I robot umanoidi sembrano essere a portata di mano — come lo erano le auto a guida autonoma un decennio fa. Ma potremmo effettivamente essere in grado di quantificare quanto siano lontani dalla commercializzazione utilizzando un modello comparativo: quanto è più complesso il problema del controllo umanoide rispetto al controllo dei robotaxi?

I robotaxi stanno per essere commercializzati e abbiamo una vaga idea del calcolo AI che li ha portati lì. Predicendo la complessità operativa del software degli umanoidi rispetto ai robotaxi, possiamo inferire approssimativamente quanta capacità aggiuntiva — e quindi tempo di calcolo aggiustato per le prestazioni — è necessaria per spingere gli umanoidi oltre la soglia di commercializzazione. Affinché Optimus funzioni in modo generalizzabile—lasciando da parte le sfide di scalabilità della produzione sul lato hardware, penso che Tesla avrà bisogno di 20.000 volte le prestazioni di calcolo AI effettive che hanno utilizzato per il Robotaxi. La lezione amara è una pillola estremamente grande e amara (con una ricompensa notevole dall'altra parte).