Видео в одиночку не может обучить физический AI. Смотрю, как в категории AI оценивают инфраструктуру по сравнению с данными. Интересный разрыв. $TAO оценивается по вычислениям. Примерно $5,79B FDV при ~$15M годовой выручки. Децентрализованная тезисная идея обучения явно сработала, и рынок присвоил ей премию лидера категории. $ICP оценивается как ончейн-инфраструктура: вычисления канистров, кроссчейн AI-воркфлоу, агенты. Многомиллиардная FDV. Атрибуция выручки тонкая. Цена основана на тезисе, что AI-инфраструктура может жить в ончейне. Оба трейда сделаны в сторону вычислений и инфраструктуры. Окей. Физическое AI-обучение — там, где пока никто не построил эквивалентную сделку. Потому что физический AI — это не задача про видео. Это видео + аудио + жесты + пространственность + гаптика + тайминг. Шесть потоков данных, все синхронизированы по времени, сняты с человека, который выполняет задачу в конкретной среде. Никакого “LLM-ярлыка” это не решает. Никакой децентрализованный сабнет этого не сгенерирует. Это нужно зафиксировать. $KGEN — единственная сеть, которую я видел, работающая именно с этим элементом. KAI поставляет 20,000+ часов first-person мультимодального видео в AI-лабораторные обучающие пайплайны. Все слои согласованы. Контракты маршрутизируются через Humyn Labs. Выручка раскрыта. Примерно $85M годовой. FDV примерно $200M. Вычисления оценены. Инфраструктура оценена. Захваченный мультимодальный поток, на котором держится вся категория, — не оценен. #Altcoin Season#