La grande thèse AUKI : du scan en retail à l’IA physique
Le marché peut aujourd’hui regarder Auki et y voir Cactus, le scan en retail et l’informatique spatiale.
Je me penche sur ce qui pourrait potentiellement être construit au-dessus de l’infrastructure qui se trouve en dessous.
L’IA comprend déjà extrêmement bien le monde numérique.
La prochaine grande avancée consiste à apprendre à l’IA à comprendre le monde physique, avec le même niveau de contexte.
Imaginez l’évolution :
Retail → données spatiales → perception machine → positionnement → navigation robotique → cartes partagées → machines autonomes opérant avec une compréhension commune de leur environnement.
C’est là que la thèse $AUKI devient intéressante à mes yeux.
L’opportunité ne réside peut-être pas dans une seule application qu’Auki construit aujourd’hui. La possibilité plus vaste est qu’Auki devienne une partie de la couche d’infrastructure spatiale pour l’IA physique.
Les robots humanoïdes, les machines autonomes, les lunettes de réalité augmentée, les téléphones et les agents IA auront tous besoin de comprendre où ils se trouvent, ce qui les entoure, et comment l’environnement physique change.
Ils ont besoin de plus que des caméras.
Ils ont besoin d’une couche spatiale.
Si cette infrastructure peut devenir interopérable, décentralisée et utile sur différents appareils et dans différentes applications, l’opportunité adressable devient bien plus grande que le retail à lui seul.
Internet a rendu l’information numérique consultable, accessible et programmable.
La couche suivante pourrait rendre le monde physique de plus en plus compréhensible, navigable et programmable par les machines.
C’est la partie d’Auki que j’observe.
Parfois, le premier produit permet de lancer l’activité.
La plateforme qui émerge en dessous est l’endroit où les choses peuvent devenir vraiment passionnantes.
Le marché peut aujourd’hui regarder Auki et y voir Cactus, le scan en retail et l’informatique spatiale.
Je me penche sur ce qui pourrait potentiellement être construit au-dessus de l’infrastructure qui se trouve en dessous.
L’IA comprend déjà extrêmement bien le monde numérique.
La prochaine grande avancée consiste à apprendre à l’IA à comprendre le monde physique, avec le même niveau de contexte.
Imaginez l’évolution :
Retail → données spatiales → perception machine → positionnement → navigation robotique → cartes partagées → machines autonomes opérant avec une compréhension commune de leur environnement.
C’est là que la thèse $AUKI devient intéressante à mes yeux.
L’opportunité ne réside peut-être pas dans une seule application qu’Auki construit aujourd’hui. La possibilité plus vaste est qu’Auki devienne une partie de la couche d’infrastructure spatiale pour l’IA physique.
Les robots humanoïdes, les machines autonomes, les lunettes de réalité augmentée, les téléphones et les agents IA auront tous besoin de comprendre où ils se trouvent, ce qui les entoure, et comment l’environnement physique change.
Ils ont besoin de plus que des caméras.
Ils ont besoin d’une couche spatiale.
Si cette infrastructure peut devenir interopérable, décentralisée et utile sur différents appareils et dans différentes applications, l’opportunité adressable devient bien plus grande que le retail à lui seul.
Internet a rendu l’information numérique consultable, accessible et programmable.
La couche suivante pourrait rendre le monde physique de plus en plus compréhensible, navigable et programmable par les machines.
C’est la partie d’Auki que j’observe.
Parfois, le premier produit permet de lancer l’activité.
La plateforme qui émerge en dessous est l’endroit où les choses peuvent devenir vraiment passionnantes.