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Spirit AI projeta avanço em cérebros de robôs humanoides para 2027

Startup chinesa prevê salto tecnológico em robôs até 2027, mas estima que uso doméstico só seja viável a partir de 2034 devido a gargalos de dados.

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Foto: Folha de São Paulo - Mercado
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18/09 às 08:45 · atualizado 10:03

Pontos principais

  • A Spirit AI projeta um avanço significativo na inteligência de robôs humanoides para meados de 2027.
  • A adoção em residências deve levar pelo menos oito anos devido à complexidade de treinamento dos modelos.
  • A empresa utiliza cerca de 1.000 prestadores de serviços para coletar dados reais de movimentos humanos.
  • Robôs da startup já operam em linhas de produção de empresas como CATL e JD.com.
  • A startup chinesa está avaliada em 20 bilhões de iuanes, cerca de US$ 2,9 bilhões.

O cofundador da startup chinesa Spirit AI, Gao Yang, afirmou que a tecnologia de cérebros para robôs humanoides deve atingir um salto de performance comparável ao GPT-3.0 até meados de 2027. Apesar do otimismo com o desenvolvimento técnico, a empresa ressalta que a transição para o uso doméstico enfrenta desafios significativos, estimando que a implementação em residências só se torne viável a partir de 2034.

O principal obstáculo para a expansão no mercado consumidor é a escassez de dados de alta qualidade para o treinamento dos modelos. Atualmente, a Spirit AI utiliza uma rede de 1.000 prestadores de serviços para capturar movimentos humanos em cenários reais, buscando superar as limitações de aprendizado dos robôs. Enquanto o uso doméstico permanece como um objetivo de longo prazo, a tecnologia já encontra aplicação prática em ambientes industriais, com robôs da startup em operação nas instalações da CATL e da JD.com.

Com uma valuation de 20 bilhões de iuanes e um aporte de mais de US$ 670 milhões desde 2024, a Spirit AI se posiciona como um player relevante no setor de robótica avançada. A estratégia da empresa foca em consolidar a eficiência operacional em fábricas antes de escalar a complexidade necessária para a interação em ambientes residenciais, onde a imprevisibilidade das tarefas exige modelos de inteligência mais robustos.

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