为什么下一次人工智能热潮是物理人工智能 | Caitlin Kalinowski（曾任职于OpenAI、Meta、Apple）

在人工智能的每一次飞跃背后，都有一个时刻，仅靠软件已不再足够：我们需要触摸真实的世界。曾领导苹果、Meta和OpenAI硬件团队的Caitlin Kalinowski说了一句令人震惊的话：“下一次人工智能的爆发将不会发生在键盘后面，而是在物理现实中。” 不是在代码中，而是在机器人中、在工厂中、在移动、建造、运输的事物中。多年来，我们一直被告知未来是数字化的，但现在真正的前沿是硬件加上人工智能：能够学习的机器人、自主飞行的无人机、能够自我优化的工厂。几十年来，硅谷一直在奖励软件编写者，现在又开始回归到懂得制造真实物体的人身上。Kalinowski的论点很明确：“在键盘后面”加速的人工智能即将达到饱和，也就是说，达到极限。下一个飞跃将是机器真正在物理世界中行动的能力。这不仅仅是理论，数据已经证实了这一点。在普林斯顿大学和许多其他大学，计算机科学专业的入学人数正在下降，而机器人和硬件专业的入学人数则激增。想想看：在乌克兰冲突中，我们每天都能看到数十种新型无人机，它们的更新速度比任何一支军队都要快。决定胜负的不再是航空母舰，而是生产、改装和驾驶智能硬件的能力。卡利诺夫斯基解释说：“我们需要让国家重新工业化。如今，我们依赖全球供应链，尤其是亚洲供应链，来获取执行器和磁铁等关键部件。如果只有一家RAM或芯片供应商停产，一切都会停止。” 而在机器人的世界里，瓶颈通常是一个微小的零件：电机、执行器或存储器。在疫情期间，只要缺少一个芯片，整个生产线就会崩溃。有一个轶事让我印象深刻：在开发Oculus的Quest 1时，他们在某个时候意识到，为了省钱，他们拆掉了一台摄像头。但追踪软件无法再识别用户的位置。当时是圣诞节前一周，产品几乎已经准备就绪，他们不得不在几个小时内重新设计一切，更换材料和架构。在硬件领域，规格上一个逗号的错误都可能让你付出数月的时间和数百万的成本。这就是逆转的地方：如果在软件中你可以每天进行修正，那么在硬件中，你在产品的整个生命周期中只能“编译”四到五次。之后，每一个错误都是不可改变的。因此，Kalinowski说，我们必须在一开始就设定目标，并且不再改变。每次迭代都需要数月时间，每延迟一天可能要花费一千万。这就是为什么苹果被认为是卓越的典范：关注每一个细节，甚至是客户看不到的细节，比如乔布斯著名的“家具背面”。对于卡利诺夫斯基来说，机器人的未来不仅在于模仿人类的“类人机器人”，还在于专业机器人，它们只做一件事，但做得非常好，具有适应性，并且专注。真正的挑战将是生产数百万台机器人，同时保持供应链的安全性和自主性。此外，还有一个很少有人注意到的事实：人工智能的热潮正在推高存储器的价格。硬件公司必须以疯狂的价格预购RAM，因为只要出现一次供应危机，一切都会停摆。而风险在于，与消费类电子产品相比，人工智能数据中心对价格的敏感度更低，它们会吞噬全球所有的内存产品。如今，最具创新性的公司正在实现生产垂直化：例如特斯拉，在缺少芯片时，他们学会了在几周内重新设计电路板；还有Starlink，他们几乎控制了整个流程。这个新时代需要混合型团队：需要能够在软硬件之间游刃有余的全能人才，需要能够毫无畏惧地使用新工具的年轻“AI原生代”，以及能够处理那些在投产后无法修正的复杂项目的资深人士。在Kalinowski与之合作过的伟大领导者所传授的经验教训中，有一条脱颖而出：“Sam Altman总是让你思考：为什么不把目标放大100倍？为什么不想10,000倍大？” 而史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）从未降低过质量标准，即使是一个看不见的细节。但要注意：即使是最优秀的人也会犯错。卡利诺夫斯基讲述了有一次，由于在摄像头公差方面的沟通错误，他们不得不在最后一刻更改所有内容。由此产生了这样一条口头禅：在硬件领域，你不能等待，如果你知道必须做，那就立即去做。通常缺失的视角是：人工智能不仅要强大，还必须安全。物理机器人的漏洞可能会造成真正的损害，而不仅仅是数据泄露。我们需要将硬件安全视为设计的核心部分，而不是最后的补丁。而下一代物理AI面临的最大挑战将是：确保机器人和无人机不仅智能，而且可靠、安全，并通过自主供应链生产。人工智能的未来不仅仅是它在屏幕后面能做什么，而是它在现实世界中能构建和移动什么。如果你认为人工智能只是软件，那么你就错过了这场革命中最重要的部分。如果这个愿景改变了你的看法，你可以在Lara Notes上用I'm In来标记——这不是点赞，而是选择它现在是属于你的兴趣、经历还是信念。如果明天你碰巧和某人谈论单个芯片如何阻止数百万机器人的生产，你可以在Lara Notes上用Shared Offline标记在场的人：这是一种表示那次谈话很重要的方式。这篇“笔记”源自Lenny的播客，刚刚为你节省了95分钟。