A escala de dados de IA de entidades precisa aumentar 100 vezes? A Mechanism Capital revela as variáveis-chave para 2026

De acordo com as últimas notícias, o sócio da Mechanism Capital, Andrew Kang, afirmou recentemente que a escala de dados de IA física em 2026 irá aumentar 100 vezes. Essa previsão reflete uma grande inovação tecnológica nos campos de robótica e IA física em 2025, com avanços significativos na arquitetura de modelos, métodos de treino e coleta de dados.

As inovações tecnológicas de 2025 preparam o terreno para uma explosão de dados

Em 2025, o setor de robótica resolveu várias questões centrais de longa data. Segundo a análise de Andrew Kang, esses avanços incluem:

  • Inovações na arquitetura de modelos e métodos de treino, permitindo que os sistemas de IA aprendam de forma mais eficiente
  • Avanços na tecnologia de coleta de dados, tornando a coleta em larga escala viável
  • Melhorias na compreensão da qualidade dos dados e na formulação de dados, aumentando a utilidade dos dados
  • Aplicações inovadoras de técnicas de aprendizagem por reforço, permitindo que empresas como Figure, Dyna e PI alcancem taxas de sucesso superiores a 99% em cenários reais
  • Avanços na tecnologia de memória, quebrando a antiga limitação da “parede de memória”

Da teoria à prática: uma mudança crucial

Qual é o objetivo comum desses avanços? É que as empresas de IA agora têm confiança para investir na coleta de grandes volumes de dados. Em outras palavras, os avanços tecnológicos de 2025 resolveram a questão do “é possível fazer”, enquanto a explosão de dados em 2026 resolverá o “como fazer em grande escala”.

Andrew Kang mencionou que tecnologias como ReMEmber, Titans e MIRAS da NVIDIA possibilitaram a memória durante testes, e modelos visuais de linguagem (VLM) mais avançados oferecem uma compreensão espacial mais forte para modelos de ação de linguagem visual (VLA). Esses avanços indicam que os sistemas não apenas podem lidar com mais dados, mas também extrair valores mais profundos desses dados.

Significado de um crescimento de 100 vezes na escala de dados para o mercado

Por que o número 100 vezes é tão importante?

De acordo com informações rápidas, em 2025 o mercado já começou a mostrar capacidades de mapeamento de zero-shot, sensibilidade à força visual e raciocínio físico geral, tudo impulsionado por uma maior escala de dados. Em outras palavras, uma quantidade maior de dados já está demonstrando novas dimensões de capacidade. A expectativa de crescimento de 100 vezes significa que essas capacidades serão liberadas de forma exponencial.

Sinergia com aplicações de IA no setor de criptomoedas

Curiosamente, essa tendência também se alinha com a evolução das aplicações de IA no setor de criptomoedas. Segundo as últimas notícias, a Nansen AI será atualizada em 2026 para um produto de negociação on-chain de pilha completa, suportando todas as transações on-chain via IA. Essa atualização, que vai desde análise de dados até execução de negociações, reflete, em certa medida, os avanços na capacidade de processamento de dados e tomada de decisão da IA física, aplicados em diversos setores.

Direções futuras de atenção

O potencial de crescimento de 100 vezes na escala de dados de IA física em 2026 sugere várias direções de desenvolvimento:

  • Aumentar a versatilidade e capacidade de adaptação dos sistemas de IA
  • Melhorar a eficiência na rotulagem e processamento de dados, tornando-se um novo foco competitivo
  • Expandir e aprofundar os cenários de aplicação da IA física
  • Aumentar significativamente a demanda por infraestrutura e ferramentas relacionadas

Resumo

A previsão de Andrew Kang não é infundada, mas baseada em avanços substanciais em múltiplos aspectos tecnológicos no campo de IA física em 2025. Desde aprendizagem por reforço até tecnologia de memória, passando por coleta e compreensão de qualidade de dados, esses avanços apontam para uma nova era de coleta e aplicação de dados em larga escala. A expectativa de crescimento de 100 vezes na escala de dados reflete uma transição do “é possível fazer” para o “como fazer em grande escala”. Essa mudança provavelmente começará a se refletir na cadeia de valor da IA em 2026.

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