🤖Стена edge AI: почему воплощённому ИИ нужна новая математика

Быстрый прогресс LLM и мультимодальных моделей подтолкнул индустрию к переносу тяжёлых архитектур в физический мир — от человекоподобных роботов до автономной доставки и беспилотников. Однако стратегия «масштабируем вычисления — и всё заработает», которая сработала в облаке, упирается в системный барьер.

Облачный ИИ гибко наращивает ресурсы: не хватает памяти — добавь серверы. Физические системы ограничены жёстко: каждый лишний ватт на борту — это вес батарей и проблемы с охлаждением, а задержка решения критична до миллисекунд. Если робот не успел обработать сцену, он реагирует на устаревшее состояние среды: теряется устойчивость, начинаются колебания и аварии.

Автор называет это «стеной edge AI» — двойным ограничением физики и теории сложности. С ростом сложности задач пространство альтернатив растёт экспоненциально, и вычислительная перегрузка планировщика становится не локальным багом, а фундаментальным пределом всего класса воплощённого ИИ. Вопрос: есть ли порог, после которого наращивание бортовых вычислений перестаёт быть жизнеспособной стратегией?

#Tech #Robotics #EdgeAI #EmbodiedAI #AMR