Natix Network y Valeo anunciaron una asociación para combinar los flujos de datos DePIN basados en Solana de Natix con las capacidades de modelado del mundo automotriz de Valeo. El objetivo es un World Foundation Model (WFM) multicámara de código abierto construido a partir de datos de video y geoespaciales descentralizados.
El acuerdo empareja la canalización de datos VX360 y la app Drive de Natix con la experiencia en computación y percepción de Valeo, creando escala en casos límite de conducción raros que las flotas centralizadas a menudo pasan por alto—una ventaja operacional para la generalización de modelos y las pruebas de seguridad.
El anuncio describió un esfuerzo conjunto para construir lo que las empresas calificaron como uno de los mayores WFMs multicámara de código abierto. Los WFM extienden el diseño de modelos fundacionales al dominio físico: buscan entender y predecir dinámicas en cuatro dimensiones (espacio y tiempo) en lugar de solo generar texto.
Natix contribuye con adquisición de datos descentralizada a través de un DePIN basado en Solana. Su sistema VX360 captura metraje multicámara 360° de vehículos participantes, mientras que la app Drive para smartphones recopila entradas de cámara y datos geoespaciales en tiempo real mediante crowdsourcing.
La escala de la red fue destacada en el anuncio y materiales de apoyo: más de 500.000 horas de datos de video, aproximadamente 265.000 conductores y más de 220.000.000 km recorridos, cifras que los socios dicen respaldan la diversidad del conjunto de datos—particularmente valiosa para la cobertura de casos límite.
Por qué esto importa para DePIN, la IA y la cadena de suministro automotriz
Valeo aporta conocimiento de dominio a nivel de vehículo, pilas de percepción y recursos de computación, complementando los datos descentralizados de Natix. El emparejamiento busca acelerar los ciclos de entrenamiento de modelos y fomentar la reproducibilidad mediante la liberación de modelos, conjuntos de datos y herramientas de código abierto—una estrategia explícita para ampliar las contribuciones académicas e industriales a la investigación en IA física.
Al usar Solana para la propiedad de los datos y los incentivos, la asociación replantea la economía de adquisición de datos: los contribuyentes son compensados y la procedencia de los datos se registra en la cadena, lo que, según el anuncio, puede reducir los cuellos de botella en la recopilación centralizada y mejorar la transparencia del conjunto de datos.
Para traders y observadores de infraestructura cripto, el acuerdo es un caso de uso concreto para la economía DePIN en Solana: demuestra una aplicación del lado de la demanda donde los incentivos en cadena y la procedencia se cruzan con datos de entrenamiento de IA del mundo físico de alto valor.
Los inversores y los equipos de ingeniería ahora observarán las publicaciones de modelos y las reglas de gobernanza de conjuntos de datos como las primeras pruebas prácticas. El WFM publicado, el ritmo de publicación de código abierto de los socios y cualquier métrica vinculada a las recompensas de los colaboradores funcionarán como pruebas inmediatas de viabilidad.
