Physical AIのメモリ需要は人々の予想をはるかに上回るだろう

$MU は、ヒューマノイドロボットが平均的なL2+車両の10倍のメモリ容量を搭載すると述べている
現在の平均的な自動車には約16GBのDRAMが搭載されているが、L4自律走行車両では300GB以上が必要となる場合がある
ヒューマノイドロボットは、ハイエンドの自律走行車両と同等のコンピューティングプラットフォームを使用すると予想されている
そのため、Physical AIが1億台のヒューマノイドロボット、またはコンピューティング同等のロボットに拡大した場合、必要なDRAM総量は次のようになる：
- 1億台 × 300GB = 30EB
これは、2026年の世界のDRAM容量の約75%に相当する
この証拠は、すでにNVIDIAのJetson Thorで確認できる。Physical AIのユースケース向けに設計されたこの製品は、128GBのLPDDR5Xと273GB/sのメモリ帯域幅を備えており、Jetson AGX Orinの2倍のメモリ容量を実現している
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これらのメモリ要件の理由は、ロボットが単一の小さなモデルを実行しているわけではないからだ
ロボットは、複数のカメラ、センサー、深度データ、音声、触覚入力、プロプリオセプションを処理しながら、認識、推論、リアルタイム制御ループを実行する必要がある
NVIDIAのGR00T N1のようなビジョン・言語・行動モデルは、視覚理解、言語推論、モーターポリシー生成を組み合わせるため、メモリ負荷をさらに高める
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機会はさらに大きくなる可能性がある
Physical AIには、ワールドモデル、シミュレーション、合成データ生成、ポリシートレーニング、フリート学習、継続的な再トレーニングが必要である
NVIDIAのCosmosプラットフォームはその一例であり、大規模なビデオデータセットとワールドファウンデーションモデルを使用して、Physical AIシステムをトレーニングおよび評価する
これにより、DRAMの需要が増加するだけでなく、NANDの需要も爆発的に増加する