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Dred (comeback arc)
Builiding @De_web3_Ghosts ● Core team @microcapgemshow ● Agency maxxing ● Research + Thesis ● Trade Ideas are mine
2026 é o ano de ruptura da robótica e ninguém está prestando atenção.
Tecnologia modular, casos de uso práticos, níveis insanos de abstração, zero investimento de capital de risco e atualmente à venda;
$CODEC pode ser o comércio mais livre em robótica agora
Leia mais se você se importa em antecipar a liquidez que está por vir 👇🏾 👇🏾
1) O investimento de capital de risco em startups de robótica explodiu, subindo de menos de $7B em 2023 para mais de $35B em 2025.
Potências como ScaleAI e Figure levantaram um total combinado de $15.3B no ano passado.
2) Ao mesmo tempo, a Amazon está expandindo agressivamente a automação, visando até 75% de integração robótica em suas operações até 2033 para atender ao crescimento projetado nas vendas.
3) A era dos protótipos acabou.
As startups estão passando de demonstrações para implantação comercial este ano.
4) Até mesmo $VIRTUALS está se expandindo ativamente para a robótica com investimentos massivos e visão
A mudança é clara e 2026 parece ser o ponto de inflexão.
Apesar das inovações e progressos até agora, muitas demonstrações ainda lutam com desajeitamento, alto consumo de energia e segurança.
Mais importante, a inteligência está isolada.
A maioria das empresas de robótica humanoide mantém pilhas proprietárias: seus próprios modelos, pipelines de treinamento, conjuntos de dados e camadas de implantação.
Mesmo com uma pilha de tecnologia modular, a inteligência ainda está isolada.
Assim, novos entrantes são forçados a reconstruir repetidamente as mesmas fundações do zero em vez de avançar a inteligência de forma abrangente.
Codec está reescrevendo as regras do desenvolvimento robótico.
@codecopenflow permite que as equipes construam inteligência robótica uma vez e a executem em várias máquinas, de modo que percepção, tomada de decisão e controle possam se mover entre robôs em vez de plataformas proprietárias isoladas.
Funciona através de quatro primitivos principais:
➛Dados unificados: Um esquema de dados comum padroniza as entradas dos sensores, dando aos robôs e agentes de IA uma compreensão compartilhada de seu ambiente.
➛Operadores compostáveis: Um mercado para habilidades modulares reutilizáveis (também conhecidas como operadores). Robôs de diferentes indústrias podem transferir capacidades sem re-treinamento do zero.
➛Fabrica e mercado: Um roteador de computação distribuída garante que esses operadores funcionem em qualquer hardware ou nuvem, enquanto o mercado cuida da descoberta e royalties.
➛Inteligência acumulativa: Quando um operador melhora, os ganhos de desempenho se propagam por todos os robôs conectados… a adoção impulsiona mais contribuições, criando um ciclo de feedback acumulativo (inteligência compartilhada)
Pense nisso como uma internet para robôs.
Seu robô se conecta, procura um operador (habilidade), paga por isso com trilhos x402, instala e ganha instantaneamente uma nova capacidade.
Algumas empresas como a Figure já agregam aprendizado entre frotas, mas isso acontece dentro de arquiteturas fechadas e monolíticas.
Os robôs Figure (robôs de propósito geral, a propósito), uma vez treinados e implantados, são capazes de agregar experiências de cada unidade em várias indústrias em um modelo central (um cérebro compartilhado).
Novas capacidades aprendidas em um contexto podem ser rapidamente transferidas para robôs em outra indústria, acelerando a implantação de recursos em diferentes indústrias como uma mente coletiva, enquanto também resolve os problemas de escassez de dados.
Codec amplifica essa abordagem em escala.
Com um modelo de código aberto que permite que qualquer um contribua, desenvolvedores, pesquisadores e startups podem bifurcar, ajustar e enviar atualizações de volta para a rede.
Sistemas fechados não conseguem competir com essa velocidade.
Codec está amplificando a inteligência através do aprendizado coletivo, inovação impulsionada pela comunidade e agregação de dados.
Imagine isso:
Você está organizando uma festa gótica com os foids, mas precisa que a decoração seja feita pelo seu robô de propósito geral desajeitado.
Tudo o que você precisa fazer é procurar o operador de "decoração temática gótica" no mercado Codec, pagar pela habilidade e instalá-la.
As aplicações se estendem ao fluxo de trabalho corporativo, montagem de manufatura, cadeia de varejo, hospitalidade e assim por diante.
Considere uma aplicação para PME (pequenas e médias empresas), por exemplo.
Um robô de armazém lutando com pacotes de formas irregulares sob diferentes iluminações de armazém pode ser atualizado remotamente com um operador.
O gerente só precisa postar uma recompensa por um operador: "apreensão adaptativa de pacotes em condições de pouca luz"
Um engenheiro robótico freelancer então envia uma solução: Um ajuste fino de Visão-Linguagem-Ação (VLA) treinado em seus dados simulados em casa (por exemplo, usando itens domésticos como proxies).
As aplicações são infinitas graças aos contribuintes no ecossistema que tornam as funcionalidades dos robôs infinitamente escaláveis.
"Mas treinar a operação do robô no mundo real requer um uso intenso de simulação, treinamento de IA em larga escala e ciclos de aprendizado contínuos"
Bem, costumava ser.
No dia 16 de fevereiro, @codecopenflow introduziu o SimArena
Um motor de simulação baseado em navegador que permite que os contribuintes treinem robôs com quase zero computação, custo e habilidades técnicas
Com o SimArena, os contribuintes podem:
➛Executar simulações robóticas completas diretamente no navegador (sem configuração local ou configurações pesadas)
➛Gerar mundos de simulação 3D completos com física a partir de simples prompts de texto (alimentado por World Labs)
➛Inserir seus próprios robôs, hardware e sensores para espelhar condições do mundo real
➛Contribuir com dados de simulação que podem ser reutilizados para treinar e melhorar modelos robóticos
Agora você tem:
➛Agentes VLA que podem perceber, pensar e agir
➛Uma camada de inteligência aberta que se acumula em vez de isolar a inteligência
➛Um mercado de habilidades para automação instantânea
➛Um motor de simulação nativo do navegador
Ainda não abordamos:
➞a linha de parcerias
➞ Produtos ao vivo da Codec
➞Casos de uso ao vivo que já estamos vendo
➞Token—flywheel do ecossistema
O mercado em baixa oferece as melhores entradas, você só precisa prestar atenção em quem está construindo, independentemente da condição do mercado.



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