なぜ物理AIはこれほど膨大な計算能力を必要とするのか？

その答えは、現実世界の運用における根本的な制約にあります。これらのシステムは応答を待つために座っているわけではなく、常に複数の要求の高いタスクを同時に処理しています。

まず、絶え間ない感覚入力の流れがあります。視覚フィード、LiDARデータ、加速度計、触覚センサーなどが絶えず流入しています。これらの生データを処理するだけでも、相当な処理能力が必要です。

次に、意思決定のプレッシャーがあります。ミリ秒レベルの応答時間が求められます。障害物を避けるロボットや道路状況に反応する自動運転車は、遅延を許容できません。遠隔のクラウドサーバーに処理を委ねて待つ余裕はありません。1マイクロ秒も無駄にできません。

即時の反応を超えて、これらのシステムは常に推論を行っています。1秒に一度だけではなく、環境を継続的に評価し、行動を調整しています。そして、静的ではなく、リアルタイムで学習し適応し、新しい経験に基づいてモデルを更新しています。

これが、オンデバイスの計算能力が不可欠である理由です。物理的な知能はクラウドのゲームではありません。ローカルであり、即時性が求められ、処理能力に飢えています。