интересует, сколько часов в сутки реально работают роботы, продлевают ли клиенты контракты и когда инвестиции начнут приносить отдачу. Профессор Ян Сюэ из Шанхайского университета Цзяотун, недавно занявший пост главного научного сотрудника компании Kewei Technology, отмечает, что следующим водоразделом для воплощённого интеллекта станут не более крупные языковые модели, а способность модели понимать физический мир — и подтвердить это можно только в реальном развёртывании. Высокие оценки эпохи демонстраций возникли потому, что капитал платил за верхнюю границу возможностей, а не за средний уровень производительности, который требуется в промышленности. По мере того как демо становятся повсеместными, логика оценки смещается от «возможности» к «производительности». Индустрия пойдёт по пути больших языковых моделей: сначала — борьба за лидерство, затем появление группы лидеров, а после — разделение и специализация. Компании среднего звена без ключевых технологических преимуществ или реальных сценариев внедрения теряют основания для своей рыночной оценки. Выживут те, у кого есть реальные сценарии применения, замкнутые циклы данных, измеримая юнит-экономика и способность к инженерному внедрению. Формируются четыре критерия, которые становятся стандартом для due diligence (юридической и финансовой проверки): реальный объём развёрнутых систем (а не объём отгрузок), показатели повторных покупок и продления контрактов, инженерная надёжность (включая работу в режиме 24/7 и быстрое восстановление после сбоев), а также качество цикла данных, где тщательно отобранные редкие случаи («corner cases») ценятся намного выше обычных данных. В качестве примера приводится Kewei Technology — компания, которая уже 11 лет работает в сфере городских сервисных роботов: более 10 000 роботов