Опитування 700 практиків AI, проведене для звіту «The 2026 State of Visual and Physical AI: A Survey of 700 Practitioners on Data, Models, and Production», зафіксувало проблему, яку індустрія довго намагалася не помічати: розвиток візуального та фізичного AI впирається не в брак архітектурних ідей, а в елементарну нестачу даних для навчання моделей.

За даними IEEE Spectrum AI, дослідники виділяють два джерела цієї «пробки»: обмежену обчислювальну потужність, доступну командам поза найбільшими лабораторіями, та дефіцит якісних даних для навчання моделей комп'ютерного зору й робототехніки. На відміну від текстових LLM, які тренуються на практично невичерпному корпусі інтернет-тексту, моделі для зображень, відео та фізичних взаємодій з реальним світом такого ресурсу не мають і швидко його вичерпують.

Для команд, що будують продукти на комп'ютерному зорі чи робототехніці, це не абстрактна дослідницька проблема. Брак даних напряму визначає, скільки коштуватиме довести модель до продакшн-якості і чи вдасться це зробити взагалі без ресурсів рівня великої лабораторії.

Чому дані для visual і physical AI закінчуються швидше, ніж для тексту?

Тому що текстові дані масово й практично безкоштовно доступні в інтернеті, а візуальні та фізичні дані такими не бувають. Щоб навчити модель розпізнавати об'єкти, оцінювати глибину сцени чи керувати маніпулятором робота, потрібні дані, зібрані фізичними сенсорами: камерами, лідарами, тактильними датчиками. Кожен такий запис коштує часу, обладнання і, часто, ручної розмітки людиною — процесу, який не масштабується так само дешево, як парсинг веб-сторінок.

Додатковий тиск створюють ліцензійні та приватність-обмеження: відео з реальних середовищ (вулиць, складів, помешкань) рідко можна вільно збирати й перерозподіляти у великих обсягах. У результаті датасети для комп'ютерного зору й робототехніки ростуть на порядки повільніше, ніж текстові корпуси, на яких треновані сучасні LLM.

Як обчислювальні обмеження поглиблюють дефіцит даних?

Обчислювальна пробка й дефіцит даних підсилюють одна одну. Відео та 3D-репрезентації сцени важать на порядки більше за текст того самого «змісту», тож навіть коли дані є, їх обробка і навчання на них вимагають обчислювальної потужності, недоступної командам без власного GPU-кластера. За даними IEEE Spectrum AI, саме поєднання обмеженого compute й дефіциту даних практики опитування назвали ключовим гальмом прогресу, а не одне з двох окремо.

Це створює нерівні умови: лабораторії з доступом до масштабних обчислень можуть компенсувати брак реальних даних синтетичними датасетами й численними ітераціями симуляцій, тоді як менші команди застрягають на етапі збору й розмітки без ресурсу довести модель до потрібної якості.

Які підходи вже допомагають командам обійти цю пробку?

Найпоширеніший напрям — заміна частини реальних даних синтетичними, згенерованими в симуляції. Ми вже розбирали, як World Labs перетворює один запис робота на тисячі симуляцій — саме такий підхід дозволяє обійти вартість фізичного збору даних для робототехніки, генеруючи варіації одного запису замість тисяч окремих зйомок.

Другий напрям — self-supervised та semi-supervised навчання, яке зменшує залежність від ручної розмітки. Але жоден з цих підходів поки не усуває фундаментальну проблему: моделі комп'ютерного зору досі помиляються на елементарних задачах саме через прогалини в даних, на яких вони тренувалися — про це ми писали, аналізуючи, чому ШІ-моделі досі плутаються в простих зображеннях.

• синтетичні дані та симуляція — дешевше масштабувати, але є ризик розриву між симуляцією і реальністю;
• self-supervised навчання — менше ручної розмітки, більше вимог до обчислень;
• партнерства й дата-пули між командами — швидший доступ до різноманітних даних, складніші юридичні умови.

Висновок AiiN: що це означає для AI-білдерів?

Наша теза проста: у 2026 році конкурентна перевага в visual і physical AI зміщується від того, хто має кращу архітектуру моделі, до того, хто має дешевший і масштабованіший спосіб отримувати релевантні дані. Команди, які закладають бюджет на синтетичні дані й симуляцію ще на етапі проєктування продукту, а не як латку після провалу на реальних даних, отримують суттєву перевагу в швидкості виходу в продакшн. Розуміння того, де саме проходить межа між дефіцитом даних і дефіцитом обчислень, дозволяє точніше планувати, куди інвестувати обмежений бюджет: у GPU-години чи в збір і розмітку даних.

Що таке «пробка даних» в контексті AI?

Це ситуація, коли темп покращення моделей стримується не якістю алгоритмів, а браком достатньої кількості релевантних, якісних даних для навчання. Для visual і physical AI це особливо гостро, бо такі дані дорожчі й повільніші в зборі, ніж текст.

Чи стосується проблема дефіциту даних також текстових LLM?

Меншою мірою. Текстові моделі тренуються на масовому й відносно дешевому корпусі інтернет-тексту, тоді як візуальні та фізичні дані вимагають сенсорного збору й ручної розмітки, тому вичерпуються швидше.

Що можуть зробити невеликі команди без ресурсів великої лабораторії?

Пріоритизувати синтетичні дані та симуляцію там, де це доречно, використовувати self-supervised підходи для зменшення залежності від розмітки, і чітко розділяти бюджет між обчисленнями і збором даних, а не інвестувати лише в одне з двох.