Mashina iqtisodiyotining yuksalishi: Web3 robotlarni asbobdan avtonom tizimlarga qanday olib chiqmoqda

Kirish

So‘nggi yillarda robototexnika sanoati texnologiya va biznes paradigmasining ikki tomonlama burilish nuqtasiga yetdi. O‘tgan davr robotlari ko‘proq “asbob” sifatida qaralgan, ular korxona orqa fonda boshqarilgan, mustaqil hamkorlik qila olmagan va iqtisodiy faoliyatga ega bo‘lmagan. Ammo AI Agent, onchain to‘lov (x402), Machine Economy kabi yangi texnologiyalarning uyg‘unlashuvi bilan robotlar ekotizimi endi faqat apparat raqobatidan iborat emas, balki “tana—intellekt—to‘lov—tashkilot”dan iborat ko‘p qatlamli murakkab tizimga aylanmoqda.

Yana bir muhim jihat shundaki, global kapital bozori ham bu tendentsiyani tezda baholamoqda. JPMorgan prognoziga ko‘ra, 2050 yilga kelib, humanoid robotlar bozori hajmi 5 trillion dollarga yetishi mumkin va bu yetkazib berish zanjiri, ekspluatatsiya, xizmat ko‘rsatish kabi sohalarning o‘sishiga ham turtki beradi. O‘sha yili, foydalanilayotgan humanoid robotlar soni 1 milliarddan oshishi kutilmoqda. Bu robotlarning sanoat uskunasidan “masshtabli ijtimoiy ishtirokchi”ga aylanishini anglatadi.(1)

Robototexnika sanoatining kelajakdagi rivojlanish yo‘nalishini tushunish uchun, butun ekotizimni to‘rt aniq qatlamli tuzilma sifatida ko‘rish mumkin:

Source: Gate Ventures

Birinchi qatlam — fizik asos (Physical Layer): humanoid, mexanik qo‘l, dronlar, EV zaryad stansiyalari va boshqa barcha jismoniy tashuvchilarni o‘z ichiga oladi. Ular yurish, ushlash, mexanik ishonchlilik va narx kabi asosiy harakat va ish faoliyatini hal qiladi. Biroq, bu qatlamdagi mashinalar hali ham “iqtisodiy faoliyatga ega emas”, ya’ni mustaqil ravishda to‘lov, xizmat xaridi yoki xizmat ko‘rsatishni bajara olmaydi.

Ikkinchi qatlam — boshqaruv va idrok (Control & Perception Layer): an’anaviy robot boshqaruvi, SLAM, idrok tizimlari, ovoz va tasvirni aniqlash, hozirgi LLM+Agent va tobora ko‘proq abstrakt rejalashtirish qobiliyatiga ega robot operatsion tizimlari (masalan, ROS, OpenMind OS)ni o‘z ichiga oladi. Bu qatlam mashinaga “tushunish, ko‘rish, vazifani bajarish” imkonini beradi, biroq to‘lov, shartnoma, identifikatsiya kabi iqtisodiy faoliyatlar hali ham inson tomonidan orqa fonda boshqariladi.

Uchinchi qatlam — iqtisodiy hisob-kitob (Machine Economy Layer): haqiqiy o‘zgarish shu yerdan boshlanadi. Mashinalar hamyon, raqamli identifikatsiya, ishonch tizimi (masalan, ERC-8004)ga ega bo‘la boshlaydi va x402, onchain hisob-kitob, Onchain Callback kabi mexanizmlar orqali hisoblash quvvati, ma’lumotlar, energiya, yo‘l huquqi uchun to‘lovlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri amalga oshiradi; shu bilan birga, vazifani bajargani uchun mustaqil ravishda to‘lov qabul qilish, mablag‘larni boshqarish, natijaga asoslangan to‘lovni (result-based pay) boshlash imkoniga ega bo‘ladi. Bu qatlam robotlarni “korxona aktivi”dan “iqtisodiy sub’ekt”ga ko‘taradi va bozorga kirish imkonini beradi.

To‘rtinchi qatlam — muvofiqlashtirish va boshqaruv (Machine Coordination Layer): ko‘plab robotlar mustaqil to‘lov va identifikatsiyaga ega bo‘lgach, ular dronlar klasteri, tozalovchi robotlar tarmog‘i, EV energiya tarmog‘i kabi flot va tarmoqlarga birlashishi mumkin. Ular avtomatik narx belgilash, jadval tuzish, vazifa uchun savdolashish, daromadni bo‘lishish, hatto DAO shaklida avtonom iqtisodiy tizim yaratish imkoniga ega bo‘ladi.

Yuqoridagi to‘rt qatlamli tuzilma orqali ko‘rishimiz mumkinki:

Kelajakdagi robotlar ekotizimi endi faqat apparat inqilobi emas, balki “fizika + intellekt + moliya + tashkilot”ning tizimli qayta shakllanishidir.

Bu nafaqat mashinaning imkoniyat chegarasini qayta belgilaydi, balki qiymatni egallash usulini ham o‘zgartiradi. Robot kompaniyalari, AI ishlab chiquvchilar, infratuzilma yetkazib beruvchilar va kripto asosidagi to‘lov va identifikatsiya protokollari yangi robot iqtisodiy tizimida o‘z o‘rnini topadi.

Nega robototexnika sanoati aynan hozir portlayapti?

O‘tgan o‘n yilliklarda robototexnika sanoati doimo laboratoriya, ko‘rgazma va aniq sanoat sohalarida to‘xtab qoldi, haqiqiy masshtabli tijorat va ijtimoiy joriy etishdan bir qadam narida edi. Biroq 2025 yildan keyin bu qadam bosib o‘tilmoqda. Kapital bozori, texnologik yetuklik va sanoat kuzatuvchilari, masalan, Nvidia CEO Jensen Huangning fikriga ko‘ra, bir xabar uzatilmoqda:

“The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner”

Bu baho haddan tashqari reklama emas, balki uchta asosiy sanoat signallariga asoslangan:

1. Hisoblash quvvati, model, simulyatsiya, idrok va boshqaruv kabi asosiy ko‘nikmalar bir vaqtda yetildi

2. Robot intellekti yopiq boshqaruvdan → LLM/Agent boshqaruvida ochiq qaror qabul qilishga o‘tdi

3. Yakka mashina imkoniyatidan tizimli imkoniyatga o‘tish: robotlar “faol”dan “hamkorlik qiluvchi, tushunuvchi, iqtisodiy jihatdan ishlay oluvchi”ga aylanmoqda

Jensen Huang hatto humanoid robotlar keyingi 5 yil ichida keng tijoratga chiqishini bashorat qilmoqda, bu 2025 yil kapital bozori va sanoat amaliyoti bilan to‘liq mos keladi.

Kapital jihati: Katta moliyalashtirish “robotlar burilish nuqtasi” bozorga baholanganini isbotlaydi

2024–2025 yillarda robototexnika sanoatida misli ko‘rilmagan moliyalashtirish zichligi va hajmi kuzatildi, faqat 2025 yilda bir nechta 500 million dollardan ortiq moliyalashtirish sodir bo‘ldi, tipik voqealar quyidagilar:

Source: Gate Ventures

Kapital aniq ifoda berdi: robototexnika sanoati investitsiya isbotlanadigan bosqichga yetdi.

Bu moliyalashtirishlarning umumiy xususiyatlari:

● “Konsept moliyalashtirish” emas, balki ishlab chiqarish liniyasi, yetkazib berish zanjiri, umumiy intellekt, tijorat joriy etish yo‘nalishlari

● Tarqoq loyihalar emas, balki dasturiy va apparat uyg‘unligi, to‘liq stek arxitekturasi, robotlar hayotiy sikli xizmat tizimi

Kapital behuda yuz millionlab sarmoya kiritmaydi, buning ortida sanoat yetukligiga ishonch bor.

Texnologik jihat: Hal qiluvchi yutuqlar bir vaqtda yuzaga chiqdi

2025 yilda robototexnika sanoati tarixda kam uchraydigan “ko‘p texnologiya uyg‘unligi”ga erishdi. Avvalo, AI Agent va katta til modellari yutuqlari robotlarni faqat buyruq bajaruvchi “bajaruvchi mashina”dan tilni tushunuvchi, vazifani tahlil qiluvchi, ko‘rish va sezgi bilan mulohaza yurituvchi “tushunuvchi agent”ga ko‘tardi. Ko‘p modalli idrok va yangi avlod boshqaruv modellari (masalan, RT-X, Diffusion Policy) robotlarga birinchi marta umumiy intellektga yaqin asosiy imkoniyat berdi.

Source: Nvidia

Shu bilan birga, simulyatsiya va transfer texnologiyalari tez rivojlandi. Isaac, Rosie kabi yuqori aniqlikdagi simulyatsiya muhitlari simulyatsiyadan haqiqatga o‘tish tafovutini sezilarli qisqartirdi, robotlar virtual muhitda juda past xarajat bilan keng ko‘lamli mashg‘ulot o‘tkazishi va haqiqatga ishonchli o‘tishi mumkin bo‘ldi. Bu ilgari robotlar o‘rganish tezligi past, ma’lumot yig‘ish qimmat, real muhit xavfi yuqori bo‘lgan asosiy to‘siqni hal qildi.

Apparat taraqqiyoti ham muhim. Moment dvigateli, bo‘g‘im modullari, sensorlar kabi asosiy qismlar yetkazib berish zanjiri masshtablanishi tufayli narxi pasaymoqda, Xitoy global robot yetkazib berish zanjirida tez o‘sib, sanoat unumdorligini oshirdi. Bir nechta kompaniyalar ommaviy ishlab chiqarishni boshlashi bilan robotlar birinchi marta “nusxalash mumkin, keng joriy etish mumkin” sanoat asosiga ega bo‘ldi.

Oxir-oqibat, ishonchlilik va energiya sarfi tuzilmasidagi yaxshilanishlar robotlarni tijorat ilovalari uchun minimal talablarni qondirishga olib keldi. Yaxshiroq dvigatel boshqaruvi, ortiqcha xavfsizlik tizimlari va real vaqt operatsion tizimi robotlarga korxona darajasidagi ssenariylarda uzoq muddat barqaror ishlash imkonini berdi.

Yuqoridagi omillar robototexnika sanoatiga birinchi marta “laboratoriya demo bosqichi”dan “masshtabli haqiqiy joriy etish”ga to‘liq sharoit yaratdi. Aynan shu robotlar portlashi aynan hozir yuz berayotganining asosiy sababi.

Tijorat jihati: Prototipdan → ommaviy ishlab chiqarish → haqiqiy dunyo joriy etish

2025 yil robotlar tijorat yo‘li birinchi marta aniq ko‘rinadigan yil bo‘ldi. Apptronik, Figure, Tesla Optimus kabi yetakchi kompaniyalar ommaviy ishlab chiqarish rejasini e’lon qildi, bu humanoid robotlar prototipdan nusxalash mumkin bo‘lgan sanoat bosqichiga o‘tganini anglatadi. Shu bilan birga, bir nechta korxonalar ombor logistika, zavod avtomatizatsiyasi kabi yuqori talabli ssenariylarda pilot joriy etishni boshladi, robotlarning haqiqiy muhitda samaradorligi va ishonchliligini tekshirdi.

Apparat ommaviy ishlab chiqarish imkoniyati oshishi bilan “Operation-as-a-Service (OaaS)” modeli bozor tomonidan sinovdan o‘tdi. Korxonalar bir martalik katta xarajat to‘lamasdan, oylik obuna asosida robot xizmatidan foydalanadi va bu ROI tuzilmasini sezilarli yaxshilaydi. Bu model robotlarning keng joriy etilishini ta’minlovchi muhim tijorat innovatsiyasiga aylandi.

Bundan tashqari, soha ilgari yetishmayotgan xizmat tizimini tezda to‘ldirmoqda, jumladan, ta’mirlash tarmog‘i, ehtiyot qismlar yetkazib berish, masofaviy monitoring va ekspluatatsiya platformalari. Bu imkoniyatlar shakllanib borar ekan, robotlar uzluksiz ishlash va tijorat yopiq aylanishi uchun zarur to‘liq sharoitga ega bo‘la boshladi.

Umuman olganda, 2025 yil robotlar uchun “qila oladimi”dan “sota oladimi, ishlata oladimi, arzonmi”ga o‘tishdagi muhim yil bo‘ldi, tijorat yo‘li birinchi marta barqaror ijobiy aylanishga ega bo‘ldi.

Web3 X Robotlar ekotizimi

2025 yilda robototexnika sanoatining to‘liq portlashi bilan, blockchain texnologiyasi ham o‘zining aniq o‘rnini topdi va robotlar tizimiga bir nechta muhim imkoniyatlarni qo‘shdi. Uning asosiy qiymatini uchta asosiy yo‘nalishda jamlash mumkin: i.) robot texnologiyasi uchun ma’lumot yig‘ish, ii.) qurilmalararo mashina muvofiqlashtirish tarmog‘i, va iii.) mashinalarning mustaqil bozorga kirishini ta’minlovchi mashina iqtisodiy tarmog‘i.

Markazsizlashtirish + token rag‘batlantirish mexanizmi, robotlarni o‘qitish uchun yangi ma’lumot manbai yaratadi, lekin ma’lumot sifati orqa Data Engine ga bog‘liq

Physical-AI modelini o‘qitishdagi asosiy to‘siq — real dunyo ma’lumotlarining hajmi, ssenariy qamrovi va yuqori sifatli fizik interaktiv ma’lumotlarning kamligi. DePIN/DePAI paydo bo‘lishi bilan Web3 “kim ma’lumot beradi, qanday qilib doimiy ravishda ma’lumot beradi” masalasida yangi yechim taklif qila boshladi.

Biroq, ilmiy tadqiqotlarga ko‘ra, markazsizlashtirilgan ma’lumotlar hajm va qamrovda salohiyatga ega bo‘lsa-da, o‘z-o‘zidan yuqori sifatli o‘qitish ma’lumotiga aylanmaydi, ularni orqa data engine orqali saralash, tozalash va og‘ishlarni nazorat qilish kerak.

Avvalo, Web3 “ma’lumot ta’minoti motivatsiyasi” muammosini hal qiladi, “ma’lumot sifati”ni bevosita kafolatlamaydi.

An’anaviy robot o‘qitish ma’lumotlari asosan laboratoriya, kichik flot yoki korxona ichki yig‘imidan olinadi, hajmi yetarli emas.

 Web3 ning DePIN/DePAI modeli token rag‘batlantirish orqali oddiy foydalanuvchilar, qurilma operatorlari yoki masofaviy operatorlarni ma’lumot yetkazib beruvchiga aylantiradi, ma’lumot manbai hajmi va xilma-xilligini sezilarli oshiradi.

Loyihalar quyidagilarni o‘z ichiga oladi:

Source: Gate Ventures

● NATIX Network: Drive& App va VX360 orqali ommaviy transport vositalarini mobil ma’lumot tuguniga aylantiradi, video, geografik va atrof-muhit ma’lumotlarini yig‘adi.

● PrismaX: Masofaviy boshqaruv bozori orqali yuqori sifatli robot fizik interaktiv ma’lumotlarini (ushlab olish, tartiblash, narsalarni ko‘chirish) yig‘adi.

● BitRobot Network: Robot tugunlariga tekshiriladigan vazifalarni (VRT) bajarishga imkon beradi va haqiqiy operatsiya, navigatsiya, hamkorlik harakatlari ma’lumotlarini hosil qiladi.

Bu loyihalar Web3 an’anaviy tizim qamrab ololmaydigan real ssenariy va long-tail holatlarni to‘ldirish uchun ma’lumot ta’minotini kengaytirishini ko‘rsatadi.

Biroq ilmiy tadqiqotlarga ko‘ra, crowdsourcing/markazsizlashtirilgan ma’lumotlar odatda “aniqlik past, shovqin yuqori, og‘ish katta” muammosiga ega. Crowdsourcing va mobile crowdsensing bo‘yicha ko‘plab ilmiy ishlar quyidagilarni ko‘rsatadi:

1. Ma’lumot sifati o‘zgaruvchan, shovqin va format farqlari sezilarli

 Turli ishtirokchilarning qurilmalari, ishlash usullari va tushunish farqlari ko‘plab nomuvofiq ma’lumotlarni keltirib chiqaradi, ularni aniqlash va filtrlash kerak.

2. Strukturaviy og‘ishlar (bias) keng tarqalgan

 Ishtirokchilar odatda ma’lum hudud/aholi guruhida to‘planadi, natijada tanlab olish taqsimoti real dunyo taqsimotiga mos kelmaydi.

3. Asl crowdsourcing ma’lumotlari to‘g‘ridan-to‘g‘ri model o‘qitish uchun yaroqsiz

 Avtomatik boshqaruv, embodied AI, robototexnika tadqiqotlari keng ta’kidlaydi: yuqori sifatli o‘qitish to‘plami quyidagi to‘liq jarayondan o‘tishi kerak: yig‘ish → sifat nazorati → ortiqcha moslashtirish → ma’lumotni kuchaytirish → long-tail to‘ldirish → yorliq mosligini tuzatish, “yig‘ildi — ishlatildi” emas. (7)

Shuning uchun, Web3 ma’lumot tarmog‘i kengroq ma’lumot manbai beradi, lekin “to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘qitish ma’lumotiga aylanishi” orqa ma’lumot muhandisligiga bog‘liq.

DePIN ning haqiqiy qiymati — Physical AI uchun “doimiy, kengaytiriladigan, arzonroq” ma’lumot asosini ta’minlashdir

Web3 darhol ma’lumot aniqligi muammosini hal qildi deyishdan ko‘ra, u quyidagilarni hal qiladi:

● “Kim uzoq muddat ma’lumot beradi?”

● “Ko‘proq haqiqiy qurilmalarni qanday rag‘batlantirish mumkin?”

● “Ma’lumot yig‘ish modelini markazlashganidan barqaror ochiq tarmoqqa qanday o‘tkazish mumkin?”

Boshqacha aytganda, DePIN/DePAI ma’lumot hajmi va qamroviga asos yaratadi, bu Web3 ni Physical AI davrida “ma’lumot manbai qatlami”ning muhim bo‘lagiga aylantiradi, lekin ma’lumot sifati uchun yagona kafolat emas.

Qurilmalararo mashina muvofiqlashtirish tarmog‘i: umumiy OS robotlar hamkorligi uchun asosiy aloqa qatlamini yaratadi

Hozirgi robototexnika sanoati yakka intellektdan jamoaviy hamkorlikka o‘tmoqda, lekin bir muhim to‘siq mavjud: turli brend, turli shakl, turli texnologiya stekiga ega robotlar ma’lumot almasholmaydi, o‘zaro ishlay olmaydi va yagona aloqa vositasiga ega emas. Bu ko‘p mashinali hamkorlikni faqat ishlab chiqaruvchining yopiq tizimiga bog‘lab qo‘yadi va keng joriy etishni cheklaydi.

So‘nggi yillarda paydo bo‘lgan umumiy robot operatsion tizimi qatlami (Robot OS Layer), OpenMind misolida, bu muammoni yangi yechim bilan ta’minlamoqda. Bu tizimlar an’anaviy “boshqaruv dasturi” emas, balki qurilmalararo intellektual operatsion tizim bo‘lib, Android telefon sanoatidagi kabi, robotlar o‘rtasida aloqa, idrok, tushunish va hamkorlik uchun umumiy til va umumiy infratuzilma yaratadi.(8)

An’anaviy arxitekturadagi har bir robot ichidagi sensor, boshqaruvchi, mulohaza moduli bir-biridan ajralgan, qurilmalararo semantik ma’lumot almashinuvi yo‘q. Umumiy operatsion tizim qatlami yagona idrok interfeysi, qaror formati va vazifa rejalashtirish usuli orqali robotlarga birinchi marta quyidagilarni beradi:

● Tashqi dunyoni abstrakt tasvirlash (vision / sound / tactile → structured semantic events)

● Buyruqlarni yagona tushunish (natural language → action planning)

● Umumiy ko‘p modalli holat ifodasi

Bu robotlarga asosdan “tushunish, ifodalash, o‘rganish” imkonini beruvchi idrok qatlamini o‘rnatishga teng.

Shu sababli, robotlar endi “yakkama-yakka bajaruvchi” emas, balki yagona semantik interfeysga ega va katta mashina hamkorlik tarmog‘iga kiritilishi mumkin.

Bundan tashqari, umumiy OS ning eng katta yutug‘i “qurilmalararo moslik”dir, turli brend va shakldagi robotlar birinchi marta “bir xil til”da gaplasha oladi. Har xil robotlar bir xil OS orqali yagona ma’lumot magistrali va boshqaruv interfeysiga ulanadi.

Source: Openmind

Bu brendlararo o‘zaro ishlash imkoniyati sanoatda birinchi marta quyidagilarni muhokama qilish imkonini beradi:

● Ko‘p robotli hamkorlik

● Vazifa uchun savdolashish va jadval tuzish

● Umumiy idrok / umumiy xarita

● Fazolararo birgalikda vazifa bajarish

Hamkorlikning asosi “bir xil ma’lumot formatini tushunish”, umumiy OS esa bu asosiy til muammosini hal qilmoqda.

Qurilmalararo mashina hamkorlik tizimida peaq yana bir muhim infratuzilma yo‘nalishini ifodalaydi: mashinalarga tekshiriladigan identifikatsiya, iqtisodiy rag‘bat va tarmoq darajasida muvofiqlashtirish imkonini beruvchi asosiy protokol qatlami.(9)

U robotlarning “dunyoni qanday tushunishi”ni emas, balki “tarmoqda shaxs sifatida hamkorlikda ishtirok etishi”ni hal qiladi.

 Asosiy dizayni quyidagilarni o‘z ichiga oladi:

1. Mashina identifikatsiyasi

peaq robotlar, qurilmalar, sensorlar uchun markazsizlashtirilgan identifikatsiya ro‘yxatidan o‘tkazishni ta’minlaydi, bu ularga quyidagilarni beradi:

● Mustaqil shaxs sifatida istalgan tarmoqqa ulanish

● Ishonchli vazifa taqsimoti va ishonch tizimida ishtirok etish

Bu mashinaning “tarmoq tuguni”ga aylanishi uchun zarur shartdir.

2. Mustaqil iqtisodiy hisob

Source: Peaq

Robotlarga iqtisodiy mustaqillik beriladi. Tabiiy ravishda qo‘llab-quvvatlanadigan stablecoin to‘lovlari va avtomatik hisob-kitob logikasi orqali robotlar inson aralashuvisiz avtomatik hisob-kitob va to‘lovlarni amalga oshirishi mumkin, jumladan:

● Sensor ma’lumotlari bo‘yicha hisob-kitob

● Hisoblash va model mulohazasi uchun har safar to‘lov

● Robotlar o‘rtasida xizmat ko‘rsatishdan so‘ng darhol hisob-kitob (ko‘chirish, yetkazib berish, tekshirish)

● Mustaqil zaryadlash, joy ijarasi va boshqa infratuzilma chaqiruvlari

Bundan tashqari, robotlar shartli to‘lovdan foydalanishi mumkin:

● Vazifa bajarildi → avtomatik to‘lov

● Natija talabga javob bermasa → mablag‘ avtomatik muzlatiladi yoki qaytariladi

Bu robotlar hamkorligini ishonchli, auditga yaroqli va avtomatik arbitrajli qiladi, bu keng tijorat joriy etish uchun muhim imkoniyatdir.

Shuningdek, robotlar real dunyoda xizmat va resurslar ko‘rsatishdan olgan daromadlarini tokenlashtirib, onchain ko‘rsatishi mumkin, bu qiymat va pul oqimini shaffof, kuzatiladigan, savdo qilinadigan va dasturlashtiriladigan shaklda namoyon qiladi va mashina sub’ekti sifatida aktiv ifodalash usulini yaratadi.

AI va onchain tizimlar yetuklashgani sari, maqsad mashinalarga mustaqil daromad topish, to‘lov qilish, kredit olish va investitsiya qilish, to‘g‘ridan-to‘g‘ri M2M tranzaktsiyalarini amalga oshirish, o‘z-o‘zini boshqaruvchi mashina iqtisodiy tarmog‘ini yaratish va DAO shaklida hamkorlik va boshqaruvni ta’minlashdir.

3. Ko‘p qurilmali vazifa muvofiqlashtirish

Yuqori qatlamda peaq mashinalar o‘rtasida muvofiqlashtirish doirasini ta’minlaydi, bu ularga quyidagilarni beradi:

● Holat va mavjudlik ma’lumotlarini almashish

● Vazifa uchun savdolashish va moslashtirish

● Resurslarni boshqarish (hisoblash quvvati, harakat imkoniyati, idrok imkoniyati)

Shu tarzda robotlar tugun tarmog‘i kabi hamkorlikda ishlashi mumkin, yakka ishlashdan farqli o‘laroq. Til va interfeys yagona bo‘lgach, robotlar haqiqiy hamkorlik tarmog‘iga kira oladi, aks holda har biri o‘zining yopiq ekotizimida qoladi.

OpenMind kabi qurilmalararo intellektual OS robotlarning “dunyoni va buyruqlarni tushunish” usulini standartlashtirishga harakat qilmoqda; Peaq kabi Web3 muvofiqlashtirish tarmog‘i esa turli qurilmalarga katta tarmoqda tekshiriladigan tashkilotli hamkorlik imkonini berishni o‘rganmoqda. Ular ko‘plab urinishlarning vakili bo‘lib, butun soha yagona aloqa qatlami va ochiq o‘zaro ishlash tizimi tomon tezlashayotganini ko‘rsatadi.

Robotlarning mustaqil bozorga kirishini ta’minlovchi mashina iqtisodiy tarmog‘i

Agar qurilmalararo operatsion tizim robotlarning “qanday aloqa qilishini”, muvofiqlashtirish tarmog‘i esa “qanday hamkorlik qilishini” hal qilsa, mashina iqtisodiy tarmog‘ining mohiyati — robotlarning ishlab chiqarish quvvatini barqaror kapital oqimiga aylantirish, robotlarning o‘z faoliyatini o‘zi moliyalashtirish va yopiq aylanish yaratishdir.

Robototexnika sanoatida uzoq vaqt yetishmayotgan muhim bo‘lak — “mustaqil iqtisodiy imkoniyat”. An’anaviy robotlar faqat oldindan belgilangan buyruqlarni bajaradi, lekin tashqi resurslarni mustaqil boshqara olmaydi, xizmatiga narx belgilay olmaydi yoki xarajatlarni hisoblay olmaydi. Murakkab ssenariyga kirganda, ular inson orqa fonda hisob-kitob, tasdiqlash va muvofiqlashtirishga tayanadi, natijada hamkorlik samaradorligi pasayadi va keng joriy etish qiyinlashadi.

x402: Robotlarga “iqtisodiy sub’ekt maqomi”ni beradi

Source: X@CPPP2443_

x402 yangi avlod Agentic Payment standarti sifatida robotlarga bu asosiy imkoniyatni beradi. Robotlar to‘g‘ridan-to‘g‘ri HTTP qatlami orqali to‘lov so‘rovi yuborishi va USDC kabi dasturlashtiriladigan stablecoin yordamida atomar hisob-kitobni amalga oshirishi mumkin. Bu robotlar nafaqat vazifani bajarishi, balki vazifa uchun zarur barcha resurslarni mustaqil xarid qilishi mumkinligini anglatadi:

● Hisoblash quvvatini chaqirish (LLM mulohazasi / boshqaruv modeli mulohazasi)

● Ssenariyga kirish va qurilma ijarasi

● Boshqa robotlarning mehnat xizmatlari

Endi robotlar birinchi marta iqtisodiy sub’ekt sifatida mustaqil iste’mol va ishlab chiqarish imkoniga ega bo‘ldi.

So‘nggi yillarda robot ishlab chiqaruvchilari va kripto infratuzilmasi o‘rtasidagi hamkorlik vakillik qiluvchi misollarni ko‘rsatmoqda, bu mashina iqtisodiy tarmog‘i konseptdan amaliyotga o‘tayotganini bildiradi.

OpenMind × Circle: Robotlar stablecoin to‘lovini tabiiy qo‘llab-quvvatlay oladi

Source: Openmind

OpenMind o‘zining qurilmalararo robot OSini Circle ning USDC bilan integratsiya qildi, bu robotlarga vazifa bajarish zanjirida stablecoin yordamida to‘lov va hisob-kitobni to‘g‘ridan-to‘g‘ri amalga oshirish imkonini berdi.

Bu ikki yutuqni anglatadi:

1. Robot vazifasini bajarish zanjiri moliyaviy hisob-kitobga tabiiy ulanadi, orqa fonda tizimga tayanmaydi

2. Robotlar platformalararo, brendlararo muhitda “chegarasiz to‘lov”ni amalga oshira oladi

Robotlar hamkorligi uchun bu avtonom iqtisodiy tizimga asosiy imkoniyatdir.

Kite AI: Mashina iqtisodiyoti uchun Agent-Native blockchain asosini yaratadi

Source: Kite AI

Kite AI mashina iqtisodiyotining asosiy tuzilmasini yanada rivojlantirdi: u AI agentlari uchun onchain identifikatsiya, kombinatsiyalanuvchi hamyon, avtomatlashtirilgan to‘lov va hisob-kitob tizimini maxsus ishlab chiqdi, agentlar onchain turli tranzaktsiyalarni mustaqil bajarishi mumkin.(10)

U to‘liq “avtonom agent iqtisodiy muhitini” ta’minlaydi va robotlarning mustaqil bozorga kirishiga to‘liq mos keladi.

1. Agent / mashina identifikatsiya qatlami (Kite Passport): Har bir AI Agent (kelajakda aniq robotga ham moslashtirilishi mumkin) uchun kripto identifikatsiya va ko‘p qatlamli kalit tizimi beradi, “kim pul sarflayapti”, “kim nomidan harakat qilmoqda”ni aniq nazorat qiladi va istalgan vaqtda bekor qilish va javobgarlikni ta’minlaydi, bu Agentni mustaqil iqtisodiy sub’ekt sifatida ko‘rishning asosidir.

2. Stablecoin tabiiy + x402 primitivlari o‘rnatilgan: Kite zanjir darajasida x402 to‘lov standartini integratsiya qiladi, USDC kabi stablecoinlarni asosiy hisob-kitob aktivi sifatida qabul qiladi, Agent standartlashtirilgan intent orqali yuborish, qabul qilish va hisob-kitobni amalga oshiradi, yuqori chastotali, kichik miqdorli, mashina-mashina to‘lov ssenariylari uchun asosiy optimallashtirish (subsekundli tasdiqlash, past to‘lov, auditga yaroqli).

3. Dasturlashtiriladigan cheklov va boshqaruv: Zanjirda siyosat orqali Agentga xarajat limiti, ruxsat etilgan sotuvchi / shartnoma oq ro‘yxati, risk nazorati va audit izini belgilash, “robotga hamyon ochish” masalasida xavfsizlik va mustaqillik o‘rtasida muvozanat topish.

Boshqacha aytganda, agar OpenMind OS robotlarga “dunyoni tushunish, hamkorlik qilish” imkonini bersa, Kite AI blockchain infratuzilmasi robotlarga “iqtisodiy tizimda yashash” imkonini beradi.

Yuqoridagi texnologiyalar orqali mashina iqtisodiy tarmog‘i “hamkorlik rag‘bati” va “qiymat yopiq aylanishi”ni yaratadi, robotlar nafaqat “to‘lov qila oladi”, eng muhimi:

● Natijaga ko‘ra daromad oladi (result-based settlement)

● Zarur resurslarni xarid qiladi (mustaqil xarajat tuzilmasi)

● Onchain obro‘ orqali bozor raqobatida ishtirok etadi (tekshiriladigan bajarilish)

Bu robotlarga birinchi marta to‘liq iqtisodiy rag‘bat tizimida ishtirok etish imkonini beradi: ishlay oladi → pul topa oladi → pul sarflay oladi → mustaqil ravishda harakatini optimallashtira oladi.

Xulosa

Kelajak istiqbollari

Yuqoridagi uchta asosiy yo‘nalishni ko‘rib chiqib, Web3 ning robototexnika sanoatidagi roli asta-sekin aniq bo‘lib bormoqda:

● Ma’lumot qatlami: keng ko‘lamli, ko‘p manbali ma’lumot yig‘ish motivatsiyasini ta’minlaydi va long-tail ssenariy qamrovini yaxshilaydi;

● Hamkorlik qatlami: qurilmalararo hamkorlik uchun yagona identifikatsiya, o‘zaro ishlash va vazifa boshqaruv mexanizmini joriy qiladi;

● Iqtisodiy qatlam: onchain to‘lov va tekshiriladigan hisob-kitob orqali robotlarga dasturlashtiriladigan iqtisodiy faoliyat ramkasini beradi.

Bu imkoniyatlar kelajakdagi potentsial Machine Internet uchun asos yaratadi va robotlar yanada ochiq, auditga yaroqli texnologik muhitda hamkorlik va ishlash imkoniga ega bo‘ladi.

Noaniqliklar

Robotlar ekotizimi 2025 yilda kam uchraydigan yutuqqa erishgan bo‘lsa-da, “texnik jihatdan mumkin”dan “masshtabli, barqaror”ga o‘tishda ko‘plab noaniqliklarga duch keladi. Bu noaniqliklar bitta texnologik to‘siqdan emas, balki muhandislik, iqtisod, bozor va institutsional darajadagi murakkab bog‘liqlikdan kelib chiqadi.

Iqtisodiy asosliqlik haqiqatan ham mavjudmi

Robotlar idrok, boshqaruv va intellekt qatlamida yutuqlarga erishgan bo‘lsa-da, keng joriy etilishi oxir-oqibat haqiqiy tijorat ehtiyoji va iqtisodiy qaytish mavjudligiga bog‘liq. Hozirgi ko‘plab humanoid va umumiy robotlar hali ham pilot va sinov bosqichida, korxonalar robot xizmatlari uchun uzoq muddat to‘lov qilishga tayyormi, OaaS/RaaS modeli turli sohalarda barqaror ROI bera oladimi, hali yetarli uzoq muddatli ma’lumot yo‘q.

Shu bilan birga, robotlarning murakkab, nestrukturaviy muhitda narx-sifat ustunligi hali to‘liq isbotlanmagan. Ko‘plab ssenariylarda an’anaviy avtomatlashtirish yoki inson o‘rnini bosuvchi yechimlar hali ham arzon va ishonchli. Bu shuni anglatadiki: texnik imkoniyat avtomatik ravishda iqtisodiy zaruratga aylanmaydi va tijorat joriy etish tezligidagi noaniqlik butun sohaning kengayishiga ta’sir qiladi.

Muhandislik ishonchliligi va ekspluatatsiya murakkabligining tizimli chaqiriqlari

Robototexnika sanoatidagi eng katta amaliy muammo ko‘pincha “vazifani bajara oladimi”da emas, balki uzoq muddat, barqaror va arzon ishlay oladimi-da. Keng joriy etishda apparat nosozligi, texnik xizmat ko‘rsatish xarajati, dasturiy ta’minotni yangilash, energiya boshqaruvi, xavfsizlik va javobgarlik muammolari tezda tizimli xavfga aylanadi.

OaaS modeli orqali dastlabki kapital xarajat kamaytirilsa ham, ekspluatatsiya, sug‘urta, javobgarlik va muvofiqlikdagi yashirin xarajatlar umumiy biznes modelini yemirishi mumkin. Agar ishonchlilik tijorat ssenariylarining minimal talabidan o‘tolmasa, robot tarmog‘i va mashina iqtisodiyoti konsepti amalga oshmaydi.

Ekotizim hamkorligi, standart uyg‘unlashuvi va institutsional moslashuv

Robotlar ekotizimi bir vaqtning o‘zida OS, Agent ramkasi, blockchain protokoli, to‘lov standarti tez rivojlanmoqda, lekin hozircha juda bo‘linib ketgan. Qurilmalararo, ishlab chiqaruvchilararo, tizimlararo hamkorlik xarajati yuqori, umumiy standartlar hali to‘liq uyg‘unlashmagan, bu ekotizim bo‘linishi, takroriy qurilish va samaradorlik yo‘qotilishiga olib kelishi mumkin.

Shu bilan birga, mustaqil qaror va iqtisodiy faoliyatga ega robotlar mavjud nazorat va huquqiy doirani sinovdan o‘tkazmoqda: javobgarlik, to‘lov muvofiqligi, ma’lumot va xavfsizlik chegaralari hali aniq emas. Agar institutsiya va standartlar texnologik taraqqiyotga moslashmasa, mashina iqtisodiy tarmog‘i muvofiqlik va amaliyotda noaniqliklarga duch keladi.

Umuman olganda, robotlarning keng joriy etilishi uchun sharoitlar asta-sekin shakllanmoqda va mashina iqtisodiy tizimining dastlabki ko‘rinishi ham sanoat amaliyotida namoyon bo‘lmoqda. Web3 × Robotics hali erta bosqichda bo‘lsa-da, uzoq muddatli rivojlanish salohiyatini ko‘rsatmoqda.

Foydalanilgan maqolalar