В новом выпуске подкаста Sequoia Capital партнёры фонда Соня Хуанг и Пэт Грэди беседуют с Санжитом Бисвасом, сооснователем и CEO компании Samsara. Обсуждение сосредоточено на «физическом ИИ» (Physical AI) — внедрении интеллектуальных систем в реальную инфраструктуру, от грузоперевозок до строительства, и о том, как распределённые вычисления меняют облик мировой логистики.
🚀 Путь от Meraki к Samsara: Технологическая преемственность 1:55
Санжит Бисвас — серийный предприниматель с инженерным бэкграундом (Stanford и MIT). Его первый крупный проект, Meraki, вырос из академического исследования Roofnet в MIT, целью которого было создание масштабных беспроводных сетей в начале 2000-х . После продажи Meraki компании Cisco за $1,2 млрд, Санжит вместе с партнером Джоном Бикеттом основал Samsara, которая на текущий момент оценивается более чем в $20 млрд .
Ключевым отличием между двумя проектами Санжит называет уровень экспертизы:
- В Meraki основатели были глубокими специалистами в сетевых технологиях.
- В Samsara они пришли как полные новички в индустрии физических операций, никогда не управляя грузовиками и не работая на складах .
Успех Samsara, по мнению гостя, обеспечило интуитивное понимание «комбинированной силы» трех технологий, которые достигли зрелости к 2015 году: повсеместная связь (connectivity), развитие облачных вычислений и удешевление высококачественных сенсоров (камер), ставшее возможным благодаря эволюции смартфонов .
🧠 Особенности «физического ИИ» и граничные вычисления 7:42
Санжит Бисвас утверждает, что работа ИИ в физическом мире фундаментально отличается от облачных решений. Главная сложность — огромный объем и «грязный» характер данных. Samsara анализирует около 90 миллиардов миль пробега ежегодно .
Основные технологические вызовы Physical AI:
- Ограничения по питанию: В отличие от дата-центров, потребляющих киловатты, устройства Samsara (например, видеорегистраторы) работают в диапазоне от 2 до 10 Ватт .
- Пропускная способность: Потоковая передача HD-видео с миллионов камер в облако невозможна из-за колоссальных затрат на трафик. Поэтому Samsara использует распределенную архитектуру .
- Edge Compute (Граничные вычисления): Инференс (исполнение моделей) происходит прямо на устройствах. Поскольку запустить гигантские LLM (сотни миллиардов параметров) на 10-ваттном чипе невозможно, инженеры используют метод дистилляции: огромная «модель-учитель» в облаке обучает компактную «модель-ученика», работающую на Linux внутри камеры .
🛡️ От детектирования телефонов к видео-резонингу 10:22
Эволюция продукта Samsara шла параллельно с ростом возможностей моделей. Несколько лет назад ИИ мог лишь детектировать простые риски, например, использование водителем мобильного телефона или непристегнутый ремень .
Сегодня ИИ в Samsara способен на большее:
- Детекция условий среды: Современные нейросети, в отличие от старых сверточных моделей типа AlexNet, точно определяют состояние дороги и погодные условия .
- Видео-логика (Video Reasoning): В облаке работают сложные видео-языковые модели, которые могут проанализировать инцидент и подтвердить, что водитель не виноват, а совершил маневр «оборонительного вождения», когда его подрезали .
- Позитивное подкрепление: Санжит отмечает, что 80–90% времени рабочие справляются отлично, но этого никто не замечает. ИИ теперь позволяет фиксировать «крутые» моменты вождения и вовремя хвалить сотрудников, что повышает их лояльность .
🚛 Будущее автономии и труда 20:00
Санжит Бисвас выражает большой оптимизм по поводу автономного транспорта, отмечая, что сегодня он чувствует себя в безопасности в Waymo даже больше, чем в обычном авто . Он считает, что автономия не заменит людей, а создаст «третью смену» .
По мнению Бисваса, автономия приведет к следующим изменениям:
- Масштабирование логистики: Если доставка запчасти технику в поле будет стоить $5 вместо $50 благодаря роботам, спрос на такие услуги вырастет в разы .
- Автоматизация складов: Процесс уже идет полным ходом. Роботизированные руки и подъемные системы снижают уровень производственного травматизма .
- Человекоподобные роботы (Humanoids): Санжит называет их текущее состояние «зловещей долиной», но считает их появление в индустрии неизбежным через 10 лет .
- Цифровое коучинг: ИИ помогает не только фиксировать риски (снижение аварийности на 75% при внедрении систем), но и обучать водителей топливной эффективности через геймификацию .
💎 Советы основателям и взгляд в 2030 год 31:58
К 2030 году Санжит ожидает массового распространения носимых устройств с дополненной реальностью для «безрукого» труда (например, очки с ИИ-помощником, который видит то же, что и рабочий) .
Советы Санжита Бисваса молодым основателям:
- Продажи — это инженерная задача: В начале пути инженер Санжит ненавидел продажи, но осознал, что без них продукт не окажет влияния на мир. Он рекомендует относиться к построению системы продаж как к проектированию предсказуемой системы .
- Используйте современные инструменты: Раньше основателям приходилось физически закупать серверы Dell и отвозить их в дата-центры. Сегодня инструменты вроде Cursor и Codex позволяют материализовать идеи мгновенно .
- Любопытство важнее доменных знаний: Samsara родилась из простого интереса к тому, как работает электросеть и почему на логистических складах до сих пор используют распечатки из MapQuest .
