物理人工智能（Physical AI）與機器人技術正從實驗室走向現實世界 —— 決策失誤的代價不再是理論層面的空談。隨著機器人在工廠、倉庫及公共場景的廣泛部署，大規模仿真已與現實操作緊密相連。

專注于物理人工智能的企業需要新型基礎設施，以持續構建、訓練、仿真和部署能在動態物理環境中運行的模型。而受限于當前云計算的短板，下一波物理人工智能浪潮難以實現規模化發展。

以下三大原因表明，必須為物理人工智能量身打造專屬基礎設施架構：

一、訓練數據的剛需與稀缺性

物理人工智能無法像大型語言模型（LLM）那樣依賴互聯網文本進行訓練。它需要特定場景的數據 —— 從圖像、視頻到激光雷達（LiDAR）數據、傳感器流及運動數據 —— 這些數據需直接映射到具體動作與結果。由于環境、任務及硬件配置存在差異，這類數據的獲取難度極大。

僅通過現實世界收集訓練數據既耗時又昂貴。虛擬環境則能讓研發團隊生成合成數據、測試極端場景，且迭代速度遠超單純的現實部署。

仿真已成為啟動訓練的關鍵手段，但實現其規模化極具挑戰。這需要協調大規模 GPU 集群、實現仿真并行化、準備 “可直接用于仿真” 的 3D 資產，且通常需使用與訓練或推理階段不同類型的 GPU。仿真中的推理過程雖與真實機器人的前向傳播類似，但必須支持海量規模運行，且需針對吞吐量而非延遲進行優化 —— 這本身就對基礎設施提出了獨特要求。

硬件可靠性至關重要：當仿真跨數千個 GPU 運行時，任何中斷或故障都可能導致整個訓練周期崩盤。因此，在選擇用于仿真的云計算服務時，性價比與平均無故障時間（mean time to failure）成為首要考量因素。

二、海量數據、高風險與低延遲需求

數據可用性構成了另一大挑戰。物理人工智能系統部署后，研發團隊會突然面臨海量數據，包括仿真輸出數據，以及運行中機器人產生的照片、視頻、激光雷達數據和傳感器數據。

簡單將多模態訓練數據存入對象存儲是行不通的。與經過精心整理的訓練數據集不同，這些數據具有噪聲多、場景關聯性強、時間敏感等特點。要發揮其價值，必須對數據進行索引、同步和組織（理想情況下通過自動化流水線實現），以便團隊能夠搜索、篩選并為每次訓練選擇合適的數據。

延遲問題進一步提升了風險等級。物理系統必須在毫秒級時間內做出反應，這就排除了集中式批量處理的可行性。因此，物理人工智能正日益依賴邊緣端的快速推理，結合云端的高層級規劃與協調模型，形成協同運作的統一系統。

必須為多模態數據的攝入與查詢量身打造精密平臺。若無此類平臺，更多的數據并不意味著更優的模型。

三、數據傳輸成為核心瓶頸

在物理人工智能領域，最棘手的問題往往不是模型規模，而是數據傳輸。機器人系統會持續生成視頻流、傳感器讀數和運動數據，這些數據需實時處理并轉化為行動指令。

現有基礎設施在這類系統中會以意想不到的方式出現故障。許多現有平臺是為批量處理工作負載設計的，面對持續、高吞吐量的多模態數據時往往難以應對。若數據無法在設備、本地系統與云端之間快速高效傳輸，單純擴充 GPU 規模毫無意義。

數據傳輸的成本會迅速累積。大規模數據跨系統傳輸的成本可能超過存儲成本，導致簡單的規模化擴張變得低效。要支持物理人工智能的規模化發展，基礎設施需針對高速讀寫性能、高帶寬傳輸通道和可預測吞吐量進行優化 —— 而非僅僅增加內存或計算資源。

物理人工智能架構的新要求

物理人工智能正將人工智能從受控的數字環境推向現實世界，而現實中的故障模式是物理層面的，而非理論層面的假設。這些系統對計算、網絡和數據基礎設施提出了全新要求，目前尚無統一的構建藍圖。

協調單個機器人已非易事，而要實現多機器人集群在動態環境中的規模化部署 —— 持續從仿真與現實反饋中學習 —— 難度更是呈指數級增長。數據的價值愈發凸顯，延遲的影響愈發關鍵，基礎設施決策與系統行為的關聯也愈發緊密。

物理人工智能的發展不僅依賴更優的模型，還需要能支持持續學習、實時響應及邊緣與云端系統協同的基礎設施。若無法滿足這些要求，可能導致部署停滯、系統不可靠，并引發現實世界的嚴重后果。

挑戰已十分明確。一個穩健的物理人工智能架構必然是混合式的：結合云端的大規模仿真與訓練，以及邊緣端的快速本地推理與持續學習。如今的問題是，誰將率先構建出這樣的架構？

涅比烏斯（Nebius）如何打造機器人解決方案

未來的人工智能架構并非僅由原始計算能力定義，而是由速度、數據傳輸效率、協調能力以及在虛擬與物理世界間無縫運行的能力共同塑造。

在涅比烏斯（Nebius），我們專注于解決物理世界的獨特約束。我們正為人工智能的下一個發展階段量身打造基礎設施，整合高性價比 GPU 與高吞吐量存儲，并配備靈活的托管式協調系統，以應對機器人工作負載的動態特性。

無論你是需要通過 Slurm 調度大規模仿真工作負載，還是在可靠的大規模集群上訓練基礎模型，涅比烏斯（Nebius）都能提供堅實基礎，助你加速研發、穩健規模化部署，并信心十足地開展業務。