杰克·卢萨拉里安：机器人技术必须优先考虑数据收集以提高效率，英伟达的主导地位对硬件多样性的影响，以及确定性在未来发展中的关键作用 | TWIST

要点

• 机器人应优先重视数据采集，以优化性能和决策。
• 能源和国防等行业正在越来越多地利用机器人来提升运营效率。
• 机器人未来前景乐观，但通过确定性（determinism）来确保安全与可靠性至关重要。
• 围绕 Nvidia 的整合限制了硬件多样性，从而影响 AI 开发。
• 机器人可以提升那些能源成本高且经常停机的行业效率。
• GPU 已成为扩展 AI 应用的关键，尤其是在基于聊天的模型中。
• 硬件兼容性的碎片化源于专有软件系统。
• CUDA 对现代系统来说已过时，这表明需要更新 GPU 软件。
• 异构系统增强了计算的灵活性与可扩展性。
• 企业希望硬件灵活性，以避免供应商锁定（vendor lock-in）。
• AI 和机器人带来的务实影响，是能源和国防等行业关注的重点。
• 机器人中的确定性（determinism）可确保 AI 应用的安全与可靠性。
• 基于聊天的模型兴起，推动了 GPU 在 AI 中的重要性。

嘉宾介绍

Jake Loosararian 是 Gecko Robotics 的首席执行官兼联合创始人。该公司部署为特定用途打造的机器人和 AI，用于面向任务关键型的基础设施检测，覆盖能源、国防和制造业。2012 年，他还是 Grove City College 的一名学生时，就在宿舍里做出了他的第一台爬墙机器人，以解决当地发电厂长期存在的停机问题，并在 2013 年创办了公司。Gecko 目前为财富 100 强合作伙伴以及美国空军和海军管理超过 500,000 个关键资产，并在 2025 年 6 月以 12.5 亿美元估值达到独角兽（unicorn）地位。

机器人中的数据作用

• 通过机器人收集信息和数据，以帮助推动更好的结果的想法

  — Jake Loosararian

• 机器人不应只是为了建造而建造；它们必须服务于数据采集这一用途。

• 基于数据驱动的机器人可以避免行业走向商品化的未来。

• 如果你只是为了造机器人而造机器人……这会导致一个商品化的未来

  — Jake Loosararian

• 理解数据的角色对于优化基础设施性能至关重要。

• 基础设施中的机器人在通过数据来改善决策方面发挥作用。

• 人工智能的务实影响……可能带来更好的决策

  — Jake Loosararian

• 在关键领域中，数据采集对于提升运营效率至关重要。

能源与国防领域的机器人

• 能源、石油、天然气和国防等领域关注的是机器人带来的务实影响。

• 能源、石油和天然气公司……正在完全考虑机器人能带来多大的影响

  — Jake Loosararian

• 机器人与 AI 的整合正在提升这些行业的运营效率。

• 军防领域正在探索机器人，以实现更好的决策。

• 战争部……正在完全考虑机器人能带来多大的影响

  — Jake Loosararian

• 机器人有助于应对能源成本高的行业所面临的挑战。

• 机器人可以显著提升那些面临高能源成本行业的运营效率

  — Jake Loosararian

• 重点在于机器人如何在能源与国防领域推动更好的结果。

机器人与确定性（determinism）的未来

• 机器人未来乐观，但需要关注确定性（determinism）。

• 我对……未来将如何借助机器人发展非常兴奋，也非常乐观

  — Jake Loosararian

• 确定性（determinism）确保机器人应用的安全与可靠性。

• 关键在于要做到确定性……也许我们在这方面还差一点

  — Jake Loosararian

• 在飞速发展的机器人领域，安全与可靠性至关重要。

• 确定性（determinism）在机器人领域平衡创新与安全。

• 关注确定性（determinism）能够解决 AI 中潜在的安全顾虑。

• 确保机器人可靠性对于未来的技术进步至关重要。

硬件多样性与 Nvidia 的主导地位

• 围绕 Nvidia 的整合限制了 AI 开发中的硬件多样性。

• 世界上有很大一部分实际上都在围绕 Nvidia 平台进行整合

  — Jake Loosararian

• 需要更多硬件供应商，以推动 AI 的创新。

• 我们希望该领域能有更多硬件供应商

  — Jake Loosararian

• Nvidia 的主导地位会影响 AI 硬件选项的多样性。

• 硬件多样性对于推动 AI 创新至关重要。

• 当前的 AI 硬件格局需要更多竞争。

• 整合限制了实现多样化 AI 硬件解决方案的潜力。

AI 中 GPU 的重要性

• GPU 已成为扩展 AI 应用的必需品。

• GPU 已经席卷全世界……其推理（inference）侧面非常巨大

  — Jake Loosararian

• 基于聊天的模型兴起推动了 GPU 的重要性。

• GPU 能提升 AI 技术中的计算能力。

• GPU 在 AI 的推理任务中扮演关键角色。

• AI 技术的演进增加了对 GPU 的需求。

• GPU 对提升 AI 的计算能力至关重要。

• 随着技术进步，AI 中 GPU 的重要性仍在不断增长。

硬件兼容性的碎片化

• 碎片化源于缺少一个统一的软件层。

• 硬件公司彼此并不那么协同……他们为自己的芯片开发软件

  — Jake Loosararian

• 专有系统导致了硬件兼容性方面的问题。

• 硬件公司之间的竞争态势会引发碎片化。

• 专有软件解决方案会影响行业的碎片化。

• 由于缺乏统一的方法，兼容性问题会出现。

• 专有软件对硬件系统的影响是显著的。

• 碎片化会影响硬件系统的整体效率。

需要更新 GPU 软件

• CUDA 对现代系统和生成式 AI 来说已经过时。

• CUDA……是 GPU 系统软件中最耀眼的明星，但它已经有 20 年了

  — Jake Loosararian

• 需要在 GPU 软件方面进行创新，以适应当前的技术趋势。

• 现有的 GPU 软件可能无法满足现代进步的要求。

• 在新技术的语境下，CUDA 的相关性受到质疑。

• 现代系统需要更新的 GPU 软件解决方案。

• 技术演进要求在 GPU 软件方面进行创新。

• 更新软件的需求至关重要，关系到推进 AI 能力的发展。

计算中的异构系统

• 异构系统在计算中提升了灵活性与可扩展性。

• 你会看到这样的异构系统，因为它们拥有不同的架构

  — Jake Loosararian

• 不同硬件架构之间的互通增强了计算能力。

• 异构系统是现代计算架构的关键。

• 异构系统对企业灵活性的影响是显著的。

• 企业可以从异构系统提供的灵活性中获益。

• 计算架构的变化会影响技术投资。

• 异构系统在未来计算发展中扮演关键角色。

通过硬件选择避免供应商锁定（vendor lock-in）

• 企业希望能够在不同硬件系统之间进行选择。

• 这会给企业选择……他们想要选择，以便能够采用其他系统

  — Jake Loosararian

• 避免供应商锁定（vendor lock-in）是企业非常关注的关键问题。

• 对企业而言，技术选择上的灵活性至关重要。

• 企业希望避免对单一硬件供应商的依赖。

• 能够在不同系统之间做选择会增强企业的灵活性。

• 供应商锁定（vendor lock-in）会给技术采用带来挑战。

• 企业将灵活性作为硬件选择的优先事项，以促进创新。

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