AnswersPublished18 sources
Robotyka ma zwiększyć popyt na obliczenia — ale skala rynku wciąż jest niepewna
Lisa Su i Fei Fei Li mówiły, że fizyczna AI może zwiększyć zapotrzebowanie na obliczenia — od trenowania modeli w chmurze po działanie urządzeń na brzegu sieci. Według opisu programu CoRL model Atlas łączy autoregresyjne generowanie klatek z generowaniem pikseli i rekonstrukcją scen 3D.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Lisa Su i Fei Fei Li mówiły, że fizyczna AI może zwiększyć zapotrzebowanie na obliczenia — od trenowania modeli w chmurze po działanie urządzeń na brzegu sieci.
- Według opisu programu CoRL model Atlas łączy autoregresyjne generowanie klatek z generowaniem pikseli i rekonstrukcją scen 3D.
- Dostępne doniesienia nie potwierdzają części szczegółowych twierdzeń o wydajności robotów, sprzęcie, AGI ani niedoborach mocy obliczeniowej dla badań.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did AMD CEO Lisa Su and World Labs founder Fei-Fei Li reveal at their November 12 fireside chat at the CoRL 2026 Conference on Robot Le. Article summary: Their central message was that robotics and physical AI could drive the next wave of computing demand, while today’s models still have not solved the system-level problems of interacting with the physical world. [7] The . Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Podczas CoRL 2026, konferencji poświęconej uczeniu robotów, prezeska AMD Lisa Su i założycielka World Labs Fei-Fei Li rozmawiały o robotyce jako możliwym nowym źródle popytu na moc obliczeniową. Chodzi nie tylko o trenowanie modeli w chmurze, lecz także o obliczenia wykonywane bliżej urządzeń działających w rzeczywistym świecie. Dostępne relacje różnią się jednak w ocenie skali tej szansy, a część szczegółów technicznych przypisywanych rozmówczyniom nie znajduje potwierdzenia w źródłach. 19
20
22
Dlaczego robotyka może zwiększyć zapotrzebowanie na obliczenia
Li mówiła, że rozwój robotyki może oznaczać większe zapotrzebowanie zarówno na obliczenia w chmurze, jak i na urządzeniach brzegowych — czyli blisko miejsca, w którym zbierane są dane i wykonywane są działania. Relacje z rozmowy wskazują też na nierozwiązany problem: modele językowe i modele łączące język z obrazem nie poradziły sobie jeszcze z ogólnymi wyzwaniami interakcji ze światem fizycznym. 19
20
W przypadku robotów nie wystarczy więc samo budowanie coraz większych modeli. Muszą one działać w rzeczywistym otoczeniu, a to oznacza potrzeby obliczeniowe wykraczające poza etap trenowania. Dostępne materiały nie potwierdzają natomiast konkretnych twierdzeń o tym, jak Su opisywała koordynację mocy obliczeniowej, pamięci, oprogramowania i projektowania całych systemów ani o określonych limitach zużycia energii czy opóźnień.
Prognoza rynku z ważnym zastrzeżeniem
Część relacji przypisuje Su prognozę, że fizyczna AI — zwłaszcza robotyka — może w nadchodzących latach stać się rynkiem wartym setki miliardów dolarów. 19
20 Inne źródło podaje znacznie niższą wartość, mówiąc o dziesiątkach miliardów.
22
Przy tak rozbieżnych doniesieniach wyższy szacunek należy traktować jako przypisywaną Su prognozę, a nie potwierdzoną wartość rynku. Dostępne relacje nie wyjaśniają, skąd bierze się różnica.
Co wiadomo o modelu Atlas
Program CoRL opisuje Atlas jako autoregresyjny model generowania klatek, który łączy generowanie pikseli z rekonstrukcją scen 3D. To opisuje jego związek z modelowaniem świata: tworzeniem kolejnych klatek obrazu przy jednoczesnym odtwarzaniu trójwymiarowej sceny. 30
Opis konferencji ani dostępne fragmenty relacji nie potwierdzają bardziej szczegółowych twierdzeń o Atlasie — między innymi konkretnych zestawów danych wejściowych, wydajności na poziomie 15 klatek na sekundę czy zastosowań w nawigacji robotów. Na podstawie tych materiałów nie należy przedstawiać ich jako ustalonych wyników.
Umowa AMD z World Labs — istotny kontekst
28 września AMD ogłosiło zawarcie umowy przejęcia World Labs w transakcji obejmującej wyłącznie akcje, wycenionej na około 8,2 mld dolarów. Firma podała, że pozyskanie zespołu badaczy i specjalistów od modeli ma wzmocnić jej możliwości rozwijania sprzętu, oprogramowania i systemów dla nowych modeli oraz zastosowań AI. 1
14
Dostępne relacje nie informują, że transakcja została już sfinalizowana: jej zamknięcie planowano do końca 2026 roku, pod warunkiem uzyskania zgód regulatorów i spełnienia pozostałych warunków. Podano również, że po zamknięciu transakcji Li ma zostać wiceprezeską wykonawczą AMD i główną naukowczynią firmy, podlegającą Su. 10 Rozmowę na CoRL opisano jako ich pierwszy wspólny publiczny występ od ogłoszenia przejęcia.
7
Co nadal pozostaje niewiadomą
Źródła potwierdzają ogólną tezę o możliwym wzroście zapotrzebowania na obliczenia związanym z robotyką, opis modelu Atlas oraz zawarcie umowy przejęcia. Nie potwierdzają natomiast kilku innych twierdzeń przypisywanych rozmowie: konkretnych zastosowań przemysłowych układów FPGA i silników AI AMD, niedoborów publicznie dostępnej mocy obliczeniowej dla badań, stanowiska Su w sprawie rychłego AGI ani szczegółowej strategii AMD wobec Nvidii.
Najostrożniejszy wniosek jest więc prostszy niż najbardziej efektowne nagłówki: Su i Li przedstawiły robotykę oraz fizyczną AI jako możliwy kolejny kierunek rozwoju branży obliczeniowej. Skala rynku pozostaje niejasna, podobnie jak wiele szczegółów technicznych omawianych w doniesieniach.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Robotyka ma zwiększyć popyt na obliczenia — ale skala rynku wciąż jest niepewna"?
Lisa Su i Fei Fei Li mówiły, że fizyczna AI może zwiększyć zapotrzebowanie na obliczenia — od trenowania modeli w chmurze po działanie urządzeń na brzegu sieci.
What are the key points to validate first?
Lisa Su i Fei Fei Li mówiły, że fizyczna AI może zwiększyć zapotrzebowanie na obliczenia — od trenowania modeli w chmurze po działanie urządzeń na brzegu sieci. Według opisu programu CoRL model Atlas łączy autoregresyjne generowanie klatek z generowaniem pikseli i rekonstrukcją scen 3D.
What should I do next in practice?
Dostępne doniesienia nie potwierdzają części szczegółowych twierdzeń o wydajności robotów, sprzęcie, AGI ani niedoborach mocy obliczeniowej dla badań.
Sources
aifollow.newsFei-Fei Li and Lisa Su discuss robotics computing needs and model limits
news.futunn.comFei-Fei Li in Dialogue with Lisa Su: Robotics to Propel Computing Power into Next Stage of Development
kucoin.comLi Fei-Fei and Lisa Su Discuss Robotics and Compute at ...
2026.corl.orgCoRL 2026 - Keynotes