Zdecentralizowana i autonomiczna sztuczna inteligencja fizyczna „bez chmury”? SiMa.ai obejmuje wszystko, od robotycznych kosiarek do trawy po inteligentne maszyny

Samochody i roboty w czasie rzeczywistym: tajny klucz do kolejnej generacji sztucznej inteligencji

Atak na rynek sztucznej inteligencji: Jak Nota AI i SiMa.ai torują drogę inteligentnym maszynom

Sztuczna inteligencja coraz częściej opuszcza gigantyczne centra danych i podbija nasz fizyczny świat. Czy to w pojazdach autonomicznych, inteligentnej sygnalizacji świetlnej, czy robotach przemysłowych – tak zwana „fizyczna sztuczna inteligencja” musi przetwarzać wysoce złożone zbiory danych bezpośrednio na miejscu, w ciągu milisekund. Branża napotyka jednak na ograniczenia fizyczne: konwencjonalne modele sztucznej inteligencji są po prostu zbyt duże i energochłonne dla maleńkich, energooszczędnych chipów w tych urządzeniach. Stałe połączenie z chmurą często nie jest możliwe ze względu na wysokie opóźnienia i obawy dotyczące bezpieczeństwa. Przełomowe partnerstwo rozwiązuje właśnie ten problem technologiczny: południowokoreański optymalizator oprogramowania Nota AI i kalifornijski specjalista od chipów SiMa.ai łączą siły. Łącząc ekstremalną kompresję modeli z wysoce wyspecjalizowanymi chipami Edge AI, dążą do rozwiązania fundamentalnego problemu wydajności w branży. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, dlaczego ten strategiczny sojusz wykracza daleko poza typową współpracę i jak może na nowo zdefiniować zasady gry na wielomiliardowym rynku Edge AI.

Platforma MLSoC firmy SiMa.ai została zaprojektowana z myślą o wbudowanych urządzeniach brzegowych: modele sztucznej inteligencji działają bezpośrednio na chipie, a wnioskowanie odbywa się lokalnie na urządzeniu — bez konieczności przesyłania danych z obrazu lub czujnika do chmury przy każdej decyzji.

Gdy oprogramowanie optymalizujące spotyka się z układami SoC ML: Nota AI i SiMa.ai łączą siły, aby stworzyć sztuczną inteligencję fizyczną

25 marca 2026 roku Nota AI i SiMa.ai podpisały w San Jose w Kalifornii umowę o strategicznym partnerstwie, której celem jest wspólny rozwój rynku fizycznej sztucznej inteligencji. To, co na pierwszy rzut oka wydaje się jedynie kolejnym ogłoszeniem o współpracy w przegrzanym sektorze sztucznej inteligencji, po bliższym przyjrzeniu się okazuje się strategicznie przemyślaną fuzją dwóch wysoce wyspecjalizowanych graczy, którzy wzajemnie się uzupełniają – jeden w obszarze oprogramowania, drugi w obszarze dedykowanego sprzętu AI. Aby zrozumieć znaczenie tego sojuszu, warto najpierw bliżej przyjrzeć się obu firmom i otoczeniu rynkowemu, w którym działają.

Fundacja: Kim właściwie są Nota AI i SiMa.ai?

Firma Nota AI została założona w Seulu w Korei Południowej w 2015 roku i od tego czasu ugruntowała swoją pozycję lidera w dziedzinie optymalizacji i kompresji modeli AI. Głównym produktem firmy jest platforma NetsPresso, sprzętowo-świadoma platforma optymalizacji AI, składająca się z trzech modułów: Model Searcher (automatyczne wyszukiwanie modeli i architektury neuronowej), Model Compressor (kompresja, strukturalne przycinanie i dekompozycja filtrów) oraz Model Launcher (kwantyzacja, konwersja i wdrażanie na wielu urządzeniach). Kluczową zaletą NetsPresso jest możliwość automatycznej optymalizacji modeli AI bez konieczności posiadania dogłębnej wiedzy eksperckiej – co stanowi znaczącą przewagę na rynku, gdzie niedobór wysoko wykwalifikowanych inżynierów AI stanowi strukturalne wąskie gardło.

Nota AI twierdzi, że jest w stanie zmniejszyć rozmiar modeli AI o ponad 90% bez znaczącego obniżenia ich dokładności. Do 2024 roku firma pozyskała około 42,6 miliona dolarów finansowania, w tym inwestycje od Korea Development Bank, Mirae Asset Securities oraz strategicznych inwestorów z branży półprzewodników. Taka struktura inwestorów – z Samsung SDS i LG CNS jako pierwszymi partnerami strategicznymi – dowodzi, że Nota AI od samego początku pozycjonowała się na styku optymalizacji oprogramowania i branży półprzewodników.

Z kolei firma SiMa.ai została założona w 2018 roku w San Jose w Kalifornii przez byłego dyrektora operacyjnego Groq, Krishnę Rangasayee, i specjalizuje się w rozwoju dedykowanych systemów uczenia maszynowego (MLSoC) dla rynku edge. Do 2025 roku firma pozyskała około 355 milionów dolarów kapitału wysokiego ryzyka, w tym 85 milionów dolarów w nadsubskrybowanej rundzie finansowania w lipcu 2025 roku, której przewodził Maverick Capital. Obecna wycena firmy wynosi około 960 milionów dolarów – niewiele poniżej statusu jednorożca. Wśród inwestorów znajdują się Maverick Capital, Amplify Partners, Dell Technologies Capital oraz Lip-Bu Tan, znany dyrektor ds. układów scalonych.

Flagowym produktem SiMa.ai jest Modalix MLSoC drugiej generacji, system typu system-on-chip oparty na procesie N6 firmy TSMC i dostępny w konfiguracjach od 25 do 200 teraoperacji na sekundę (TOPS). Układ obsługuje sieci neuronowe CNN, transformatory, układy LLM, układy LMM oraz generatywną sztuczną inteligencję na brzegu sieci i, według producenta, osiąga ponad dziesięciokrotnie wyższą wydajność na wat niż alternatywne rozwiązania. SiMa.ai oferuje nie tylko sprzęt, ale także kompletną, zorientowaną na oprogramowanie platformę, w tym pakiet Palette SDK, zaprojektowaną w celu uproszczenia tworzenia i wdrażania złożonych aplikacji AI na brzegu sieci bez spadku wydajności.

Podstawowy problem, który ma rozwiązać to partnerstwo

Aby zrozumieć strategiczną istotę tego sojuszu, należy najpierw zrozumieć fundamentalny dylemat techniczny, przed którym stoi cała branża fizycznej sztucznej inteligencji. Modele sztucznej inteligencji trenowane w chmurze lub w wysokowydajnych centrach danych są zazwyczaj duże, wymagają dużej mocy obliczeniowej i są energochłonne. Działają wyjątkowo dobrze na procesorach graficznych z dostępem do odpowiedniego chłodzenia i zasilania. Jednak na brzegu sieci – bezpośrednio w robotach, pojazdach, kamerach monitorujących, maszynach produkcyjnych lub systemach transportowych – warunki są zupełnie inne: ograniczona moc obliczeniowa, napięte budżety energetyczne, często mniej niż 10 watów mocy systemowej oraz konieczność reagowania w czasie rzeczywistym.

Rozwiązania chmurowe nie nadają się do wielu z tych zastosowań z kilku powodów. Historycznie, opóźnienia tradycyjnych architektur chmurowych wahały się od 100 do 500 milisekund; z kolei nowoczesne systemy sztucznej inteligencji brzegowej dążą do czasu wnioskowania poniżej 10 milisekund, a w aplikacjach krytycznych dla bezpieczeństwa nawet od 1 do 10 milisekund. Wykrywanie kolizji w środowisku pojazdów lub analiza zagrożeń w zakładzie przemysłowym po prostu nie mogą czekać na odpowiedź serwera. Ponadto istnieją obawy dotyczące prywatności danych i kwestii łączności: kto gwarantuje, że robot w chłodni lub moduł kamery na moście zawsze będą miały stabilne połączenie z internetem?

Podstawowy problem polega na tym, że modele są zbyt duże dla sprzętu, a sam sprzęt nie jest w stanie rozwiązać problemu. Właśnie z tego powodu powstaje napięcie, z którego wynika wartość partnerstwa między Nota AI i SiMa.ai. SiMa.ai dostarcza najpotężniejszy i najwydajniejszy dedykowany układ AI dla systemów wbudowanych – jednak bez zoptymalizowanego oprogramowania część tej wydajności pozostaje niewykorzystana. Nota AI umożliwia kompresję i optymalizację dowolnego modelu AI, tak aby był on precyzyjnie dopasowany do konkretnej architektury sprzętowej układu docelowego – jednak bez wydajnego i wydajnego sprzętu korzyści z tej optymalizacji pozostają ograniczone.

Nasze globalne doświadczenie branżowe i ekonomiczne w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Obszary zainteresowań branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej informacji tutaj:

• Centrum Biznesu Ekspertów

Centrum tematyczne oferujące spostrzeżenia i wiedzę specjalistyczną:

• Platforma wiedzy obejmująca gospodarki globalne i regionalne, innowacje i trendy branżowe
• Zbiór analiz, spostrzeżeń i informacji ogólnych na temat obszarów, na których się koncentrujemy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum dla firm poszukujących informacji na temat rynków, cyfryzacji i innowacji branżowych

Wzajemne oddziaływanie NetsPresso i Palette SDK: coś więcej niż suma poszczególnych części

Technicznym sercem tego partnerstwa jest integracja dwóch platform SDK: NetsPresso firmy Nota AI i Palette firmy SiMa.ai. Podczas gdy Palette zapewnia platformę wdrożeniową dla Modalix MLSoC i zarządza całym stosem oprogramowania dla aplikacji brzegowych AI, NetsPresso zajmuje się fazą optymalizacji modelu upstream.

Koncepcja działa w następujący sposób: użytkownik chce uruchomić złożony model wizji komputerowej – na przykład do wykrywania pieszych w miejskim systemie ruchu drogowego – na systemie wbudowanym o niskim zużyciu energii. W swojej surowej postaci model jest po prostu zbyt duży i wymaga zbyt dużej mocy obliczeniowej. NetsPresso analizuje architekturę modelu, identyfikuje zbędne parametry, automatycznie stosuje strukturalne przycinanie i kwantyzację, zmniejszając w ten sposób rozmiar modelu do ułamka pierwotnego – przy jednoczesnym zachowaniu dokładności detekcji. Zoptymalizowany model jest następnie wdrażany za pośrednictwem pakietu Palette SDK na platformie Modalix MLSoC, która dzięki swojej specyficznej architekturze sprzętowej została zaprojektowana właśnie do tego typu obciążeń.

W rezultacie powstał system, który wnioskuje bezpośrednio na urządzeniu, nie wymaga połączenia z chmurą, zużywa znacznie mniej energii, a jednocześnie obsługuje zadania o wysokiej wydajności. W środowiskach przemysłowych, gdzie koszty konserwacji, niezawodność i efektywność energetyczna są bezpośrednimi czynnikami ekonomicznymi, nie jest to teoretyczna przewaga, lecz namacalna przewaga konkurencyjna.

Rynek: Dlaczego fizyczna sztuczna inteligencja staje się obecnie czynnikiem ekonomicznym

Makroekonomiczne tło tego partnerstwa nie jest przypadkowe. Fizyczna sztuczna inteligencja – czyli sztuczna inteligencja działająca w świecie fizycznym, a nie tylko przetwarzająca dane – rozwija się w jeden z najmocniej rozwijających się rynków w sektorze technologii. Globalny rynek fizycznej sztucznej inteligencji był wyceniany na około 4,12 mld USD w 2024 roku i według prognoz wzrośnie do około 61,19 mld USD do 2034 roku, co daje średnioroczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 31,26%. Inne szacunki przewidują nawet CAGR na poziomie 32,53% do 2033 roku, przy wolumenie rynku wynoszącym prawie 50 mld USD.

Przewiduje się, że rynek szeroko pojętej sztucznej inteligencji (edge ​​AI), który obejmuje sztuczną inteligencję fizyczną jako podsegment, wzrośnie z około 24,9 miliarda dolarów w 2025 roku do ponad 118 miliardów dolarów w 2033 roku, przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 21,7%. Ameryka Północna obecnie dominuje z udziałem w rynku wynoszącym około 41 procent, podczas gdy region Azji i Pacyfiku – a zatem rodzimy rynek Nota AI w Korei Południowej – jest uważany za najszybciej rozwijający się segment. Ta geograficzna komplementarność dwóch firm partnerskich – amerykańskiej firmy sprzętowej i południowokoreańskiej firmy programistycznej – ma strategiczne znaczenie, ponieważ potencjalnie otwiera dostęp do obu ważnych regionów globalnych.

Jeśli chodzi o czynniki napędzające wzrost, można wyróżnić trzy główne siły: po pierwsze, szybko rosnąca liczba urządzeń IoT i systemów sieciowych, które muszą przetwarzać dane w miejscu ich pochodzenia; po drugie, rosnące zapotrzebowanie na autonomiczne systemy w robotyce, mobilności i produkcji; i po trzecie, coraz większe wymogi regulacyjne i dotyczące ochrony danych, które sprzyjają przesunięciu przetwarzania danych z chmury w kierunku urządzeń.

Trzy rynki w centrum uwagi: ITS, bezpieczeństwo i robotyka

W ramach partnerstwa określono trzy konkretne obszary zastosowań, w których wspólne rozwiązanie będzie stosowane przede wszystkim: inteligentne systemy transportowe (ITS), aplikacje związane z bezpieczeństwem i ochroną oraz szersze dziedziny robotyki i mobilności.

W dziedzinie inteligentnych systemów transportowych technologia ta wejdzie na rynek o wartości 9,84 mld USD w 2025 roku i prognozuje się, że do 2033 roku będzie rosła ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) przekraczającą 10%. Wymagania środowiska ITS – wykrywanie pojazdów, pieszych, znaków drogowych i sytuacji niebezpiecznych w czasie rzeczywistym, w połączeniu z wysoką dostępnością systemu i niskim zużyciem energii – doskonale ilustrują mocne strony tego rozwiązania. Rozwiązania do zarządzania ruchem drogowym oparte na sztucznej inteligencji wyraźnie zmniejszyły korki o 25–30% w dużych miastach. Rozwiązanie Nota Vision Agent (NVA) firmy Nota AI, zaprojektowane specjalnie z myślą o sztucznej inteligencji opartej na wideo, jest zoptymalizowane właśnie pod kątem tego scenariusza zastosowania i jest obecnie dostosowywane do sprzętu SiMa.ai.

W obszarze bezpieczeństwa i ochrony – czyli klasycznego monitoringu wizyjnego, kontroli dostępu i monitoringu obwodowego – wdrożenia brzegowe oferują również wyraźną przewagę nad rozwiązaniami opartymi na chmurze, zarówno pod względem ochrony danych, jak i szybkości reakcji. W dziedzinie robotyki i autonomicznej mobilności, zapotrzebowanie na układy scalone zdolne do przetwarzania multimodalnych modeli AI w czasie rzeczywistym gwałtownie rośnie wraz ze wzrostem popularności cobotów w przemyśle i pojazdach autonomicznych.

Strategiczna logika współpracy: Dlaczego teraz i dlaczego właśnie ci partnerzy?

Z biznesowego punktu widzenia, to partnerstwo opiera się na jasnej logice. SiMa.ai oferuje na rynku atrakcyjny technicznie produkt w postaci układu Modalix MLSoC i może pochwalić się szeroką globalną siecią sprzedaży oraz ugruntowaną siecią partnerów. Firmie brakuje jednak płynnej warstwy oprogramowania, która wspierałaby klientów w adaptacji modelu i przyspieszała przejście od proof of concept do aplikacji produkcyjnej. Ponieważ najczęstszym wąskim gardłem we wdrażaniu AI na krawędzi sieci nie jest sprzęt, ale pytanie: jak skutecznie przenieść model na chip?

Nota AI z kolei dysponuje zaawansowaną platformą optymalizacyjną i wieloletnim doświadczeniem we współpracy z firmami produkującymi półprzewodniki, ale naturalnie ma ograniczony zasięg sprzedaży poza Koreą Południową. Wykorzystanie globalnej sieci SiMa.ai do wspólnego pozyskiwania klientów i realizacji projektów pilotażowych daje Nota AI znaczną przewagę w ekspansji międzynarodowej. Dla obu stron partnerstwo obniża koszty wejścia na rynek i skraca drogę do komercjalizacji.

Co więcej, ta współpraca wysyła jasny sygnał potencjalnym klientom i inwestorom: ci, którzy inwestują w ekosystem SiMa.ai, automatycznie zyskują dostęp do najlepszej w swojej klasie optymalizacji modeli. Użytkownicy NetsPresso mogą wdrażać swoje zoptymalizowane modele na najwydajniejszym na rynku wbudowanym chipie brzegowym. Ten argument koła zamachowego – im więcej klientów, tym silniejszy ekosystem; im silniejszy ekosystem, tym więcej klientów – jest klasyczną cechą udanych strategii platformowych.

Co to partnerstwo oznacza dla przemysłu

Z perspektywy strategii konkurencyjnej, alians można rozumieć jako odpowiedź na wyraźny trend rynkowy. Konwergencja sprzętu i oprogramowania w łańcuchu wartości AI nie jest zbiegiem okoliczności, lecz koniecznością strukturalną. Duże firmy produkujące układy scalone, takie jak Nvidia, szybko wyciągnęły z tego wnioski i zbudowały swoją wartość, między innymi dzięki ekosystemowi CUDA – sprzęt można wykorzystać w pełni tylko wtedy, gdy warstwa programowa jest z nim idealnie zsynchronizowana. W segmencie AI na krawędzi sieci, gdzie zasoby są znacznie ograniczone, ten stos sprzętowo-programowy ma jeszcze większe znaczenie.

Znamienne jest, że Nvidia przejęła OctoML (obecnie OctoAI) za szacowaną kwotę od 165 do 250 milionów dolarów, a w styczniu 2025 roku Red Hat Neural Magic – obaj gracze działają w obszarze optymalizacji modeli i kompresji dla wdrożeń brzegowych. Rynek wysyła wyraźny sygnał: optymalizacja oprogramowania to nie towar, ale strategiczny czynnik różnicujący. Nota AI i SiMa.ai odpowiadają na ten trend, nawiązując partnerstwo zamiast przejęcia, co daje obu firmom większą elastyczność.

Dla klientów przemysłowych z branży produkcyjnej, logistycznej, pojazdów autonomicznych i inteligentnej infrastruktury, to partnerstwo przekłada się na konkretne korzyści: zwiększoną moc obliczeniową urządzenia, niższe zużycie energii, krótsze cykle wdrożeniowe i ostatecznie niższy całkowity koszt posiadania. W otoczeniu gospodarczym, w którym zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję jest coraz bardziej analizowany, nie jest to marginalna, lecz decydująca zaleta.

To, czy partnerstwo ostatecznie osiągnie swój pełny potencjał, zależy od trzech czynników: po pierwsze, technicznej jakości integracji SDK, która musi wykraczać poza zwykłą kompatybilność marketingową; po drugie, skuteczności sprzedaży SiMa.ai w zakresie wspólnego pozyskiwania klientów; i po trzecie, zdolności obu firm do szybkiego przekształcania rzeczywistych projektów pilotażowych w skalowalne produkty produkcyjne. Zapowiedzi są obiecujące – dowodem jest wdrożenie.

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to : [email protected]

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie dla MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi

Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital zamyka luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Inteligentny biznes oparty na treściach – Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital to branżowy hub B2B oparty na danych, kierowany przez Konrad Wolfenstein . Firma działa jako zewnętrzne, quasi-wewnętrzne rozwiązanie dla partnerów przemysłowych, eliminując luki operacyjne w obszarze marketingu, treści i sprzedaży – bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów po stronie klienta.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital niweluje luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Smart Content-Driven Business