Попит на пам'ять для фізичного ШІ буде набагато більшим, ніж люди очікують

$MU сказав, що людиноподібні роботи несуть у 10 разів більше пам'яті, ніж середній автомобіль рівня L2+
Середній автомобіль сьогодні має близько 16 ГБ DRAM, тоді як автономні транспортні засоби рівня L4 можуть вимагати понад 300 ГБ
Очікується, що людиноподібні роботи використовуватимуть обчислювальні платформи, порівнянні з високоякісними автономними транспортними засобами
З огляду на це, якщо фізичний ШІ масштабується до 100 млн людиноподібних роботів або роботів, еквівалентних за обчислювальною потужністю, загальна потреба в DRAM становитиме:
- 100M x 300GB = 30EB
Це еквівалентно приблизно 75% світової потужності DRAM у 2026 році
Ми вже бачимо докази цього на прикладі NVIDIA Jetson Thor. Орієнтований на випадки використання фізичного ШІ, він оснащений 128 ГБ LPDDR5X і пропускною здатністю пам'яті 273 ГБ/с, що вдвічі перевищує ємність пам'яті Jetson AGX Orin
______________________
Причина таких вимог до пам'яті полягає в тому, що роботи не запускають одну невелику модель
Їм потрібно обробляти кілька камер, сенсорів, дані глибини, аудіо, тактильні входи та пропріоцепцію, одночасно виконуючи цикли сприйняття, міркування та керування в реальному часі
Моделі «бачення-мова-дія», такі як NVIDIA GR00T N1, також збільшують навантаження на пам'ять, оскільки вони поєднують візуальне розуміння, мовне міркування та генерацію рухових політик
______________________
Можливість може бути ще більшою
Фізичний ШІ потребує світових моделей, симуляції, генерації синтетичних даних, навчання політик, навчання флоту та постійного перенавчання
Платформа NVIDIA Cosmos є прикладом цього: вона використовує величезні набори відеоданих і фундаментальні світові моделі для навчання та оцінки систем фізичного ШІ
Це не просто збільшує попит на DRAM, але й вибухово зростає попит на NAND