La demande de mémoire pour l'IA physique sera bien plus importante que ce que les gens anticipent

$MU a déclaré que les robots humanoïdes embarquent 10 fois la capacité mémoire d'un véhicule L2+ moyen
La voiture moyenne dispose aujourd'hui d'environ 16 Go de DRAM, tandis que les véhicules autonomes de niveau L4 peuvent nécessiter plus de 300 Go
On s'attend à ce que les robots humanoïdes utilisent des plates-formes de calcul comparables à celles des véhicules autonomes haut de gamme
Dans ces conditions, si l'IA physique atteignait une échelle de 100 millions de robots humanoïdes, ou de robots équivalents en puissance de calcul, le besoin total en DRAM serait de :
- 100M x 300 Go = 30 Eo
Cela équivaut à environ 75 % de la capacité mondiale de DRAM en 2026
On en voit déjà la preuve avec le Jetson Thor de NVIDIA. Destiné aux cas d'usage de l'IA physique, il embarque 128 Go de LPDDR5X et 273 Go/s de bande passante mémoire, soit le double de la capacité mémoire du Jetson AGX Orin
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La raison de ces besoins en mémoire est que les robots n'exécutent pas un seul petit modèle
Ils doivent traiter plusieurs caméras, capteurs, données de profondeur, audio, entrées tactiles et proprioception tout en faisant fonctionner des boucles de perception, de raisonnement et de contrôle en temps réel
Les modèles vision-langage-action tels que le GR00T N1 de NVIDIA ajoutent également une pression sur la mémoire, car ils combinent compréhension visuelle, raisonnement linguistique et génération de politiques motrices
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L'opportunité pourrait être encore plus grande
L'IA physique nécessite des modèles du monde, de la simulation, de la génération de données synthétiques, de l'entraînement de politiques, de l'apprentissage en flotte et du réentraînement continu
La plate-forme Cosmos de NVIDIA en est un exemple, utilisant des ensembles massifs de données vidéo et des modèles de base du monde pour entraîner et évaluer les systèmes d'IA physique
Cela n'augmente pas seulement la demande de DRAM, cela fait aussi exploser la demande de NAND