2026年、私たちはこれまで以上に最新の新興技術トレンドについて皆様に教育することにコミットしています。 今話題になっているのは、物理的なAIです。 では、今日は「物理的AIとは何か、そしてAethirはこのイノベーションを支えるためにどのように構築されているのか?」を学びましょう。 詳しく見🧵 👇ていきましょう

2/ まず、物理AIとは具体的に何でしょうか? 今日私たちが関わるほとんどのAIは画面上で存在しています。 質問に答え、画像を作成し、コードを書いたり、データを分析したりします。 物理的なAIは異なります。 物理的AIとは、現実世界で見て理解し、行動できるAIシステムのことを指します。

3/ 例えば: 🤖 工場のロボット 🚗 自動運転車 🛸 ドローン 🏥 病院のスマートマシン 📦 倉庫自動化 これは単に考えるだけではなく、物理的世界と動き、反応し、相互作用するAIです。

4/ なぜ物理AIが今こんなに重要な存在なのでしょうか? 私たちは以下の場所から移動しています: 「応答するAI」 宛先 「動作するAIだ。」 2026年以降、AIは単に人間の意思決定を助けるだけではありません。実際の環境で自動で意思決定を始めるでしょう。

5/ その変化は、以下のような大きな変化をもたらします: 🏭 製造 📦 物流 🏥 医療 🤖 ロボティクス 🚗 モビリティと自動化 だからこそ、物理的AIはAI革命の次の段階として広く見なされています。

6/ テックリーダーたちは何と言っているのでしょうか? これは周縁的なアイデアではありません。 Jensen Huangは一貫して、ロボット工学と物理AIを生成AIの次のフロンティアと位置づけています。 (動画👇確認) @elonmuskは自動運転からヒューマノイドロボットまで、現実世界のAIシステムに重点を置いています。 クアルコムのCEOクリスティアーノ・エイモンは繰り返します:(出典@FortuneMagazine) コンセンサスは明確です: 次のAI成長の波はデータセンターの外、物理的な世界で起こります。

7/ なぜ物理AIはこれほど多くの計算を必要とするのでしょうか? なぜなら、これらのシステムは以下の通りに必要だからです: ・プロセスビジョンおよびセンサーデータの継続提供 ・ミリス単位で意思決定 • 連続推論を実行する ・リアルタイムで学び適応 遅れの余地はありません。ロボットや車両はクラウドを待てません。これにより、 が核心制約を計算します。

8/ なぜ伝統的なハイパースケーラーがここで苦戦しているのか。 これらは以下の目的で建造されました: • バッチワークロード ・集中型データセンター ・予測可能な交通量

9/ 物理的なAIはそのモデルを破ります。必要なのは: • マシンに近い低遅延計算 ・グローバルな入手可能性 ・常時稼働の性能 • 柔軟な地域別スケーリング ここで中央集権クラウドは本当の限界に達します。

10/ @AethirCloud物理AIの未来にどのように位置づけられるのでしょうか? これこそがAethirが解決するために作られた問題です。Aethirは分散GPUクラウドを運用しています: • 439K+ GPUコンテナ • 94の地域と国にまたがる AIワークロードを数か所に集中させるのではなく、Aethirは物理AIが実際に動作する場所に計算を近づけています。

11/ これが何を可能にするのでしょうか? 分散計算を用いることで、物理AIシステムは以下のことを可能にします: • 遅延を抑えたリアルタイム推論を実行する ・グローバルなスケール ・信頼性の高い運用 ・単一提供者依存の回避 ☑️ 要するに、物理AIには分散型計算が必要であり、@AethirCloudそれを実現します。

12/ 🏁 最終的な要点 物理的なAIはデジタルインテリジェンスと現実世界をつなぐものです。 この変化が2026年に加速する中、コンピュートアーキテクチャが誰が構築・拡張できるかを決めることになります。 Aethirは物理的なAIがどこでも動き、考え、機能するインフラを構築しています。