分散コンピューティングインフラストラクチャは、スケールで運用されるPhysical AIシステムにとって重要な能力を解放します。リアルタイム推論は、遅延を大幅に削減することで実現可能となり、グローバル展開において応答性の高い自律運用を可能にします。このアーキテクチャは、分散冗長性による信頼性を確保しつつ、ベンダーロックインのリスクを排除します。これは、Physical AIアプリケーションが一貫した稼働時間と計算の耐性を求めるため、非常に重要な利点です。

この分散ネットワークへの移行は、根本的なインフラストラクチャのギャップに対処します。Physical AIのワークロードは、従来の集中型プロバイダーが効率的に提供するのが難しい帯域幅と処理能力を必要とします。地理的に分散したコンピュートノードを活用することで、システムはパフォーマンス基準を維持しつつ、特定のプロバイダーへの依存を減らすことができます。その結果、次世代のAI搭載アプリケーションのための、より堅牢でスケーラブルな基盤が構築されます。