Todos estão focados em quem apresenta a demonstração humanoide mais impressionante. Jim Fan acabou de lhe dizer qual é a verdadeira corrida: quem consegue gerar dados sintéticos de física suficientes para fechar uma lacuna de 100.000 anos. Esse número não é hipérbole. Ken Goldberg, da Berkeley, calculou que os dados textuais usados para treinar LLMs levariam 100.000 anos para um humano ler. Os robôs têm acesso a quase nenhum equivalente para manipulação física. Cada apreensão, cada tropeço, cada mudança de peso precisa ser aprendida do zero ou simulada. É por isso que o laboratório de Fan lança três versões de modelo em nove meses (N1 em março, N1.5 em junho, N1.6 em dezembro), enquanto a maioria das empresas de robótica ainda está coletando demonstrações do mundo real. A NVIDIA não está competindo apenas em hardware. Eles estão competindo pela sua capacidade de gerar dados de treinamento sintéticos ilimitados através do Omniverse. A pilha GR00T revela a estratégia: GR00T Dreams gera dados de vídeo sintético. GR00T-Gen cria ambientes de simulação. GR00T-Mimic gera trajetórias. Cada componente existe para fabricar os dados de física que não existem na internet. A formulação do "Teste de Turing Físico" de Fan é precisa. Vamos construir sistemas que possam raciocinar sobre proteínas e provar teoremas antes de construirmos sistemas que possam dobrar roupas de forma confiável. A Physical Intelligence demonstrou isso na semana passada quando enfrentou as tarefas do desafio "Olimpíadas Robóticas" de Benjie Holson. O modelo deles conquistou medalhas de ouro em 3 das 5 categorias. Mas note o que eles não conseguiram resolver: tarefas que exigem o uso de ferramentas com propriedades físicas específicas. A fronteira não é o raciocínio. É a dinâmica de contato. A OpenAI e a Anthropic escalam raspando a internet. A IA Física não tem internet para raspar. A equipe que vencer é quem descobrir como fabricar 100 milhões de horas de experiência em física dentro da simulação e transferi-las para o mundo real. A NVIDIA, com seu DNA gráfico, infraestrutura de simulação e uma equipe de 30 pessoas sistematicamente disponibilizando modelos fundamentais como código aberto, pode estar melhor posicionada do que ninguém para fazer exatamente isso.