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。

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