帯域幅は、自律性のための新たな希少なリソースです。 これは生のコンピューティングだけではありません。それはネットワーク速度に関するものです。 ロボットが意思決定を行うために常にデータをクラウドに送信する必要がある場合、インターネット帯域幅と遅延 (データの送受信の遅延) によってロボットの速度が低下します。 5msの局所推論を持つ作物ロボットは、田舎の畑で雲モデルを打ち負かします。 つまり、推論が実行される場所、つまり反射神経のための小さなローカルモデル、戦略のための集約されたクラウドモデル、データ共有のためのプライベート証明を設計します。 スループットとレイテンシーによって、誰が予測エッジを取得するかが決まります。 勝者は、モデルのサイズだけでなく、局所性を最適化します。近いほど速い。 自律性は知性だけでは拡張できません。 それは物理学に基づいてスケーリングされます。