Кейтлін Каліновскі, колишня керівниця напрямку робототехніки та споживчого апаратного забезпечення в OpenAI, стверджує, що штучний інтелект на основі клавіатур наближається до насичення, і технологічна індустрія має звернути курс на фізичний світ. У випуску Lanny’s Podcast Каліновскі розповідає, як цей перехід від софту до робототехніки потребує нових виробничих можливостей, стійкості ланцюгів постачання та протоколів безпеки — перетворюючи корпоративну стратегію на питання національної безпеки.
Кейтлін Каліновскі, колишня керівниця робототехніки в OpenAI / Фото: Caitlin Kalinowski
Прогрес у софті сповільнюється, поки AI фокусується на фізичних об’єктах
Каліновскі вважає, що коли AI-лабораторії створюють кращі моделі, цінність генерації тексту зменшується. «Те, що ви можете робити за клавіатурою з AI, буде насичуватися», — каже вона. «Наступний рубіж — фізичний світ: робототехніка, виробництво та індустріалізація».
Щоб конкурувати в цю нову еру, компаніям потрібно створювати фізичні сенсори, працювати з фабриками та впроваджувати роботів у реальні середовища, а не покладатися на застосунки лише в цифровому форматі.
VR заклав основу для просторової обізнаності роботів
За словами Каліновскі, технологія VR дала старт робототехніці, вирішивши проблеми просторової орієнтації. «VR допоміг нам зрозуміти, як орієнтувати речі в просторі та як поєднати симульований світ із реальним», — пояснює вона. «Ми розібралися з SLAM (одночасна локалізація та мапінг), сенсорами глибини і тим, як люди сприймають візуальні дані. Тепер робототехніка використовує все це».
Вона зазначає, що ця технологія трекінгу є універсальною і тепер слугує основою для автономних транспортних засобів, дронів та виробничих систем.
Розумні окуляри стикаються з виробничими та соціальними бар’єрами
Перехід від цифрового коду до фізичних носимих пристроїв створює негайні виклики. Каліновскі визначає два ключові бар’єри:
- Зручність у публічному просторі: Керування пристроями тихо під час руху вимагає нових методів взаємодії, яких немає в масштабі.
- Соціальне прийняття: Закривання обличчя користувача порушує нормальну людську розмову, через що масове впровадження стає складним.
Щодо розумних окулярів Meta Orion Каліновскі пояснює: «Окуляри Orion трохи випереджають свій час, бо використовують waveguides і microLED, які ще не готові до масового виробництва. Виходи (yield) просто не ті. Вартість усе ще висока».
Вона додає, що VR зустрів той самий соціальний бар’єр; щойно пристрій закриває обличчя, для споживчого прийняття починається важкий бій.
Глобальні ланцюги постачання виявляють фрагментацію
Поки споживчі пристрої стикаються із соціальними перешкодами, промислова робототехніка демонструє крихкі мережі постачання. Масштабування виробництва — головний виклик навіть за надійних конструкцій: компанії одразу наштовхуються на вузькі місця в постачанні.
Каліновскі описує багаторівневий ланцюг постачання: «Почніть із сировини та магнітів… потім обробіть їх, інтегруйте в актуатори, а актуатори — в роботів. Кожен рівень ланцюга постачання передають на аутсорсінг у Китай, Японію та Корею. Щоб мати безпечний ланцюг постачання, нам потрібна незалежність на цих рівнях».
Побутова електроніка та військова зброя спираються на ті самі глобальні ланцюги постачання, залишаючи США вразливими до збоїв.
Зростання витрат на пам’ять створює фінансовий тиск
Гонка озброєнь у сфері апаратного забезпечення підвищує вартість компонентів, змушуючи індустрію приймати складні операційні рішення:
- Роботам, телефонам і дата-центрам потрібна комп’ютерна пам’ять.
- AI-компанії купують більшість доступної пам’яті, підштовхуючи ціни вгору.
- Великі компанії можуть поглинати вищі витрати, тоді як менші команди, що створюють споживчі гаджети, мають нижчі прибутки або затримки продуктів.
Каліновскі радить: «Я даю поради стартапам і компаніям попередньо викуповувати пам’ять, щоб пережити сплески цін. Якщо ключовий компонент, як-от пам’ять або кремній, обмежений, то зробити майже нічого. Або ви платите, або ви вже заздалегідь купили достатньо».
Коли один компонент на кшталт RAM стає недоступним, це змушує переробляти всю внутрішню архітектуру продукту. Щоб пережити шоки в ланцюгах постачання, Каліновскі вважає, що компаніям потрібно переносити виробництво всередину, щоб швидко змінювати дизайн, коли компоненти зникають — подібно до того, як Tesla пройшла через глобальну нестачу кремнію.
Безпека роботів потребує суворих протоколів
Забезпечення ланцюгів постачання — другорядне відносно безпеки для людей. Інженери мають пріоритезувати зробити роботів безпечними та передбачуваними, а не продукувати вражаючі демонстрації.
Справжня співпраця людини й робота залишається далеко, бо більшість промислових машин усе ще потребують жорстких зон виключення. Каліновскі зазначає: «Ви можете отримати китайського робота, але в буклеті написано: “Ні одна людина не може бути ближче ніж за три фути до цього робота”. Немає дуже багатьох роботів, достатньо сильних для осмисленої роботи, які зараз не мають таке попередження».
Партнерства в обороні вимагають чітких етичних обмежень
Розгортання автономних роботів потребує довіри суспільства. Поєднання AI з контрактами в обороні потребує явних етичних меж; без них репутація компанії та інженерні команди розпадаються.
Озираючись на партнерство OpenAI з Міністерством оборони, Каліновскі критикує поспішне ухвалення рішень і відсутність визначених обмежувальних рамок. Зрештою вона відійшла від проєкту, щоб уникнути майбутньої непередбачуваності, сподіваючись, що її вихід зробить його «легшим для інших, щоб говорити про власні межі».
Каліновскі підкреслює, що запобігання внутрішнім конфліктам вимагає абсолютної чіткості від керівництва. Культурний розрив між дослідниками AI та інженерами з апаратного забезпечення створює серйозні ризики непорозумінь. Контракти з високими ставками в обороні потребують спільного узгодження місії, щоб забезпечити єдиний напрям.
Контраргумент: софт може не бути на межі насичення
Хоча теза Каліновскі про фізичний світ є переконливою, софт не виглядає так, ніби швидко впирається в стелю. Gartner прогнозує, що світові витрати на AI досягнуть $2,52 трильйона у 2026 році, тоді як софт із supply-chain з агентним AI, як очікується, зросте з менш ніж $2 мільярдів у 2025 році до $53 мільярдів до 2030. Це натякає, що наступна хвиля може не стати чистим переходом від софту до апаратного забезпечення, а радше гібридним циклом, у якому софт-агенти дедалі більше керуватимуть фабриками, логістичними системами й індустріальними процесами за фізичним AI.
Обмеження ланцюгів постачання виходять за межі власного виробництва
Аргумент про ланцюги постачання має складніше обмеження, ніж просто перенесення виробництва всередину. За повідомленнями Reuters за травень 2026 року, Китай і далі рафінує понад 90% рідкісноземельних елементів у світі, тоді як RSIS зазначила, що контроль Китаю за 2025 рік таргетував вибрані магніти з рідкісноземельних елементів і технології розділення. Вертикальна інтеграція може допомогти компаніям реагувати швидше, але вона не здатна повністю вирішити залежність від матеріалів, ноу-хау з обробки та експортних ліцензій, які не залежать від стін будь-якої конкретної фабрики компанії.
Стандарти безпеки в робототехніці еволюціонують
Занепокоєння Каліновскі щодо безпеки роботів і оборонного застосування стає менш «порожнім місцем», ніж припускає аргумент. ISO оновила вимоги безпеки робототехніки 10218-1:2025, тоді як у США перегляд ANSI/A3 R15.06-2025 формально визнав вразливості кібербезпеки фізичними ризиками для безпеки, згідно з Association for Advancing Automation.
Також у 2026 році OpenAI заявила, що її угода з Міністерством оборони містить явні «червоні лінії» та багаторівневі запобіжники. Це не знімає етичної напруги, але вказує, що індустрія починає формалізувати правила для фізичного AI, а не заходити в робототехніку й оборону без будь-якої системи безпеки.
