Memahami Physical AI dari Jensen Huang: Mengapa peluang Crypto juga tersembunyi di "sudut-sudut tersembunyi"?

Tulisan: Haotian

Di forum Davos, apa sebenarnya yang dikatakan oleh Huang Renxun?

Secara kasat mata, dia sedang mempromosikan robot, sebenarnya, dia sedang melakukan sebuah “revolusi diri” yang berani. Dengan satu pernyataan, dia mengakhiri era lama “penumpukan kartu grafis”, namun secara tak terduga memberikan tiket masuk yang langka bagi jalur Crypto?

Kemarin, di forum Davos, Huang menunjukkan bahwa lapisan aplikasi AI sedang meledak, dan kebutuhan daya komputasi akan beralih secara menyeluruh dari “sisi pelatihan” ke “sisi inferensi” dan “Physical AI (AI fisik)”.

Ini sangat menarik.

NVIDIA sebagai pemenang terbesar dalam era AI 1.0 “perlombaan persenjataan daya komputasi”, kini secara aktif menyuarakan pergeseran ke “sisi inferensi” dan “Physical AI”, sebenarnya menyampaikan sebuah sinyal yang sangat langsung: era “kekuatan besar menghasilkan keajaiban” yang bergantung pada penumpukan kartu untuk melatih model besar telah berakhir, dan kompetisi AI selanjutnya akan berputar di sekitar penerapan aplikasi yang nyata dan berorientasi pada “aplikasi sebagai raja”.

Dengan kata lain, Physical AI adalah paruh kedua dari Generative AI.

Karena LLM telah membaca semua data yang terkumpul selama puluhan tahun manusia di internet, tetapi ia tetap tidak tahu bagaimana membuka tutup botol seperti manusia. Physical AI adalah untuk menyelesaikan masalah “pengetahuan dan tindakan yang bersatu” di luar kecerdasan AI.

Karena, AI fisik tidak mungkin bergantung pada “refleksi panjang” dari server cloud jarak jauh, logikanya sangat sederhana: membuat ChatGPT menghasilkan teks satu detik lebih lambat hanya akan terasa seperti lag, tetapi jika robot berkaki dua mengalami penundaan jaringan selama satu detik, ia mungkin akan jatuh dari tangga.

Namun, Physical AI tampaknya merupakan kelanjutan dari AI generatif, tetapi sebenarnya menghadapi tiga tantangan baru yang sama sekali berbeda:

1. Kecerdasan ruang: Membuat AI memiliki pemahaman tentang dunia tiga dimensi.

Profesor Li Feifei pernah menyatakan bahwa kecerdasan ruang adalah bintang utara berikutnya dalam evolusi AI. Robot harus “melihat dan memahami” lingkungan terlebih dahulu. Ini bukan hanya mengenali “ini adalah sebuah kursi”, tetapi juga harus memahami “posisi, struktur, dan kekuatan yang diperlukan untuk memindahkan kursi ini di ruang tiga dimensi”.

Ini membutuhkan data lingkungan 3D yang masif, real-time, dan mencakup setiap sudut dalam ruangan dan luar ruangan;

2. Arena pelatihan virtual: Membiarkan AI mencoba dan belajar dari kesalahan di dunia simulasi.

Omniverse yang disebutkan Huang sebenarnya adalah sebuah “arena pelatihan virtual”. Sebelum robot masuk ke dunia fisik nyata, mereka perlu dilatih di lingkungan virtual untuk “jatuh seribu kali” agar bisa belajar berjalan, proses ini disebut Sim-to-Real, yaitu dari simulasi ke kenyataan. Jika langsung membiarkan robot mencoba dan belajar di dunia nyata, biaya kerusakan hardware akan menjadi angka astronomis yang menakutkan.

Proses ini menuntut throughput dari simulasi mesin fisik dan rendering yang sangat tinggi;

3. Kulit elektronik: “Data sentuhan” adalah tambang data yang menunggu untuk digali.

Agar Physical AI memiliki “rasa sentuhan”, diperlukan kulit elektronik untuk mendeteksi suhu, tekanan, dan tekstur. “Data sentuhan” ini adalah aset baru yang sebelumnya belum pernah dikumpulkan secara skala besar. Ini mungkin memerlukan sensor dalam jumlah besar, seperti yang dipamerkan oleh Ensuring di CES, yang menanam 1.956 sensor dalam satu kulit, sehingga robot dapat memecahkan telur dengan efek ajaib.

Data sentuhan ini adalah aset baru yang sebelumnya belum pernah dikumpulkan secara skala besar.

Setelah membaca semua ini, pasti Anda merasa bahwa munculnya narasi Physical AI memberi peluang besar bagi perangkat wearable dan robot humanoid serta perangkat keras lainnya, yang beberapa tahun lalu dianggap sebagai “mainan besar”.

Sebenarnya, saya ingin mengatakan bahwa dalam peta jalan baru Physical AI, jalur Crypto juga memiliki peluang ekosistem yang sangat baik. Saya akan sebutkan beberapa contoh:

1. Raksasa AI dapat mengirim mobil jalanan untuk memindai setiap jalan utama di dunia, tetapi tidak dapat mengumpulkan data di sudut-sudut kecil jalan, di dalam kompleks, atau ruang bawah tanah. Dengan menggunakan insentif Token dari jaringan DePIN, menggerakkan pengguna global untuk menggunakan perangkat mereka sendiri guna melengkapi data ini, mungkin bisa menyelesaikan pengisian data tersebut;

2. Seperti yang disebutkan sebelumnya, robot tidak bisa bergantung pada daya komputasi cloud, tetapi dalam jangka pendek, mereka perlu memanfaatkan kemampuan edge computing dan rendering terdistribusi secara besar-besaran, terutama untuk data simulasi ke kenyataan. Menggunakan jaringan daya komputasi terdistribusi, mengumpulkan perangkat konsumsi yang tidak terpakai, dan melakukan distribusi serta penjadwalan, bukankah ini bisa sangat berguna;

3. “Data sentuhan”, selain dari aplikasi sensor skala besar, nama ini saja sudah menunjukkan bahwa data ini sangat privasi. Bagaimana mengatur agar masyarakat berbagi data yang melibatkan privasi ini kepada raksasa AI? Solusinya adalah memberi penghargaan dan hak atas data kepada kontributor data tersebut.

Ringkasan:

Physical AI adalah paruh kedua dari jalur AI Web 2 yang diusung oleh Huang, dan apa lagi jika bukan bagian dari jalur AI + Crypto Web 3 seperti DePIN, DeAI, DeData? Menurutmu bagaimana?