2026 wird das Durchbruchsjahr der Robotik und niemand achtet darauf. Modulare Technologie, praktische Anwendungsfälle, verrückte Abstraktionsniveaus, null VC und derzeit im Angebot; $CODEC könnte der freieste Handel in der Robotik sein. Lies weiter, wenn du daran interessiert bist, die bevorstehende Liquidität vorwegzunehmen 👇🏾 👇🏾 1) Die VC-Investitionen in Robotik-Startups sind explodiert und sind von unter 7 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf über 35 Milliarden Dollar im Jahr 2025 gestiegen. Kraftpakete wie ScaleAI und Figure haben im letzten Jahr insgesamt 15,3 Milliarden Dollar gesammelt. 2) Gleichzeitig expandiert Amazon aggressiv in die Automatisierung und zielt darauf ab, bis 2033 bis zu 75 % Robotik-Integration in seinen Betrieben zu erreichen, um das prognostizierte Wachstum im Verkauf zu decken. 3) Die Ära der Prototypen ist vorbei. Startups wechseln in diesem Jahr von Demos zur kommerziellen Bereitstellung. 4) Selbst $VIRTUALS expandiert aktiv in die Robotik mit massiven Investitionen und Visionen. Der Wandel ist klar und 2026 scheint der Wendepunkt zu sein. Trotz der Durchbrüche und Fortschritte bis jetzt kämpfen viele Demos immer noch mit Ungeschicklichkeit, hohem Energieverbrauch und Sicherheit. Wichtiger ist, dass Intelligenz isoliert ist. Die meisten humanoiden Robotikunternehmen haben proprietäre Stacks: ihre eigenen Modelle, Trainingspipelines, Datensätze und Bereitstellungsschichten. Selbst mit einem modularen Technologiestack bleibt die Intelligenz isoliert. Neue Akteure sind gezwungen, die gleichen Grundlagen immer wieder von Grund auf neu zu erstellen, anstatt die Intelligenz im gesamten Bereich voranzutreiben. Codec schreibt die Regeln der Robotikentwicklung neu. @codecopenflow ermöglicht es Teams, robotische Intelligenz einmal zu entwickeln und sie über Maschinen hinweg zu betreiben, sodass Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Kontrolle zwischen Robotern wechseln können, anstatt isolierte proprietäre Plattformen zu verwenden. Es funktioniert durch vier zentrale Primitiven: ➛Vereinheitlichte Daten: Ein gemeinsames Datenschema standardisiert die Sensoreingaben und gibt Robotern und KI-Agenten ein gemeinsames Verständnis ihrer Umgebung. ➛Komponierbare Operatoren: Ein Marktplatz für modulare wiederverwendbare Fähigkeiten (auch bekannt als Operatoren). Roboter aus verschiedenen Branchen können Fähigkeiten übertragen, ohne von Grund auf neu trainiert zu werden. ➛Fabric und Marktplatz: Ein verteilter Compute-Router stellt sicher, dass diese Operatoren auf jeder Hardware oder Cloud ausgeführt werden, während der Marktplatz die Entdeckung und Lizenzgebühren verwaltet. ➛Kompounding Intelligence: Wenn ein Operator sich verbessert, propagieren die Leistungsgewinne über alle verbundenen Roboter… die Akzeptanz treibt weitere Beiträge an und schafft einen sich verstärkenden Feedbackloop (geteilte Intelligenz). Denk daran wie an ein Internet für Roboter. Dein Roboter verbindet sich, sucht nach einem Operator (Fähigkeit), bezahlt dafür mit x402 Rails, installiert ihn und gewinnt sofort eine neue Fähigkeit. Einige Unternehmen wie Figure aggregieren bereits das Lernen über Flotten, aber es geschieht innerhalb geschlossener, monolithischer Architekturen. Figure-Roboter (übrigens allgemeine Roboter), einmal trainiert und bereitgestellt, sind in der Lage, Erfahrungen von jeder Einheit aus verschiedenen Branchen in ein zentrales Modell (ein gemeinsames Gehirn) zu aggregieren. Neue Fähigkeiten, die in einem Kontext erlernt wurden, können schnell auf Roboter in einer anderen Branche übertragen werden, was die Bereitstellung von Funktionen über verschiedene Branchen hinweg beschleunigt, wie ein Schwarmgeist, während gleichzeitig die Probleme der Datenknappheit gelöst werden. Codec verstärkt diesen Ansatz in großem Maßstab. Mit einem Open-Source-Modell, das es jedem ermöglicht, beizutragen, können Entwickler, Forscher und Startups forken, anpassen und Upgrades zurück ins Netzwerk einpflegen. Geschlossene Systeme können mit dieser Geschwindigkeit nicht konkurrieren. Codec verstärkt die Intelligenz durch kollektives Lernen, gemeinschaftsgetriebene Innovation und Datenaggregation. Stell dir Folgendes vor: Du veranstaltest eine Goth-Party mit den Foids, aber du brauchst Dekorationen, die von deinem ahnungslosen allgemeinen Roboter gemacht werden. Alles, was du tun musst, ist, im Codec-Marktplatz nach dem Operator "goth-themed decoration" zu suchen, für die Fähigkeit zu bezahlen und sie zu installieren. Anwendungen erstrecken sich auf Unternehmensabläufe, Fertigungsassemblierung, Einzelhandelsketten, Gastgewerbe und so weiter. Betrachte zum Beispiel eine SMB (kleine und mittlere Unternehmen) Anwendung. Ein Lagerroboter, der mit unregelmäßig geformten Paketen unter variierenden Lagerbeleuchtungen kämpft, kann remote mit einem Operator aufgerüstet werden. Der Manager muss nur eine Belohnung für einen Operator ausschreiben: "adaptive Paketgreifung bei schlechten Lichtverhältnissen". Ein freiberuflicher Robotikingenieur reicht dann eine Lösung ein: Ein Vision-Language-Action (VLA) Feintuning, das auf ihren hausintern simulierten Daten trainiert wurde (z. B. unter Verwendung von Haushaltsgegenständen als Proxys). Die Anwendungen sind endlos dank der Mitwirkenden im Ökosystem, die die Funktionalitäten von Robotern unendlich skalierbar machen. "Aber das Training von Roboteroperationen in der realen Welt erfordert einen hohen Einsatz von Simulation, groß angelegtem KI-Training und kontinuierlichen Lernschleifen". Nun, das war früher so. Am 16. Februar hat @codecopenflow SimArena eingeführt. Eine browserbasierte Simulationsengine, die es Mitwirkenden ermöglicht, Roboter mit nahezu null Rechenleistung, Kosten und technischen Fähigkeiten zu trainieren. Mit SimArena können Mitwirkende: ➛Vollständige Robotersimulationen direkt im Browser ausführen (keine lokale Einrichtung oder schwere Konfigurationen) ➛Vollständige 3D-Simulationswelten mit Physik aus einfachen Textaufforderungen generieren (betrieben von World Labs) ➛Deine eigenen Roboter, Hardware und Sensoren einfügen, um reale Bedingungen zu spiegeln ➛Simulationsdaten beitragen, die wiederverwendet werden können, um Robotermodelle zu trainieren und zu verbessern. Jetzt hast du: ➛VLA-Agenten, die wahrnehmen, denken und handeln können ➛Eine offene Intelligenzschicht, die sich anstatt Intelligenz zu isolieren, kumuliert ➛Einen Fähigkeitsmarktplatz für sofortige Automatisierung ➛Eine browsernative Simulationsengine Wir haben noch nicht über Folgendes gesprochen: ➞die Partnerschaftsreihe ➞ Codec Live-Produkte ➞Live-Anwendungsfälle, die wir bereits sehen ➞Token—Ökosystem-Flugrad Der Bärenmarkt bietet die besten Einstiege, du musst nur darauf achten, wer unabhängig von den Marktbedingungen aufbaut.

Die Schrecken dauern an, aber ich auch.

$DUPE <$10M macht absolut keinen Sinn Sie versuchen, dir das nächste glänzende Ding aufzuzwingen es ist alles Psyop. Wach auf