El vídeo por sí solo no puede entrenar una IA física. He estado observando cómo el sector de las IA valora la infraestructura frente a los datos. Hay una brecha interesante. $TAO se valora por cómputo. ~$5.79B de FDV frente a ~$15M de ingresos anualizados. La tesis de entrenamiento descentralizado claramente ha funcionado, y el mercado le ha asignado una prima de líder de categoría. $ICP se valora por infraestructura en cadena, cómputo de canisters, flujos de trabajo de IA entre cadenas y agentes. Multi-miles de millones de FDV. La atribución de ingresos es tenue. Se valora en la tesis de que la infraestructura de IA puede vivir en cadena. Ambas operaciones se posicionan del lado del cómputo y de la infraestructura. Bien. El entrenamiento de IA física es donde todavía nadie ha construido un equivalente de esta operación. Porque la IA física no es un problema de vídeo. Es un problema de vídeo + audio + gestos + espacial + háptica + sincronización. Seis flujos de datos, todos alineados en el tiempo, capturados a partir de un humano realizando una tarea en un entorno específico. No hay un atajo de LLM que lo resuelva. Ninguna subred descentralizada lo genera. Tiene que capturarse. $KGEN es la única red que he visto operando en esta pieza específica. KAI envía más de 20.000+ horas de vídeo multimodal en primera persona hacia los pipelines de entrenamiento de laboratorios de IA. Todas las capas están alineadas. Los contratos se enrutan a través de Humyn Labs. Ingresos divulgados. ~$85M anualizados. FDV ~$200M. El cómputo tiene precio. La infraestructura tiene precio. El flujo multimodal capturado debajo de toda la categoría no lo tiene. #Altcoin Season#