Citi's Robotics & Physical AI Leadership Conferenceは、業界がコンセプトから商業展開へと移行していることを浮き彫りにしました。しかし、ロボット工学のスケーリングは、デジタルAIとは異なる運用上の課題を提示します。労働力不足とリショアリングが需要を牽引していますが、データの希少性、人材、バッテリー寿命、そして高コストが重要な障害となっています。独自のリアルワールドデータを所有し、Robotics-as-a-Serviceを提供する企業が成功する poised です。Rockwell AutomationやHoneywellのような、自動化にさらされている産業企業は、潜在的な受益者と見なされています。ヒューマノイドはかなりの投資家の関心を集めており、近い将来、生産の大幅な増加が見込まれています。物理AIには、さまざまなセクターにわたって約200億ドルが投資されています。BMWが最近サウスカロライナ州の工場に新しいヒューマノイドを導入したことは、このトレンドの例です。物理AIにおいては、単一のベースモデルよりも、独自のデータ、特殊なハードウェア、そして安全認証がより重要です。自動化の長期的な成長は、制約のある労働市場と国内製造業の増加によって支えられています。