờ, phần lớn đội robot vẫn thuộc sở hữu của các cơ quan bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, hướng đi là điều khiến tôi ấn tượng. Fabric không chờ đợi sự xuất hiện của nền kinh tế robot để phát triển hạ tầng. Nó đang tạo ra lớp phối hợp và hy vọng rằng việc sử dụng sẽ mở rộng ra đó. Đây là một cách tiếp cận rủi ro. Tuy nhiên, hệ thống hạ tầng thành công nhất trong quá khứ không khác gì giai đoạn đầu. Giao thức trước. Hệ sinh thái sau. Đó là lý do tại sao câu hỏi liệu câu chuyện có hấp dẫn hay không là câu hỏi thú vị nhất liên quan đến Fabric. Chưa rõ liệu các dấu hiệu sử dụng thực sự có tiếp tục xuất hiện hay không. Các câu chuyện thúc đẩy các phong trào vì phong trào bắt nguồn từ câu chuyện. Tuy nhiên, việc sử dụng mới là điều xác nhận rằng một mạng lưới là thực sự. $ROBO @FabricFND #ROBO