Permintaan memori AI Fisik akan jauh lebih besar dari yang diperkirakan orang

$MU telah mengatakan robot humanoid membawa 10 kali konten memori dari kendaraan L2+ rata-rata
Mobil rata-rata saat ini memiliki sekitar 16GB DRAM, sementara kendaraan otonom L4 dapat membutuhkan lebih dari 300GB
Robot humanoid diperkirakan akan menggunakan platform komputasi yang sebanding dengan kendaraan otonom kelas atas
Mengingat hal itu, jika AI Fisik ditingkatkan hingga 100 juta robot humanoid, atau robot yang setara secara komputasi, total kebutuhan DRAM akan menjadi:
- 100Jt x 300GB = 30EB
Itu setara dengan sekitar 75% kapasitas DRAM global tahun 2026
Kita sudah bisa melihat buktinya dengan NVIDIA Jetson Thor. Diarahkan untuk kasus penggunaan AI Fisik, ia hadir dengan 128GB LPDDR5X dan bandwidth memori 273GB/s, dua kali lipat kapasitas memori Jetson AGX Orin
______________________
Alasan kebutuhan memori ini adalah karena robot tidak menjalankan satu model kecil
Mereka perlu memproses banyak kamera, sensor, data kedalaman, audio, input taktil, dan proprioception sambil menjalankan loop persepsi, penalaran, dan kontrol real-time
Model visi-bahasa-tindakan seperti NVIDIA GR00T N1 juga menambah tekanan memori, karena menggabungkan pemahaman visual, penalaran bahasa, dan generasi kebijakan motorik
______________________
Peluangnya bisa lebih besar lagi
AI Fisik membutuhkan model dunia, simulasi, generasi data sintetis, pelatihan kebijakan, pembelajaran armada, dan pelatihan ulang berkelanjutan
Platform Cosmos NVIDIA adalah contoh dari ini, menggunakan kumpulan data video besar dan model dasar dunia untuk melatih dan mengevaluasi sistem AI Fisik
Ini tidak hanya meningkatkan permintaan DRAM, tetapi juga meledakkan permintaan NAND