TechCrunch Disrupt 2026 ఒక “Real World AI” స్టేజ్ను జోడించింది, ఇది స్టార్టప్లకు మరియు స్థిరపడిన సంస్థలకు స్క్రీన్ల నుండి బయటకు వచ్చి వస్తువులను కదిలించే ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యవస్థలను ప్రదర్శించడానికి ఒక ప్రత్యేక వేదికను కల్పిస్తుంది—నడిచే రోబోలు, గస్తీ కాసే డ్రోన్లు మరియు జన్యువులను (genomes) సవరించే అల్గారిథమ్లు వంటివి ఇందులో ఉంటాయి. గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా హెడ్లైన్స్లో రాజ్యమేలుతున్న లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ మాత్రమే కాకుండా, హార్డ్వేర్-కేంద్రీకృత AI తదుపరి వృద్ధి రంగమని పెట్టుబడిదారులు, జర్నలిస్టులు మరియు నియంత్రణ సంస్థలు భావిస్తున్నాయని ఈ చర్య సూచిస్తోంది.
చాట్బాట్ల నుండి స్టీల్ మరియు సిలికాన్ వరకు
గత దశాబ్ద కాలంలో చాలా వరకు AI కథనం కేవలం సాఫ్ట్వేర్ ఆధారిత ఉత్పత్తులపైనే దృష్టి సారించింది: కన్వర్సేషనల్ ఏజెంట్లు, రికమెండేషన్ ఇంజన్లు మరియు క్లౌడ్ ఆధారిత అనలిటిక్స్. Disrupt యొక్క కొత్త స్టేజ్ ఆ విధానాన్ని మారుస్తోంది. స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన వాహనాలు (autonomous vehicles), రక్షణ ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు బయో-ఇంజనీరింగ్ సాధనాలపై చర్చలను కేంద్రీకరించడం ద్వారా, ఈ కాన్ఫరెన్స్ “hard-soft” AI (సాధారణ సర్వర్లపై నడిచే కోడ్) నుండి “hard-tech” AI వైపు మారుతున్న పరివర్తనను చూపుతోంది. ఇక్కడ అల్గారిథమ్ అనేది ఒక రోబోట్ ఆర్మ్, యుద్ధరంగ డ్రోన్ లేదా జీన్-ఎడిటింగ్ వర్క్స్టేషన్ లోపల ఉంటుంది. ఈ మార్పు చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఫిజికల్ AI యొక్క ఆర్థిక అంశాలు, రిస్క్ ప్రొఫైల్ మరియు రెగ్యులేటరీ మార్గాలు ఒక SaaS ఉత్పత్తి కంటే భిన్నంగా ఉంటాయి.
భద్రత ఒక బిజినెస్ మెట్రిక్గా మారుతోంది
ఒక AI ఒక పేరాగ్రాఫ్ను తప్పుగా వర్గీకరిస్తే, దాని వల్ల కలిగే అత్యంత చెడ్డ ఫలితం అసంతృప్తి చెందిన వినియోగదారుడు మాత్రమే. కానీ అదే అల్గారిథమ్ ఒక డ్రోన్ను నడిపించినా లేదా యుద్ధ విమానాన్ని పైలట్ చేసినా, ఒక సాఫ్ట్వేర్ బగ్ ప్రాణనష్టానికి దారితీయవచ్చు. Real World AI స్టేజ్ ఈ వాస్తవానికి ఒక పూర్తి సెషన్ను కేటాయించింది, దీనికి Shield AI యొక్క CTO Nate Michael నాయకత్వం వహిస్తున్నారు. వక్తలు “నమ్మదగిన AI” (trustworthy AI) అనే అబ్స్ట్రాక్ట్ భావనల నుండి ముందుకు వెళ్లి, హార్డ్వేర్-ఇన్-ది-లూప్ టెస్టింగ్, కంట్రోల్ లూప్ల ఫార్మల్ వెరిఫికేషన్ మరియు ఏరోస్పేస్ మరియు ఆటోమోటివ్ పరిశ్రమలలో ఉపయోగించే విధంగా ఉండే సర్టిఫికేషన్ ప్రక్రియల వంటి వాస్తవ పద్ధతుల గురించి చర్చిస్తున్నారు.
రక్షణ మరియు పారిశ్రామిక ఆటోమేషన్ రంగాల్లోని వ్యవస్థదారులు (Founders), తమ వ్యవస్థలు ఎలక్ట్రోమాగ్నెటిక్ ఇంటర్ఫరెన్స్, తీవ్రమైన ఉష్ణోగ్రతలు మరియు అడ్వర్సరియల్ దాడులను తట్టుకోగలవని నిరూపించాల్సి ఉంటుంది—అదే సమయంలో భద్రతా రికార్డును కూడా క్లీన్గా ఉంచాలి. ఇక్కడ రిస్క్ చాలా ఎక్కువ: ఒక చిన్న సంఘటన కూడా రెగ్యులేటరీ నిషేధాలకు దారితీయవచ్చు, మార్కెట్ విశ్వసనీయతను దెబ్బతీయవచ్చు మరియు ఖరీదైన చట్టపరమైన పోరాటాలకు దారితీయవచ్చు.
ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్: క్లౌడ్ అందుబాటులో లేనప్పుడు
ఈ స్టేజ్లో తరచుగా వినిపించే అంశం “edge AI” సమస్య. నేటి అనేక AI సేవలు భారీ డేటా సెంటర్లతో నిరంతర, తక్కువ లాటెన్సీ కనెక్టివిటీ ఉంటుందని భావిస్తాయి. మారుమూల యుద్ధరంగాలలో, లోతైన సముద్రపు రిగ్స్లో లేదా అంతరిక్ష నివాసాలలో ఆ ఊహ పనిచేయదు. FieldAI, Medra మరియు Eclipse Ventures ప్రతినిధులు ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజన్లను తక్కువ శక్తి వినియోగించే ASICs మరియు రగ్గడైజ్డ్ GPUs లపైకి పంపే ఆర్కిటెక్చర్ల గురించి చర్చిస్తున్నారు, దీనివల్ల మిల్లీసెకన్ల వ్యవధిలో స్థానికంగానే నిర్ణయాలు తీసుకోవడం సాధ్యమవుతుంది.
ఈ పరిష్కారాలు మోడల్ పరిమాణం కంటే ప్రిడిక్టబిలిటీకి ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి, దీని కోసం అప్పుడప్పుడు అందుబాటులో ఉండే లింకుల ద్వారా కూడా మోడల్లను కంపైల్ చేయగల మరియు అప్డేట్ చేయగల కొత్త సాఫ్ట్వేర్ స్టాక్లు అవసరమవుతాయి. ఈ మార్పు బిజినెస్ మోడల్లను కూడా మారుస్తుంది. ఎడ్జ్ డిప్లాయ్మెంట్ను పర్ఫెక్ట్గా చేయగలిగే కంపెనీలు “always-on” స్వయంప్రతిపత్తి (autonomy) కోసం ప్రీమియం ధరలను వసూలు చేయగలవు; క్లౌడ్ బ్యాక్-ఎండ్లపై ఆధారపడే కంపెనీల మార్కెట్లు కేవలం మంచి కనెక్టివిటీ ఉన్న వాతావరణాలకు మాత్రమే పరిమితం కావచ్చు.
ప్రోటోటైప్ నుండి ప్రొడక్షన్ వరకు: స్కేలింగ్ గ్యాప్
ల్యాబ్లో తయారు చేసిన రోబోట్ను భారీ స్థాయిలో ఉత్పత్తి చేసే వస్తువుగా మార్చడం అనేది ఇప్పటికీ ఒక పెద్ద సవాలుగా మిగిలిపోయింది. Bedrock Robotics, Foxglove మరియు MBRYONICS ఎగ్జిక్యూటివ్లు పాల్గొన్న సెషన్లు ఆ ప్రయాణాన్ని వివరిస్తాయి. ఇందులో ప్రధాన అంశాలు:
- సప్లై-చైన్ హార్డెనింగ్ – భారీ స్థాయిలో ప్రత్యేక సెన్సార్లు మరియు కస్టమ్-మెషీన్డ్ ఫ్రేమ్ల కోసం వనరులను సురక్షితం చేయడం.
- డిజైన్ ఫర్ మాన్యుఫ్యాక్చరబిలిటీ – ఖర్చులను పెంచకుండానే, ఖచ్చితమైన కొలతలను (tolerances) పాటించేలా మెకానికల్ అసెంబ్లీలను సరళీకరించడం.
- క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్ పైప్లైన్స్ – వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులను ప్రతిబింబించేలా ఆటోమేటెడ్ ఫంక్షనల్ టెస్ట్లను అనుసంధానించడం.
ఒక స్టార్టప్ యొక్క వాల్యుయేషన్ త్వరలో అల్గారిథమ్ యొక్క నైపుణ్యం కంటే, ఏ ఒక్క విఫలత లేకుండా వేల సంఖ్యలో నమ్మదగిన యూనిట్లను పంపగలిగే సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుందనేది ఇక్కడ ఏకాభిప్రాయం.
AI మరియు బయాలజీ కలయిక: డీ-ఎక్స్టింక్షన్ చర్చల్లో
బహుశా Real World AI స్టేజ్లో అత్యంత ఆసక్తికరమైన అంశం Colossal Biosciences CEO Ben Lamm నిర్వహించే సెషన్. అంతరించిపోయిన జాతులను పునరుద్ధరించడం లక్ష్యంగా ఉన్న AI-ఆధారిత జెనెటిక్ ఇంజనీరింగ్ గురించి ఆయన చర్చిస్తారు. ప్రోటీన్ ఫోల్డింగ్, జీన్ ఎక్స్ప్రెషన్ మరియు పర్యావరణ ప్రభావాలను అంచనా వేసే మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్స్ “de-extinction” ప్రాజెక్టులను వేగవంతం చేస్తాయా లేదా కేవలం ఉన్న పర్యావరణ వ్యవస్థలను కాపాడే వనరులను మళ్లిస్తాయా అనే అంశాన్ని ఈ సెషన్ పరిశీలిస్తుంది. శాస్త్రీయ అనిశ్చితులు మరియు నైతిక సవాళ్లు దీని కొత్తదనం కంటే ఎక్కువగా ఉన్నాయని విమర్శకులు వాదిస్తుంటే; అదే AI పైప్లైన్లు వ్యాక్సిన్ రూపకల్పన, పంటల మెరుగుదల మరియు వ్యాధి నిరోధక పశువుల పెంపకాన్ని వేగవంతం చేయగలవని మద్దతుదారులు వాదిస్తున్నారు. ఈ చర్చ ఒక విస్తృతమైన ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది: AI జీవశాస్త్రాన్ని (biology) తిరిగి రాయడం ప్రారంభించినప్పుడు, ఆమోదయోగ్యమైన రిస్క్ పరిమితులను ఎవరు నిర్ణయిస్తారు?
ప్రతివాదన: హార్డ్వేర్ వేగం ముందస్తుగా ఉందా?
పరిశ్రమ ఇప్పుడు భౌతిక AI (physical AI) వైపు వేగంగా దూకాలని అందరూ ఏకీభవించడం లేదు. భద్రతకు అత్యంత కీలకమైన హార్డ్వేర్లలో AIని పొందుపరచాలనే తొందరపాటు, వెరిఫికేషన్ ప్రమాణాల (verification standards) అభివృద్ధి కంటే వేగంగా సాగిపోవచ్చని, దీనివల్ల అసంబద్ధమైన భద్రతా చర్యల సముదాయం ఏర్పడవచ్చని కొందరు విశ్లేషకులు హెచ్చరిస్తున్నారు. స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన వాహనాల (autonomous vehicle) పరీక్షల్లో ఇటీవల తృటిలో తప్పిన ప్రమాదాలను (near-misses) సాఫ్ట్వేర్ విశ్వసనీయత ఇంకా హార్డ్వేర్ ఆశయాల కంటే వెనుకబడి ఉందని చెప్పడానికి సాక్ష్యంగా వారు చూపుతున్నారు. వారి ప్రతివాదన మరింత క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని సూచిస్తుంది: ప్రాథమిక AI భద్రతా పరిశోధనలను బలోపేతం చేయాలి, ఆపై ఆ ఫలితాలను క్రమంగా హార్డ్వేర్ ప్లాట్ఫారమ్లలో అనుసంధానించాలి.
తదుపరి గమనించాల్సిన అంశాలు
- నియంత్రణ మైలురాళ్లు (Regulatory milestones) – రాబోయే నెలల్లో FAA, DoD మరియు బయోటెక్ ఏజెన్సీలు AI-సమర్థవంతమైన హార్డ్వేర్పై డ్రాఫ్ట్ గైడెన్స్ను విడుదల చేస్తాయని ఆశించవచ్చు. విధానకర్తలతో (policymakers) ముందుగానే సంప్రదింపులు జరిపే కంపెనీలు వేగవంతమైన సర్టిఫికేషన్ మార్గాలను పొందవచ్చు.
- నిధుల పోకడలు (Funding trends) – ఈ వేదికపై ఉన్న Eclipse Ventures వంటి వెంచర్ సంస్థలు, ఎడ్జ్-ఫోకస్డ్ (edge-focused) AI స్టార్టప్ల కోసం, ముఖ్యంగా హార్డ్వేర్ భాగస్వామ్యాలను నిరూపించుకున్న వాటి కోసం పెద్ద మొత్తంలో పెట్టుబడులు పెట్టవచ్చని సూచిస్తున్నాయి.
- డెమోల విడుదల (Demo rollouts) – GPS సిగ్నల్ లేని వాతావరణంలో ప్రయాణించే స్వయంప్రతిపత్తి డ్రోన్లు మరియు రియల్ టైమ్లో జీనోమ్-ఎడిటింగ్ పనులను చేసే రోబోటిక్ ఆర్మ్స్ యొక్క ప్రత్యక్ష ప్రదర్శనలను (live demonstrations) పలు ఎగ్జిబిటర్లు సూచించారు. ఆ డెమోలు ఎడ్జ్ AIని విస్తరించడం (scaling edge AI) యొక్క సాధ్యతకు నిరూపణలుగా పనిచేస్తాయి.
సారాంశం
TechCrunch Disrupt యొక్క Real World AI స్టేజ్ ప్రారంభం పరిశ్రమకు ఒక స్పష్టమైన సంకేతాన్ని ఇస్తోంది: AI వృద్ధి యొక్క తదుపరి దశ, అల్గారిథమ్లు డేటా సెంటర్ల వెలుపల, స్టీల్ ఫ్రేమ్లలో, యుద్ధభూములలో మరియు జీవ కణాల లోపల కూడా ఎంత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. విజయం సాధించాలంటే కేవలం తెలివైన మోడల్స్ మాత్రమే సరిపోవు; దానికి కఠినమైన భద్రతా సంస్కృతులు, ఎడ్జ్-రెడీ హార్డ్వేర్ మరియు ప్రోటోటైప్ను భారీ స్థాయిలో నమ్మదగిన ఉత్పత్తిగా మార్చగల సరఫరా గొలుసు క్రమశిక్షణ (supply-chain discipline) అవసరం. AI క్లౌడ్ నుండి వాస్తవ ప్రపంచానికి మారుతున్న కొద్దీ, ఈ అంశాలలో నైపుణ్యం సాధించే కంపెనీలు మెజారిటీ పెట్టుబడులను మరియు మార్కెట్ వాటాను దక్కించుకునే అవకాశం ఉంది.