Start-up-ul chinez Spirit AI urcă pe primul loc în clasamentul global RoboArena, peste Nvidia - Spirit v1.6 a obținut 1.924 de puncte, față de 1.881 pentru Cosmos3-Nano-Policy

Un start-up chinez a depășit Nvidia într-un clasament-cheie pentru „AI fizic”, semnalând o mutare a competiției SUA–China spre robotică , potrivit South China Morning Post . Spirit AI, din Hangzhou, a urcat pe primul loc în clasamentul global RoboArena cu modelul său Spirit v1.6, la doar două zile după ce Nvidia lansase Cosmos 3, un model gândit să ajute roboții să „gândească înainte să acționeze”. Spirit v1.6 a obținut 1.924 de puncte, peste Cosmos3-Nano-Policy al Nvidia (1.881). Pe locul trei s-a clasat DreamZero (1.763), un alt proiect Nvidia prezentat în februarie. RoboArena este un benchmark (test standardizat) care evaluează cât de bine se traduc „politicile” unui robot generalist în acțiuni în lumea reală și a fost co-dezvoltat de Nvidia împreună cu instituții precum Stanford University și University of California, Berkeley. De ce contează: robotica devine „următorul front” al AI Competiția din jurul RoboArena indică o schimbare de etapă: AI iese din zona strict digitală (text, cod) și intră în zona sistemelor care interacționează cu mediul fizic – umanoizi, brațe robotice, vehicule autonome. În acest context, „AI fizic” (modele pentru percepție, planificare și acțiune) devine o miză strategică, iar clasamentele de tip benchmark încep să funcționeze ca indicatori de putere tehnologică. Nvidia își consolidează poziționarea în această direcție și prin parteneriate, inclusiv cu compania chineză Unitree Robotics și cu Sharpa din Singapore, menționate în material. Ce este „AI fizic” și ce măsoară clasamentele Spre deosebire de modelele lingvistice mari (LLM), care procesează și generează text și cod, un model de „AI fizic” este construit pentru ca mașinile să perceapă, să înțeleagă și să acționeze în lumea reală. Materialul descrie două capabilități centrale: capabilități de tip „policy” : abilitatea modelului de a decide acțiuni pe baza observațiilor (acesta este indicatorul principal în RoboArena); capabilități de tip „world” : abilitatea de a simula și prezice ce se întâmplă după o acțiune. Industria se îndreaptă spre integrarea acestor funcții într-o arhitectură unificată; publicația notează că, în septembrie anul trecut, cercetători chinezi au prezentat un „Policy World Model” care combină modelarea lumii și planificarea traiectoriei. China urcă și pe alte piste: WorldArena, percepție și „data engine” Dominanța Chinei nu se limitează la RoboArena. În benchmark-ul WorldArena (pentru „world models”), primul loc este ocupat de WorldScape-0.2, dezvoltat de start-up-ul chinez Manifold AI, care a depășit Cosmos-Predict 2.5 (action) al Nvidia pe pista de evaluare a politicilor, conform articolului. Publicația mai enumeră lideri chinezi pe alte segmente: percepție : AgiBot, cu modelul GenieEnvisioner-Sim2.0-2B, un simulator video pentru manipulare robotică; „data engine” (optimizarea fluxului de date de antrenare): DexForce, cu DSCFuncWorld; WorldScore (generare de „lumi” din prompturi text): WorldScape-0.2, peste WonderJourney, un proiect comun Stanford–Google. Banii și blocajul: finanțare accelerată, dar „datele” rămân problema Miza economică crește rapid, alimentată de capital de risc. Spirit AI a anunțat o rundă de finanțare de 1,5 miliarde yuani (222 milioane dolari, aprox. 1,0 miliarde lei) , a patra în doar trei luni, descrisă drept cel mai agresiv ritm de strângere de fonduri din sector. Alte exemple din articol: XYZ Embodied AI (incubat de Beijing Academy of Artificial Intelligence) a închis o rundă pre-A și spune că a strâns 1 miliard yuani (aprox. 610 milioane lei) în 10 luni; Manifold AI a încheiat cinci runde în 10 luni, iar runda din aprilie a atras „sute de milioane de yuani”, potrivit companiei. În pofida finanțărilor, „datele” sunt prezentate drept blocajul major pentru sistemele robotice. Jensen Huang , CEO Nvidia, este citat spunând: „Pentru sistemele robotice și AI fizic, datele sunt cea mai grea problemă.” Articolul susține că China ar putea avea un avantaj structural: Alexandr Wang (Scale AI, ulterior Meta Platforms) a afirmat anul trecut că China este „fundamental foarte bine poziționată pe date” și că multe companii americane se bazează pe date din China pentru antrenarea acestor modele. În plus, în hub-uri precum Beijing și Shenzhen, autoritățile au creat „fabrici de date” susținute de stat pentru colectarea datelor de robotică. În ansamblu, tabloul descris de publicație sugerează că următoarea etapă a competiției tehnologice se mută din zona cipurilor și a modelelor de limbaj spre infrastructura de date și modelele care controlează roboți în lumea reală. [...]