最も代表的な3つのプロジェクト：peaq、PrismaX、OpenMind。それぞれがロボット経済の異なるエコシステムを占めている。
2026年の暗号通貨の物語において、AIと物理インフラ（DePIN）の融合——すなわち「具現化された知能（Embodied AI）」が新たな戦場となっている。市場はもはや単なる話題の概念に満足せず、実現可能な応用シナリオを模索し始めている。
本稿では、現在のトラックで最も注目度が高く、代表的な3つのプロジェクト：peaq、PrismaX、OpenMindを選定した。それぞれがロボット経済の異なるエコシステムを占めている。マーケティングの言葉を排し、実データと事例をもとに現状と潜在性を分析する。
TL;DR
【位置付け】： 機械経済（Machine Economy）向けに設計されたLayer-1ブロックチェーン。【核心論点】： 機械は単なるツールではなく、ウォレットを持ち、取引に署名し、収益を得ることができる経済主体。つまり、各デバイスが自動的に収益を生むインテリジェントな存在となる仕組み。
多くのDePINプロジェクトがノード販売段階にある中、peaqは実際にキャッシュフローを生む事例を提示。
2025年末、peaqエコシステムのプロジェクトが香港で世界初のトークン化されたロボット農場（Robo-farm）を開始。自動化ロボットによる水耕野菜の栽培と販売を行う。
運営の流れは非常にシンプル：
オンチェーンデータとコミュニティのフィードバックによると、2026年1月末に最初の収益分配が完了。
この「トークンのインフレに頼らず、野菜販売で稼ぐ」モデルは、安定と低リスクを求める暗号投資家にとって、RWA（現実世界資産）の実現例として非常に心強い。
peaqは複数の大手企業と協力している。
これらの協力は現段階では技術検証（PoC）が中心で、大規模な商用収益はまだだが、peaqの技術標準が工業レベルの安全性を満たすことを証明している。これは他のプロジェクトにはない強み。
peaqの強みは、商業的な閉ループが既に稼働し、工業巨頭の後ろ盾もあること。FDVは1億ドル未満で、他のAIインフラプロジェクトと比べて評価は低め。堅実なインフラ投資を志向する投資家に適している。
【位置付け】： RLHF（人間と強化学習を用いたヒューマン・ロボット・フィードバック）に基づくAIロボットのデータ層。【核心論点】： ロボットを賢くするには大量のデータが必要。PrismaXは一般ユーザーが遠隔操作でロボットを動かし、高品質な訓練データを生成し、ユーザーにインセンティブを付与する仕組み。これによりAIモデルの「ラストマイル」——デジタルから物理への橋渡し——を解決。
PrismaXはプラットフォームを構築し、ユーザーがウェブ経由で実機のロボットアーム（例：研究室の設備）を遠隔操作できる。
この「Play-to-Train」（遊びながら訓練）モデルは、従来の「計算力を掘る」タイプと異なり、実労働を伴うためデータの価値が高い。データのフローモデル：参加者増→データ増→モデル改善→操作効率向上→参加者増。
PrismaXの魅力は、a16zの支援と独自の「データフローメカニズム」により、コストゼロでロボット訓練の最も希少な部分にアプローチできる点。a16zの後ろ盾と独自性が、早期のアルファチャンスとなっている。
【位置付け】： ロボットの汎用OSとアプリストア。 【核心論点】： ハードウェアの断片化を解消し、開発者が一度コードを書けば異なるブランド（例：Unitree、Fourier）のロボットで動作させられる仕組み。スマートフォン業界のAndroidに似た存在。
OpenMindはすでにアプリストアを立ち上げ、最近10社のロボット企業と提携を発表。主に中米の主要メーカーを中心に、
詳細はhttps://x.com/openmind_agi/status/2015671520899817620?s=20。
2026年1月末と2月初の複数の公式報道によると、OpenMindのロボットアプリストアには、稼働中のアプリが5本以上あり、主要分野は以下の通り：
ハードウェアの数はまだ少ないが、「ハードウェア横断的に動作する」技術ロジックは実証済み。
OpenMindは「小さな切り口、広範な互換性、高い上限」の戦略段階にある。アプリ数はまだ少ないが、10社のハードウェアをカバーし、千人超の開発者基盤を築いている。真の潜在力は、世界中のハードウェアに統一的な認知層を提供し、分散型ネットワークを活用してAI訓練の最も難しいデータ課題を解決する点にある。スマホのようにいつでもスキルを更新し、機械間で知識を共有できる未来の一端を、このアプリストアは示している。
これら3つのプロジェクトの違いを直感的に理解するために、コアな観点から横断比較を行う。
2026年、分散型の「具現化された知能」応用はもはや概念ではなく、現実となりつつある。本稿で分析した3つのプロジェクトは、この新興トラックの最も代表的な3つのエコシステム——ネットワーク層、データ層、システム層を象徴している。
2026年末のシナリオを想像してみてほしい：自動化された農場のロボットが働いている。高効率で稼働できる理由は、以下の3つの層の支えがあるからだ。
①データ層（PrismaX）：どうやって「野菜の栽培方法」を学習したのか？PrismaXの遠隔操作員による指導を通じて。世界中の1000人の遠隔操作データが、AIモデルに完全な農業操作ロジックを学習させた。
②システム層（OpenMind）：このロボットはどのブランドのものか？他ブランドのロボットとどう競合するのか？OpenMind OS上で動作し、「農業最適化アプリ」をApp Storeからダウンロードできる。これにより、異なるブランドのロボットが同じシステム上で競合。
③ネットワーク層（peaq）：このロボットはどうやって稼いだお金を分配するのか？農場の水耕野菜販売によるUSDT収益は、peaqのスマートコントラクトを通じて自動決済され、NFTシェアに応じて所有者に分配。
これら3つの層は不可欠だ。PrismaXのデータがなければロボットは賢くならない。OpenMindのシステムがなければアプリは跨ることができない。peaqのインセンティブがなければ参加者は動機付けられない。
逆に、これら3層が協働すると、正のフィードバックループが形成される——参加者増→データ品質向上→アプリの効果向上→経済的インセンティブ増→さらなる参加者誘引。これこそWeb3と物理世界の融合の核心的価値だ。
2026年のロボットトラックのチャンスは、どの一つのプロジェクトが「勝者」になることではなく、これら3つの層がどう協働し、具現化された知能を概念から規模のある応用へと推進していくかにかかっている。
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最も代表的な3つのプロジェクト：peaq、PrismaX、OpenMind。それぞれがロボット経済の異なるエコシステムを占めている。
2026年の暗号通貨の物語において、AIと物理インフラ（DePIN）の融合——すなわち「具現化された知能（Embodied AI）」が新たな戦場となっている。市場はもはや単なる話題の概念に満足せず、実現可能な応用シナリオを模索し始めている。
本稿では、現在のトラックで最も注目度が高く、代表的な3つのプロジェクト：peaq、PrismaX、OpenMindを選定した。それぞれがロボット経済の異なるエコシステムを占めている。マーケティングの言葉を排し、実データと事例をもとに現状と潜在性を分析する。
TL;DR
【位置付け】： 機械経済（Machine Economy）向けに設計されたLayer-1ブロックチェーン。【核心論点】： 機械は単なるツールではなく、ウォレットを持ち、取引に署名し、収益を得ることができる経済主体。つまり、各デバイスが自動的に収益を生むインテリジェントな存在となる仕組み。
実例1：トークン化された「ロボット農場」
多くのDePINプロジェクトがノード販売段階にある中、peaqは実際にキャッシュフローを生む事例を提示。
2025年末、peaqエコシステムのプロジェクトが香港で世界初のトークン化されたロボット農場（Robo-farm）を開始。自動化ロボットによる水耕野菜の栽培と販売を行う。
運営の流れは非常にシンプル：
オンチェーンデータとコミュニティのフィードバックによると、2026年1月末に最初の収益分配が完了。
この「トークンのインフレに頼らず、野菜販売で稼ぐ」モデルは、安定と低リスクを求める暗号投資家にとって、RWA（現実世界資産）の実現例として非常に心強い。
実例2：パートナー企業と工業規模の検証
peaqは複数の大手企業と協力している。
これらの協力は現段階では技術検証（PoC）が中心で、大規模な商用収益はまだだが、peaqの技術標準が工業レベルの安全性を満たすことを証明している。これは他のプロジェクトにはない強み。
ファンダメンタルと市場動向（2026年2月15日現在）
peaqの強みは、商業的な閉ループが既に稼働し、工業巨頭の後ろ盾もあること。FDVは1億ドル未満で、他のAIインフラプロジェクトと比べて評価は低め。堅実なインフラ投資を志向する投資家に適している。
【位置付け】： RLHF（人間と強化学習を用いたヒューマン・ロボット・フィードバック）に基づくAIロボットのデータ層。【核心論点】： ロボットを賢くするには大量のデータが必要。PrismaXは一般ユーザーが遠隔操作でロボットを動かし、高品質な訓練データを生成し、ユーザーにインセンティブを付与する仕組み。これによりAIモデルの「ラストマイル」——デジタルから物理への橋渡し——を解決。
実例：遠隔操作（Teleoperation）
PrismaXはプラットフォームを構築し、ユーザーがウェブ経由で実機のロボットアーム（例：研究室の設備）を遠隔操作できる。
この「Play-to-Train」（遊びながら訓練）モデルは、従来の「計算力を掘る」タイプと異なり、実労働を伴うためデータの価値が高い。データのフローモデル：参加者増→データ増→モデル改善→操作効率向上→参加者増。
ファンダメンタルと市場動向（2026年2月15日現在）
PrismaXの魅力は、a16zの支援と独自の「データフローメカニズム」により、コストゼロでロボット訓練の最も希少な部分にアプローチできる点。a16zの後ろ盾と独自性が、早期のアルファチャンスとなっている。
【位置付け】： ロボットの汎用OSとアプリストア。 【核心論点】： ハードウェアの断片化を解消し、開発者が一度コードを書けば異なるブランド（例：Unitree、Fourier）のロボットで動作させられる仕組み。スマートフォン業界のAndroidに似た存在。
実例：アプリストアの初期段階
OpenMindはすでにアプリストアを立ち上げ、最近10社のロボット企業と提携を発表。主に中米の主要メーカーを中心に、
詳細はhttps://x.com/openmind_agi/status/2015671520899817620?s=20。
2026年1月末と2月初の複数の公式報道によると、OpenMindのロボットアプリストアには、稼働中のアプリが5本以上あり、主要分野は以下の通り：
ハードウェアの数はまだ少ないが、「ハードウェア横断的に動作する」技術ロジックは実証済み。
ファンダメンタルと市場動向（2026年2月15日現在）
OpenMindは「小さな切り口、広範な互換性、高い上限」の戦略段階にある。アプリ数はまだ少ないが、10社のハードウェアをカバーし、千人超の開発者基盤を築いている。真の潜在力は、世界中のハードウェアに統一的な認知層を提供し、分散型ネットワークを活用してAI訓練の最も難しいデータ課題を解決する点にある。スマホのようにいつでもスキルを更新し、機械間で知識を共有できる未来の一端を、このアプリストアは示している。
総合比較分析
これら3つのプロジェクトの違いを直感的に理解するために、コアな観点から横断比較を行う。
2026年、分散型の「具現化された知能」応用はもはや概念ではなく、現実となりつつある。本稿で分析した3つのプロジェクトは、この新興トラックの最も代表的な3つのエコシステム——ネットワーク層、データ層、システム層を象徴している。
2026年末のシナリオを想像してみてほしい：自動化された農場のロボットが働いている。高効率で稼働できる理由は、以下の3つの層の支えがあるからだ。
①データ層（PrismaX）：どうやって「野菜の栽培方法」を学習したのか？PrismaXの遠隔操作員による指導を通じて。世界中の1000人の遠隔操作データが、AIモデルに完全な農業操作ロジックを学習させた。
②システム層（OpenMind）：このロボットはどのブランドのものか？他ブランドのロボットとどう競合するのか？OpenMind OS上で動作し、「農業最適化アプリ」をApp Storeからダウンロードできる。これにより、異なるブランドのロボットが同じシステム上で競合。
③ネットワーク層（peaq）：このロボットはどうやって稼いだお金を分配するのか？農場の水耕野菜販売によるUSDT収益は、peaqのスマートコントラクトを通じて自動決済され、NFTシェアに応じて所有者に分配。
これら3つの層は不可欠だ。PrismaXのデータがなければロボットは賢くならない。OpenMindのシステムがなければアプリは跨ることができない。peaqのインセンティブがなければ参加者は動機付けられない。
逆に、これら3層が協働すると、正のフィードバックループが形成される——参加者増→データ品質向上→アプリの効果向上→経済的インセンティブ増→さらなる参加者誘引。これこそWeb3と物理世界の融合の核心的価値だ。
2026年のロボットトラックのチャンスは、どの一つのプロジェクトが「勝者」になることではなく、これら3つの層がどう協働し、具現化された知能を概念から規模のある応用へと推進していくかにかかっている。