スタンフォードの実験室からシリコンバレーの街頭へ:OpenMindはどのように機械経済の「ラストワンマイル」問題を解決するのか?
著者:momo、ChainCatcher
2月27日、バイナンス Alpha はバイナンス契約市場に Fabric Protocol(ROBO)を上場し、上場後の最初の2日間での24時間取引量は1.4億を超えました。さらに、ROBOはOKX、Coinbase、Kraken、Bybit、Gate.io、HTXなどの主要取引所の現物や契約市場にも続々と上場し、春節後の業務再開に伴い、主流の流動性チャネルに集中して入る新プロジェクトの一つとなり、大きな関心と議論を呼び起こしました。
暗号市場が全体的に理性的な段階に戻る中で、持続的に議論を呼ぶ新しいコインはあまり見られません。ROBOはTGE前に強い期待を形成し、Kaitoでの超過募集があり、上場後に熱気がさらに高まりましたが、その背後には明らかに上場取引所の短期的な効果だけではありません。
より重要なのはその基本的な面です。Fabric Foundationのコア貢献チームの一つであるOpenMindは、ロボットインフラに特化したシリコンバレーの企業です。一般的に概念のレベルにとどまるプロジェクトとは異なり、より産業の確実性のある方向に切り込んでいます。一方は具身知能とロボットという世界的なテクノロジーの主軸、もう一方はチェーン上のアイデンティティ、協力、決済ネットワークが支える機械経済のフレームワークです。
彼らが解決しようとしているのは、特定のアプリケーションではなく、ロボットのスケール化の過程で長年存在してきたシステムの断絶、協力の非効率、経済的能力の欠如といった、より基層であり、置き換えが難しいインフラの問題です。
さらに、多くのプロジェクトが依然としてホワイトペーパーとビジョンの段階にとどまる中、OpenMindの製品はすでに実際の展開に入っており、世界中のロボットデバイスにインストールされています。言い換えれば、OpenMindは現時点での暗号市場関連プロジェクトの中で稀有であり、ロボットインフラ型プロジェクトとしては独自の存在と言えます。だからこそ、ROBOは基本面を分解できる産業サンプルのようであり、一時的な感情駆動の取引機会ではありません。
次に、チームの背景、コア製品、展開の進捗から出発し、具体的に見ていきましょう:OpenMindは一体何をしているのか?そのスケール化の道筋は通っているのか?そして、このロボット×Cryptoのインフラ論理は、本当に新しい成長空間を開くことができるのか。
一、スタンフォードとGoogle DeepMindから生まれた複合的な背景
多くのプロジェクトがCryptoコミュニティから始まり、ホットな物語を重ねているのとは異なり、OpenMindのチームの背景は典型的なシリコンバレーのロボット/AIスタートアップのようです。
創設者のJan Liphardtはスタンフォード大学の生物工学教授で、長年AI、生物計算、分散システムの研究に従事しており、NIH、NSF、NCI、アメリカエネルギー省などから多くの研究資金を受けています。
CTOのBoyuan ChenはMIT CSAIL出身で、Google DeepMindで最前線のAIとロボット研究に従事しており、コア能力は強化学習と具身知能システムに集中しています。
顧問層も学術と産業技術の責任者が中心で、前Willow Garage CEOでROSエコシステムの重要な推進者であるSteve Cousins、オックスフォード大学のブロックチェーン研究者Bill Roscoe、インペリアル・カレッジ・ロンドンの安全AI教授Alessio Lomuscioなどが含まれています。
全体として、これはトップクラスの学術機関とシリコンバレーのテクノロジーの最前線からの「研究派 + エンジニア派」の複合チームであり、技術スタックはロボット、AI、Cryptoなどの複数の最前線の交差分野をカバーし、基層アルゴリズムとシステムアーキテクチャを理解し、複雑なハードウェアと実際のシーンの展開を実際に行った経験があります。
このような明らかにハードテクノロジー基盤の能力構造のため、OpenMindは最初から長期的な技術基盤を構築しているように見え、概念を中心に物語を語る短期間のプロジェクトではありません。これが、トップ資本からの持続的な支持を得る鍵となっているかもしれません。
RootDataのデータによると、2025年8月にOpenMindは2000万ドルの資金調達を完了し、Pantera Capitalがリードし、Ribbit Capital、セコイア中国、Coinbase Ventures、Digital Currency Group、Lightspeed Faction、Anagram、Primitive Ventures、Amber Groupなどの機関が参加しました。投資者は深いテクノロジー、フィンテック、暗号インフラの分野に跨っています。
なぜOpenMindはWeb2とWeb3のトップ資本から集団的な賭けを得ることができたのでしょうか?最前線の研究とエンジニアリングのチームが集団で起業する際、彼らはロボット産業の中でどのような構造的な痛点を見出したのでしょうか?また、なぜブロックチェーンプロトコルを用いてこのトラックの基盤インフラを再構築しようとしているのでしょうか?
二、機械経済の「最後の1マイル」問題を解決する
簡単に言えば、今日のロボット業界を十数年前のスマートフォン時代に例えるなら、OpenMindがやろうとしていることは、ロボットのために「Android」システムを作ることです。
過去2年間、ロボットは実験室を本当に出始めました。テスラは人型ロボットを工場に送り込み、宇樹科技の四足ロボットはスケール出荷を開始し、ボストン・ダイナミクスも商業化の加速を進めています。ロボットはデモ機から倉庫、製造、巡回検査、さらには消費シーンへと進化し、新しい生産力の基盤インフラとなりつつあります。
しかし、展開数がスケールに達し始めると、問題も露呈し、ロボット業界にも「パクリ機時代」のような問題が現れ始めました:システムの断絶、生態系の閉鎖、相互接続の欠如です。
創設者のJan Liphardtは以前のChainCatcherのインタビューで、世界には150以上のロボットハードウェアメーカーが存在し、それぞれが独自のシステムを構築し、生態系を作ろうとしていると述べています。ほぼすべての企業がロボットのiPhoneになろうとしています。その結果、同じ能力が繰り返し開発され、適応され、アプリケーションの再利用が難しく、生態系は常に断片化し、Androidのような共通の基盤が欠けています。一方で、主流のソフトウェア体系は依然として運動制御とナビゲーションのレベルにとどまっています。ロボットは作業を行うことができますが、アイデンティティがなく、自動的に収入を決済することもできず、現実世界での協力や取引に参加することもできません。
言い換えれば、彼らは人間のように手足を持っているように見えますが、人間のような統一された脳と神経ネットワークを持っていないため、独立して意思決定を行い、継続的に学習し、相互に協力する経済主体になることが難しいのです。
OpenMindにとって、ロボットに欠けているのは単にハードウェアを増やすことではなく、デバイス、アプリケーション、ネットワークを同時に接続するインフラ層であり、システム能力を統一し、Androidのようにアプリエコシステムを支えることです。また、ロボットにアイデンティティ、協力、決済能力を与え、彼らが現実世界の経済システムに真正に接続できるようにすることです。こうすることで、ロボットは単なる道具から、感知し、学習し、協力し、価値を創造する参加者へと進化することができます。これがOpenMindの起業の出発点です。
2年間の磨きを経て、OpenMindは2層のコア製品を構築しました:オープンソースのロボットオペレーティングシステムOM1 + 分散型協力ネットワークFABRIC。前者は単体の知能を解決し、後者は集団協力を解決します。
1、OM1:ロボットに本当の「脳」を与える
今日のロボットがまだ能動的な段階にとどまっているとすれば、OM1がやっていることは、彼らが理解し、考えることを始めることです。
OM1は本質的にオープンソースでAIネイティブなロボットオペレーティングシステムです。従来のROSのように運動制御とナビゲーションだけを担当するのではなく、感知、記憶、推論、行動をすべて統一フレームワークに取り入れ、ロボットに人間のような完全な意思決定の閉ループを持たせます。
簡単に言えば、四つのステップです:世界を見る、情報を記憶する、タスクを考える、行動を実行する。そしてその実現は、大規模モデルとマルチモーダルモデルによって駆動されます。例えば、カメラ、LiDAR、音声などのセンサーが環境と歴史を保存する長期記憶システムを感知し、主流のLLMが計画と推論を担当し、それを具体的な制御指令に変換して行動を完了します。
これにより、ロボットは初めて「自然言語インタラクション + 自主意思決定」能力を持つことができ、単なる事前設定されたスクリプトの実行者ではなくなります。
OM1の特徴はそのオープン性と汎用性であり、ハードウェアに依存しない設計により、開発者は各種ロボットのためにコードを再作成する必要がありません。現在、Unitree G1人型ロボット、四足ロボットなど多様な形態をサポートしています。また、ソフトウェア面でもGPT-4o、Geminiなどの主流LLMを統合し、LiDAR、SLAMナビゲーション、音声インタラクションなどの機能を備えています。チームは宇樹科技、智元ロボット、優必選、越疆科技、雲深処科技、加速進化、逐際動力、众擎との技術統合を優先的に進めています。
さらに、OM1のAIネイティブアーキテクチャは、主流モデルのプラグアンドプレイ統合をサポートし、自然なインタラクションを実現します。そのモジュール構造はApp Storeのようで、スキルの拡張が容易です。
OM1は2025年9月にベータ版をリリースし、すでにGitHubでオープンソース(MITライセンス)として公開され、世界中の数千人の開発者が参加し、貢献やテストを行っています。また、宇樹科技、DEEP Robotics、Dobot、UBTECHなどの多様なロボット形態に適応し、実際のデバイス展開段階に入っています。
特筆すべきは、NASDAQが主催し、KraneSharesが推進するETF上場式典で、OpenMindの人型ロボットがOM1オペレーティングシステムを搭載して現場に登場し、上場開始のセレモニーに参加したことです。
全体的に見て、OM1はロボットの「汎用脳 + アプリケーションプラットフォーム」のようです。このモデルは本質的にAndroidの成功パスを複製することです:統一された基盤を持ち、開発コストを下げて開発者を引き付け、アプリエコシステムを形成します。
2、FABRIC:ロボットが互いに「認識」し「協力」するネットワーク層
しかし、脳だけでは不十分です。現実の世界では、ロボットは単独で戦うことはほとんどありません。彼らはメーカーを超えて協力し、情報を共有し、タスクを分配し、自動決済を完了する必要があります。
しかし問題は、従来のロボットシステムのほとんどが閉じたネットワークであり、一度ブランドやプラットフォームを超えると、協力はほぼ最初からやり直しになることです。
これがOM1の他に、OpenMindがFabric Protocol(FABRIC)をさらに構築する理由です。
OM1が「自分は十分に賢いか」を解決するのに対し、FABRICは「他のロボットと安全に協力する方法」を解決します。FABRICは本質的に分散型の協力と信頼のネットワークであり、各ロボットにチェーン上のアイデンティティを割り当て、デバイスが識別され、信用を構築し、行動を記録し、自動的にタスク決済を完了できるようにします。
言い換えれば、ロボットはもはや指示を実行する道具ではなく、アイデンティティとアカウントを持つ経済ノードです。
このネットワーク内で、ロボットはスキルを共有し、経験を同期し、互いの能力を呼び出し、さらには自動化されたステーブルコインのマイクロペイメントやインセンティブ配分を完了できます。Web3の視点から見ると、これはロボット間のアイデンティティ層 + 信頼層 + 協力層に近いです。
三、ビジョンから現実へ:OpenMindの実際の展開進捗
これまで多くのプロトコル、ネットワーク、ビジョンについて話してきましたが、真に重要な問題はただ一つです:これらのものは本当に動き始めているのでしょうか?
暗号業界では、先にコインを発行し、その後に展開シーンを探すプロジェクトを数多く見てきました。ホワイトペーパーは非常に壮大で、デモ動画は非常に派手ですが、製品はテストネットの段階にとどまり、現実世界では実際の展開がほとんど見られません。
OpenMindが多くの関心を引き起こした理由は、むしろその道筋が正反対で、OM1とFABRICが実際のロボットに導入された後にTGEを進めたからかもしれません。
現在、最も代表的な二つの展開成果は、Circleと協力して発表したUSDC自動支払い充電ネットワークと、開発者やハードウェアメーカー向けに販売されるBrainPackロボットインテリジェンスモジュールです。
1、ロボットが初めて自分でお金を払って充電する
昨年12月、OpenMindはCircleと協力し、シリコンバレーに世界初の「USDCロボット自充電ポイント」を展開しました。
簡単に言えば、ロボットは自分でお金を払うことができます。電力が低下すると、ロボットは自動的に充電ステーションにナビゲートし、位置を認識し、USDCで支払いを完了し、充電を終えて再び作業を続けます。このプロセスには人間は一切関与しません。
小さなことのように聞こえますが、意味は大きいです。これはロボットが初めて自主的な消費能力を持つことを示しています。彼らはもはや管理されるデバイスではなく、経済主体としての役割を果たし始めています。
2、ロボットに汎用脳「BrainPack」を装着する
同時に、OpenMindが発表したBrainPackとそれに関連するロボットソリューションは、より大規模なロボットが知能不足の問題を解決することを目的としています。
本質的には、プラグアンドプレイの計算バックパックであり、約バックパックサイズのモジュールで、高性能計算、センサー、ソフトウェアを統合し、第三者のロボットに直接取り付けることができます。取り付け後、普通のロボットは感知、マッピング、計画、記憶、そして前述のUSDC支払いによる自動充電管理、エッジ推論などの完全な自治能力を即座に得ることができます。
例えば、リアルタイム3Dマッピング、物体認識/ラベリング、プライバシー保護視覚(自動的に顔をぼかす)などの操作を実現できます。
そのコアハードウェアはNVIDIA Jetson Thorに基づき、独自開発のOM1システムとFABRICプロトコルを実行し、ROS2、JetPack 7.05などをサポートしています。これはロボットにAndroidシステムレベルの脳を装着したようなものです。ハードウェアを再構築する必要もなく、次世代のロボットを待つ必要もなく、古いデバイスを直接AIネイティブロボットにアップグレードできます。
BrainPackは昨年11月に具体的な犬型ロボット製品を発表し、公式のプレセールページによると、デポジットは999ドルで、Unitreeロボットセットとのバンドルをサポートし、初回の完全な納品は2026年Q1頃を予定しています。現在はプレオーダー段階ですが、すでに開発者や研究室がテスト版や初期納品を受け取っています。
3、関連アプリストア:エコシステムの形成を開始
ハードウェアの段階的な納品と同時に、OpenMindはさらに上層のピースであるアプリエコシステムを構築しており、ロボット版App Storeを立ち上げました。
論理は非常にシンプルです。私たちがスマートフォンでアプリをダウンロードするのと同じように、開発者はロボットのためにスキルやアプリケーションを開発し、ユーザーはワンクリックで自分のデバイスにインストールできます。
現在、四足および人型ロボット向けの最初のアプリがすでにオンラインになっています。まだ初期段階ですが、このステップの意義は、OpenMindが単にハードウェアやシステムを販売するのではなく、持続可能な開発者プラットフォームの構築を試みていることです。
ますます多くのロボットがOM1 + FABRICに接続され、アプリ配信能力が加わることで、全体のネットワークは真にスケール効果を持つことができるのです。
結論:OpenMindは「ロボット+Crypto」概念の熱を引き起こすのか?
ここ2年、マーケットはAI + Cryptoの熱潮を経験しました。しかし、多くのプロジェクトは本質的に「計算力の物語 + トークンモデル」であり、チェーン上と現実世界の間には依然として一層の隔たりがあります。OpenMindの特異性は、初めてCryptoを物理世界の生産力ツールであるロボットに真正に組み込んだことです。
産業側から見ると、OpenMindはすでにより長期的なことを行っています。それは教育とエコシステムです。彼らはUnitree Roboticsと共同で、アメリカ最大のディストリビューターであるRobotShop(Robostore)で完全な人型ロボット教育コースとソリューションを展開し、現在はハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、スタンフォード大学などのトップ大学を含む100以上の研究機関や教育機関にサービスを提供しています。これは、彼らの機械経済の未来のエコシステムとネットワーク効果、そして「ロボット + Crypto」トラックのポジショニングに良好な基盤を築くことになるでしょう。
おそらくそのため、多くの人々がOpenMindを通じて初めてロボット+Cryptoインフラのトラックに真剣に注目し始めたのです。
もちろん、OpenMindにとって、概念の熱気よりも重要なのは展開のスピードです。より理性的な観点から見ると、OpenMindの優位性は非常に明確です:
一つはチームです。トップクラスの学術的背景 + ロボット/AI/ブロックチェーンの交差能力。このような異なる分野からの複合型の背景は、Cryptoプロジェクトではあまり見られません。
二つ目はトラックのポジショニングです。暗号分野では、実際に「ロボットインフラ」に深く取り組んでいるプロジェクトはほとんどなく、彼らはこの方向のリーダーであり、シードプレイヤーです。市場が「具身知能 + Web3」を語り始めると、資金と注目は自然と彼らに集中します。
三つ目は展開のリズムです。OM1、FABRIC、USDC自充電ポイント、BrainPack、アプリストア、これらはロードマップではなく、すでに納品が始まっている製品です。これにより、彼らは長期的なインフラを構築する技術会社のように見え、物語駆動のトークンプロジェクトではありません。
もちろん、挑戦も存在します。ロボット業界自体が重資産、長周期のハードテクノロジートラックであり、ハードウェアの展開は遅く、コストが高く、商業化の道筋が複雑であり、純粋なソフトウェアプロトコルのような指数関数的な拡張は不可能です。また、メーカー間の標準が本当に統一されるのか、開発者エコシステムが機能するのか、機械経済が本当に閉じた循環を形成するのか、これらはまだ時間をかけて検証する必要があります。
言い換えれば、OpenMindは忍耐と持続力を必要とするマラソンに直面しているのです。
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