Les investisseurs dans l’IA physique ont mis en avant les capacités de production manufacturière et de fabrication de semi-conducteurs de l’Asie, qui pourraient constituer des atouts pour les entreprises de robotique en voie de déploiement commercial, tout en identifiant l’accès à des données d’entraînement issues du monde réel comme un obstacle majeur.

Points clés à retenir

  • Les investisseurs ont évoqué les opportunités à Taïwan, au Japon et en Asie du Sud-Est lors d’un sommet à San Francisco.
  • Les données d’usine peuvent être difficiles à obtenir, car les fabricants peuvent être réticents à partager des informations exclusives.
  • Le Startup Island TAIWAN Silicon Valley Hub organise d’autres échanges sectoriels et rencontres d’investisseurs.

L’IA physique passe de la simulation à la production

Lors du sommet « Silicon to Scale: A Physical AI Summit », organisé pendant la SF Tech Week, des investisseurs et des dirigeants du secteur ont examiné les difficultés liées au déploiement de machines intelligentes dans des environnements réels. L’événement a réuni plus de 170 investisseurs, dirigeants du secteur et fondateurs, et a présenté cinq startups taïwanaises : Morale AI, MetAI, Jmem Tek, Neuroshine et APMIC.

Un panel d’entreprises s’est penché sur l’écart entre la simulation et le déploiement dans le monde réel, ainsi que sur les infrastructures de calcul, de périphérie et d’énergie nécessaires au passage à l’échelle.

Comment l’industrie manufacturière asiatique pourrait contribuer

Jeff Tao, directeur des infrastructures d’IA chez Citi, a cité les activités d’assemblage et de test de semi-conducteurs en Asie du Sud-Est, notamment en Malaisie, comme des capacités existantes susceptibles de soutenir les technologies émergentes. Il a également indiqué que les entreprises pourraient associer les atouts manufacturiers de l’Asie à un accès aux États-Unis, où les coûts élevés de la main-d’œuvre créent des débouchés pour l’automatisation industrielle.

Kosuke Yusa, d’Open Network Lab Fund, a déclaré que le Japon présentait un autre avantage : des environnements de production qui changent fréquemment et exigent des robots qu’ils s’adaptent à différentes tâches et conditions d’exploitation. Uly Su, responsable du Startup Island TAIWAN Silicon Valley Hub, a indiqué que Taïwan pouvait s’appuyer sur ses atouts dans les semi-conducteurs, l’électronique et la fabrication de pointe.

Données d’usine et contraintes d’infrastructure

Contrairement aux modèles linguistiques entraînés sur de vastes volumes d’informations numériques, les systèmes robotiques ont besoin de données spécialisées provenant d’environnements physiques tels que les usines et les chaînes de production. Tao a déclaré qu’il était difficile de les collecter, notamment parce que les fabricants hésitent à partager leurs données opérationnelles exclusives.

Vandon Duong, associé chez DCVC, a indiqué que les développeurs étaient prêts à payer pour des jeux de données variés et bien annotés, mais s’est interrogé sur la manière dont les entreprises de collecte de données pourraient se constituer des avantages durables à mesure que la concurrence s’intensifie. Les investisseurs ont également évoqué les coûts de calcul : Tao a désigné la disponibilité de l’électricité comme un goulot d’étranglement de plus en plus important pour les infrastructures aux États-Unis, tandis que Duong a mentionné des technologies susceptibles d’améliorer l’efficacité du calcul et de réduire les coûts d’inférence.

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