動画だけではフィジカルAIは学習できません。AI分野で、インフラとデータの価格設定の違いを見ていました。興味深いギャップです。$TAO は計算（compute）で価格付けされています。約5.79BドルのFDVに対して、約15Mドルの年換算売上。分散型トレーニングという主張は明確に機能しており、市場はそれに対してカテゴリ・リーダーのプレミアムを付けています。$ICP はオンチェーン・インフラ、キャニスターの計算、クロスチェーンのAIワークフロー、エージェントで価格付けされます。数十億ドル規模のFDV。売上の帰属は薄めです。AIインフラはオンチェーンで存続できるという主張に基づいて価格付けされている。両方の取引は、計算とインフラ側に置かれています。問題ありません。フィジカルAIの学習は、まだ同等の取引が誰も作れていない領域です。なぜならフィジカルAIは動画だけの問題ではないから。動画＋音声＋ジェスチャー＋空間＋触覚（ハプティクス）＋タイミングの問題です。6つのデータストリームがすべて時間的に揃っていて、特定の環境でタスクを行う人間から収録される必要があります。LLMの近道では解決できません。分散型サブネットでは生成されません。実際に収録するしかない。$KGEN は、この特定の領域で動いているのを私が見た唯一のネットワークです。KAI は、1人称のマルチモーダル動画を20,000時間以上、AIラボの学習パイプラインに投入しています。すべての層が整合しています。契約は Humyn Labs を通じてルーティングされます。収益は開示済み。年換算で約85Mドル。FDV は約200Mドル。計算は価格付けされている。インフラも価格付けされている。けれども、カテゴリ全体の土台となる収録済みマルチモーダル・ストリームは価格付けされていない。#Altcoin Season#