Herkes en gösterişli insansı demoyu kimin göndereceğine odaklanmış. Jim Fan size gerçek ırkı anlattı: 100.000 yıllık bir boşluğu kapatacak kadar sentetik fizik verisi kim üretebilir? Bu sayı abartı değil. Berkeley'den Ken Goldberg, LLM'leri eğitmek için kullanılan metin verilerinin bir insanın okuması için 100.000 yıl süreceğini hesapladı. Robotların fiziksel manipülasyon için neredeyse hiç bu eşdeğerine erişimi yok. Her kavrayış, her tökezleme, her ağırlık değişimi sıfırdan öğrenilmeli ya da simüle edilmeli. Bu yüzden Fan's laboratuvarı dokuz ayda üç model versiyonu gönderiyor (N1 Mart'ta, N1.5 Haziran'da, N1.6 Aralık'ta) ve çoğu robotik şirketi hâlâ gerçek dünya demolarını topluyor. NVIDIA sadece donanım açısından rekabet etmiyor. Omniverse üzerinden sınırsız sentetik eğitim verisi üretme yetenekleri için rekabet ediyorlar. GR00T yığını stratejiyi ortaya koyuyor: GR00T Dreams sentetik video verisi üretiyor. GR00T-Gen simülasyon ortamları oluşturur. GR00T-Mimic, yörüngeler üretir. Her bileşen, internette olmayan fizik verilerini üretmek için var. Fan'ın "Fiziksel Turing Testi" çerçevesi kesin. Proteinler hakkında akıl yürütebilecek ve teoremleri kanıtlayabilen sistemler inşa edeceğiz, sonra çamaşırları güvenilir şekilde katlayabilen sistemler inşa edeceğiz. Fiziksel Zeka, bunu geçen hafta Benjie Holson'ın "Robot Olimpiyatları" meydan okuma görevlerini ele alarak gösterdi. Modelleri 5 kategorinin 3'ünde altın madalya kazandı. Ama çözemedikleri şeye dikkat edin: belirli fiziksel özelliklere sahip araç kullanımı gerektiren görevler. Sınır mantık yürütmek değil. Temas dinamikleri. OpenAI ve Anthropic, interneti kazıyarak ölçeklenir. Fiziksel yapay zekanın kazıyacak bir interneti yok. Kazanan takım, simülasyon içinde 100 milyon saatlik fizik deneyimi üretip gerçek dünyaya aktarmayı başaran kişidir. NVIDIA, grafik DNA'sı, simülasyon altyapısı ve 30 kişilik ekibiyle sistematik olarak açık kaynak temel modelleri ile tam olarak bunu yapabilecek herkesten daha iyi konumda olabilir.