Nvidia пояснить, чому роботи не мають свого ChatGPT
На TechCrunch Disrupt 2026 Les Karpas з Nvidia Inception розкаже, що стримує physical AI і чому робототехніці досі бракує масштабного прориву.
На TechCrunch Disrupt 2026 Nvidia винесе на сцену питання, яке в індустрії звучить дедалі частіше: чому роботи досі не пережили свій момент на кшталт ChatGPT. Про це говоритиме Les Karpas, Global Head of Physical AI в Nvidia Inception, під час виступу на Real World AI Stage. Тема важлива не лише для самої робототехніки. Йдеться і про те, що саме заважає фізичному ШІ вийти за межі демонстрацій та увійти в повсякденне життя.
Nvidia інвестує в робототехніку не перший рік, але, на відміну від мовних моделей, цей напрям досі не отримав одного очевидного прориву, який різко змінив би ставлення до технології. У компанії вважають, що проблема не в нестачі інтересу, а в значно складнішому бар’єрі — браку даних і способів навчити physical AI працювати в реальному світі.
Робототехніці бракує масиву даних, який був у LLM
У джерелі вказують на просте, але ключове обмеження: для physical AI немає такого масштабного інтернет-набору даних, який свого часу допоміг мовним моделям. Саме це, за логікою Nvidia, і відрізняє робототехніку від генеративного ШІ, що швидко став частиною щоденного користування після запуску ChatGPT у листопаді 2022 року.
Роботи як напрям розвиваються давно, але досі не дійшли до тієї точки перелому, яка зробила б їх зрозумілими й корисними для широкої аудиторії. Як повідомляють Новини IT-PUB, у матеріалі це називають однією з головних проблем галузі: технологія існує, але масштабувати її до рівня загального використання значно важче, ніж у випадку з мовними моделями.
Саме це Les Karpas і має пояснити на Disrupt 2026 — що заважає переходу від експериментів до справжнього прориву. Його сесія має назву Robots Are Waiting for Their ChatGPT Moment. Here Is What Is Standing in the Way.
Для навчання роботів дані доводиться створювати
Оскільки готового «інтернету для physical AI» не існує, стартапи намагаються закрити цю прогалину іншими способами. У тексті згадуються симуляції, синтетичні дані та foundation models, які навчають одразу на різних типах роботів. Ідея проста: штучно створити той масштаб, якого робототехніка природним шляхом поки не має.
Саме це і вважають однією з найскладніших задач галузі — поєднати цифровий і фізичний світи. Через цю проблему на Disrupt і створили окрему сцену Real World AI Stage. Там, окрім Karpas, виступатимуть засновники Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI та Foxglove, які також працюють на стику ШІ та реального середовища.
Для бізнесу тут питання не лише в технології. Без якісних даних і надійного навчання роботи не можуть швидко перейти з лабораторій у виробництво, логістику, мобільність та інші сфери, де їхнє застосування могло б бути найбільш відчутним.
Les Karpas говорить про physical AI з досвідом у кількох галузях
За словами джерела, Les Karpas добре підходить для розмови про вузькі місця physical AI. Як Global Head of Physical AI у Nvidia Inception, він координує взаємодію компанії зі стартапами у сферах робототехніки, автомобілебудування, виробництва, мобільності, smart cities та інших напрямів.
Це дає йому огляд одразу на кілька сегментів, які намагаються розв’язати одну й ту саму проблему: як навчити машини діяти в реальному світі. У матеріалі також наголошується, що Karpas має різноплановий професійний шлях: він працював у Stanley Black & Decker, Intellectual Ventures, Herman Miller, iRobot, Cirque du Soleil та інших компаніях, а також був архітектором, інженером із виробництва, CEO стартапу, керівником venture studio і корпоративним венчурним інвестором.
Тому в центрі уваги тут не абстрактна теорія, а погляд людини, яка бачить галузь одночасно з боку стартапів, індустрії та великої технологічної компанії.
TechCrunch Disrupt 2026 зосередиться на AI для реального світу
TechCrunch Disrupt 2026 відбудеться 13–15 жовтня в Moscone West у Сан-Франциско. Організатори очікують понад 10 000 техлідерів, засновників та інвесторів, а програма охоплює теми від створення компаній до розробки рішень для реального світу.
У джерелі окремо згадують і комерційну частину події: квиток можна придбати зі знижкою до $200 до 25 вересня, після чого ціни зростуть. Також пропонують зекономити до 30% для групових покупок.
Та головне в цій новині не промо заходу. Вона фіксує інше: індустрія ШІ дедалі частіше говорить вже не про те, чи можливо навчити машини діяти у фізичному світі, а про те, чого саме для цього бракує. Для робототехніки це і є бар’єр, який поки не дає повторити стрімкий злет ChatGPT.
