阿姆莉雅・維什瓦納特曾在 NVIDIA 負責機器人相關平台的產品行銷長達 7 年，如今創立專注早期投資的 Techable VC，並以創辦人暨管理合夥人的身分投資身體 AI。她在 TechCrunch 的 Podcast 節目「Equity」中，談到了身體 AI 的範疇、機器人產業的現況，以及她評估投資標的的角度。她形容，機器人產業目前正處於重新組合基本零件的「樂高時代」。
身體 AI 不一定長得像機器人
聽到身體 AI，或稱物理 AI，很多人可能會想到人形機器人走路或跳舞的影片。然而，維什瓦納特對這個詞的定義廣泛得多。她舉出的例子包括「分子、材料、藥品」，以及在工廠產線工作的機器。
換句話說，身體 AI 談的並不是機器人種類增加，而是 AI 作用的對象本身擴展到螢幕之外。能生成文字或圖像的 AI，開始伸手觸及現實世界中的物質與流程。如此一來，投資標的也不再限於機器人公司。事實上，她的基金鎖定機器人、材料科學與生命科學三大領域。
我自己認為，這種廣義的定義很有說服力。新藥與新材料的開發，需要一再試製、驗證。如果 AI 加入其中，實驗室和工廠運用時間的方式或許會有所改變。即使看不到機械手臂，能驅動物理世界的 AI 也確實可能存在。
在 ChatGPT 時刻到來之前，先重新組合零件
機器人領域有一個令人期待的願景：2022 年底 ChatGPT 問世，聊天機器人的能力一夕之間受到矚目；有人認為，通用基礎模型也會為機器人帶來同樣的時刻。General Intuition 執行長皮姆・德維特今年在 Equity 節目中表示，單一通用模型可能讓目前許多專業化的機器人開發工作變得不再必要。
維什瓦納特的看法則與此不同。她指出，致動器（動力部）、機械手、軟體、安全標準等基本要素，都還處於重新打造的階段。這就是「樂高時代」的含意。積木的形狀和規格尚未統一之前，就算有再聰明的設計圖，也無法拼出理想中的成品。
這一點也值得各位讀者想一想。聊天機器人的活動範圍止於螢幕之內；機器人則會移動有重量的物體，並在人類附近工作。若零件精度、耐用性以及防止事故的標準尚未到位，光靠模型夠聰明，還是無法投入實際作業。或許，這個領域真正的決勝關鍵，就在於那些不如展示影片吸睛、卻不可或缺的基礎建設。
投資判斷的依據：人力短缺與醫療現場的負擔
那麼，她會依據什麼標準開出第一張支票？節目中提到的觀點是，能解決重大問題的事業，就是最好的機會。她舉的具體例子，是找不到員工的家族經營工廠，以及面臨職業倦怠的外科醫師。
比起技術有多新，更重要的是：它要解決誰的什麼困難？這種以問題為核心的態度，不只適用於投資人，也適用於想將 AI 導入業務的企業經營者和管理者。無論是人力短缺的工廠，還是疲憊不堪的醫療現場，真正需要的都不是話題性，而是確實可行的機制。
她也以「有意識的自動化」（conscious automation）一詞闡述這種想法。這個詞可以理解為一種方向：不是單純取代由人負責的工作，而是考量現場面臨的問題來設計自動化。
投資人的人脈網絡也能成為創辦人的優勢
另一個令人印象深刻之處，是她對待創辦人的方式。她認為，對創辦人而言，創投本身應該成為競爭優勢，也就是所謂的「護城河（moat）」。她希望自己不只是出資了事，而是能守護並推動投資對象的事業成長。
這一切的基礎，是她在 NVIDIA 多年來建立的人脈網絡。她表示，會運用這些人脈，協助確認潛在投資對象的技術，也為他們引介客戶。她在 NVIDIA 投身機器人相關平台 7 年的經驗，似乎同時培養了她評估技術的眼光，以及與企業建立連結的能力。
身體 AI 要商業化，成敗關鍵在於是否能深入工廠、醫院、研究機構等現場，這與純軟體新創的情況不同。對創辦人來說，除了資金之外，能指出進入現場途徑的投資人也會是強而有力的後盾。她也是最早離開 NVIDIA、創立自有早期投資基金的女性高階主管之一。
節目也談到美國與中國各自的優勢，以及人形機器人除了跳舞之外，還應該能發揮其他用途。機器人的未來，正逐漸進入一個不再以吸睛影片為主，而是透過扎實的現場落地來討論的時代。
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