Физический ИИ меняет бизнес: роботы повышают эффективность, но люди остаются ключевыми

По данным Computerworld, на недавнем Всемирном экономическом форуме в Давосе (WEF) обсуждалась трансформация рынка труда под влиянием искусственного интеллекта. Однако особое внимание привлекло развитие физического ИИ — технологии, которая объединяет искусственный интеллект с физическими устройствами, включая роботов и сенсоры. Эксперты отмечают, что такие системы способны повысить производительность труда, улучшить промышленные показатели и в долгосрочной перспективе сформировать новую экономическую реальность.

Роботы как инструмент повышения производительности

Nvidia и другие ведущие игроки в области ИИ подчеркивают, что роботы с интеллектом и сенсорами могут выполнять рутинные задачи, освобождая людей для более сложных функций. Дженнс Хуан, генеральный директор Nvidia, заявил, что интеграция ИИ в производственные процессы меняет характер труда, а не угрожает занятости. Например, в здравоохранении ИИ может повысить эффективность работы медперсонала, что, в свою очередь, способствует увеличению потребности в квалифицированных кадрах.

Илон Маск, основатель Tesla, предположил, что в будущем роботы будут настолько развиты, что смогут удовлетворить большинство человеческих потребностей. Он также отметил, что роботы могут стать альтернативой молодым людям, ухаживающим за пожилыми родственниками, что снижает затраты и нагрузку на семью.

Прогресс в области физического ИИ

Venti Technologies, компания, связанная с MIT, уже использует роботов для выполнения задач 24/7, включая перевозку грузов. Однако, по словам Даниэлы Рус, директора лаборатории искусственного интеллекта и компьютерных наук Массачусетского технологического института (CSAIL), человек всё ещё остаётся важной частью системы, особенно в сложных или непредсказуемых ситуациях, таких как плохая погода или интенсивные операции.

В Китае, по словам Тяньлана Шао, генерального директора Mech-Mind Robotics, развитие физического ИИ идёт быстрее, чем в США. За последний год его компания поставила более 10 000 роботов — столько же, сколько за первые восемь лет работы. Он подчеркнул, что даже при оснащении роботов сложным инструментарием, например, цепными пилами, необходимы чёткие границы и правила, чтобы обеспечить безопасность и эффективность.

Углубление интеграции ИИ в физические системы

Современные исследования фокусируются на создании «мировых моделей» — алгоритмов, которые позволяют роботам лучше понимать окружающую среду и действовать в ней. Такие модели разрабатываются, в частности, Nvidia, Microsoft и Google. Вузы, такие как Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, также вносят вклад в эту область. Университет разработал модель под названием PAN, которая позволяет тестировать последовательности действий в безопасной среде.

Растущий интерес бизнеса к физическому ИИ

В январе 2026 года Deloitte опубликовал отчет «Состояние ИИ в корпоративной среде», в котором отмечено, что 58% компаний уже внедрили физический ИИ. Ожидается, что к 2028 году эта цифра достигнет 80%. В отчете также отмечается, что физический ИИ включает в себя технологии, способные воспринимать окружающую среду и влиять на неё, такие как системы мониторинга и коботы — роботы, работающие в паре с людьми.

Бинна Амманат, глобальный руководитель Deloitte AI Institute, подчеркнула, что основа физического ИИ была заложена ещё 12–13 лет назад, но сегодня на этой основе создаются новые, более автономные и интеллектуальные системы.

Осторожность и реалистичные ожидания

Несмотря на оптимистичные прогнозы, не все участники форума разделяют позитивный настрой. Даниэла Рус отметила, что хотя роботы продолжают развиваться, появление полноценных антропоморфных моделей, способных выполнять широкий спектр задач, пока остаётся в будущем.

WEF также отмечает, что компании, специализирующиеся на антропоморфных роботах, привлекают значительные инвестиции, несмотря на то, что их широкомасштабное применение пока не реализовано.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Перспективы развития

Развитие физического ИИ открывает возможности для повышения эффективности промышленности, транспорта и здравоохранения. Однако для успешной интеграции таких технологий необходима чёткая регуляторная база, техническая инфраструктура и квалифицированные кадры. Эксперты рекомендуют бизнесу начать с аудита текущих процессов и постепенного внедрения решений, основанных на физическом ИИ.

Физический ИИ: трансформация рынка труда и геополитических балансов

Роботы как фактор экономической устойчивости

Физический ИИ — это не только роботы, которые двигаются, а технологии, которые начинают понимать окружающий мир и реагировать на него. На первый взгляд, такие системы могут восприниматься как угроза для занятости, но на деле они меняют её структуру, а не уничтожают. Джин Хуан, глава Nvidia, подчеркивает, что автоматизация способствует созданию новых рабочих мест, включая традиционные профессии, такие как электрики, сантехники и сварщики [!]. В некоторых случаях зарплаты таких специалистов в США удвоились. Это указывает на то, что внедрение физического ИИ требует не только инвестиций в оборудование, но и в подготовку персонала, который будет работать с ним как с инструментом, а не как с заменой.

Однако, несмотря на публичные обещания, что роботы освободят людей от рутинных задач, на деле их внедрение требует человеческого контроля, особенно в условиях нестабильности или нестандартных ситуаций. Например, даже в условиях 24/7-автоматизации, как у Venti Technologies, люди всё ещё нужны для принятия решений в критических моментах. Это означает, что физический ИИ не уменьшает потребность в кадрах, а меняет их профиль: от операторов к специалистам по управлению и оптимизации систем.

Геополитические сдвиги в отрасли ИИ

Одной из ключевых тенденций является снижение влияния западных технологий на рынке Китая. Доля Nvidia на рынке AI-ускорителей в Китае сократилась с 66% в 2024 году до 8% в 2026 году из-за американских санкций и роста местных производителей, таких как Huawei, Cambricon, Moore Threads и MetaX [!]. Это подтверждает упомянутую в оригинальной статье тенденцию к снижению влияния западных технологий. В условиях ограничений на экспорт, эти компании активно развивают собственные решения, включая GPU, способные конкурировать с предыдущими поколениями Nvidia. Однако переход от экосистемы CUDA к отечественным стекам остаётся сложным из-за интеграции Nvidia в существующие развертывания.

Китайские игроки, такие как Mech-Mind Robotics, уже демонстрируют более высокую скорость внедрения, чем западные конкуренты. Это связано не только с государственной поддержкой, но и с культурной готовностью к автоматизации. В странах, где роботы воспринимаются скорее как партнёры, чем как угроза, рынок физического ИИ развивается быстрее. Например, в 2025 году Китай установил 13 000 антропоморфных роботов, что составляет 81% от мирового объема, с крупнейшими поставками от компаний Agibot Innovation и Unitree Robotics [!].

Риски и барьеры: дефицит памяти и киберугрозы

Несмотря на оптимистичные прогнозы, не все участники форума разделяют позитивный настрой. Даниэла Рус отметила, что хотя роботы продолжают развиваться, появление полноценных антропоморфных моделей, способных выполнять широкий спектр задач, пока остаётся в будущем. Это не означает, что инвестиции в них бесполезны, но важно понимать: деньги сейчас идут в будущее, а не в готовые решения.

Другим важным фактором является дефицит NAND-памяти, который может стать серьёзным барьером для масштабного внедрения физического ИИ. Nvidia представила новую систему хранения контекста ICMS, которая потребует значительных объемов NAND-памяти. В рамках проекта Vera Rubin одна система потребует около 1 152 ТБ SSD-емкости, а к 2027 году ожидается выпуск 100 000 таких систем. Это может привести к общему спросу в 115,2 млн ТБ, что составляет около 9,3% от мирового прогноза [!]. Рост потребления NAND-памяти усилит текущий дефицит и может повлиять на доступность потребительских SSD-устройств.

Важный нюанс: Рост числа антропоморфных роботов, оснащённых искусственным интеллектом, создаёт новые вызовы в области кибербезопасности. Устройства становятся уязвимыми к захвату управления и утечкам данных. Эксперты отмечают, что вопросы безопасности должны решаться на этапе проектирования, поскольку роботы всё чаще встраиваются в цифровую инфраструктуру и могут использоваться как в промышленности, так и в быту [!].

Мировые модели: новый уровень автономности

Одной из ключевых тенденций является развитие мировых моделей — алгоритмов, которые позволяют роботам лучше понимать пространство и предсказывать последствия своих действий. Это открывает возможности для более сложных задач, таких как навигация в динамичных средах или планирование сложных операций. Однако такие модели требуют мощных вычислительных ресурсов и обширных данных, что делает их пока недоступными для малого и среднего бизнеса.

Роботы становятся безопаснее благодаря моделям мира, которые позволяют искусственному интеллекту предсказывать физические события и моделировать последовательности действий [!]. В отличие от текстовых ИИ, эти модели учитывают законы физики, такие как гравитация и трение, чтобы роботы могли принимать обоснованные решения в реальном времени. Например, андроиды смогут выполнять задачи, такие как обслуживание гостей, без ошибок. Технология также используется для обучения автономных автомобилей и промышленных работников.

Что дальше: правила игры меняются

Физический ИИ становится не только трендом, а новой экономической реальностью. Для бизнеса это означает, что необходимо начать с анализа текущих процессов, определить точки, где ИИ может принести максимальную пользу, и постепенно внедрять решения. Это требует переосмысления подхода к автоматизации — от «всё или ничего» к небольшим шаги с быстрой окупаемостью.

Важный нюанс: Компании, которые начнут с пилотных проектов, а не с масштабных инвестиций, получат больше шансов на успех. Особенно это касается тех, кто готов интегрировать в ИИ не отдельно от бизнеса, а как встроенную часть операционной стратегии. Это также важно в условиях, когда модели поведения роботов ещё нестабильны, а регуляторная база — не сформирована.