דעה
כשבינה מלאכותית פוגשת את המציאות מתרחשת המהפכה האמיתית
השיח סביב AI מרוכז כיום בשחקניות הענק דוגמת OpenAI או אנתרופיק, שפועלות בעיקר בשוק התוכנה ובמגזר הארגוני. אלה סביבות שנהנו מרמת בשלות טכנולוגית גבוהה ומתקציבים משמעותיים עוד לפני גל ה-AI הנוכחי. אלא שההזדמנות הגדולה הבאה נמצאת דווקא מחוץ למסך. התעשיות שמניעות את המציאות היומיומית שלנו, מלוגיסטיקה וייצור, דרך תשתיות ואנרגיה ועד תחבורה, שירותים וביטחון, עדיין מתמודדות עם פערים טכנולוגיים ומחסור מבני בכוח אדם. אלא שדווקא במקום שבו התשתיות הפיזיות נותרו מאחור, נפתחת ההזדמנות הגדולה באבולוציה של הבינה המלאכותית, שימוש ב-Physical AI. יישום AI בשכבה הפיזית של המציאות, מאפשרת לחולל שיבוש עמוק, לשפר תהליכים ולתת מענה לאתגרים מורכבים שעד כה נותרו ללא פתרון.
הפוטנציאל הכלכלי משמעותי. על פי נתוני המכון הבינלאומי לרובוטיקה שוק ה-Physical AI צפוי לצמוח בשיעור שנתי של יותר מ-30% בעשור הקרוב. במקביל, תחזיות מעריכות כי עד 2035 יפעלו בעולם יותר מ-1.3 מיליארד רובוטים ומערכות אוטונומיות מבוססות AI שיסייעו להתמודד עם מצוקת כוח האדם והפערים בתפוקה התעשייתית. נתונים אלו מסמנים את הצורך ליישם בינה מלאכותית בקצה, בשכבה הפיזית של המציאות, ולספק מענה לבעיות שעד היום פשוט לא היה להן מענה טכנולוגי. בנוסף, קיים גם יתרון מבני. בעוד שבעולם התוכנה שחקנית ענק יכולה להטמיע עדכון אחד ולייתר קטגוריה שלמה של מוצרים, הפתרונות בשכבה הפיזית דורשים התמחות עמוקה, מעטפת טכנולוגית מורכבת והבנה של סביבת הפעילות עצמה. המורכבות הזו הופכת אותם לחסינים יותר בפני שינויים של המודלים הגדולים. זהו ההבדל המרכזי בין גל הAI הנוכחי לשלב הבא שלו.
כבר היום אפשר לראות כמה כיוונים שבהם השינוי מתרחש. הראשון הוא המעבר ממודלים לשוניים וחזותיים ל World Models שמשלבים שפה, ראייה והבנה מרחבית. בטווח הארוך הם עשויים להפוך למוח ולעיניים של רובוטים ומערכות אוטונומיות. בטווח הקצר הם מאפשרים ניטור ופעולה בסביבות מורכבות כמו תשתיות נפט, גז ומים ויישומים ביטחוניים, שבהם המערכת נדרשת להבין את ההקשר הפיזי ולא רק לעבד נתונים.
תחום נוסף הוא שליטה אוטונומית בנחילי רחפנים ורובוטים. בזמן שהרחפנים עצמם הופכים למוצר מדף זול ונגיש, הערך עובר לתוכנה ולאלגוריתמיקה שמאפשרות לנהל מערכים שלמים באופן אוטונומי. היישומים יכולים לנוע מניהול תנועה עירונית ובקרת גבולות ועד מערכי משלוחים ושינוע לוגיסטי בקנה מידה רחב.
גם בהנדסה ובייצור מתקדם נפתחות אפשרויות חדשות. בניגוד לעולם התוכנה, שבו קוד פתוח ושיתוף מידע נפוצים, בתעשיות כמו CNC תכנון רכיבים וייצור תעשייתי, הנתונים והסקריפטים הם נכסים אסטרטגיים. חברות ענק כמו בואינג, אפל, קרטייה או קבוצות פורמולה 1 לעולם לא יחשפו אותם. לכן יש צורך בפתרונות AI שיאפשרו אוטומציה בתהליכי הנדסה וייצור תוך שימוש במידע רגיש וללא חשיפתו.
במקביל, בענפי השירותים והתחזוקה, כמו מלונאות וניהול מבנים, מושקעים משאבים רבים בעבודה ידנית וחזרתית. רובוטיקה מבוססת AI בשילוב מודלים חזותיים יכולה לבצע חלק מהמשימות הללו באופן אוטונומי ולתת מענה למחסור בכוח אדם.
המעבר של הבינה המלאכותית לעולם הפיזי אינו נטול אתגרים. תעשיות אלה נוטות להיות שמרניות יותר, וקצב האימוץ שלהן מוגבל על ידי היכולת הארגונית להטמיע טכנולוגיות חדשות. עם זאת, הצורך ההכרחי בפתרון בעיות מורכבות בשטח יכריע בסופו של דבר את הכף. המפתח להצלחה טמון בשילוב בין מודלים מתקדמים להבנה עמוקה של המציאות שבה הם פועלים. היכולת לזהות את המקומות שבהם אלגוריתמים פוגשים צורך תעשייתי אמיתי היא שתייצר את הערך המשמעותי הבא ותהפוך את ה-Physical AI ממגמה טכנולוגית לכוח שמשנה תעשיות שלמות.
יאיר שניר הוא שותף מנהל בקרן Dell Technologies Capital, זרוע ההשקעות של מייקל דל
