הרובוטיקה עדיין תקועה בעידן הלגו, לא על סף פריצת צ'אטג'יפיטי

אמוליה וישוואנת (Amulya Vishwanath), שהובילה שיווק מוצר לפלטפורמות הרובוטיקה של NVIDIA במשך שבע שנים, טוענת שהתחום נמצא בשלב שבו אבני הבניין הבסיסיות, אקטואטורים, ידיים רובוטיות, תוכנה ותקני בטיחות, עדיין נבנות מחדש. התפיסה הזו סותרת את הנרטיב הרווח שלפיו מודל יסוד כללי יביא לרגע "צ'אטג'יפיטי" ברובוטיקה, בדומה להשקת הצ'אטבוט בסוף 2022. מנכ"ל General Intuition, פים דה ויט (Pim de Witte), אמר מוקדם יותר השנה שמודל יחיד כזה יהפוך חלק ניכר מהעבודה הרובוטית המתמחה של היום למיותרת.

הגדרה רחבה יותר מרובוטים

וישוואנת, שהקימה ומנהלת את קרן Techable VC, מגדירה Physical AI כמשהו שחורג מרובוטים: מולקולה, חומר, תרופה, או מכונה על פס ייצור. בראיון לפודקאסט Equity של TechCrunch הסבירה שההזדמנויות הטובות ביותר פותרות בעיות גדולות, מפעלים משפחתיים שלא מוצאים עובדים, מנתחים שמתמודדים עם שחיקה. היא קוראת לגישה הזו "אוטומציה מודעת", מונח שמדגיש פתרון בעיות קונקרטי על פני הדגמות ראווה.

רשת קשרים כיתרון תחרותי

הניסיון ב-NVIDIA בנה לה רשת שמשמשת היום לבדיקת נאותות ולחיבור מייסדים ללקוחות פוטנציאליים. וישוואנת רוצה שיזמים יראו במשקיע שלהם את החפיר (moat) שלהם, לא רק מקור הון. כאחת הנשים הראשונות שיצאו מ-NVIDIA להקים קרן בשלבים מוקדמים, היא משקיעה ברובוטיקה, מדעי חומרים ומדעי חיים, תחומים שלדבריה דורשים סבלנות והבנה עמוקה של שרשרת הערך.

ארצות הברית וסין: יתרונות שונים

לגבי התחרות הגלובלית, וישוואנת מצביעה על יתרונות שונים לכל צד: ארצות הברית מובילה בחדשנות תוכנה ובמודלי יסוד, בעוד סין חזקה בייצור, בשרשרת אספקה ובפריסה מהירה. היא מדגישה שרובוטים דמויי-אדם (humanoids) צריכים להוכיח תועלת מעבר לריקודים ולהדגמות, מבחן שהשוק עדיין לא העביר אותם.