マルチコイン：フィジカルAI時代にGEODが必要な理由

By Shayon Sengupta, Multicoin Capital; Compiled by 0xjs@GoldenFinance

本日、マルチコインがGeodnetネットワークのネイティブトークンであるGEODの戦略的買収をGeodnet Foundationから800万ドルで主導したことを発表します。p>ジオドネットは、Decentralised Physical Infrastructure Network（DePIN）経済モデルを活用して、ドローン、自動運転車、そして今後数年で世界的に普及すると思われる数千万台のロボットにミッションクリティカルな測位サービスを提供する精密測位ネットワークです。

物理的AI（Physical AI）がやってくる

『ブレードランナー2049』では、バイオニックヒューマンが経済や社会の共同貢献者として人間と共存する未来の世界が描かれています。2025年までに、私たちのロボットは人間らしさをはるかに失っていますが、さまざまな特殊機械が現代生活のあらゆる側面に入り込んでいます。

言語モデルは知性を商品化し、新たな創造性を解き放ち、知識ベースの仕事を変革している。しかし、AIはテキストや画像、動画だけの話ではない。AIの進化は物理的な世界でも起こっており、ロボット工学は次のフロンティアです。

AIモデルがより強力になるにつれ、物理的環境を理解し、相互作用する能力は飛躍的に高まるだろう。このシフトは、自動運転車やヒューマノイドロボットから、前例のない知性と自律性で動作するドローンや産業用オートメーション機器に至るまで、新しいタイプの自律システムを生み出すでしょう。

これらのロボットが適切に動作するためには、"ここはどこ？"という基本的な質問に答える必要があります。

位置情報：50億ドルのパズル

何千万もの自律・半自律デバイスが配備される中、それらはすべて「空間認識」という同じ課題に直面しています。配達任務に就くドローン、密集した都市環境を走行する自動運転車、精密農業を行う農業機械はすべて、安全かつ効率的に動作するために、センチメートル以下の測位精度を必要とします。

このレベルの精度を達成するために、これらのシステムは複数の測位方法を組み合わせたセンサーフュージョン技術に依存しています。

レーザーレーダー（LiDAR）は高解像度の深度マップを提供しますが、霧や雨の天候ではあまり効果的ではありません（また、重く、電力を消費し、高価です）。レーダー(RADAR)は信頼性の高い距離測定を提供しますが、精度に欠けます。

ビジョンベースのライブポジショニングおよびマップビルディング（ビジョンベースSLAM）は、リアルタイムのマッピングを可能にしますが、視界の悪い環境では性能が低下します。

これらの方法にはそれぞれ限界があり、どのシステムも完全ではありません。測位方法の領域では、リアルタイムキネマティック(RTK)ベースステーションを校正に使用するグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)測位は、最も信頼性の高い入力の1つと考えられています。

標準的なGNSS測位は、大気干渉やマルチパス誤差のために本質的に不正確であり、最大5～10メートルの偏差があります。RTKは、衛星信号を既知の位置と比較し、リアルタイムの補正データを送信する固定基地局の使用によって、この問題を解決します。この方法は、センチメートルレベルの精度を達成することができ、これは物理的AIアプリケーションにとって重要なブレークスルーとなる。高精度ドローンのDJI、自動運転トラクターのJohn Deere、自動運転車のテスラ、産業用検査ロボットのボストン・ダイナミクスなど、ほとんどの大手ロボット・オートメーション企業はRTKをシステムに統合している。

画像引用元: GNSS Store

RTKの今日の問題の1つはコストです。RTK基地局の構築と維持は資本集約的で、ハードウェア、サイトの取得、メンテナンスに多額の投資が必要です。Trimble、Hexagon、Topconのような伝統的なベンダーは、これらのベースステーションを自社で構築し、追跡されたデバイスごとに数千ドルを顧客に請求するため、アクセス性と展開速度が制限されます。対象地域は収益性の高い地域に集中する傾向があり、その結果、高精度の測位サービスは一部の地域では利用できないままになっています。

DePINを通じてコスト構造を破壊する

トークンのインセンティブを受け、貢献者が所有するDePINが、世界中のハードウェア集約型ネットワークのコスト構造を構造的に破壊していることはすでに詳しく述べました。トークン報酬と引き換えに。

コスト負担を単一の事業者から分散型ネットワークに移行することで、ジオドネットは生産グレードのRTK基地局を従来のベンダーの数分の一のコストで配備することができ、特にネットワーク構築の2大コストである土地と労働力を取り除くことができます。その結果、Geodnetは既存ベンダーよりも迅速にカバレッジを拡大し、冗長性を確保し、より信頼性の高いGNSS補正を提供することができます。

その結果、グローバルに分散されたネットワークは、同じサービス品質を保証しながら自然に拡大し、同時にエンドユーザーの利用価格を下げることができます。

ジオドネットは昨年から積極的に拡大している。ネットワークの基地局数は2022年11月の1,400から2024年6月には7,800に増加し、2025年1月現在、4,377都市、142カ国に13,000以上の基地局を有している。

画像引用元：Dune Analytics

ネットワークは「クリティカルマス（臨界量）」に達しています。「潜在的なGNSS補正市場の60％以上に対応できるカバレッジを備えています。特筆すべきは、ネットワークが資本効率よくこの供給を確保していることで、過去3年間で貢献者に発行されたトークンは全体のわずか11%でした。

画像引用元: Geodnetコンソール

Geodnetは、DePINモデルが理論的に実現可能なだけでなく、実際にどのようにうまく適用できるかを示す代表的な例です。Geodnetのベースステーションは、購入と展開が桁違いに安いだけでなく（つまり、コンシューマーグレードのデバイスが700ドルであるのに対し、エンタープライズグレードのRTKベースステーションは12,000ドルです。間違いなく、Geodnetは現在世界で最もスケーラブルでコスト競争力のある測位ソリューションです。

現在、Geodnetのオンチェーンでの年間収益は約300万ドルで、Propeller、DroneDeploy、Shift Communications（Quectel）、米農務省（USDA）などの顧客との企業レベルのサービス契約によるもので、今日のGeodnetのDePINプログラムの需要側となっています。収益が最も急速に伸びています。

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Geodnetの創業者であるマイク・ホートン（Mike Horton）氏との初期の会話の中で、自動運転車やドローン、農業用ロボットなど、世界で最も知名度の高い顧客を獲得した方法を尋ねました。彼の答えはいつも同じでした。DePINが提供する中核的な構造的コスト優位性です。

転換期

今後10年で、数千万台のロボットが産業界に導入され、物流、インフラ、オートメーションにおける展望が変わる可能性がある。ドローンは送電線やパイプラインの検査をリアルタイムで行うようになるでしょう。自動運転車は貨物輸送やタクシーサービスを向上させるだろう。倉庫は専用機械によって人手に頼ることが減るだろう。家庭には、日々の家事を手伝う人型ロボットが登場するだろう。

これらのロボットはいずれも、信頼できる位置データなしでは動作しません。自動運転車は、GPSだけでは機能しない密集した都市部を走行する際に、RTK拡張GNSSを必要とするでしょう。ドローンは、充電ステーションに正確に着陸するために、正確な測位を必要とするでしょう。私たちは、RTK測位はLiDARやRADARなどの他のセンサーモダリティを補完するだけでなく、非常に重要であると考えています。

多くのロボット企業は、高価で、カバー範囲が狭く、精度が一定しない従来のGNSS補正サービスに毎年数百万ドルを費やしています。Geodnetは現在、こうした顧客により費用対効果が高く高品質な製品を提供しており、将来的にはさらに多くの顧客に利益をもたらすと確信しています。

AIによるロボットブームは「起こるかどうか」ではなく、「いつ起こるか」が問題です。ロボットはどこにいるのか？彼らはすぐにやってくる。Geodnetがあれば、ロボットがどこにいるのか正確に把握できる。