Nvidia דוחפת את אירופה: מאוטופיות AI ועד רובוטקסי עם Uber

בבימת ה-Web Summit בליסבון, מול קהל שעוקב באובססיביות אחרי כל זעזוע בעולם ה-AI, שלח Rev Lebaredian, סגן נשיא Omniverse וטכנולוגיות סימולציה ב-Nvidia, מסר חד וברור לאירופה: אם היבשת רוצה להישאר רלוונטית במרוץ העולמי לבינה מלאכותית – היא חייבת להשקיע בתשתיות עמוקות, באנרגיה זולה וזמינה, ובשותפות אמיתית במאמץ הטכנולוגי הגלובלי.

אירופה במרוץ: יותר כישרון, פחות "מפעלים"

Lebaredian מצייר תמונה שאפתנית: "אירופה צריכה להיות מרכז ל-AI, למדעי המחשב ולכל הטכנולוגיה". אבל לצד המחמאה מגיעה האזהרה – בלי "AI factories" ובלי אספקת אנרגיה מספקת, כל הכישרון, המחקר והסטארט-אפים פשוט לא יספיקו.

"AI factories" אינן רק מיתוג מחודש ל-data centers; הן שכבת התשתית שמאפשרת להכשיר מודלים בקנה מידה עצום, להריץ סימולציות, לפתח רובוטיקה מתקדמת ולבנות מערכות שמסוגלות להתמודד עם עומסי נתונים אדירים. בחודש שעבר הודיעה הנציבות האירופית על הרחבת מערך מפעלים כאלה ל-19 אתרים – צעד בכיוון הנכון, אבל לדעת Lebaredian רחוק מלהספיק כדי להתחרות בארה"ב ובסין.

התקרה האמיתית: אנרגיה

הנקודה שהוא חוזר אליה שוב ושוב היא האנרגיה. בינה מלאכותית מודרנית היא ענף תעשייתי זולל חשמל, ואירופה נמצאת בנקודת חסרון: עלויות אנרגיה גבוהות, רגולציה מחמירה, ומתח מתמשך בין יעדים ירוקים לבין צרכים תעשייתיים.

Lebaredian מנסח זאת בפשטות: "אין דבר כזה התקדמות בחברה בלי אנרגיה... זו תקרת הזכוכית של כל צמיחה". לדבריו, אירופה – כמו כל מדינה – חייבת להגדיל את היצע הכוח: גרעין, הידרואלקטרי, רוח, סולארי. בלי החלטות ברורות ומהירות, מפעלי ה-AI הגדולים יצמחו במקומות אחרים.

עבור קוראים ישראלים, ההקבלה ברורה: מי שמחזיק בתשתיות חישוב ואנרגיה תחרותיות מושך אליו את גל ה-AI הבא. ישראל משחקת היטב בצד הכישרון והתוכנה; השאלה היא כמה מהר היא תיישר קו גם בתשתיות חישוב ושותפויות גלובליות.

מה הלאה: מ-Generative AI ל-Physical AI

בעוד העולם עוד מתווכח על צ'אטבוטים ותמונות שנוצרות בלחיצת כפתור, ב-Nvidia כבר מסמנים את השלב הבא: Physical AI – בינה מלאכותית שמקבלת גוף.

Lebaredian רואה ברובוטיקה את גל ההפרעה הבא, ובעיקר בתעשיות שבהן שולטות שלוש ה-D המפורסמות: Dull, Dirty, Dangerous – משעמם, מלוכלך, מסוכן. שם כבר היום מורגש מחסור חמור בכוח אדם, כוח עבודה מזדקן ודור צעיר שלא מוכן להיכנס למכרות, למחסנים כבדים או לקווי ייצור מסוכנים.

לכן, לדבריו, הרובוטים לא יתחילו בסלון הביתי, אלא במפעלים, במחסני לוגיסטיקה, במרכזי מיון, בתחבורה תעשייתית. שם ה-ROI ברור, והסובלנות לעלות גבוהה יותר. רק אחר כך נראה רובוטים שירותיים ביתיים בשוק רחב.

מעניין לציין שהוא מתייחס בזהירות לניסיונות ליצור רובוטים הומנואידיים לשוק הצרכני – כמו NEO ודומיו – ומסביר שהצרכן הביתי רגיש הרבה יותר למחיר, לתרבות, לנוחות ולתפיסת בטיחות. הסביבה הביתית גם כאוטית בהרבה מזו של מפעל מתוכנן, מה שמעלה את רף הטכנולוגיה הנדרש.

בטיחות: קל יותר עם ברזל מאשר עם טקסט

אחת האמירות המפתיעות של Lebaredian נוגעת לבטיחות: בניגוד לאינטואיציה, הוא טוען שבמובנים מסוימים קל יותר למדוד ולהבטיח בטיחות ברובוטים פיזיים מאשר במערכות שיחה ו-AI גנרטיבי.

למה? כי התנהגות פיזית ניתנת להגדרה ולמדידה: מהירות, מרחק, כוח, אזורי פעולה מותרים. אפשר לקבוע סטנדרטים ברורים, לבצע בדיקות, סימולציות והתאמות רגולטוריות. לעומת זאת, בינה מלאכותית ש"מדברת", מייעצת, מייצרת תוכן או מתפקדת כסוכן אוטונומי במרחב הדיגיטלי – קשה בהרבה להגדיר לה גבולות ערכיים, תרבותיים ומשפטיים באופן חד.

המסר לקהילת המפתחים: Physical AI ידרוש סטנדרטיזציה הנדסית קלאסית, אבל דווקא העולמות ה"רכים" של Generative AI ישאירו את הרגולטורים ואת החברות במערבולת ארוכה יותר.

השותפות עם Uber: 100,000 רובוטקסי בדרך

כחלק מהחזון של Physical AI, Nvidia מכוונת גבוה גם בתחום הרכב האוטונומי. החברה הכריזה לאחרונה על שותפות עם Uber להקמת צי של כ-100,000 רובוטקסי ורכבי משלוח אוטונומיים, עם יעד התחלה ב-2027.

המטרה: להגיע ל-Level 4 Autonomy – רמה שבה הרכב יכול לנהוג באופן עצמאי לחלוטין בתנאים ומרחבים מוגדרים, ללא צורך בהתערבות אנושית בזמן הנסיעה. זו קפיצת מדרגה מעבר לדגמי הרובוטקסי הפעילים כיום, שפועלים באזורים מוגבלים ובהישענות ניכרת על נהגים וגיבוי אנושי.

אבל הטכנולוגיה היא רק חצי מהסיפור. Lebaredian מדגיש שעד שחוקים, תשתיות ותפיסת הציבור יתיישרו, הרכבים האוטונומיים יישארו מוגבלים גיאוגרפית. כאן נכנסת לפעולה עוד זרוע של Nvidia: "data factory".

לומדים לנהוג בתוך סימולציה

Nvidia ו-Uber מתכננות להקים "מפעל נתונים" עצום לאימון ולבדיקה של כלי הרכב האוטונומיים. המפתח: סימולציות מתקדמות בסגנון "משחק וידאו" ריאליסטי, שמאפשר להריץ אינספור תרחישים מסוכנים – תאונות, מזג אוויר קיצוני, התנהגות אנושית לא צפויה – ללא סיכון לחיי אדם.

Lebaredian מסביר שהעולם הווירטואלי הזה מכויל כך ש"יתאים מקרוב לעולם האמיתי", ומאפשר לרכבים ללמוד, לטעות ולהשתפר לפני שהם יוצאים לכביש. לאחר הפריסה בעולם האמיתי, הנתונים החדשים מוזרמים חזרה למערך האימון, והמערכת הופכת מחזורית ולומדת.

היעד השאפתני: להגיע מהר למצב שבו הרכבים האוטונומיים יהיו "טובים מנהגים אנושיים". אם זה יקרה, המשמעות לכלכלה, לתחבורה הציבורית, למשלוחים ולביטוח תהיה דרמטית, גם בישראל.

מסר לישראל ולאירופה: חלון זמן מוגבל

הראיון של Lebaredian משקף תובנה פשוטה אך קריטית למדינות ולקהילות טכנולוגיות כמו אלו שבישראל:

• הכוח עובר ממודלים בלבד אל מי ששולט בתשתית: חישוב, אנרגיה, סימולציה ונתונים.
• Physical AI – רובוטיקה, רכב אוטונומי, אוטומציה תעשייתית – הוא הגל הבא, ומי שיכין לו תשתית עכשיו יקצור את הפירות בעוד מספר שנים.
• אירופה עדיין יכולה להפוך למוקד מוביל, אבל רק אם תבחר להיות אגרסיבית יותר בבניית AI factories ובאספקת אנרגיה תחרותית.

בעולם שבו Nvidia מציבה רף חדש לשילוב בין חומרה, ענן, סימולציה ו-AI פיזי, השאלה האמיתית היא מי יחליט לקרוא את המפה בזמן – ומי יישאר לדלג בין כותרות במקום לבנות תשתיות.