वैंग्रिड: $9 मिलियन सबसे दिलचस्प बात नहीं है ज्यादातर लोगों ने @vangrid_io की घोषणा देखी और $9 मिलियन के फंडिंग राउंड पर ध्यान केंद्रित किया। मैंने इसे एक अलग कोण से देखा। अधिक दिलचस्प संकेत यह है कि फंडिंग के सार्वजनिक होने से पहले ही इंफ्रास्ट्रक्चर पहले से बन रहा था। यही वह बात है जिसने मेरा ध्यान आकर्षित किया: उत्पाद पहले से लाइव हैं वैंग्रिड के पास वेब और एंड्रॉइड उत्पाद हैं जो उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के माहौल से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। स्मार्टफोन परिकल्पना परत बन जाते हैं वैंग्रिड को महंगे विशेषज्ञ हार्डवेयर पर पूरी तरह से निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है; इसके बजाय, यह उन उपकरणों का उपयोग कर सकता है जिन्हें लोग पहले से ही ले जाते हैं—कैमरे, सेंसर और स्थानीय डेटा—ताकि स्थानिक जानकारी एकत्रित की जा सके। भौतिक AI को वास्तविक-दुनिया का डेटा समस्या है AI मॉडल अधिक क्षमता प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन रोबोट को अभी भी उन परिवेशों के बारे में सटीक जानकारी की आवश्यकता होती है, जिनमें वे कार्य करते हैं। भौतिक दुनिया लगातार बदलती रहती है एक रोबोट किसी प्रयोगशाला में हर कारखाना, इमारत, सड़क या कार्यस्थल सीख नहीं सकता। वास्तविकता सिर्फ़ बहुत बड़ी और गतिशील है। डेटा संग्रहण समस्या का केवल आधा हिस्सा है जानकारी प्राप्त करना केवल तभी उपयोगी है, अगर इसके साथ-साथ पता हो कि यह डेटा कहाँ से आया है, और क्या इसकी पुष्टि सही ढंग से की गई है। यहीं पर प्रमाणन महत्वपूर्ण है वैंग्रिड, पुष्टि (attestation) और प्रमाणन (provenance) परत का निर्माण कर रहा है, ताकि भौतिक-दुनिया का डेटाअधिक पुष्टि-योग्य और पथ-अनुसरणीय (traceable) हो सके। पहले से ही नेटवर्क सक्रियता है अधिक से 883K कैप्चर, 3.5K पुष्टि,और $296K USDC को सत्यापित पुरस्कारों के माध्यम से सेटल किया गया है। यह मुझे Vangrid को मूल्यांकन करने का मेरा पहलू बदलता है। यह केवल “$9 मिलियन की फंडिंग” की कहानी नहीं है। यह मजबूत,वास्तविक-दुनिया के डेटा के लिएएकआर्थिकबाज़ारबनानेकीकहानी है। अगरभौतिक AIएकप्रमुखकंप्यूटिंगश्रेणीबनजातीहै,तोउच्च-गुणवत्तावालेस्थानिकडेटाकेमूल्यमेंवृद्धिहोसकतीहै। इसलिए मेरे लिए: फंडिंगध्यानआकर्षितकरतीहै। इंफ्रास्ट्रक्चरयहनिर्धारितकरताहैकिउसध्यानकोबनाएरखनेकेलिएचलतीहै। यही Vangrid का हिस्सा है,जिस पर मैंअगलेकदमपरनज़रडालूँगा। 🦾