Investidores em IA física destacaram as capacidades da Ásia em manufatura e semicondutores como possíveis vantagens para empresas de robótica que avançam rumo à implantação comercial, ao mesmo tempo que apontaram o acesso a dados de treinamento do mundo real como um grande obstáculo.

Principais conclusões

  • Investidores discutiram oportunidades em Taiwan, no Japão e no Sudeste Asiático durante uma cúpula em São Francisco.
  • Pode ser difícil obter dados de fábricas porque os fabricantes podem relutar em compartilhar informações proprietárias.
  • O Startup Island TAIWAN Silicon Valley Hub está organizando novos diálogos do setor e encontros com investidores.

IA física: da simulação à produção

No Silicon to Scale: A Physical AI Summit, durante a SF Tech Week, investidores e executivos do setor discutiram o desafio de implantar máquinas inteligentes em ambientes do mundo real. O evento reuniu mais de 170 investidores, líderes do setor e fundadores e contou com cinco startups taiwanesas: Morale AI, MetAI, Jmem Tek, Neuroshine e APMIC.

Um painel corporativo examinou a diferença entre a simulação e a implantação no mundo real, além da infraestrutura de computação, edge e energia necessária para ampliar as operações.

Como a manufatura asiática poderia ajudar

Jeff Tao, diretor de infraestrutura de IA do Citi, destacou as operações de montagem e teste de semicondutores no Sudeste Asiático, incluindo a Malásia, como capacidades existentes que poderiam apoiar tecnologias emergentes. Ele também disse que as empresas poderiam combinar os pontos fortes da manufatura asiática com o acesso aos Estados Unidos, onde os altos custos de mão de obra criam oportunidades para a automação industrial.

Kosuke Yusa, do Open Network Lab Fund, disse que o Japão oferece uma vantagem diferente: ambientes de produção que mudam com frequência e exigem que os robôs se adaptem a diferentes tarefas e condições operacionais. Uly Su, chefe do Startup Island TAIWAN Silicon Valley Hub, disse que Taiwan poderia aproveitar seus pontos fortes em semicondutores, eletrônicos e manufatura avançada.

Dados de fábricas e limitações de infraestrutura

Ao contrário dos modelos de linguagem, treinados com grandes volumes de informações digitais, os sistemas de robótica precisam de dados especializados de ambientes físicos, como fábricas e linhas de produção. Tao disse que coletá-los é difícil, em parte porque os fabricantes relutam em compartilhar dados operacionais proprietários.

Vandon Duong, principal da DCVC, disse que os desenvolvedores estão dispostos a pagar por conjuntos de dados diversificados e bem anotados, mas questionou como as empresas de coleta de dados poderiam criar vantagens duradouras à medida que a concorrência aumenta. Os investidores também discutiram os custos de computação: Tao apontou a disponibilidade de eletricidade como um gargalo cada vez mais importante da infraestrutura dos EUA, enquanto Duong destacou tecnologias capazes de melhorar a eficiência da computação e reduzir os custos de inferência.

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