Отсутствие «интернета» для роботов
После взрывного роста LLM в 2022 году, когда ChatGPT вывел ИИ из лабораторий в повседневную жизнь, робототехника столкнулась с серьезным тупиком. Les Karpas, глобальный руководитель направления Physical AI в Nvidia Inception, на сессии TechCrunch Disrupt 2026 объяснил, почему прорыва в этой сфере до сих пор не произошло. Ключевая проблема — дефицит данных. В отличие от OpenAI или Anthropic, у которых были огромные текстовые датасеты, в робототехнике нет единого «интернета» для физического ИИ.
Почему это сложно масштабировать
Даже такие гиганты, как Waymo, смогли накопить необходимые данные благодаря годам накопления миль пробега автономных автомобилей. Для же универсальных роботов этот путь недоступен. Индустрия пытается искусственно создать масштаб с помощью симуляций, синтетических данных и фундаментальных моделей, обучаемых на разных типах роботов одновременно. Именно разрыв между цифровым обучением и физической реализацией является главным барьером.
Экспертиза Nvidia и участники сессии
Les Karpas обладает уникальным бэкграундом для решения этой задачи: от инженера в Stanley Black & Decker и iRobot до CEO стартапов и венчурного инвестора. На TechCrunch Disrupt 2026 (13–15 октября, Moscone West, Сан-Франциско) он выступит вместе с основателями компаний Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI и Foxglove. Они обсудят конкретные вызовы в создании ИИ для реального мира.
| Ключевой аспект | Языковые модели (LLM) | Физический ИИ (Роботы) |
|---|---|---|
| Источник данных | Глобальный интернет (текст, код) | Отсутствует единый стандарт |
| Масштабирование | Легко (скрейпинг данных) | Сложно (симуляции, синтетика) |
| Пример успеха | ChatGPT (2022) | Автопилот Waymo (частично) |
| Основная проблема | Галлюцинации, контекст | Перенос навыков из симуляции в реальность |
Значение для индустрии
Событие собирает более 10 000 технологических лидеров, основателей и инвесторов. Для Nvidia это возможность продемонстрировать свое видение будущего Physical AI и укрепить связи со стартап-экосистемой. Для участников — шанс получить инсайты о том, как преодолеть «долину смерти» между цифровым обучением и физическим действием, что критически важно для следующих раундов финансирования и создания новых продуктов.
Источник: TechCrunch ↗