现在是2026年，我们比以往任何时候都更致力于教育您关于最新的科技趋势。 现在热议的一个话题是：物理AI。 今天，让我们来了解一下：“什么是物理AI，以及Aethir是如何推动这一创新的？” 让我们来详细分析一下 🧵 👇

2/ 首先，什么是物理AI？ 我们今天接触的大多数AI都存在于屏幕上。 它回答问题，生成图像，编写代码或分析数据。 物理AI则不同。 物理AI指的是能够在现实世界中看、理解和行动的AI系统。

3/ 想象一下： 🤖 工厂中的机器人 🚗 自主车辆 🛸 无人机 🏥 医院中的智能机器 📦 仓库自动化 这就是不仅会思考的AI：它能够移动、反应并与物理世界互动。

4/ 为什么物理AI现在如此重要？ 我们正在从： “响应的AI” 转向 “操作的AI”。 在2026年及以后，AI不仅会帮助人类做出决策。它将开始在真实环境中自主做出实时决策。

5/ 这种转变在以下领域带来了巨大的变化： 🏭 制造业 📦 物流 🏥 医疗保健 🤖 机器人技术 🚗 移动性与自动化 这就是为什么物理AI被广泛视为AI革命的下一个阶段。

6/ 科技领袖们在说什么？ 这并不是一个边缘的想法。 詹森·黄一直将机器人技术和物理AI描述为继生成AI之后的下一个前沿。 （查看视频 👇 ） @elonmusk 正在专注于现实世界的AI系统，从自动驾驶到类人机器人。 高通首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙重申： （来源 @FortuneMagazine） 共识很明确： 下一波AI增长发生在数据中心之外，在物理世界中。

7/ 为什么物理AI需要如此多的计算能力？ 因为这些系统必须： • 不间断地处理视觉和传感器数据 • 在毫秒内做出决策 • 进行持续推理 • 实时学习和适应 没有延迟的余地。机器人或车辆不能等待云端。这使得计算成为核心限制。

8/ 为什么传统的超大规模云服务商在这里挣扎。 它们是为以下目的构建的： • 批处理工作负载 • 集中式数据中心 • 可预测的流量

9/ 物理AI打破了这一模型。它需要： • 低延迟的计算靠近机器 • 全球可用性 • 始终在线的性能 • 灵活的区域扩展 这就是集中式云计算遇到真正限制的地方。

10/ @AethirCloud 如何融入物理 AI 的未来？ 这正是 Aethir 构建的解决方案。Aethir 运营着一个分布式 GPU 云，拥有： • 439K+ GPU 容器 • 覆盖 94 个地区和国家 Aethir 并不是将 AI 工作负载强行集中到少数几个地点，而是将计算资源带到物理 AI 实际运作的地方。

11/ 这能实现什么？ 通过分布式计算，物理AI系统可以： • 以更低的延迟进行实时推理 • 全球扩展 • 可靠运行 • 避免对单一供应商的依赖 ☑️ 简而言之：物理AI需要分布式计算，而@AethirCloud提供了这一点。

12/ 🏁 最终总结 物理AI连接了数字智能和现实世界。 随着这一转变在2026年加速，计算架构将决定谁能够构建和扩展。 Aethir正在构建基础设施，使物理AI能够在任何地方移动、思考和操作。