デモの高評価の時代は終わった：具現化インテリジェンスは生産性で価格評価される

WAIC会議の後、具身智能（エンボディードインテリジェンス）業界は微妙な冷却期間に入った。デモ動画は依然として画面にあふれ、資金調達のニュースは記録を更新し続けているが（国内の資金調達イベントは200件以上、估值100億クラブには13社）、投資家の質問は変わった。彼らは今、1日の稼働時間、顧客の更新、投資がいつリターンを生むかを尋ねている。最近、クウェイテクノロジーの主任科学者に就任した上海交通大学の楊雪教授は、具身智能の次の分岐点はより大きな言語モデルではなく、物理世界に対するモデルの理解であり、それは実際の展開でのみ検証されると指摘する。デモ時代の高評価は、資本が産業で求められる平均性能ではなく、可能性の上限に対して支払ったために生じた。デモが当たり前になるにつれ、評価は可能性から生産性へとシフトしている。業界は大規模言語モデルの道をたどるだろう。最初の戦い、リーダーグループの出現、そして差別化と専門化である。中核的な技術的優位性や実際の展開シナリオを持たない中間層の企業は、価格設定の根拠を失う。生き残るのは、実際のシナリオ、データループ、測定可能なユニットエコノミクス、そしてエンジニアリング納品能力を持つ企業だ。4つの基準が標準的なデューデリジェンスとして浮上している。実際の展開量（出荷台数ではなく）、再購入率と更新率、信頼性エンジニアリング（7×24時間の運用と迅速な障害復旧を含む）、そしてデータループの質であり、洗練されたコーナーケースは通常のデータよりもはるかに価値がある。クウェイテクノロジーは、都市サービスロボットで11年間稼働し、50以上の都市で毎日10,000台以上のロボットを運用し、「Renew-as-a-Service」モデルと、その汎用具身モデル「COOWAM」を支えるデータフライホイールを持つ例として提示されている。業界は、大規模言語モデルよりも速く差別化が進み、現実世界のシナリオにしっかり立つ者に報いる可能性が高い。