この動画から学べること

この動画では、CESなどのテックイベントで話題沸騰中の「フィジカルAI（ロボット）」について、AI研究者の今井翔太氏をゲストに迎え、その急進化の裏側と深刻なインフラ問題を深掘りしています。

1. なぜ今「フィジカルAI」なのか？

   • これまでロボットは「洗濯物を畳む」ような日常動作が苦手でした（モラベックのパラドックス）。しかし、ChatGPTなどの生成AIによって「曖昧な指示」が理解可能になり、画像生成に使われる「拡散モデル（拡散ポリシ）」が動作生成に応用されたことで、劇的な進化を遂げました。

2. 「人型」にこだわる合理的な理由

   • AIネイティブな環境を作るより、階段や棚など「人間用に作られた既存のインフラ」をそのまま使える人型ロボットを作る方が、社会実装のコストが低いという背景を解説します。

3. NVIDIAが握る「世界モデル」

   • ロボット開発には、実機のAIだけでなく、学習させるための仮想空間（シミュレーター）が必要です。NVIDIAはこの「世界基盤モデル」とGPUの両方を握っており、計算資源の需要は単純計算で2倍になります。

4. インフラの悲鳴：電気と水が足りない

   • 動画生成だけでサーバーが逼迫している中、さらに重いセンサーデータ（点群データなど）を処理するフィジカルAIの普及は、電力と冷却水を大量に消費します。「役に立っている実感がないまま、資源だけを食いつぶしている」と批判されるリスクについて警鐘を鳴らします。