Pendant des années, les conversations Web3 sont restées principalement dans le monde numérique. Les jetons, la propriété numérique et la coordination en ligne sont devenus le centre de l'attention. Mais quelque chose de plus silencieux pourrait se former en dessous de cette couche.
Le prochain pas pourrait impliquer des machines dans le monde physique - des robots, des capteurs et des systèmes autonomes partageant des connaissances à travers des réseaux.
L'expertise humaine se propage lentement. Un technicien ou un électricien pourrait passer 4 ans de formation en apprentissage avant de travailler de manière indépendante. Pendant ces 4 années de travail pratique, les connaissances se construisent à travers la répétition, les erreurs et une pratique constante.
Les robots pourraient suivre un chemin différent.
Si une machine apprend une tâche spécifique - comme inspecter un panneau électrique standard et suivre une routine de réparation sécurisée - cette connaissance pourrait être stockée sous forme de paquet de compétences. D'autres machines connectées au même réseau pourraient recevoir la même capacité plus tard.
La ressource rare change alors. Au lieu de demander qui sait comment faire le travail, la question devient combien de temps il faut pour que la connaissance se propage à travers les appareils.
Ce changement modifie les fondements de la manière dont l'expertise se propage. @Fabric Foundation $ROBO #ROBO