Füüsiline tehisintellekt: järgmine tehnoloogiline piir

Hiljuti tutvustasime Prometheust — Jeff Bezose uut ettevõtmist ja üht meie portfelli ambitsioonikamatest investeerimisideedest. Täna vaatleme, miks peetakse füüsilist tehisintellekti (AI) paljude poolt järgmiseks suureks turuks ning mis eristab Prometheust teistest selle valdkonna tegijatest.

Mis on füüsiline tehisintellekt

Kui ChatGPT 2022. aastal turule tuli, sai maailm esmakordselt laialdaselt tuttavaks generatiivse tehisintellektiga — tehnoloogiaga, mis kirjutab tekste, loob pilte, kirjutab koodi ja peab sisukaid vestlusi. Sellest ajast alates on sellesse turgu investeeritud triljoneid dollareid ning ettevõtetest nagu OpenAI, Anthropic ja Google on saanud uue tehnoloogilise ajastu sümbolid. Kuid samal ajal, kui maailm jälgis generatiivse AI arengut, kujunes vaikselt välja järgmine piiriala.

Füüsiline tehisintellekt tähendab süsteeme, mis suhtlevad pärismaailmaga. Mitte tekstide või pikslite, vaid masinate, andurite ja tööstusprotsessidega. Kui generatiivne AI õpetas arvutid mõtlema, siis füüsiline AI õpetab neid tegutsema.

Illustratsioon: Generatiivne AI vs Füüsiline AI

Nende süsteemide kliendid ei ole kontoritöötajad, vaid tööstushiiglased: autotootjad nagu BMW, Foxconn ja Stellantis. See on põhimõtteliselt erinev turg, erineva majandusloogika ja loogikaga.

Miks on füüsilist AI-d raskem arendada kui generatiivset AI-d

Peamine erinevus seisneb andmetes. Kui OpenAI oma mudeleid koolitas, oli suur osa vajalikest andmetest avalikult kättesaadav: internet, raamatud, artiklid ja muud avatud allikad.

Füüsilise AI puhul on olukord teine. Süsteemi koolitamine tootmisüksuse juhtimiseks nõuab andmeid pärisettevõtetest: andurite näite, kaamerapilte, seadmete parameetreid ja muid tootmisprotsesside üksikasju. See teave on äriliselt tundlik ja enamasti välistele arendajatele kättesaamatu. Tehased ei jaga oma andmeid: puuduvad ühised kogumisstandardid, protsesside avamiseks pole stiimuleid ning lisaseadmete paigaldamine häirib sageli tootmistsükleid.

Illustratsioon: Kust andmed pärinevad

Selle tulemusena koolitatakse füüsilist AI-d peaaegu täielikult simulatsioonide — pärismaailma protsesside virtuaalsete mudelite — põhjal. Simulatsioonid ei asenda kunagi täielikult tegelikkust: need ei suuda arvestada kõigi ootamatute sündmustega, mis tootmises võivad ette tulla. Füüsiliselt AI-lt oodatakse algusest peale oluliselt suuremat töökindlust ja täpsust, kuid tal on selle saavutamiseks palju vähem andmeid kui generatiivsel AI-l.

Illustratsioon: Reaalsete ja sünteetiliste andmete osakaal

Veast tingitud kulud

Kahe AI tüübi erinevus tuleb kõige selgemalt esile siis, kui midagi läheb valesti. Kui generatiivne AI loob halva pildi, proovib kasutaja lihtsalt uuesti. Kui füüsiline AI teeb vea tootmisliini juhtimisel, võib see põhjustada töötaja vigastuse, liini seiskumise ja mitmemiljonilisi kahjusid. Seetõttu on selliste süsteemide töökindluse ja ohutuse nõuded oluliselt kõrgemad ning arendus- ja juurutustsüklid kestavad aastaid, mitte kuid.

Illustratsioon: Sisendid ja riskid võrreldes

Miks just nüüd

Vaatamata kõrgetele sisenemisbarjääridele kasvab huvi füüsilise AI vastu kiiresti. Selle kategooria ettevõtete väärtus on võrreldes generatiivse AI väljakujunenud tegijatega vaid murdosa. Figure väärtus on 39 miljardit dollarit ja Physical Intelligence väärtus 11 miljardit dollarit. Võrdluseks: OpenAI väärtus on 850 miljardit dollarit ja Anthropic umbes 950 miljardit dollarit.

Need, kes sisenevad füüsilise AI turule praegu, on samas olukorras kui OpenAI varajased investorid 2020. aastal.

Illustratsioon: Ettevõtete väärtuste võrdlus

Miks Prometheus

Kõik füüsilise AI kategooria ettevõtted seisavad silmitsi sama probleemiga: andmed päris tootmisüksustest on kättesaamatud, mistõttu süsteeme koolitatakse simulatsioonide põhjal ja nende tegelik potentsiaal jääb saavutamata. Kuigi kõik konkurendid seisavad selle piirangu ees, ehitab Prometheus põhimõtteliselt teistsugust mudelit.

Ettevõte plaanib investeerida kuni 100 miljardit dollarit tehaste ja tootmisüksuste omandamisse ning koguda andmeid otse nende seest. Ükski konkurent ei suuda seda strateegiat kiiresti kopeerida — see nõuab aastaid ja sadu miljardeid dollareid. Ja kui Prometheuse mudelid on valmis kommertskasutuseks, on ettevõttel juba kümneid tehaseid tõestatud tulemustega — see on tööstusklientidele kõige veenvam turundus.

Raison pakub kvalifitseeritud investoritele võimalust siseneda Prometheuse investeeringusse Series B etapis, enne kui omandamisstrateegia täismahus käivitub. Täpsemate tingimuste ja osalemisvõimaluste kohta võtke ühendust meie eksperdiga.