現在是2026年，我們比以往任何時候都更致力於教育您有關最新的科技趨勢。 目前熱議的一個話題是：實體AI。 今天，讓我們來了解一下：“什麼是實體AI，以及Aethir是如何為這項創新提供動力的？” 讓我們來詳細說明 🧵 👇

2/ 首先，什麼是實體 AI？ 我們今天互動的大多數 AI 都存在於螢幕上。 它回答問題、生成圖像、編寫代碼或分析數據。 實體 AI 是不同的。 實體 AI 指的是能夠在現實世界中看見、理解和行動的 AI 系統。

3/ 想想： 🤖 工廠中的機器人 🚗 自動駕駛車輛 🛸 無人機 🏥 醫院中的智能機器 📦 倉庫自動化 這是 AI，不僅僅是思考：它還能移動、反應並與物理世界互動。

4/ 為什麼實體 AI 現在如此重要？ 我們正在從： 「能夠回應的 AI」 轉變為 「能夠運作的 AI」。 在 2026 年及以後，AI 不僅會幫助人類做決策。它將開始在真實環境中自主做出即時決策。

5/ 這一轉變解鎖了以下領域的巨大變化： 🏭 製造業 📦 物流 🏥 醫療保健 🤖 機器人技術 🚗 移動性與自動化 這就是為什麼實體 AI 被廣泛視為 AI 革命的下一個階段。

6/ 科技領袖們在說什麼？ 這不是一個邊緣的想法。 詹森·黃（Jensen Huang）一直將機器人技術和物理AI描述為生成AI之後的下一個前沿。 （查看視頻 👇 ） @elonmusk 專注於現實世界的AI系統，從自動駕駛到人形機器人。 高通首席執行官克里斯蒂亞諾·阿蒙（Cristiano Amon）重申： （來源 @FortuneMagazine） 共識很明確： 下一波AI增長將發生在數據中心之外，在物理世界中。

7/ 為什麼物理 AI 需要如此多的計算能力？ 因為這些系統必須： • 不斷處理視覺和感測器數據 • 在毫秒內做出決策 • 進行持續推理 • 實時學習和適應 沒有延遲的空間。機器人或車輛不能等待雲端。這使得計算成為核心限制。

8/ 為什麼傳統的超大規模雲端服務商在這裡掙扎。 它們是為了： • 批量工作負載 • 集中式數據中心 • 可預測的流量

9/ 實體 AI 打破了這個模型。它需要： • 低延遲的計算靠近機器 • 全球可用性 • 始終在線的性能 • 靈活的區域擴展 這就是集中式雲端遇到真正限制的地方。

10/ @AethirCloud 如何融入物理 AI 的未來？ 這正是 Aethir 建立的目的。Aethir 運營著一個分散式的 GPU 雲，擁有： • 439K+ GPU 容器 • 覆蓋 94 個地區和國家 Aethir 並不是將 AI 工作負載強行集中到少數幾個地點，而是將計算資源帶到物理 AI 實際運作的地方。

11/ 這能帶來什麼？ 透過分散式計算，實體 AI 系統可以： • 以更低的延遲進行即時推斷 • 全球擴展 • 可靠運行 • 避免對單一供應商的依賴 ☑️ 總之：實體 AI 需要分散式計算，而 @AethirCloud 提供了這一點。

12/ 🏁 最後的收穫 實體 AI 橋接數位智慧與現實世界。 隨著這一轉變在 2026 年加速，計算架構將決定誰能建立和擴展。 Aethir 正在構建基礎設施，讓實體 AI 能夠隨處移動、思考和運作。