未来十年，最值钱的数据不在互联网上。 行业里，真正影响一个投资时代的文章并不多。我能够想到的仅有： ▌胖公链，瘦应用 ▌公链是国家 现在，这个名单上应该再加一篇： Data At The Edge——边缘端的数据 这是美国顶级风投 USV 最新发布的报告。它只讲了一件事，但这件事可能重塑未来十年的投资逻辑： 互联网时代最重要的数据来自软件和网络；下一个阶段，最重要的数据来自现实世界。 USV 成立于 2003 年，代表性投资包括 Twitter、Tumblr、Etsy、Coinbase、Uniswap 等。 这些项目看似毫无关联，但背后存在相似结构——网络效应。 1/ 什么是网络效应？ 简单说，就是一个正向循环。 ▌更多用户 → 更多内容/数据 → 产品更有价值 → 吸引更多用户 → 网络效应更强 这是互联网时代伟大公司的共同护城河。Facebook、X、Airbnb……莫不如此。 而 USV 在新报告中指出：这个数据飞轮，即将发生一次重大迁移。 2/ 互联网 vs 现实世界：两种数据飞轮 互联网时代的数据飞轮： 更多用户→更多内容或数据→产品和网络变得更有价值→吸引更多用户 现实世界的数据飞轮： 部署更多设备和机器人→产生更多真实世界数据→数据改进模型→模型让设备更高效、更便宜→部署更多设备和机器人 互联网时代，企业通过用户行为积累数据；未来，最有价值的数据来自传感器、机器人，来自现实世界的每一个角落。 3/ 机器人：双重身份 在这个新框架下，机器人扮演两个角色： 第一，它是执行工具。搬运货物、检查设备、清洁环境。 第二，它是移动的数据采集器。每完成一次任务，都产生大量数据，反过来喂养模型。 机器人不只是劳动力，它本身就是一个数据机器。 4/ 困境：先有鸡还是先有蛋？ 听起来很美好，但机器人行业正陷入一个死循环。 ▌要造出足够好的具身机器人，需要大量真实数据 ▌要获得大量真实数据，需要足够好的机器人部署给客户 行业需要破局者。 5/ Caspius：另辟蹊径 我所关注的 @caspius_ai 正在尝试一种不同的路径。 它不直接做机器人，而是做数据基础设施建设。具体来说，是采集人类第一视角数据，为具身 AI 建立学习基础。 路径是这样的： 普通用户佩戴设备→录制第一视角操作视频→积累人类行为和交互数据→训练具身 AI 模型→帮助机器人学习视觉和操作能力→未来进入真实场景部署→产生真正的机器人执行数据 Caspius 解决的，是机器人行业的“数据冷启动”问题。 它先让模型学会人类如何观察、操作现实世界，再帮助机器人获得初始能力。 这种数据过去极难大规模获取。如今随着硬件成本下降和技术进步，终于有机会通过社区协作的方式规模化采集。 6/ 写在最后 互联网已经开发了一切容易获取的数据，下一代机会可能来自那些过去无法观察、无法理解、无法自动化的现实世界数据。 机器人正处在这个变化的中心。 而 Caspius 的意义，也应当放在这个位置上来理解。有时候，最难的不是飞轮本身，而是让飞轮转起来的第一把力。(小捕手 Chaos)