Bu Yıl Robotik Yılı Olacak mı? Sektörün Öne Çıkan Projelerine Kapsamlı Bir Bakış

CoinGecko’nun yıllık verileri, 2025’te DEX kalıcı sözleşme işlem hacminin %346 artışla 6,7 trilyon dolara fırladığını, buna karşın CEX’lerin pazar payının %20,8 gerilediğini ortaya koyuyor. Hyperliquid gibi platformlar küresel ilk on arasına girerek kripto piyasasının merkezi borsalardan zincir üstü finansal altyapıya geçişini hızlandırıyor.

Bu yılın başında Elon Musk Davos’a geri döndüğünde yine alışılageldik provokatif kehanetini dile getirdi: gelecekte Dünya’da insandan çok robot olacak.

Küresel ölçekte yapay zekâ ve robotiğin iki baskın teknoloji konusu haline geldiği açık: artık kırılma noktasına yaklaşan yapay genel zekâ (AGZ) ve araştırma laboratuvarlarının sınırlarını aşarak insanın fiziksel emeğini büyük ölçekte otomatikleştirmeye doğru ilerleyen robotik. Bu yıl kripto endüstrisinde de yapay zekânın yanı sıra bedenleştirilmiş zekâ önemli bir sektör olarak öne çıktı. Aşağıda Robotik sektöründe takip etmeye değer birkaç proje yer alıyor.

OpenMind

4 Ağustos 2025’te (UTC) Silikon Vadisi merkezli akıllı makine altyapısı şirketi OpenMind, 20 milyon dolarlık finansman turunu kapattığını duyurdu. Turu Pantera Capital liderlik etti; Ribbit, Sequoia China, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures, Amber Group ve birçok tanınmış bireysel yatırımcı katılım sağladı.

OpenMind, robotların düşünmesini, öğrenmesini ve çalışmasını sağlayan açık kaynaklı yazılımlar geliştiriyor. Bünyesinde geliştirilen açık kaynaklı yapay zekâ robot işletim sistemi OM1, dijital ve fiziksel ortamlarda yapay zekâ Ajanlarının yapılandırılmasına ve dağıtılmasına olanak tanıyor. Kullanıcılar bulutta çalışan yapay zekâ ajanları oluşturabiliyor ya da bunları gerçek dünyadaki fiziksel robotlara dağıtabiliyor.

Kısaca ifade etmek gerekirse OpenMind’ın OM1’i robotlar için “yapay zekâ beyni” inşa ediyor. Bu beyin birden fazla yapay zekâ Ajanını koordine edebiliyor, çeşitli büyük dil modelleriyle (BDM) etkileşime geçebiliyor ve farklı kaynaklardan veri toplayabiliyor (örneğin kullanıcı adına sosyal medyaya içerik paylaşmak gibi). OM1’in açık kaynaklı olması, onu son derece uyarlanabilir bir robot işletim sistemi yapıyor; tıpkı Android’in akıllı telefon dünyasında donanımdan bağımsız çalışması gibi.

OpenMind ayrıca insanlar ile robotlar arasında doğrulanabilir bir güven katmanı oluşturmak amacıyla blokzincir tabanlı bir robot kimlik ağı geliştirdi: FABRIC. İnsanlar konum verisi paylaşarak, robot davranışlarını değerlendirerek ve uygulama geliştirerek rozet kazanabiliyor. Robotlar açısından ise OM1 sistemini çalıştıran her cihaz FABRIC ağına katılıyor, benzersiz ve doğrulanabilir bir kimlik ediniyor; komutlar, operasyon kayıtları, sahiplik ve ilgili tüm faaliyetler zincir üzerinde izlenebilir hale geliyor.

Aralık 2025’te (UTC) OpenMind ve stablecoin ihraççısı Circle, x402 protokolüne dayalı özerk robot ödeme sisteminin hayata geçirildiğini ortaklaşa duyurdu. Robotlar geliştikçe artık yalnızca görev yürüten araçlar olmaktan çıkacak; hesaplama gücü, veri ve beceri satın alan, hatta karmaşık hedeflere ulaşmak için başka robot ya da insanlar kiralayan özerk ekonomik aktörlere dönüşecekler.

CodecFlow

CodecFlow, bulut, uç, masaüstü ve robot donanımında kesintisiz çalışan; hem modern API’leri hem de eski sistemleri destekleyen birleşik bir platform sunuyor. Platform, çeşitli robot sensör girdilerini evrensel bir formata standardize ediyor ve karmaşık robot eylemlerini modüler hale getiriyor; böylece geliştiriciler ve kullanıcılar robotları sıfırdan tasarlamak zorunda kalmıyor. CodecFlow ile algılama, karar verme ve kontrol; parçalı ya da belirli bir donanıma bağımlı olmak yerine ağ üzerinde birlikte çalışabilir hale geliyor.

Yapay zekâ destekli operatörler, algılama ve gerçek zamanlı akıl yürütme sayesinde yazılımdaki arayüz değişikliklerine ya da robotun bulunduğu ortamdaki fiziksel değişimlere anında tepki verebiliyor. Bu yaklaşım, küçük farklılıklarda bile sıklıkla başarısız olan önceden kodlanmış robot otomasyonunun geleneksel kırılganlığını gideriyor. Özünde CodecFlow, ekran görüntülerini, kamera akışlarını veya sensör verilerini yakalıyor; bu dış girdileri gözlem ve talimatlar üretmek için yapay zekâyla işliyor ve ardından kararları arayüz etkileşimleri aracılığıyla hayata geçiriyor.

Peaq

27 Mart 2025’te (UTC) DePIN Katman 1 protokolü Peaq, Generative Ventures ve Borderless Capital liderliğinde 15 milyon dolarlık bir finansman turu kapattı. Tura Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund ve Altana Wealth katıldı.

Peaq başlangıçta bir DePIN platformu olarak konumlanmış olsa da geçen yılın Eylül ayında bir Robotik SDK de piyasaya sürdü. Bu SDK sayesinde robotlar özerk kimlikler kazanabiliyor, ödeme işleyebiliyor, veri doğrulayabiliyor ve zincir üstü ağ ekonomilerine erişebiliyor. Artık ROS2 uyumlu her robot Peaq ağ ekonomisine katılabiliyor ve bu standartları kullanarak insanlar ve diğer robotlarla işlem yapabiliyor.

Geçen yıl Peaq, DualMint üzerinde “RoboFarm” robot RWA projesini başlattı. Hong Kong’da robot işletimli bir çiftlik kurularak tarımsal üretimin %80’i otomatikleştirildi. Çiftlikte yetiştirilen marul, ıspanak ve kara lahana Hong Kong’da yerel pazarda satılıyor; NFT sahiplerine ise tahminen yıllık %18 getiri sağlanıyor.

Axis Robotics

Axis Robotics, Bedenleştirilmiş Zekâ (Fiziksel Yapay Zekâ) için dağıtık ve ölçeklenebilir altyapı inşa ediyor. Ekibe göre “Önce Simülasyon” yaklaşımı, robotikte veri kıtlığı ve model genelleştirme sorunlarının aşılmasında en etkili yöntem. Düşük maliyetli büyük ölçekli veri toplamanın tescilli veri artırımıyla birleştirilmesiyle veri kalitesi, zenginliği ve ölçeğinde önemli adımlar atıldı. Her veri varlığı güvenilir zincir üstü köken takibiyle kayıt altına alınarak genel robot zekâsını (RGI) besleyecek bir çekirdek veri motoru oluşturuluyor.

Axis, robot eğitim verisinin nasıl temin edildiğini köklü biçimde dönüştürdü. Rakip projeler genellikle kullanıcıların akıllı telefon veya akıllı gözlüklerle gerçek dünyada gerçekleştirdikleri belirli hareketlerin videolarını kitle kaynak yöntemiyle topluyor; bu, düşük engelli ve geniş katılımlı bir yaklaşım. Ancak bu yöntemle üretilen verilerin fiziksel gerçekçilik, derinlik ve 3 boyutlu süreklilik açısından ciddi eksiklikleri bulunuyor.

Axis bu sorunu simülasyonla çözüyor: farklı sanal senaryolar (aydınlatma, açılar, sürtünme, dinamikler vb.) büyük miktarda üretilerek modellerin zorlu koşullarda çalışabilmesi eğitiliyor ve genelleştirme kapasitesi artırılıyor. Hibrit strateji, az bulunan gerçek dünya verilerini geniş çaplı sentetik verilerle birleştiriyor; GPU hızlandırmalı meta-veri artırımı kullanılarak her sahnedeki aydınlatma, doku ve fiziksel özellikler çeşitlendiriliyor. Bu sanal ortamlar sabit kodlanmış değil, esnek yapıda; robotların üstesinden gelmesi gereken sayısız senaryo üretmeye imkân tanıyor. Senaryo başı maliyet düşük, çıktı yüksek; bu veri odaklı model optimizasyonu yaklaşımı Google ve NVIDIA gibi sektör liderleri tarafından da doğrulanmış durumda.

Axis, toplulukla ilk erişilebilir simülasyon öğrenme projesini “Küçük Prens’in Gülü” adıyla başlattı. Bu projede kullanıcılar tarayıcı tabanlı bir simülasyonda bir robotu uzaktan kontrol ederek sanal bir bitkiyi suladı. Kullanıcı eylemlerinin analizi robotun görevi öğrenmesini sağladı. Bu yaklaşım video yüklemenin düşük giriş engelini korurken 3 boyutlu uzamsal akıl yürütmeyi güçlendiren — salt video verisiyle elde edilemeyen — yerli bir 3B-farkında VLA (Görü-Dil-Eylem) temel modeli inşa etti.

Yalnızca 5 gün içinde, robotik geçmişi olmayan binlerce kullanıcı on binlerce yüksek kaliteli, eğitime hazır yörünge verisi katkısında bulundu. Axis bu veriyi kullanarak bir politika modeli eğitti ve gerçek dünyada bir Franka robot koluna başarıyla dağıttı; görev oluşturma, topluluk veri toplama, artırım, model eğitimi ve gerçek dünya dağıtımı döngüsünü uçtan uca tamamladı.

Bu yaklaşımla bir saatlik gerçek veri, 1.000 saatlik eğitim verisine dönüştürülebiliyor; bu da robot modeli genelleştirme maliyetini dramatik biçimde düşürüyor.

Lunar New Year beta sürecinde, yine yalnızca 5 günde 18.000 uzman olmayan kullanıcı 27 yeni görevi tamamladı ve 100.000’i aşkın veri yörüngesi katkısında bulundu. Test, yüksek görev rastgeleliğini ve tekerlekli ile çift kollu robotlar dahil çeşitli robot türleriyle uyumluluğu doğruladı.

Axis temel ürününü Mart sonunda resmi olarak piyasaya sürecek; Nisan sonu veya Mayıs başında ise strateji ve model eğitimi ihtiyaçlarını tam karşılayacak, dünyanın en büyük Franka kolu tabanlı simülasyon veri setini açık kaynak olarak sunmayı planlıyor. Kripto-Yapay Zekâ robotiği projesi olarak Axis, sektör adaptasyonunu da hızlandırıyor: bir otomobil üreticisiyle üretim otomasyonu için iş birliği yapıyor; yakında halka arz edilecek bir hesaplama şirketiyle sanal varlıklar ve dünya modelleri üzerine ortaklık kuruyor; bedenleştirilmiş zekâ firmalarıyla simülasyon verisi ve model eğitimi için derin iş birlikleri geliştiriyor. Tüm bu adımlar, Kripto projelerinin özgün dışsallıklarını gözler önüne seriyor.

GEODNET

GEODNET, insansız hava araçları, robotlar ve diğer cihazlar için santimetre düzeyinde gerçek zamanlı dinamik konumlandırma sunan merkeziyetsiz bir ağ. 150’den fazla ülkede 21.000’i aşkın aktif baz istasyonuyla faaliyet gösteriyor. Geçen yıl boyunca proje 7 milyon doların üzerinde gelir elde ederek her çeyrekte büyümesini sürdürdü.

Çoğunlukla DePIN kategorisinde değerlendirilse de gerçek dünya robotiğinin yükselmesinin yüksek hassasiyetli gerçek zamanlı konumlandırma verisine olan talebi artırması bekleniyor. Şubat 2025’te (UTC) Multicoin, GEODNET Vakfı’ndan 8 milyon dolar değerinde $GEDO tokeni satın aldığını duyurdu.

BitRobot

FrodoBots Lab ve Protocol Labs tarafından ortaklaşa geliştirilen BitRobot Network, dağıtık robot çalışmasını ve iş birliğini mümkün kılıyor. Temel bileşenler şunlar: robot görevlerini tanımlamaya ve doğrulamaya yarayan ağ ödül metriği Doğrulanabilir Robot Çalışması (VRW); NFT olarak benzersiz robot tanımlayıcıları olan Ekipman Düğümü Tokenleri (ENT); ve görevleri yerine getirip ağ için değer yaratan kaynak kümeleri olan alt ağlar.
14 Şubat 2025’te (UTC) FrodoBots Lab, toplam finansmanı 8 milyon dolara ulaştıran 6 milyon dolarlık tohum turunu kapattığını duyurdu.

FrodoBots Lab ayrıca robot satışı da yapıyor: gerçek dünyada Mario Kart’lara benzeyen ve 249 dolara satılan Earth Rovers, tarayıcı üzerinden küresel hazine avı oyunu ET Fugi’de oyuncular tarafından uzaktan kumanda edilebiliyor. Üretilen veriler, araştırmacıların en yeni yapay zekâ navigasyon modellerini test etmesini destekliyor. ET Fugi, BitRobot’un ilk alt ağı.
Yakında çıkacak Octo Arms adlı robot, kullanıcıların robot kollarını uzaktan kontrol ederek 3 boyutlu bulmacaları çözmesine ve oyunlarda rekabet etmesine olanak tanıyacak.

“Alt ağ” kavramı soyut bir yapı — ağ ekosistemine (ya da belirli bir proje veya etkinliğe) katkıda bulunan her küme bir alt ağ niteliği taşıyor; ET Fugi veya Virtuals’ın SeeSaw’u buna örnek gösterilebilir.

SeeSaw

BitRobot’un beşinci alt ağı SeeSaw, Virtuals tarafından geçen yılın Ekim ayında piyasaya sürülen bir robot eğitim verisi paylaşım uygulaması. SeeSaw’da kullanıcılar günlük aktivitelerinin videolarını yükleyerek ödül kazanıyor. Küresel bir kullanıcı tabanından gelen bu videolar; bağcık bağlamak ya da kıyafet katlamak gibi sıradan eylemleri kapsıyor ve robotları eğitmek için kullanılıyor.

Auki

Auki’nin merkeziyetsiz makine algılama ağı Posemesh, insanları, cihazları ve yapay zekâyı birbirine bağlıyor. Çekirdek DePIN (Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağı) mimarisi, robotların, artırılmış gerçeklik gözlüklerinin ve diğer cihazların gerçek zamanlı konum ve sensör verisi paylaşmasına olanak tanıyarak robotlar, artırılmış gerçeklik ve yapay zekâ için fiziksel dünyanın iş birlikçi bir uzamsal kavrayışını oluşturuyor.

Posemesh birden fazla düğüm türü tanımlıyor: hesaplama düğümleri işlem gücü sağlıyor; hareket düğümleri (robot uç noktaları) konum ve sensör verisi yüklüyor; yeniden yapılandırma düğümleri 3 boyutlu harita modelleri oluşturuyor; alan düğümleri ise 3 boyutlu mekânı yönetiyor. Her düğüm katkısı oranında $AUKI tokeni kazanarak kendi kendine evrilen bir makine görü ağını besliyor.

Ağ, herhangi bir varlığın kullanıcı mekânlarını izleyememesini sağlayarak gizliliği ön planda tutuyor; perakende (ürün yerleşimi optimizasyonu), mülk yönetimi (varlık takibi), etkinlik navigasyonu ile inşaat ve tadilat alanlarında uygulanabiliyor.

Cactus AI uzamsal hesaplama platformu, Toyota Material Handling ve İsveç’teki Stora Coop süpermarketiyle pilot çalışmalar yürütmeye başladı.

XMAQUINA

XMAQUINA, bireysel yatırımcıların robotik şirket yatırımlarına katılımını mümkün kılan bir DAO. DAO, $DEUS tokeninin aşamalı satışlarıyla 10 milyon dolar topladı ve elde edilen fonlarla altı robotik firmada hisse edindi: Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics ve Robotico. Bazı yatırımlar zaten kâra geçti; tek bir işlemde %100’ü aşan getiriler elde edildi.

PrismaX

17 Haziran 2025’te (UTC) PrismaX, a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator ve Virtuals’ın katılımıyla 11 milyon dolarlık finansman turunu kapattığını duyurdu.

PrismaX, uzak operatörleri, robot kullanıcılarını ve robotik şirketleri birbirine bağlayan açık bir koordinasyon katmanı inşa ediyor. Operatörler kullanıcılarla bağlantı kurarak robotları gerçek dünya görevleri için uzaktan kontrol edebiliyor ve değerli veriler toplayabiliyor. Ayrıca lojistik, reklam veya diğer gerçek dünya hizmetleri için talepte bulunabiliyorlar.

PrismaX’in uzak operasyon protokolü, şirketlerin karmaşık görevler için yetenekli robot operatörleri bulmasına olanak tanıyor. Operatörler güvenilirliklerini artırmak ve yüksek değerli görevler kazanma şanslarını yükseltmek için ağ tokenlerini stake edebiliyor. Stake ödülleri hem yatırılan miktara hem de iş kalitesine bağlı; artan verimlilik ek bonuslara kapı aralıyor.

Uzak operasyonlardan elde edilen veriler robotları eğitmek için kullanılıyor; bu da özerkliklerini artırıyor, operatör verimliliğini yukarı çekiyor ve makinelerin yüksek ya da tam özerkliğe geçişini hızlandırıyor.

NRN Agents

NRN, yapay zekâ Ajanları için gerçek zamanlı bir eğitim oyunu olan AI Arena’dan doğdu. 28 Ekim 2021’de (UTC) geliştirici ArenaX Labs, Paradigm Capital liderliğinde ve Framework Venture Partners’ın katılımıyla 5 milyon dolarlık tohum turunu kapattı. 9 Ocak 2024’te (UTC) ArenaX Labs, Framework Ventures liderliğinde SevenX Ventures, FunPlus/Xterio ve Moore Strategic Ventures’ın desteğiyle yeni bir 6 milyon dolarlık turu tamamladı.

Temel model hâlâ robotlar için veri toplama ve pekiştirmeli öğrenmeye dayanıyor; ancak NRN, oyun alanındaki deneyimini kullanarak robot veri toplamayı tarayıcı tabanlı bir oyuna dönüştürüyor. Kullanıcılar sanal robotları sezgisel biçimde kontrol ediyor; oyun sırasında üretilen davranışsal veriler daha sonra gerçek dünyadaki robotik sistemleri eğitmek için kullanılıyor.

Proje şu an veri toplama, gerçek zamanlı öğrenme ve adaptasyon kapasitesini doğrulamak amacıyla robot kollarına (RME-1) odaklanıyor.

Bu makale, BlockBeats kaynağından alıntılanmıştır. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.