জিএম ভ্যানগ্রিড ভ্যানগ্রিড: বাস্তব বিশ্বের ডেটাকে এআই-এর জন্য একটি অর্থনীতিতে পরিণত করা এআই মডেলগুলি অসাধারণ গতিতে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে, কিন্তু ভৌত বিশ্বকে বুঝতে আরও কিছুর প্রয়োজন: বাস্তব পরিবেশের থেকে সঠিক ডেটা। রোবোটিক্স এবং স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির জন্য জানা প্রয়োজন যে জায়গাগুলি আসলে কীভাবে দেখায়, স্থানগুলি কীভাবে গঠিত, এবং বাস্তব পরিবেশগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয়। এটিই হল @vangrid_io-এর যে ফাঁকটি অনুসন্ধান করছে। ভ্যানগ্রিড কীভাবে এআইকে ভৌত বিশ্বের সাথে সংযুক্ত করে: «মানুষগুলি স্মার্টফোন ব্যবহার করে স্পেশিয়াল ডেটা ধরে রাখে। এআই এজেন্টগুলি এবং অন্যান্য অনুরোধকারীরা নির্দিষ্ট অবস্থানের জন্য ফান্ডযুক্ত বাউন্টি তৈরি করে। অবদানকারীরা কাজগুলি সম্পন্ন করে এবং তাদের ধরা-ধরা-গুলি পর্যালোচনার জন্যজমা দেয়। একবার গ্রহণযোগ্যতা পাওয়ার পর, অবদানকারীদের USDC-এর মাধ্যমে পেমেন্ট দেওয়া হয়।» সবচেয়ে আকর্ষণীয়টি হল চাহিদা-প্রবর্তিত মডেল। যেমন: random footage-এর collection-এর place-এ, অনুরোধকারীদের 100% exact data-এর requirement-এর basis-এ, অবদানকারীদের real request-এ fulfill-এর basis-এ, এবং useful work-এর jnay reward-এ। এটি AI economy-এ everyday people-এর jnay ek naya role-er sombhawona sthapan kore: real world data-er supplier hoya. কিন্তু model-টি participation-এর beshi upor nirbhor korbe na. accurate captures, reliable verification, consistent demand, and fair payments—etogulo factor er upor niyontro kore je eta scale korte parbe kina. বড় picture-টি attention-er worth. AI agents information request korte pare. Humans ground-e data gather korte pare. VanGrid ei dui activity-ke ekta coordinated payment system er maddhome connect korar kotha boli. পরবর্তী data economy-টি people-কে online-e jei kichu create kore, tader jnay reward dibe—tobuo machine-gulo ke jeno world around us-er kotha bujhte help kore, tader jnay reward dibe. VanGrid-er sathe ami je physical AI opportunity dekhi, seita ei.