物理AI: 新時代のヒーロー

今日、AI業界に関係する全ての人々が物理AIについて話している。物理AIという用語は、ニッチな議論から主流の議題へと急速に移り変わった。例えば、NVIDIAは、物理AIをその戦略の中心に据えている。新しいロボティクスモデルやシミュレーションフレームワーク、エッジコンピューティングハードウェアなど、自律機械専用に設計されたものまでが含まれる。

古い新しいもの

私たちが世界的に考えてみると、物理AIは常に存在していた。ロボティクスや自律システムに関連する全てのものは、基本的にこの定義に当てはまる。1960年代には、人工知能の要素を使用して制御される車両が登場した。今日の基準では、これらは非常に原始的なコンピュータビジョンシステムであったが、車両は「見た」ものに基づいて動きを調整することができた。これは物理AIの最初の現れのひとつであった。

ロボティクスシステムが自律性と環境認識を組み合わせたものは、物理AIである。簡単に言えば、物理世界を分析し理解し、決定を下し行動するために人工知能を適用することである。

したがって、基本的に新しい技術について話しているのではない。自律機械は長い間存在してきた。さらに、宇宙船、火星ローバーを含む、は基本的に同じ原理で動作する。コンピュータビジョンシステムを備え、宇宙を航行し、表面を移動し、サンプルを収集する。全てこれらは物理AIの形態である。

2026年に変わったのは、注目度である。用語自体が人気を博した。

市場は、常に新しい「ヒーロー」、つまり議論や投資の関心を形成できる概念が必要である。ある時期には、仮想通貨がそれであった。次に、基本的に同じアイデアの発展であるスマートコントラクトが登場した。既存の技術を再パッケージ化し、新しい波の関心を呼び起こす方法であった。

同様のことが物理AIで起こっている。用語自体は新しいものではないが、今日それは新たな関連性、新的な輪郭、開発ベクトルを獲得した。

コンピュータに話すこと、テキストを生成すること、さらには推論を模倣することを教えた。自律車は運転手なしで動いている。テスラのFull Self-Drivingシステム、ウェイモー、ズームは乗客を運んでいる。自律トラックはテストされ、現場で運用されている。多くの課題はすでに解決されたか、高度に成熟している。

同時に、ロボットはまだ、シンプルな日常のタスク、例えば服をきれいに折ったり、食器洗い機をロードしたりすることが信頼性を持ってできない。そこで市場は、新しい成長点、未解決の問題が残り、まだスケールする余地があるドメインを探し始める。

この文脈では、物理AIという用語は、次の技術開発段階を記述するための便利な枠組みとして機能する。ここで、知能は画面の外に出て、現実の物理世界で行動し始める。

テクノロジー大手の論理

マクロ的な観点から見ると、物理AIへの注目度が高まっていることは偶然ではないことが明らかになる。

NVIDIAの歴史は、物語的な例である。同社はゲーム用のグラフィックスプロセッサから始めた。後に、そのチップは暗号通貨ブーム時の暗号通貨マイニングの骨格となった。その後、同じ計算能力が深層ニューラルネットワークのトレーニングに不可欠であることが証明された。各新しい技術サイクルはハードウェアへの需要を強化した。

しかし、ニュアンスがある。技術が最適化されると、過剰な計算能力への需要は徐々に減少する。LLMはより効率的になっている。中国の企業は、より低コストで強力なモデルをトレーニングできることを実証している。インフラメーカーにとって、これは警告信号である。モデルがよりコンパクトで安価になり、推論がエッジデバイスに移行し、トレーニングが最適化されると、市場はサーバーキャパシティーの指数関数的な成長を必要としなくなる。つまり、新しいドライバーが必要である。

物理AIはこの役割を完璧に果たす。純粋なソフトウェアベースのモデルとは異なり、物理AIにはセンサー、リアルタイム処理、データストリームの処理、シミュレーション、継続的な実験の統合が必要である。ロボットは「妄想」できない。テキストのエラーは無害だが、操作のエラーは機器を損傷させたり、人間に危害を加えたりする可能性がある。これは、信頼性の要件と計算負荷のまったく異なるレベルを表す。例えば、Introspectorでは、このことの重要性を認識しながら、徹底的に取り組んでいる。

まとめると、一つの技術サイクルが成熟に近づくにつれて、資本は次の、より複雑で、構造化されていない、そしてよりスケーラブルなものを探し始める。世界のテクノロジー大手企業には、この新しいサイクルに投資し、積極的に推進するためのリソースがある。

ロボティクスの未開拓な領域

過去10年間のテクノロジー市場を見ると、ほぼ全ての主要なAIドメインで、既に優位性を持つプレーヤーが存在していることが明らかになる。LLMでは、数少ないグローバルプラットフォームが全エコシステムの基盤となっている。自律輸送では、限られた企業のサークルがセンサー、地図、フリート、インフラストラクチャーに数十億ドルを投資している。スマートフォンでは、実質的に閉じたクラブである。

スタートアップは、まだアーキテクチャが固まっていない分野を探す。投資家は、指数関数的な成長の可能性を持つ市場を探す。ドメインが成熟に近づくにつれて、注目は、構造がまだ固まっていない、標準がまだ固定されていない、ゲームのルールを定義することがまだ可能な場所へと移る。

この意味で、ロボティクスは真の未開拓な領域のように見える。家電製品、サービスロボット、小売、倉庫の自動化、農業、建設、医療支援、介護など、数百の潜在的な応用がある。これは単一の市場ではなく、技術的一層の中に数十の市場がある。

主な違いは、まだ単一の優位なアーキテクチャがないことである。物理AIの「オペレーティングシステム」は存在せず、センサーの構成は標準化されておらず、テンプレートを使用して簡単にファインチューンしてスケールアップできるモデルは存在しない。各チームは、基本的な問題を最初から解決している。認識、ナビゲーション、操作、バランス、人間とのやり取りなど。

そして、それが魅力である。ロボティクスは今日、境界がまだ引かれていない領域である。だからこそ、それは再び大きな市場となっている。

すべてはB2Bから始まる

私がロボティクスについて話す多くの専門家は、次の開発の波はB2Bセグメントで始まるだろうと確信している。業界は常に新しいテクノロジーを最初にスケールアップする。経済は明確で、プロセスは非常に繰り返し可能で、結果は測定可能である。

同時に、産業用ロボティクスは長い間存在していることを覚えておくことが重要である。私たちは「ダークファクトリー」と呼ばれるものを知っている。ここではほとんどの人がいないため、照明は必要ない。生産ラインは完全に自動化されている。ロボティックアームが組み立て、移動、溶接、パッケージングを処理する。

自動車業界は最も印象的な例のひとつである。テスラやトヨタのような企業は年間数百万台の車両を生産している。明らかに、そのようなスケールは深いロボティゼーションなしでは不可能である。

コンベアベルトが車両のパーツを運ぶ。ロボティックアームは降りて、物体を掴み、持ち上げ、コンテナに置く。単純に、固定された一連のアクションをプログラムすることができる。物体がなければ、アームはまだ事前に定義されたサイクルを実行する。自動化である。

AIは、推論が現れる場所から始まる。不確実性の下での状況の評価能力である。

例えば、自律車が道路脇に立っている人物を見たとしよう。速度、天候、人物が予期せずに道路に踏み出す可能性を考慮に入れる。基づいて、システムは予め減速するかもしれない。これは単に信号への反応ではなく、予測とリスク評価である。私は、Keymakrで、高精度のデータソリューションを自動車会社に提供し、道路のマーキングの3Dラベリングを管理するのを支援したことを覚えている。それはすべて、モデルが「考える」ことを助けるために行われた。

さて、産業用ロボティックアームに戻ろう。これには推論は必要ない。全てのパラメータは事前に定義されており、システムのタスクは適応性ではなく、繰り返し性と精度である。人間に優る。人間は、質の低下なく無限に単調な作業を続けることができないからである。

しかし、タスクが厳密に定義されたシナリオを超えたとき、状況は変わる。

ここに物理AIの核心的な課題がある。自動化から知的適応性への移行である。

現代の知的ロボティックシステムはまだ高価である。柔軟性と適応性が必要なタスクでは、まだ人間に劣る。区別することが重要である。古典的な自動化は人間を上回るが、知的要素はまだそうではない。

工場の床にあるロボティックアームは、コンテキストを解釈する必要がないため、完璧に動作する。プログラムされた一連のアクションを高精度と速さで繰り返す。人間は、単調な作業を無限に繰り返すことができないからである。しかし、環境が予測不可能になると、本当の課題が始まる。そこが今日、自動化と真の人工知能の境界線である。

物質との仕事

ここで核心的な考えに到達する。

物理AIは、ハードウェアやトレンドについてではなく、ミスの物理的な結果を持つ環境に知能を移すことについてである。AIの次の開発段階は、その現実世界での信頼性のある動作能力によって定義される。センサー、ハードウェア、ローカルコンピューティング、新しいモデルアーキテクチャ、新しいデータセット、新しい安全性基準の統合が必要である。これは技術スタックの再構築である。この意味で、物理AIは真に新しい時代のヒーローとなる。