Tutti sono concentrati su chi presenta la demo umanoide più appariscente. Jim Fan ti ha appena detto quale sia la vera corsa: chi può generare abbastanza dati fisici sintetici per colmare un divario di 100.000 anni. Quel numero non è un'iperbole. Ken Goldberg a Berkeley ha calcolato che i dati testuali utilizzati per addestrare i LLM richiederebbero 100.000 anni a un essere umano per essere letti. I robot non hanno accesso a quasi nessuno di quell'equivalente per la manipolazione fisica. Ogni presa, ogni inciampo, ogni spostamento di peso deve essere appreso da zero o simulato. Ecco perché il laboratorio di Fan presenta tre versioni del modello in nove mesi (N1 a marzo, N1.5 a giugno, N1.6 a dicembre) mentre la maggior parte delle aziende di robotica sta ancora raccogliendo dimostrazioni nel mondo reale. NVIDIA non sta competendo solo sull'hardware. Sta competendo sulla sua capacità di generare dati di addestramento sintetici illimitati attraverso Omniverse. Il stack GR00T rivela la strategia: GR00T Dreams genera dati video sintetici. GR00T-Gen crea ambienti di simulazione. GR00T-Mimic genera traiettorie. Ogni componente esiste per produrre i dati fisici che non esistono su internet. Il quadro del "Physical Turing Test" di Fan è preciso. Costruiremo sistemi che possono ragionare sui proteine e dimostrare teoremi prima di costruire sistemi che possono piegare il bucato in modo affidabile. Physical Intelligence ha appena dimostrato questo la settimana scorsa quando ha affrontato i compiti della "Robot Olympics" di Benjie Holson. Il loro modello ha ottenuto medaglie d'oro in 3 delle 5 categorie. Ma nota cosa non sono riusciti a risolvere: compiti che richiedono l'uso di strumenti con proprietà fisiche specifiche. La frontiera non è il ragionamento. È la dinamica del contatto. OpenAI e Anthropic scalano estraendo dati da internet. L'AI fisica non ha internet da cui estrarre. Il team che vincerà è chiunque riesca a capire come produrre 100 milioni di ore di esperienza fisica all'interno della simulazione e trasferirla nel mondo reale. NVIDIA, con il suo DNA grafico, infrastruttura di simulazione e un team di 30 persone che open-source sistematicamente modelli di base, potrebbe essere posizionata meglio di chiunque altro per fare esattamente questo.