Kebangkitan Ekonomi Mesin: Bagaimana Web3 Mendorong Robot dari Alat Menjadi Sistem Otonom

Pengenalan

Dalam beberapa tahun terakhir, industri robotika telah memasuki titik balik ganda dalam paradigma teknologi dan bisnis. Dulu, robot lebih banyak dianggap sebagai "alat", bergantung pada penjadwalan di belakang layar perusahaan, tidak dapat berkolaborasi secara mandiri, dan juga tidak memiliki kemampuan untuk melakukan aktivitas ekonomi. Namun, dengan integrasi teknologi baru seperti AI Agent, pembayaran on-chain (x402), dan Machine Economy, ekosistem robotika sedang berevolusi dari persaingan perangkat keras satu dimensi menjadi sistem kompleks berlapis yang terdiri dari "tubuh—kecerdasan—pembayaran—organisasi".

Yang lebih patut diperhatikan, pasar modal global juga dengan cepat menilai tren ini. JPMorgan Stanley memprediksi bahwa pada tahun 2050, skala pasar robot humanoid dapat mencapai 5 triliun dolar AS, dan selanjutnya mendorong pertumbuhan industri terkait seperti rantai pasokan, operasi, dan layanan. Pada tahun yang sama, jumlah robot humanoid yang digunakan diperkirakan akan melampaui 1 miliar unit. Ini berarti robot akan benar-benar bertransformasi dari perangkat industri menjadi "peserta sosial berskala besar".(1)

Untuk memahami arah perkembangan masa depan industri robotika, kita dapat memahami seluruh ekosistem sebagai empat struktur tingkat yang jelas:

Source: Gate Ventures

Tingkat pertama adalah lapisan fisik (Physical Layer): termasuk humanoid, lengan robotik, drone, stasiun pengisian EV, dan semua perangkat embodied lainnya. Mereka menyelesaikan masalah kemampuan dasar bergerak dan bekerja, seperti berjalan, mengambil, keandalan mekanik, dan biaya. Namun, mesin pada lapisan ini masih "tidak memiliki kemampuan perilaku ekonomi", yaitu tidak dapat secara mandiri menyelesaikan pembayaran, pembelian layanan, atau aktivitas ekonomi lainnya.

Tingkat kedua adalah lapisan kontrol dan persepsi (Control & Perception Layer): mencakup kontrol robotika tradisional, SLAM, sistem persepsi, pengenalan suara dan visual, hingga LLM+Agent saat ini, serta semakin banyak sistem operasi robot dengan kemampuan perencanaan abstrak (seperti ROS, OpenMind OS). Lapisan ini memungkinkan mesin untuk "memahami, melihat, dan melaksanakan tugas", tetapi aktivitas ekonomi seperti pembayaran, kontrak, dan identitas masih harus diproses oleh manusia di belakang layar.

Tingkat ketiga adalah lapisan penyelesaian ekonomi (Machine Economy Layer): perubahan nyata dimulai dari sini. Mesin mulai memiliki dompet, identitas digital, sistem reputasi (seperti ERC-8004), dan melalui mekanisme seperti x402, penyelesaian on-chain, Onchain Callback, mereka dapat langsung membayar untuk komputasi, data, energi, dan hak jalan; sekaligus juga dapat menerima pembayaran secara mandiri, mengelola dana, dan memulai pembayaran berbasis hasil (result-based pay) karena menyelesaikan tugas. Lapisan ini memungkinkan robot untuk melompat dari "aset perusahaan" menjadi "subjek ekonomi" yang mampu berpartisipasi di pasar.

Tingkat keempat adalah lapisan koordinasi dan tata kelola (Machine Coordination Layer): ketika banyak robot sudah memiliki kemampuan pembayaran dan identitas mandiri, mereka dapat lebih lanjut membentuk armada dan jaringan—seperti klaster drone, jaringan robot pembersih, jaringan energi EV, dan lain-lain. Mereka dapat secara otomatis menyesuaikan harga, penjadwalan, penawaran tugas, berbagi pendapatan, bahkan membentuk entitas ekonomi otonom dalam bentuk DAO.

Melalui struktur empat lapis di atas, kita dapat melihat:

Ekosistem robotika masa depan bukan lagi sekadar revolusi perangkat keras, melainkan rekonstruksi sistemik "fisik + kecerdasan + keuangan + organisasi".

Ini tidak hanya mendefinisikan ulang batas kemampuan mesin, tetapi juga mendefinisikan ulang cara penangkapan nilai. Baik perusahaan robotika, pengembang AI, penyedia infrastruktur, maupun protokol pembayaran dan identitas asli kripto, semuanya akan menemukan posisi mereka masing-masing dalam sistem ekonomi robotika baru.

Mengapa industri robotika meledak saat ini?

Selama beberapa dekade terakhir, industri robotika selalu berkutat di laboratorium, pameran, dan skenario industri tertentu, selalu satu langkah lagi dari komersialisasi berskala besar dan penerapan sosial. Namun setelah tahun 2025, langkah ini mulai terlampaui. Baik dari pasar modal, kematangan teknologi, maupun dari pengamatan pelaku industri seperti CEO Nvidia Jensen Huang, semuanya menyampaikan sinyal yang sama:

“The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner”

Pernyataan ini bukanlah promosi yang berlebihan, melainkan didasarkan pada tiga sinyal industri utama:

1. Kekuatan komputasi, model, simulasi, dan kontrol persepsi semuanya matang secara bersamaan

2. Kecerdasan robot beralih dari kontrol tertutup → pengambilan keputusan terbuka yang didorong oleh LLM/Agent

3. Lompatan dari kemampuan tunggal ke kemampuan sistem: robot akan berubah dari "aktif" menjadi "dapat berkolaborasi, memahami, dan beroperasi secara ekonomis"

Jensen Huang bahkan memprediksi lebih lanjut bahwa robot humanoid akan digunakan secara luas dalam 5 tahun ke depan, pandangan ini sangat konsisten dengan perilaku pasar modal dan implementasi industri pada tahun 2025.

Dari sisi modal: Pendanaan besar membuktikan "titik balik robotika" telah dihargai pasar

Pada tahun 2024–2025, industri robotika mengalami kepadatan dan skala pendanaan yang belum pernah terjadi sebelumnya, hanya dalam satu tahun 2025 saja terdapat beberapa pendanaan di atas 500 juta dolar AS, peristiwa khas meliputi:

Source: Gate Ventures

Modal secara jelas menyatakan: industri robotika telah mencapai tahap investasi yang dapat diverifikasi.

Ciri-ciri umum dari pendanaan ini:

● Bukan "pendanaan konsep", melainkan untuk lini produksi, rantai pasokan, kecerdasan umum, dan arah penerapan komersial

● Bukan proyek terpisah, melainkan arsitektur full-stack yang menggabungkan perangkat keras dan lunak, serta sistem layanan siklus hidup penuh robot

Modal tidak akan bertaruh pada skala ratusan juta tanpa alasan, di baliknya adalah konfirmasi kematangan industri.

Dari sisi teknologi: Terobosan menentukan muncul secara bersamaan

Industri robotika pada tahun 2025 mengalami "konvergensi multi-teknologi" yang jarang terjadi dalam sejarah. Pertama, terobosan AI Agent dan model bahasa besar memungkinkan robot naik kelas dari "mesin operasional" yang hanya bisa menjalankan perintah menjadi "agen cerdas yang dapat memahami bahasa, mengurai tugas, dan melakukan penalaran dengan penglihatan dan sentuhan". Persepsi multimodal dan model kontrol generasi baru (seperti RT-X, Diffusion Policy) untuk pertama kalinya memberikan robot kemampuan dasar yang mendekati kecerdasan umum.

Source: Nvidia

Pada saat yang sama, teknologi simulasi dan transfer berkembang pesat. Lingkungan simulasi fidelitas tinggi seperti Isaac dan Rosie secara signifikan memperkecil kesenjangan antara simulasi dan kenyataan, memungkinkan robot untuk menyelesaikan pelatihan skala besar di lingkungan virtual dengan biaya sangat rendah, dan dapat di-transfer secara andal ke dunia nyata. Ini memecahkan hambatan mendasar robotika di masa lalu: kecepatan belajar lambat, pengumpulan data mahal, dan risiko tinggi di lingkungan nyata.

Evolusi di sisi perangkat keras juga sangat penting. Komponen inti seperti motor torsi, modul sendi, dan sensor terus menurun biayanya karena skala rantai pasokan, dan kebangkitan China dalam rantai pasokan robotika global semakin meningkatkan produktivitas industri. Dengan dimulainya rencana produksi massal oleh banyak perusahaan, robot untuk pertama kalinya memiliki fondasi industri yang "dapat direplikasi dan diterapkan secara massal".

Akhirnya, perbaikan pada keandalan dan struktur konsumsi energi membuat robot benar-benar memenuhi ambang minimum aplikasi komersial. Kontrol motor yang lebih baik, sistem keamanan redundan, serta sistem operasi waktu nyata memungkinkan robot beroperasi stabil dalam skenario tingkat perusahaan untuk waktu yang lama.

Faktor-faktor di atas membuat industri robotika untuk pertama kalinya memiliki kondisi lengkap untuk melangkah dari "fase demo laboratorium" ke "penerapan nyata berskala besar". Inilah alasan mendasar mengapa ledakan robotika terjadi saat ini.

Dari sisi komersialisasi: Dari prototipe → produksi massal → penerapan di dunia nyata

Tahun 2025 juga merupakan tahun di mana jalur komersialisasi robotika untuk pertama kalinya terlihat jelas. Perusahaan-perusahaan terkemuka seperti Apptronik, Figure, dan Tesla Optimus secara bertahap mengumumkan rencana produksi massal, menandai transisi robot humanoid dari prototipe ke tahap industrialisasi yang dapat direplikasi. Pada saat yang sama, banyak perusahaan mulai melakukan uji coba penerapan di skenario permintaan tinggi seperti logistik pergudangan dan otomatisasi pabrik, untuk memverifikasi efisiensi dan keandalan robot di lingkungan nyata.

Seiring dengan peningkatan kemampuan produksi massal perangkat keras, model "Operation-as-a-Service (OaaS)" mulai divalidasi pasar. Perusahaan tidak perlu lagi membayar biaya pembelian besar sekaligus, melainkan berlangganan layanan robot secara bulanan, sehingga secara signifikan memperbaiki struktur ROI. Model ini menjadi inovasi bisnis kunci yang mendorong penerapan robotika berskala besar.

Selain itu, industri dengan cepat melengkapi sistem layanan yang sebelumnya kurang, termasuk jaringan perbaikan, pasokan suku cadang, platform pemantauan jarak jauh, dan operasi. Dengan terbentuknya kemampuan-kemampuan ini, robot mulai memiliki kondisi lengkap yang diperlukan untuk operasi berkelanjutan dan siklus bisnis tertutup.

Secara keseluruhan, tahun 2025 adalah tahun tonggak di mana robot beralih dari "bisa dibuat" menjadi "bisa dijual, bisa digunakan, dan terjangkau", jalur komersialisasi untuk pertama kalinya menunjukkan siklus positif yang berkelanjutan.

Web3 X Ekosistem Robotika

Seiring dengan ledakan penuh industri robotika pada tahun 2025, teknologi blockchain juga menemukan posisi yang jelas di dalamnya, melengkapi beberapa kemampuan kunci untuk sistem robotika. Nilai intinya dapat dirangkum dalam tiga arah utama: i.) pengumpulan data untuk teknologi robotika, ii.) jaringan koordinasi mesin lintas perangkat, dan iii.) jaringan ekonomi mesin yang mendukung partisipasi mandiri mesin di pasar.

Desentralisasi + mekanisme insentif token, membangun sumber data baru untuk pelatihan robot, tetapi kualitas data bergantung pada peningkatan Data Engine backend

Bottleneck utama dalam pelatihan model Physical-AI adalah skala data dunia nyata, cakupan skenario, dan kelangkaan data interaksi fisik berkualitas tinggi. Munculnya DePIN/DePAI memungkinkan Web3 memberikan solusi baru pada tingkat "siapa yang berkontribusi data, bagaimana terus berkontribusi".

Namun, dari penelitian akademis, data terdesentralisasi memang berpotensi dalam skala dan cakupan, tetapi tidak secara otomatis setara dengan data pelatihan berkualitas tinggi, masih memerlukan data engine backend untuk seleksi, pembersihan, dan kontrol bias sebelum benar-benar digunakan untuk pelatihan model besar.

Pertama, Web3 menyelesaikan masalah "motivasi suplai data", bukan langsung menjamin "kualitas data".

Data pelatihan robotika tradisional terutama berasal dari laboratorium, armada kecil, atau pengumpulan internal perusahaan, skalanya sangat kurang.

 Model DePIN/DePAI Web3 menggunakan insentif token untuk membuat pengguna biasa, operator perangkat, atau operator jarak jauh menjadi kontributor data, secara signifikan meningkatkan skala dan keragaman sumber data.

Proyek-proyek meliputi:

Source: Gate Ventures

● NATIX Network: Melalui Drive& App dan VX360 mengubah kendaraan masyarakat menjadi node data bergerak, mengumpulkan data video, geografis, dan lingkungan.

● PrismaX: Mengumpulkan data interaksi fisik robot berkualitas tinggi (mengambil, merapikan, memindahkan barang) melalui pasar kendali jarak jauh.

● BitRobot Network: Membuat node robot menjalankan tugas yang dapat diverifikasi (VRT), menghasilkan data perilaku operasi nyata, navigasi, dan kolaborasi.

Proyek-proyek ini menunjukkan bahwa Web3 dapat secara efektif memperluas sisi suplai data, melengkapi skenario nyata dan kasus long-tail yang sulit dijangkau oleh sistem tradisional.

Namun menurut penelitian akademis, data crowdsourcing/desentralisasi biasanya memiliki masalah struktural "akurasi rendah, noise tinggi, bias besar". Banyak penelitian tentang crowdsourcing dan mobile crowdsensing di dunia akademis menunjukkan:

1. Kualitas data sangat bervariasi, noise dan perbedaan format signifikan

 Perbedaan perangkat, cara operasi, dan pemahaman kontributor akan menghasilkan banyak data yang tidak konsisten, perlu dideteksi dan disaring.

2. Bias struktural (bias) sangat umum

 Peserta biasanya terkonsentrasi di area/kelompok tertentu, menyebabkan distribusi sampel tidak konsisten dengan distribusi dunia nyata.

3. Data crowdsourcing mentah tidak dapat langsung digunakan untuk pelatihan model

 Penelitian di bidang mengemudi otonom, AI embodied, dan robotika secara luas menekankan: dataset pelatihan berkualitas tinggi memerlukan proses lengkap: pengumpulan → pemeriksaan kualitas → penyelarasan redundansi → augmentasi data → pelengkapan long-tail → kalibrasi konsistensi label, bukan "kumpulkan dan langsung pakai". (7)

Oleh karena itu, jaringan data Web3 menyediakan sumber data yang lebih luas, tetapi "apakah dapat langsung menjadi data pelatihan" tergantung pada rekayasa data backend.

Nilai nyata DePIN adalah menyediakan basis data yang "berkelanjutan, dapat diskalakan, dan lebih murah" untuk Physical AI

Alih-alih Web3 langsung menyelesaikan masalah akurasi data, lebih tepat dikatakan bahwa Web3 menyelesaikan:

● "Siapa yang bersedia berkontribusi data dalam jangka panjang?"

● "Bagaimana mendorong lebih banyak perangkat nyata untuk terhubung?"

● "Bagaimana membuat mode pengumpulan data beralih dari terpusat ke jaringan terbuka yang berkelanjutan?"

Dengan kata lain, DePIN/DePAI menyediakan fondasi untuk skala dan cakupan data, menjadikan Web3 bagian penting dari "lapisan sumber data" era Physical AI, tetapi bukan satu-satunya penjamin kualitas data.

Jaringan koordinasi mesin lintas perangkat: OS umum menyediakan lapisan komunikasi dasar untuk kolaborasi robot

Saat ini industri robotika sedang beralih dari kecerdasan tunggal ke kolaborasi kelompok, tetapi satu bottleneck utama tetap ada: robot dari merek, bentuk, dan tumpukan teknologi berbeda tidak dapat berbagi informasi, tidak dapat beroperasi bersama, dan juga tidak memiliki media komunikasi yang seragam. Ini membuat kolaborasi multi-mesin hanya dapat bergantung pada sistem tertutup buatan vendor, sangat membatasi penerapan berskala besar.

Dalam beberapa tahun terakhir, lapisan sistem operasi robot umum (Robot OS Layer), yang diwakili oleh OpenMind, sedang memberikan solusi baru untuk masalah ini. Sistem semacam ini bukanlah "perangkat lunak kontrol" dalam arti tradisional, melainkan sistem operasi cerdas lintas perangkat, seperti Android untuk industri ponsel, menyediakan bahasa bersama dan infrastruktur publik untuk komunikasi, kognisi, pemahaman, dan kolaborasi antar robot.(8)

Dalam arsitektur tradisional, sensor, pengontrol, dan modul penalaran di dalam setiap robot terpisah, dan antar perangkat tidak dapat berbagi informasi semantik. Lapisan sistem operasi umum melalui antarmuka persepsi, format keputusan, dan cara perencanaan tugas yang seragam, untuk pertama kalinya memungkinkan robot memiliki:

● Deskripsi abstrak tentang dunia luar (vision / sound / tactile → structured semantic events)

● Pemahaman instruksi yang seragam (bahasa alami → perencanaan aksi)

● Ekspresi status multimodal yang dapat dibagikan

Ini setara dengan menambahkan lapisan kognitif yang dapat memahami, mengekspresikan, dan belajar pada robot dari fondasinya.

Oleh karena itu, robot tidak lagi menjadi "eksekutor terisolasi", melainkan memiliki antarmuka semantik yang seragam, dapat dimasukkan ke dalam jaringan kolaborasi mesin yang lebih besar.

Selain itu, terobosan terbesar OS umum adalah "kompatibilitas lintas perangkat", untuk pertama kalinya robot dari merek dan bentuk berbeda dapat "berbicara dalam bahasa yang sama". Berbagai robot dapat terhubung ke bus data dan antarmuka kontrol yang sama melalui OS yang sama.

Source: Openmind

Kemampuan interoperabilitas lintas merek ini memungkinkan industri untuk pertama kalinya benar-benar membahas:

● Kolaborasi multi-robot

● Penawaran dan penjadwalan tugas

● Berbagi persepsi / berbagi peta

● Eksekusi tugas bersama lintas ruang

Prasyarat kolaborasi adalah "memahami format informasi yang sama", OS umum sedang menyelesaikan masalah bahasa dasar ini.

Dalam sistem kolaborasi mesin lintas perangkat, peaq mewakili arah infrastruktur kunci lainnya: lapisan protokol dasar yang menyediakan identitas yang dapat diverifikasi, insentif ekonomi, dan kemampuan koordinasi tingkat jaringan untuk mesin.(9)

Yang diselesaikan bukanlah bagaimana robot "memahami dunia", melainkan bagaimana robot "berpartisipasi dalam kolaborasi sebagai individu di jaringan".

 Desain intinya meliputi:

1. Identitas mesin

peaq menyediakan pendaftaran identitas terdesentralisasi untuk robot, perangkat, dan sensor, sehingga mereka dapat:

● Terhubung ke jaringan mana pun sebagai individu independen

● Berpartisipasi dalam distribusi tugas dan sistem reputasi yang dapat dipercaya

Ini adalah prasyarat bagi mesin untuk menjadi "node jaringan".

2. Akun ekonomi mandiri

Source: Peaq

Robot diberikan otonomi ekonomi. Melalui dukungan pembayaran stablecoin asli dan logika penagihan otomatis, robot dapat secara otomatis melakukan rekonsiliasi dan pembayaran tanpa campur tangan manusia, termasuk:

● Penyelesaian data sensor berdasarkan volume

● Pembayaran per panggilan untuk komputasi dan inferensi model

● Penyelesaian instan setelah layanan antar robot (pengangkutan, pengiriman, inspeksi)

● Pengisian daya mandiri, sewa ruang, dan pemanggilan infrastruktur lainnya

Selain itu, robot dapat menggunakan pembayaran bersyarat:

● Tugas selesai → pembayaran otomatis

● Hasil tidak memenuhi standar → dana otomatis dibekukan atau dikembalikan

Ini membuat kolaborasi robot dapat dipercaya, dapat diaudit, dan dapat diadili secara otomatis, merupakan kemampuan kunci untuk penerapan komersial berskala besar.

Selain itu, pendapatan yang dihasilkan robot dari layanan dan sumber daya di dunia nyata dapat ditokenisasi dan dipetakan ke on-chain, sehingga nilainya dan arus kasnya dapat disajikan secara transparan, dapat dilacak, dapat diperdagangkan, dan dapat diprogram, sehingga membangun cara representasi aset berbasis mesin.

Dengan kematangan AI dan sistem on-chain, tujuannya adalah agar mesin dapat secara mandiri menghasilkan, membayar, meminjam, dan berinvestasi, melakukan transaksi M2M secara langsung, membentuk jaringan ekonomi mesin yang terorganisir sendiri, dan mewujudkan kolaborasi dan tata kelola dalam bentuk DAO.

3. Koordinasi tugas multi-perangkat

Pada tingkat yang lebih tinggi, peaq menyediakan kerangka koordinasi antar mesin, sehingga mereka dapat:

● Berbagi status dan informasi ketersediaan

● Berpartisipasi dalam penawaran dan pencocokan tugas

● Melakukan penjadwalan sumber daya (komputasi, kemampuan bergerak, kemampuan sensor)

Sehingga robot dapat berkolaborasi seperti jaringan node, bukan beroperasi secara terisolasi. Setelah bahasa dan antarmuka diseragamkan, robot benar-benar dapat masuk ke jaringan kolaborasi, bukan hanya tetap di ekosistem tertutup masing-masing.

OpenMind dan OS cerdas lintas perangkat lainnya berupaya menstandarkan cara robot "memahami dunia dan instruksi"; sedangkan jaringan koordinasi Web3 seperti Peaq mengeksplorasi bagaimana perangkat berbeda dapat memperoleh kemampuan kolaborasi terorganisir yang dapat diverifikasi di jaringan yang lebih besar. Mereka hanyalah perwakilan dari banyak upaya, mencerminkan bahwa seluruh industri sedang mempercepat evolusi menuju lapisan komunikasi terpadu dan sistem interoperabilitas terbuka.

Jaringan ekonomi mesin yang mendukung partisipasi mandiri mesin di pasar

Jika sistem operasi lintas perangkat menyelesaikan "bagaimana robot berkomunikasi", jaringan koordinasi menyelesaikan "bagaimana berkolaborasi", maka inti dari jaringan ekonomi mesin adalah mengubah produktivitas robot menjadi arus modal yang berkelanjutan, memungkinkan robot membayar operasinya sendiri dan membentuk siklus tertutup.

Bagian penting yang lama hilang dari industri robotika adalah "kemampuan ekonomi mandiri". Robot tradisional hanya dapat menjalankan perintah yang telah ditetapkan, tetapi tidak dapat secara independen mengatur sumber daya eksternal, menentukan harga layanan sendiri, atau menyelesaikan biaya. Begitu masuk ke skenario kompleks, mereka harus bergantung pada manusia di belakang layar untuk pembukuan, persetujuan, dan penjadwalan, sehingga efisiensi kolaborasi sangat terhambat, dan penerapan berskala besar semakin sulit terwujud.

x402: Memberikan "kualifikasi subjek ekonomi" kepada robot

Source: X@CPPP2443_

x402 sebagai standar Pembayaran Agentic generasi baru, melengkapi kemampuan mendasar ini untuk robot. Robot dapat langsung mengajukan permintaan pembayaran melalui lapisan HTTP, dan menyelesaikan pembayaran atomik menggunakan stablecoin yang dapat diprogram seperti USDC. Ini berarti robot tidak hanya dapat menyelesaikan tugas, tetapi juga dapat secara mandiri membeli semua sumber daya yang dibutuhkan untuk tugas tersebut:

● Pemanggilan komputasi (LLM inference / kontrol model inference)

● Akses skenario dan sewa perangkat

● Layanan tenaga kerja robot lain

Mulai saat ini, robot untuk pertama kalinya dapat secara mandiri mengonsumsi dan memproduksi seperti subjek ekonomi.

Dalam beberapa tahun terakhir, kerja sama antara produsen robot dan infrastruktur kripto mulai muncul dengan kasus-kasus representatif, menunjukkan bahwa jaringan ekonomi mesin sedang bergerak dari konsep ke implementasi.

OpenMind × Circle: Membuat robot dapat mendukung pembayaran stablecoin secara native

Source: Openmind

OpenMind mengintegrasikan OS robot lintas perangkatnya dengan USDC dari Circle, memungkinkan robot untuk langsung menggunakan stablecoin dalam rantai eksekusi tugas untuk pembayaran dan penyelesaian.

Ini mewakili dua terobosan:

1. Rantai eksekusi tugas robot dapat secara native terhubung ke penyelesaian keuangan, tidak lagi bergantung pada sistem backend

2. Robot dapat melakukan "pembayaran tanpa batas negara" di lingkungan lintas platform dan lintas merek

Bagi kolaborasi mesin, ini adalah kemampuan dasar menuju entitas ekonomi otonom.

Kite AI: Membangun fondasi blockchain Agent-Native untuk ekonomi mesin

Source: Kite AI

Kite AI lebih lanjut mendorong struktur dasar ekonomi mesin: secara khusus merancang identitas on-chain, dompet yang dapat dikomposisi, serta sistem pembayaran dan penyelesaian otomatis untuk AI agents, sehingga agent dapat secara mandiri melakukan berbagai transaksi di on-chain. (10)

Ia menyediakan lingkungan operasi ekonomi agent otonom yang lengkap, sangat sesuai dengan kebutuhan partisipasi mandiri robot di pasar.

1. Lapisan identitas Agent / mesin (Kite Passport): Memberikan identitas kriptografi dan sistem kunci berlapis untuk setiap AI Agent (di masa depan juga dapat dipetakan ke robot tertentu), dapat mengontrol secara detail "siapa yang membelanjakan uang", "atas nama siapa bertindak", serta mendukung pencabutan dan pertanggungjawaban kapan saja, ini adalah prasyarat untuk memperlakukan Agent sebagai subjek perilaku ekonomi independen.

2. Stablecoin native + x402 built-in primitive: Kite mengintegrasikan standar pembayaran x402 di tingkat chain, menggunakan USDC dan stablecoin lain sebagai aset penyelesaian default, memungkinkan Agent untuk menyelesaikan pengiriman, penerimaan, dan rekonsiliasi melalui otorisasi intent yang terstandarisasi, dioptimalkan untuk skenario pembayaran frekuensi tinggi, nominal kecil, dan machine-to-machine (konfirmasi sub-detik, biaya rendah, dapat diaudit).

3. Kendala dan tata kelola yang dapat diprogram: Melalui kebijakan on-chain, menetapkan batas pengeluaran, daftar putih merchant/kontrak yang diizinkan, aturan manajemen risiko, dan jejak audit untuk Agent, sehingga "memberi mesin dompet" dapat menemukan keseimbangan antara keamanan dan otonomi.

Dengan kata lain, jika OS OpenMind memungkinkan robot "memahami dunia dan berkolaborasi", maka infrastruktur blockchain Kite AI memungkinkan robot "bertahan hidup dalam sistem ekonomi".

Melalui teknologi di atas, jaringan ekonomi mesin membangun "insentif kolaborasi" dan "siklus nilai tertutup", tidak hanya memungkinkan robot "membayar", yang lebih penting adalah memungkinkan robot untuk:

● Mendapatkan pendapatan berdasarkan kinerja (result-based settlement)

● Membeli sumber daya sesuai kebutuhan (struktur biaya mandiri)

● Berpartisipasi dalam persaingan pasar dengan reputasi on-chain (kinerja yang dapat diverifikasi)

Ini berarti robot untuk pertama kalinya dapat berpartisipasi dalam sistem insentif ekonomi yang lengkap: dapat bekerja → dapat menghasilkan uang → dapat membelanjakan uang → dapat mengoptimalkan perilaku secara mandiri.

Ringkasan

Pandangan ke Depan

Melihat tiga arah utama di atas, peran Web3 dalam industri robotika semakin jelas:

● Lapisan data: Menyediakan motivasi pengumpulan data berskala besar dan multi-sumber, serta meningkatkan cakupan skenario long-tail;

● Lapisan kolaborasi: Memperkenalkan identitas seragam, interoperabilitas, dan mekanisme tata kelola tugas untuk kolaborasi lintas perangkat;

● Lapisan ekonomi: Melalui pembayaran on-chain dan penyelesaian yang dapat diverifikasi, menyediakan kerangka perilaku ekonomi yang dapat diprogram untuk robot.

Kemampuan-kemampuan ini bersama-sama meletakkan dasar bagi potensi Internet of Machines di masa depan, memungkinkan robot untuk berkolaborasi dan beroperasi dalam lingkungan teknologi yang lebih terbuka dan dapat diaudit.

Ketidakpastian

Meskipun ekosistem robotika mengalami terobosan langka pada tahun 2025, dalam proses beralih dari "layak secara teknologi" ke "berskala dan berkelanjutan", masih menghadapi banyak ketidakpastian. Ketidakpastian ini bukan berasal dari satu hambatan teknologi, melainkan dari keterkaitan kompleks di tingkat rekayasa, ekonomi, pasar, dan institusi.

Apakah kelayakan ekonomi benar-benar terbentuk

Meskipun robot telah mencapai terobosan dalam persepsi, kontrol, dan kecerdasan, penerapan berskala besar pada akhirnya masih bergantung pada apakah permintaan bisnis nyata dan pengembalian ekonomi benar-benar terbentuk. Saat ini, sebagian besar robot humanoid dan robot umum masih dalam tahap uji coba dan verifikasi, apakah perusahaan bersedia membayar layanan robot dalam jangka panjang, apakah model OaaS/RaaS dapat berjalan stabil di berbagai industri, masih kurang data jangka panjang yang cukup.

Pada saat yang sama, keunggulan cost-effectiveness robot di lingkungan kompleks dan tidak terstruktur belum sepenuhnya terbukti. Dalam banyak skenario, solusi otomatisasi tradisional atau penggantian manusia masih lebih murah dan lebih andal. Ini berarti: kelayakan teknologi tidak otomatis berubah menjadi keniscayaan ekonomi, dan ketidakpastian ritme komersialisasi akan langsung mempengaruhi kecepatan ekspansi seluruh industri.

Tantangan sistemik pada keandalan rekayasa dan kompleksitas operasi

Tantangan nyata terbesar yang dihadapi industri robotika seringkali bukan "apakah dapat menyelesaikan tugas", melainkan apakah dapat beroperasi dalam jangka panjang, stabil, dan dengan biaya rendah. Dalam penerapan berskala besar, tingkat kegagalan perangkat keras, biaya perawatan, pembaruan perangkat lunak, manajemen konsumsi energi, serta masalah keamanan dan tanggung jawab, semuanya akan dengan cepat membesar menjadi risiko sistemik.

Bahkan jika model OaaS dapat menurunkan pengeluaran modal awal, biaya tersembunyi dalam operasi, asuransi, tanggung jawab, dan kepatuhan masih dapat menggerus model bisnis secara keseluruhan. Jika keandalan tidak dapat melampaui ambang minimum skenario bisnis, jaringan robot dan konsep ekonomi mesin akan sulit diwujudkan.

Kolaborasi ekosistem, konvergensi standar, dan adaptasi institusi

Ekosistem robotika sedang mengalami evolusi cepat pada OS, kerangka Agent, protokol blockchain, dan standar pembayaran, tetapi saat ini masih sangat terfragmentasi. Biaya kolaborasi lintas perangkat, vendor, dan sistem masih tinggi, standar umum belum sepenuhnya konvergen, yang dapat menyebabkan fragmentasi ekosistem, pembangunan ulang, dan kehilangan efisiensi.

Pada saat yang sama, robot dengan kemampuan pengambilan keputusan dan perilaku ekonomi mandiri sedang menantang kerangka regulasi dan hukum yang ada: atribusi tanggung jawab, kepatuhan pembayaran, batasan data dan keamanan masih belum jelas. Jika institusi dan standar tidak dapat berkembang seiring dengan teknologi, jaringan ekonomi mesin akan menghadapi ketidakpastian dalam kepatuhan dan penerapan.

Secara keseluruhan, kondisi penerapan berskala besar robot sedang terbentuk secara bertahap, dan prototipe sistem ekonomi mesin juga mulai terlihat dalam praktik industri. Web3 × Robotics meskipun masih dalam tahap awal, namun telah menunjukkan potensi perkembangan jangka panjang yang patut diperhatikan.

Referensi Artikel