# TechCrunch Disrupt 2026: umetna inteligenca zapušča zaslone in vstopa v fizični svet
Umetna inteligenca se vse hitreje premika od klepetalnikov, generatorjev slik in programskih pomočnikov v stroje, vozila, tovarne, laboratorije ter javni prostor. Napoved novega odra **Real World AI** na konferenci TechCrunch Disrupt 2026 zato ni zgolj razširitev dogodka, temveč signal, da industrija vstopa v novo fazo: pomembno vprašanje ni več le, kaj modeli znajo ustvariti na zaslonu, ampak kako zanesljivo, varno in uporabno lahko delujejo v resničnem svetu.
TechCrunch bo med 13. in 15. oktobrom v Moscone Westu v San Franciscu ob že obstoječem odru AI Stage prvič pripravil še ločen program za fizično umetno inteligenco. V ospredju bodo robotika, avtonomni sistemi, umetna inteligenca na robu omrežja, industrijska uporaba ter biotehnologija.
## Roboti čakajo na svoj ChatGPT: glavni problem so podatki
Ena osrednjih razprav bo posvečena vprašanju, zakaj robotika kljub velikemu optimizmu še ni doživela preboja, primerljivega z uspehom velikih jezikovnih modelov. TechCrunch izpostavlja ključno razliko: jezikovni modeli so se učili iz ogromnih količin spletnih besedil, samovozeča vozila pa iz milijonov ur podatkov s cest. Roboti nimajo primerljivo obsežnih, raznolikih in kakovostnih podatkov o manipulaciji predmetov, gibanju po nepredvidljivih okoljih in sodelovanju z ljudmi.
Prav zato postajajo pomembni sintetični podatki, simulacijska okolja, teleoperacija in temeljni modeli za robotiko. Sodelovanje Lesa Karpasa, vodje področja Physical AI pri Nvidii, nakazuje, da bo razprava segla tudi do infrastrukture, potrebne za naslednjo generacijo robotov. Ključno vprašanje ni samo, kdaj bo robot nekaj znal narediti, temveč ali bo to znal ponoviti dovolj zanesljivo v neurejenem, človeškem okolju.
## Ko napaka ni le programska hrošča
Pri generativni umetni inteligenci lahko napačen odgovor pomeni nevšečnost. Pri avtonomnem letalniku, vozilu, obrambnem sistemu ali industrijskem robotu pa lahko napaka pomeni materialno škodo, ogrožanje ljudi ali neuspeh kritične naloge.
Seja z Nateom Michaelom, tehnološkim direktorjem podjetja Shield AI, bo zato naslovila varnostne postopke, preverjanje sistemov in regulativne ovire pri uvajanju fizične umetne inteligence. To je eno najpomembnejših vprašanj za industrijo: kako dokazati, da je sistem dovolj zrel za uporabo v okoliščinah, ki jih ni mogoče v celoti predvideti ali simulirati?
## AI na robu omrežja: hitrost, zasebnost in odpornost
Poseben poudarek bo na umetni inteligenci, ki deluje tam, kjer povezava z oblakom ni zagotovljena. V obrambi, vesoljskih misijah, oddaljeni industrijski infrastrukturi in drugih zahtevnih okoljih sistem ne more čakati na oddaljeni strežnik.
Izvajanje modelov neposredno na napravah zmanjšuje zakasnitve, izboljšuje odzivnost in lahko omeji prenos občutljivih podatkov. Hkrati pa zahteva manjše, energetsko učinkovite modele, robustno strojno opremo ter premišljene kompromise med zmogljivostjo in zanesljivostjo. O tem bodo govorili Ali Agha iz FieldAI, Michelle Lee iz Medre in Aidan Madigan-Curtis iz Eclipse Ventures.
## Biologija, deekstinkcija in etične meje
Program bo odprl tudi širše vprašanje: ali lahko umetna inteligenca pomaga obnoviti naravo ali pa ustvarja novo obliko tehnološkega poseganja vanjo? Ben Lamm, izvršni direktor Colossal Biosciences, bo predstavil tehnologije za oživljanje izumrlih vrst ter vlogo UI v sodobni biologiji.
Pri tem ne gre le za tehnično izvedljivost. Razprava odpira etična in okoljska vprašanja o tem, komu pripada odločanje o spreminjanju živih organizmov, kako presojati vpliv na ekosisteme in ali bi bilo denar ter raziskovalne zmogljivosti bolje usmeriti v zaščito ogroženih vrst, ki še obstajajo.
## Prototip ni produkt, produkt pa še ni podjetje
Zaključni del se bo osredotočil na prehod od laboratorijskega prototipa do proizvodnje v velikem obsegu. To je faza, v kateri propade veliko podjetij s področja globoke tehnologije: uspešen prikaz tehnologije še ne pomeni, da je izdelek mogoče zanesljivo izdelovati, servisirati, certificirati in prodajati z dobičkom.
Govorniki iz MBRYONICS, Bedrock Robotics in Foxglove bodo obravnavali proizvodne dobavne verige, stroške, strojno opremo in realne omejitve skaliranja. Za industrijo fizične umetne inteligence bo prav ta prehod odločilen: prihodnost ne bo pripadala nujno najzanimivejšemu demu, temveč podjetjem, ki bodo svojo tehnologijo znala varno in ekonomično spraviti v uporabo.
Glavno sporočilo napovedi je jasno: naslednji veliki preizkus umetne inteligence bo v fizičnem svetu. Ne bo dovolj, da so modeli prepričljivi; biti bodo morali tudi varni, hitri, robustni in dostopni za množično uporabo.
