多くの人はロボット工学を機械のことだと考えています。 おそらくそうではないでしょう。 ロボティクスとは、知能をデータセンターから現実の世界へと移すことです。 そしてそれが起こると、すべてが変わります。

2/ すべての技術時代には、特徴的な制約がありました: ‣ インターネット→帯域幅 ‣ Cloud → servers ‣ GPU → AI ロボティクスは新たな要素を加えます:知能が動く場所です。 クラウド上ではなく、工場や通り、病院などに存在しています。 つまり、知性は現実に近づかなければならないということです。

3/ これは推測ではありません。 Jensen Huangは、生成AIに続く次のコンピューティングプラットフォームとしてロボティクスと物理AIを繰り返し表現しています。 彼はロボットが「次のコンピューター」になると明言しています。

4/ イーロンマスクはさらに踏み込み、ヒューマノイドロボットが長期的には自動車よりも大きなテスラの最も価値のある製品になる可能性があると述べています。 異なる会社です。 同じ方向だ。

5/ みんなが過小評価している問題:計算 ロボティクスはソフトウェアのようにスケールしません。 1つのモデルを何百万人ものユーザーに展開するわけではありません。 何百万ものモデルを何百万台のマシンに展開し、すべてが連続して稼働しています。

6/ 各ロボットは以下の条件を満たさなければなりません: ‣ 視覚およびセンサーデータの処理 ‣ リアルタイム推論を実行する ‣ ミリ秒単位で意思決定 ‣ 常にオンラインになれ それが計算を本当のボトルネックに変えています。

7/ なぜここで中央集権クラウドが壊れるのか 従来のハイパースケーラーは以下の目的で構築されました: ‣ 集中型ワークロード ‣ レイテンシ耐性アプリケーション ‣ 予測可能な需要 ロボティクスはすべての前提を打ち破ります。

8/ ロボットは遠くのデータセンターを待てない。 車両は決定を緩衝させることはできません。 工場はダウンタイムを許せません。 ロボティクスには電気のように振る舞う計算が必要で、ウェブサービスではありません。

9/ まさにここで@AethirCloudが重要になります。 Aethirは以下のような分散GPU計算ネットワークを運用しています: ‣ 439K+ GPU コンテナ ‣ 94の地域と国々にまたがる ‣ 稼働率99%

10/ ロボットのワークロードを数か所の集中的な場所に強制するのではなく、Aethirは計算を機械の動作場所に近づけています。 それがロボティクスを世界的にスケールさせる最も効率的な方法です。

11/ 👉 ロボティクスはAIが画面から消えた瞬間として記憶されるでしょう。 👉 エーサーは、その規模を拡大させたインフラとして記憶されるでしょう。 ロボティクスは知能を行動に移し、@AethirCloud計算をグローバルなユーティリティに変えます。