Ще донедавна штучний інтелект сприймався переважно як програмна технологія. Він аналізував тексти, зображення, допомагав із пошуком інформації або автоматизував рутинні цифрові завдання. Проте сьогодні AI стрімко виходить за межі екранів і починає діяти у фізичному світі. Цей зсув чітко окреслився після нещодавніх заяв на технологічних виставках, де було продемонстровано, що штучний інтелект переходить від допоміжного інструмента до активного учасника реальних процесів.
Фізичний штучний інтелект — це системи, які не лише обробляють дані, а й керують машинами, роботами та автономним транспортом. Вони взаємодіють із середовищем, приймають рішення в реальному часі та несуть відповідальність за фізичні дії. Саме це робить новий етап розвитку AI принципово іншим.
Чипи нового покоління і різке здешевлення обчислень
Одним із ключових факторів цього переходу стає апаратна еволюція, про яку гучно заявили на CES — одній з найбільших у світі виставок споживчої електроніки та технологій. CES щороку проходить у Лас-Вегасі та є майданчиком, де провідні компанії показують не готові продукти для магазинів, а напрямок, у якому рухатиметься вся індустрія протягом найближчих років. Саме тут зазвичай уперше говорять про технології, які згодом стають масовими.
Під час одного з ключових виступів на CES було анонсовано наступне покоління AI-чипів під назвою Rubin. Для пересічного користувача це може звучати як чергова технічна назва, проте насправді йдеться про нову архітектуру процесорів, спеціально створених для роботи зі штучним інтелектом. Такі чипи не є універсальними, як звичайні процесори в комп’ютерах, а оптимізовані саме для обчислень, які виконують AI-моделі.
Головна заява полягала в тому, що використання чипів Rubin може знизити вартість генерації токенів приблизно на 90 відсотків. Якщо спростити, токени — це умовні «цеглинки», з яких AI формує відповіді, тексти, зображення або рішення. Чим дешевше обходиться обробка цих токенів, тим доступнішим стає сам штучний інтелект. Це означає, що складні AI-системи можна буде запускати не лише у великих дата-центрах, а й у значно більшій кількості пристроїв і сервісів.
Саме це здешевлення обчислень відкриває шлях до фізичного штучного інтелекту. Коли AI стає економічно вигідним, його можна інтегрувати в роботів, автономний транспорт і промислові системи, які повинні працювати постійно й без затримок. Таким чином, заяви на CES і поява чипів Rubin є не просто технічною новиною, а сигналом про початок нового етапу розвитку штучного інтелекту.
Автономні роботаксі і вихід AI на вулиці міст
Окремим сигналом нового етапу стало підтвердження планів запуску автономних роботаксі вже у 2026 році в партнерстві з великою, але поки не названою компанією. Це означає, що AI перестає бути лише помічником водія або системою підтримки. Він переходить до повноцінного управління транспортом у міському середовищі.
Роботаксі є показовим прикладом фізичного штучного інтелекту, адже вони поєднують комп’ютерний зір, аналіз дорожньої ситуації, роботу з картами, прогнозування поведінки інших учасників руху та миттєве ухвалення рішень. Фактично AI бере на себе відповідальність за дії, які раніше були виключно людською прерогативою.
Мультимодальність як новий стандарт для AI-систем
Ще однією важливою тезою стало твердження, що мультимодальність моделей штучного інтелекту стане новим стандартом. Це означає, що AI одночасно працюватиме з різними типами даних — зображенням, відео, звуком, текстом і сигналами з фізичних сенсорів.
Для фізичного AI мультимодальність є критично необхідною. Роботи, автономні машини та інші системи повинні комплексно сприймати навколишній світ. Вони мають бачити об’єкти, розпізнавати рух, чути сигнали, аналізувати контекст і реагувати без затримок. Саме тому розвиток мультимодальних моделей напряму пов’язаний із переходом AI у фізичний простір.
Роль серверної інфраструктури у розвитку фізичного AI
Попри активний розвиток автономних пристроїв, основа фізичного штучного інтелекту залишається у серверній інфраструктурі. Сьогодні AI вже широко застосовується в дата-центрах для оптимізації навантажень, управління енергоспоживанням, прогнозування збоїв і автоматизації обслуговування серверів.
Крім того, саме сервери забезпечують навчання складних моделей, їх оновлення та масштабування. Навіть автономні системи потребують постійного зв’язку з інфраструктурою для отримання нових даних і вдосконалення алгоритмів. Це означає, що розвиток фізичного AI неминуче призводить до різкого зростання попиту на серверні ресурси та спеціалізовані AI-чипи.
Чому світу знадобиться все більше AI-чипів
Останній, але ключовий висновок із новини полягає в тому, що для всіх цих роботів, моделей і автономних систем знадобиться неймовірно велика кількість чипів. Фізичний штучний інтелект не замінює програмний AI, а доповнює його, створюючи новий рівень складності та масштабів.
Зростання кількості роботів, автономного транспорту й інтелектуальної інфраструктури означає експоненційний попит на обчислення. Саме тому апаратний розвиток і серверна інфраструктура стають таким самим стратегічним ресурсом, як енергія або зв’язок.
Новий етап, який вже розпочався
Фізичний штучний інтелект — це не віддалене майбутнє, а процес, який відбувається просто зараз. Здешевлення обчислень, поява нових чипів, розвиток мультимодальних моделей і запуск автономних систем свідчать про те, що AI виходить у реальний світ системно й масштабно. Для бізнесу це відкриває нові можливості, а для суспільства — нові виклики. Проте очевидно, що цей етап технологічного розвитку стане одним із визначальних у найближчі роки.
Залишити відповідь