物理AI（机器人AI）显然是下一个重要的叙事。 它正在引起关注和共识。 我认为 @codecopenflow 将是这个领域的关键参与者之一。 🧵 关于为什么机器人交易值得你关注的分析：

AI 正在变得物理化：机器人、类人、具身。 数十亿资金流入机器人 AI： > Figure（融资 10 亿美元，估值 390 亿美元） > Apptronik（3.5 亿美元） > Agility（目标 4 亿美元）以及更多 我们正进入一个机器人取代数百万人工角色的时代，这一势头很快将影响 Web3。

这就是 CodecFlow 的用武之地。 基础设施项目往往在每个重大叙事的早期阶段表现最佳，包括机器人技术。 我认为 @codecopenflow 处于一个完美的位置。 精简、自筹资金，并且还没有追逐风险投资的资金。

CodecFlow旨在成为任何物理AI或机器人项目收集数据、集成模型并进行训练，直到准备好进入市场的地方。 这是一个针对机器人和AI操作员的执行层。 通过这个技术栈，项目可以将开发时间从6个月缩短到1个月。 独一无二。不仅在Web3中，甚至在Web2中也是如此。

CodecFlow 实际上是一个用于物理 AI 代理的全栈基础设施： > 机器 — 设置专用计算环境 > 系统 — 在任何操作系统或软件堆栈上运行 > 操作员 — 使用 AI 和计算机视觉进行视觉交互 三个组件。无限的机会。

示例：一辆自动驾驶汽车。 在现实生活中测试每个环境需要几个月的时间。 但使用 CodecFlow，您可以在几个小时内模拟数百万英里。 这就是实际价值出现的地方：速度、迭代和规模。

模拟是人形机器人或AI代理的数字游乐场。 它们可以在没有伤害的情况下失败数百万次，更快更安全地学习。 每次测试都构建更强大的环境，使每个周期的代理变得更聪明、更有能力。

这些用例正在基于CodecFlow的Operator SDK（Optr SDK）构建，目前处于alpha阶段。 接下来：Operators Marketplace，开发者可以为机器人控制、无人机导航等创建专门的AI Operators。 可能性是无穷无尽的。