Масштаб данных实体AI нужно увеличить в 100 раз? Mechanism Capital раскрывает ключевые переменные 2026 года

Согласно последним новостям, Эндрю Канг, партнер Mechanism Capital, недавно заявил, что масштаб физических данных ИИ увеличится в 100 раз в 2026 году. За этим прогнозом стоит крупный прорыв в области робототехники и физического ИИ на техническом уровне в 2025 году, с ключевыми достижениями в архитектуре моделей, методах обучения и сборе данных.

Технологические прорывы в 2025 году прокладывают путь к взрыву данных

В 2025 году область робототехники решит несколько давних основных проблем. Согласно анализу Эндрю Канга, к таким прорывам относятся:

• Инновации в архитектуре моделей и методах обучения позволяют системам ИИ обучаться более эффективно
• Прорывы в технологиях сбора данных сделали крупномасштабный сбор данных идеальным в осуществимый
• Достижения в понимании качества данных и рецептах данных повышают доступность данных
• Инновационные применения технологий обучения с подкреплением позволили таким компаниям, как Figure, Dyna и PI, достичь успеха более 99% в реальных ситуациях
• Прорывы в технологиях памяти преодолевают прежние ограничения «стен памяти»

Ключевой переход от теории к практике

В чём общие черты этих событий? Именно в том, что компании, занимающиеся ИИ, теперь уверены в том, чтобы инвестировать в крупномасштабный сбор данных. Другими словами, технологический прогресс в 2025 году решает проблему «можно ли это сделать», а взрыв данных в 2026 году — «как сделать это в больших масштабах».

Эндрю Канг отметил, что технологии NVIDIA ReMEmber, Titans и MIRAS обеспечивают память во время тестирования, а лучшие визуальные языковые модели (VLM) обеспечивают более прочное пространственное понимание для визуальных языковых моделей действий (VLA). Эти достижения позволяют системе не только обрабатывать больше данных, но и извлекать из них более глубокую пользу.

Рыночная значимость стократного роста масштаба данных

Почему число 100x критично?

Согласно информационному рассылке, в 2025 году рынок изначально увидел zero-shot mapping возможностей, чувствительность к силе зрения и общее физическое мышление, обусловленное масштабом данных. Другими словами, крупные данные уже начинают показывать новые измерения возможностей. Ожидание роста в 100 раз означает, что эти возможности будут выпущены экспоненциально.

Эхо приложений ИИ в криптосфере

Интересно, что эта тенденция отражает модернизацию приложений ИИ в криптопространстве. Согласно последним данным, Nansen AI будет модернизирован до full-stack on-chain торгового продукта в 2026 году, поддерживающего все on-chain транзакции с помощью ИИ. Переход от анализа данных до выполнения транзакций отражает прогресс ИИ сущностей в обработке данных и возможностях принятия решений в различных областях.

Дальнейшее направление

Потенциальный 100-кратный рост масштаба физических данных ИИ в 2026 году подразумевает несколько возможных направлений развития:

• Универсальность и адаптивность систем ИИ будут значительно улучшены
• Повышение эффективности процессов маркировки и обработки данных может стать новым направлением конкуренции
• Сценарии применения физического ИИ будут дополнительно расширены и углублены
• Спрос на сопутствующую инфраструктуру и инструменты значительно вырастет

Краткое содержание

Прогноз Эндрю Канга не возник из ниоткуда, а основан на значительных прорывах в области физического ИИ в различных технических аспектах в 2025 году. От обучения с подкреплением до технологий памяти, от сбора данных до понимания качества данных — эти достижения указывают на одно направление: наступает эпоха крупномасштабного сбора и применения данных. Ожидание роста масштаба данных в 100 раз отражает переход от «возможно» к «как сделать это в большом масштабе». Влияние этого изменения на всю цепочку индустрии ИИ может постепенно стать очевидным в 2026 году.