Alibaba je ušao u utrku za izgradnju umjetne inteligencije koja pokreće robote, a ne samo chatbote. Kineski tehnološki div je ovaj tjedan predstavio RynnBrain, otvoreni model dizajniran da pomogne robotima da percipiraju svoju okolinu i izvršavaju fizičke zadatke.
Ovaj potez signalizira ubrzani napredak Kine u fizičkoj AI, dok starenje populacije i nedostatak radne snage povećavaju potražnju za strojevima koji mogu raditi uz ljude ili ih zamijeniti. Model pozicionira Alibabu uz bok kompanijama kao što su Nvidia, Google DeepMind i Tesla u utrci za izgradnju onoga što izvršni direktor Nvidie Jensen Huang naziva “prilikom rasta vrijednom nekoliko trilijuna dolara.”
Za razliku od svojih konkurenata, Alibaba slijedi strategiju otvorenog koda – RynnBrain je slobodno dostupan programerima kako bi se ubrzala njegova upotreba, slično kao što je to učinjeno s Qwen obiteljima jezičnih modela, koji spadaju među najnaprednije AI sustave u Kini.
Video demonstracije koje je objavila Alibaba pokazale su robote pokretane RynnBrainom kako prepoznaju voće i stavljaju ga u košare – zadatke koji se čine jednostavnima, ali zahtijevaju složenu AI koja upravlja prepoznavanjem objekata i preciznim pokretima.
Tehnologija spada u kategoriju modela vizija-jezik-akcija (VLA), koji integriraju računalni vid, obradu prirodnog jezika i motornu kontrolu kako bi omogućili robotima da interpretiraju svoju okolinu i izvršavaju odgovarajuće akcije.
Za razliku od tradicionalnih robota koji slijede unaprijed programirane upute, fizički AI sustavi poput RynnBraina omogućuju strojevima da uče iz iskustva i prilagođavaju ponašanje u stvarnom vremenu. To predstavlja temeljnu promjenu od automatizacije do autonomnog odlučivanja u fizičkim okruženjima.
Prema Deloitteovom izvješću o tehnološkim trendovima za 2026. godinu, fizička AI se počela “prebacivati s istraživačkog vremenskog okvira na industrijski”, s platformama za simulaciju i generiranjem sintetičkih podataka koji skraćuju cikluse iteracija prije stvarnog implementiranja.
Prelazak ne pokreću tehnološki proboji, već ekonomska nužnost. Napredne ekonomije suočavaju se s realnošću: potražnja za proizvodnjom, logistikom i održavanjem i dalje raste, dok ponuda radne snage sve više ne može pratiti.
U ovom trenutku, primjene se većinom koncentriraju u skladištima i logistici, gdje su pritisci na tržištu rada najizraženiji. U međuvremenu, kompanije poput Amazona i BMW-a testiraju humanoidne robote za obavljanje specifičnih zadataka. Kako se simulacijska okruženja poboljšavaju, strateško pitanje se prebacuje s “Možemo li usvojiti fizičku AI?” na “Možemo li je upravljati na velikoj skali?”.
