物理ai

2026年10月22日、世界物理AI大会および宇樹パートナーエコシステム大会において、宇樹科技の創業者である王興興は「私は本当に毎日を無駄にすることが非常に恐ろしい」と述べ、物理AIの到来に対する強い緊迫感を示しました。王興興は、トップAIモデルが数学の世界を突破し、物理AIもその兆しを見せていると考えており、突破点は最近の1〜2年または2〜3年の間に訪れる可能性が高いとしています。現場でのデモでは、GPT-6を搭載した宇樹ロボットが追加のトレーニングなしで絵を描いたり、チェスをしたり、パレットを認識したりするタスクを完了できることが示され、モデルが一部の計画問題を解決できることを示しています。彼は、今年の年末または来年には、ロボットが指示に従って部屋を整理するなどのタスクを完了することが期待されると予測しています。この時間のウィンドウに直面して、宇樹科技は正式に「宇創計画」を開始し、コア技術を持つ具身知能の起業家に対して募集を行い、今後5年間で200以上のエコ企業を孵化する計画です。王興興はまた、物理AIが臨界点を突破した後、ロボットハードウェアは年間1000万台の規模に達する必要があり、データ、計算能力、チップ、エネルギーなどのコアリソースの重要性を強調しました。

2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会は今日、杭州で開催され、ロボット会社宇树科技の董事長、総経理兼最高技術責任者の王興興が基調講演で、具身知能がChatGPTの瞬間を超える最も重要な課題は、AIモデルの入力と出力と実際のロボットとの整合性であると述べました。王興興は、トップクラスの大規模モデル会社にとって、ある意味では内部でモデルの自己進化が基本的に実現されており、モデルは自分でプログラムを書いたり、データを収集したりでき、人は適切に導き、参加するだけでよいと述べました。彼はまた、技術の突破がすべての人に普及するには通常5年から10年かかるため、外部からの感覚はそれほど深刻ではなく、物理AIは現在、突破の兆しを見せていると述べました。

美光テクノロジーの副社長、李哲はソウルのCOEXで開催された韓国半導体展SEDEX 2026において、同社が物理AI向けのエッジ推論メモリEIMを開発中であると述べました。業界ではこの製品が2028年下半期に量産されると予測されています。美光はEIMをLPDDR6に適用し、自動運転やヒューマノイドロボットなどの低消費電力DRAMの需要に応えることを研究しており、主要顧客と関連製品について議論を進めています。科創板日報によると、EIMはAIチップとメモリの間に位置し、LPDDRをロジックチップの上にスタックすることで、高速に推論データを処理する方法を採用していますが、計算アーキテクチャはまだ完全には公開されていません。李哲は、現在のロボットAIモデルは約10億から20億のパラメータを持ち、帯域幅の要求は高くないと述べました。より高度な視覚言語モデルが登場した場合、LPDDRだけでは不十分であり、最終的にはHBMがヒューマノイドロボットに使用されることになるとしています。美光は、将来的に高性能のヒューマノイドロボットには約200GBのDRAMと4TBのストレージが必要になると予測しており、現在のサービスロボットは約12GBのDRAMと256GBのストレージを持っています。美光のCEO、サンジャイ・メロトラは、ヒューマノイドロボットの単体ストレージ容量は一般的なL2+乗用車の約10倍であり、ストレージ業界は2030年頃から数十年にわたって持続的な需要の増加に入る可能性があると述べています。その理由は、数百のセンサーからのデータを同期処理し、ローカルで大規模モデルを実行してミリ秒単位の制御を行う必要があるからです。Counterpoint Researchは、世界のヒューマノイドロボットのDRAM需要が今年の約8300Tbitから2030年には約17.2万Tbitに増加すると予測しています。

物理 AI シミュレーション会社 Antioch は、3200 万ドルの A ラウンド資金調達を完了したことを発表しました。Greylock が主導し、A* Capital、Category Ventures、BoxGroup、Icehouse Ventures およびエンジェル投資家が参加しました。Antioch は、AI がソフトウェア開発を大幅に加速させたと述べていますが、物理的自律システムは依然として遅く、高価なハードウェア開発に制約されています。同社は物理 AI チームに対して、システムの構築、テスト、検証に使用するシミュレーション能力を提供しています。顧客およびパートナーには、Amazon Ring、NVIDIA Robotics、Nebius が含まれています。Antioch は急速に拡大しており、シミュレーション、インフラストラクチャ、機械学習、3D グラフィックス、市場および運営などのポジションで採用を行っています。

物理 AI 会社 Transfyr は、2,500 万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したと発表しました。General Catalyst が主導し、Lux Capital、Breakout Ventures、Factory、Neo、SV Angel、MVP Ventures、Underscore VC、Lyda Hill および多くのエンジェル投資家が参加しました。この会社は、物理とデジタルの間のギャップを埋めることに取り組んでおり、科学的な実データを機械可読データに変換し、人工知能と自動化によって駆動される真のクローズドループシステムを実現します。

経済タイムズの報道によると、物理AIスタートアップのMowitoが300万ドルのプレシードラウンドの資金調達を完了し、Version One Venturesが主導し、All In Capital、Unisol、iSeedが参加し、AI研究者のSoumith ChintalaやFoundry Robotics、Coformer.ai、Better Capitalなどの創業者がエンジェル投資家として参加しました。Mowitoは2024年にPuru Rastogi、Adityanag Nagesh、Safar Vによって設立され、産業用ロボットアームのためのAI基盤モデルを構築しています。ロボットが人間のデモを観察して学習タスクを学ぶことで、明示的なプログラミングではなく、製造業の自動化におけるソフトウェアプログラミングのボトルネック問題を解決します。製品ラインの変更時にエンジニアが制御コードを再記述する必要がありません。Mowitoのソフトウェアは、標準の改造されていない産業用ロボット上で動作し、自動車および電子製造の顧客にサービスを提供します。このラウンドの資金は、アメリカ市場の拡大、エンジニアリングおよびマーケティングチームの拡充、製造現場の展開の深化に使用されます。

『日経アジア』の報道によると、日本政府は最近、2040会計年度までに17の戦略分野で超370兆円（約15.59兆元）の公私連携投資を実現する計画を発表しました。そのうち、約10.5兆円（約4423億元）は物理AI分野に特別に配分される予定です。日本政府は、物理AI技術が産業自動化、無人輸送、インフラ点検などのシーンで重要な役割を果たし、人口高齢化の進行や労働力の供給と需要の不均衡による人手不足の問題を緩和し、全体的な生産性を向上させることを期待しています。また、高性能人工知能の潜在的なリスクを防ぐために、日本は先週、新しいAI政策草案を発表し、関連する脅威管理と安全評価メカニズムをさらに強化する計画です。