Jensen Huang izjavio je na CES 2026 u januaru da je stigao "ChatGPT trenutak za fizičku veštačku inteligenciju". Poruka je bila jasna: veštačka inteligencija više ne ostaje u klaudu - silazi u mašine.
Nvidia je predstavila Jetson Thor, čip koji omogućava robotima da rade bez stalne internet konekcije. Qualcomm je odgovorio Dragonwing IQ10 procesorom namenjenim industrijskim robotima i humanoidima. Boston Dynamics, Caterpillar, LG Electronics i NEURA Robotics demonstrirali su sisteme koji uče zadatke u realnom vremenu, bez ručnog programiranja svakog pokreta.
To je suštinska razlika u odnosu na klasične industrijske robote. Oni rade u strogo kontrolisanim uslovima i ponavljaju unapred definisane radnje. Novi talas koristi računarsku viziju i obradu prirodnog jezika kako bi se prilagodio promenama u okruženju - bez intervencije operatera.
Međutim, većina igrača nije izbacilo svoje humanoidne robote još. Samo je AgiBot već proizveo više od 5.000 humanoidnih robota i kroz industrijska partnerstva proširio operativno prisustvo na Srbiju, gde testira i implementira sisteme u realnim proizvodnim uslovima.
Čak i najbogatiji čovek sveta Elon Musk nije uspeo da dostigne svoje ciljeve za 2025. Godinu, što se tiče Tesla Optimus robota, gde je izjavio početkom godine da će izbaciti preko 5.000 robota u komercijalu, a na kraju godine nije uspeo ni jednog da izbaci. Dok Tesla još pokušava da Optimus uvede u komercijalnu upotrebu, AgiBot već isporučuje hiljade jedinica.
Od klauda do robota
Šta je ključna promena koja se desila i zašto je bitna?
Prva glavna stvar je brzina samog sistema poput klauda koji imaju kašnjenje od 300 do 500 milisekundi, jer podaci putuju do data centra i nazad. Ovo je previše sporo da bi robot mogao da radi bilo kakvu vrstu aktivnosti jako brzo. Velika promena ovde je što se sad u robot stavljaju AI čipovi, i samim tim nema potrebe za klaudom i slanjem informacija napred nazad. Ovim izumom se smanjuje brzina odgovora/signala za manje od 50 milisekundi. Ta razlika je presudna za autonomna vozila, robote koji rade uz ljude ili medicinske uređaje koji ne smeju da kasne.
Druga ključna razlika je privatnost. Kada robot ili bilo kakav fizički proizvod ima svoj čip, podaci se čuvaju lokalno na samom uređaju. Video i senzorski zapisi ne napuštaju fabriku ili bolnicu. U evropskom kontekstu to znači lakše usklađivanje sa GDPR pravilima.
Nordic Semiconductor je otišao korak dalje i demonstrirao modele veštačke inteligencije manje od pet kilobajta koji rade na senzorima napajanim solarnom energijom, bez baterije. Veštačka inteligencija postaje deo hardvera, a ne udaljeni servis.
Mali jezički modeli (engl. Small Language Models ili SLM) sa jednom do tri milijarde parametara sada rade direktno na čipovima u robotima. Neuralne procesorske jedinice (engl. Neural Processing Units ili NPU) obrađuju podatke sa kamera i senzora dok istovremeno upravljaju motorima. Nvidia kroz platformu Isaac Sim omogućava da se roboti prvo treniraju u simulaciji, a zatim znanje prenesu u stvarno okruženje.
Energetska efikasnost postaje poslovna prednost. Jetson Thor troši deset puta manje energije od prethodnih generacija. Dragonwing IQ10 integriše procesor, grafiku i veštačku inteligenciju u jednom čipu. Manje komponenti znači nižu potrošnju i niže troškove održavanja. Robot može raditi celu smenu bez pauze za punjenje.
Suština inovacije je u modelima koji istovremeno vide, razumeju i deluju. Robot može da prepozna policu, razume komandu "donesi kutiju sa treće police" i prilagodi putanju ako mu se čovek nađe na putu. To je prelazak sa automatizacije na autonomiju.
Prema procenama Gartner, do 2027. kompanije će tri puta češće koristiti male jezičke modele nego velike, jer su brži, jeftiniji i ne zavise od stabilne internet veze. Izazov implementacije nije u hardveru, već u integraciji. Većina firmi u regiji još uvek se bori s bazičnom digitalizacijom, dok Huang govori o fizičkom AI-ju. Čipovi su spremni - procesi često nisu.
Adria kao test poligon
Za centralnu i istočnu Evropu ovo nije futurizam, već industrijska strategija.
Proizvođači auto-delova u Sloveniji i Srbiji rade u malim serijama i često menjaju konfiguracije proizvoda. Klasični roboti su skupi za reprogramiranje. Autonomni sistemi, koji uče zadatke, mogu biti fleksibilnije rešenje u okruženju sa nedostatkom radne snage.
Slovenija već ima razvijene istraživačke centre u oblasti robotike i može postati integracioni partner za evropske projekte velikih proizvođača čipova i robota. U Hrvatskoj, Rimac Automobili koristi naprednu automatizaciju u proizvodnji i mogao bi biti među prvima koji će primeniti lokalnu veštačku inteligenciju za kontrolu kvaliteta ili autonomne sisteme bez oslanjanja na nepouzdanu 5G infrastrukturu u regionu. Lokalna veštačka inteligencija ruši mit da je 5G preduslov autonomije: pamet se ugrađuje direktno u stroj, čime region preskače potrebu za skupom infrastrukturom i zavisnost od nestabilnih mreža.
Adria region ima još jednu prednost - niže troškove inženjeringa uz visok tehnički kvalitet. To ga pozicionira kao potencijalni centar za integraciju robotike za zapadnoevropske kompanije. Lokalni proizvođači mašina i uređaja mogu ugraditi AI čipove u sopstvene proizvode i smanjiti zavisnost od skupih klaud servisa.
Strategija umesto straha
Pitanje više nije da li će roboti sa veštačkom inteligencijom ući u fabrike. Pitanje je ko će ih prvi integrisati u postojeće procese.
Razlika između lidera i onih koji kasne neće biti u posedovanju robota, već u brzini prilagođavanja organizacije. Vlade i sindikati u regionu moraće da odluče da li ovu tehnologiju vide kao pretnju radnim mestima ili kao odgovor na hronični manjak radne snage i priliku za prekvalifikaciju.
Kompanije koje danas investiraju u lokalnu, energetski efikasnu veštačku inteligenciju stvaraju operativnu prednost za narednu deceniju. Region koji izgradi ekspertizu može postati partner Zapadne Evrope u implementaciji fizičke veštačke inteligencije. Oni koji čekaju rizikuju da ostanu samo tržište za uvezena rešenja.
Roboti sa veštačkom inteligencijom neće biti dodatak proizvodnji. Postaće njena osnova.
.webp){kind=icon}
