Масштаб даних реального AI потрібно збільшити у 100 разів? Mechanism Capital розкриває ключові змінні 2026 року

За останніми новинами, партнер Mechanism Capital Ендрю Канг нещодавно заявив, що у 2026 році обсяг даних у сфері фізичного AI зросте у 100 разів. Це передбачення відображає суттєві прориви у технологічному рівні у галузі робототехніки та фізичного AI у 2025 році, включаючи архітектуру моделей, методи навчання та збір даних.

Технологічні прориви 2025 року закладають основу для вибуху даних

У 2025 році у галузі робототехніки було вирішено кілька довготривалих ключових проблем. За аналізом Ендрю Канга, ці прориви включають:

• Інновації у архітектурі моделей та методах навчання, що дозволяють AI-системам ефективніше навчатися
• Прориви у технологіях збору даних, що робить масштабне збирання даних реалістичним
• Покращення розуміння якості даних та їхнього формулювання, що підвищує їхню корисність
• Інноваційне застосування технологій підкріпленого навчання, що забезпечило понад 99% успішності у компаніях, таких як Figure, Dyna та PI, у реальних сценаріях
• Прориви у технологіях пам’яті, що зламали попередні обмеження “стіни пам’яті”

Від теорії до практики: ключовий перехід

Що спільного у цих проривах? Це те, що AI-компанії тепер мають впевненість інвестувати у масштабний збір даних. Іншими словами, технологічний прогрес 2025 року вирішує питання “чи можливо зробити”, а вибух даних 2026 року — питання “як робити у великих масштабах”.

Ендрю Канг зазначає, що технології NVIDIA ReMEmber, Titans та MIRAS забезпечили пам’ять під час тестування, а більш досконалі моделі візуальної мови (VLM) надали більш потужні можливості для розуміння простору у моделях візуальної мови (VLA). Ці прориви означають, що системи не лише зможуть обробляти більше даних, але й витягати з них глибшу цінність.

Значення ринку при 100-кратному зростанні обсягів даних

Чому цифра 100 разів є такою важливою?

Згідно з оперативною інформацією, у 2025 році ринок уже почав демонструвати нові можливості, зокрема здатність до нульового зразка, чутливість до візуальних деталей та універсальне фізичне логічне мислення. Іншими словами, масштабніші дані вже починають відкривати нові виміри можливостей. Очікуване зростання у 100 разів означає, що ці можливості будуть розгортатися у експоненціальному масштабі.

Відповідь у контексті AI у криптоіндустрії

Цікаво, що цей тренд співпадає з оновленнями AI у крипто-сфері. За останніми новинами, Nansen AI у 2026 році буде оновлено до повноцінного стеку для on-chain транзакцій, що підтримує всі операції через AI. Це включає аналіз даних і виконання транзакцій, і відображає прогрес фізичного AI у обробці даних та прийнятті рішень у різних сферах.

Напрямки подальшого розвитку

Масштабне зростання обсягів даних у 2026 році у 100 разів відкриває кілька потенційних напрямків розвитку:

• Загальна та адаптивна здатність AI-систем значно покращиться
• Ефективність процесів маркування та обробки даних може стати новим конкурентним полем
• Застосування фізичного AI буде розширюватися і поглиблюватися
• Вимоги до інфраструктури та інструментів значно зростуть

Підсумки

Цей прогноз Ендрю Канга не є випадковим, а базується на суттєвих проривах у кількох технологічних вимірах у галузі фізичного AI у 2025 році. Від підкріпленого навчання до технологій пам’яті, від збору даних до розуміння їхньої якості — ці прориви спрямовані у одному напрямку: настання епохи масштабного збору та застосування даних. Очікуване зростання у 100 разів відображає перехід від питання “чи можливо зробити” до “як робити у великих масштабах”. Цей перехід може поступово проявитися у 2026 році у всій AI-індустрії.