I robot e il loro “momento ChatGPT”: la visione di Nvidia a TechCrunch Disrupt 2026

Les Karpas a TechCrunch Disrupt 2026 spiega che la robotica aspetta il suo salto epocale, come ChatGPT per l’IA, ma manca un grande dataset fisico: startup e Nvidia cercano di colmare questa lacuna.

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Key Moments

Mancanza di dataset fisici

La principale barriera per la Physical AI è l'assenza di un dataset ampio e variegato come quello web usato per il linguaggio.

Soluzioni con dati sintetici

Startup stanno creando ecosistemi con simulazioni e foundation model per colmare il vuoto di dati fisici.

Ruolo di Nvidia Inception

Les Karpas coordina l'interazione con startup di robotica, automotive e smart city per superare questi limiti.

Opportunità a TechCrunch Disrupt

L'evento riunisce leader e investitori per discutere sfide e soluzioni nel mondo fisico dell'IA e della robotica.

I robot aspettano il loro “momento ChatGPT”: Les Karpas di Nvidia spiega perché a TechCrunch Disrupt 2026

Da quando ChatGPT è arrivato sul mercato nel novembre 2022, il mondo della tecnologia non è più lo stesso. In poco tempo, l’interazione con i modelli linguistici di grandi dimensioni ha trasformato l’IA da promessa a strumento quotidiano, utilizzato da milioni di persone.

Anche la robotica, come l’IA, è un tema discusso e sviluppato da anni — e in parte già presente in applicazioni reali — ma non ha ancora vissuto quel salto epocale capace di ridefinire l’intero settore. A TechCrunch Disrupt 2026, Les Karpas, Global Head of Physical AI di Nvidia Inception, affronterà proprio questo punto e spiegherà cosa manca per innescare quel cambio di passo, durante la sessione sul Real World AI Stage: “I robot aspettano il loro momento ChatGPT. Ecco che cosa li frena”.

I robot aspettano il loro momento ChatGPT. Ecco che cosa li frena

Immagine: TechCrunch

Chi ha seguito le keynote del CEO di Nvidia, Jensen Huang, negli ultimi anni, sa bene quanto l’azienda creda nella robotica. A Disrupt avrai l’occasione di ascoltare direttamente da Karpas limiti e opportunità che oggi caratterizzano l’IA e la robotica.

Dal 13 al 15 ottobre, al Moscone West di San Francisco, oltre 10.000 tra leader tech, founder e investitori potranno assistere alla sessione di Karpas e a un programma AI ricchissimo, che spazia dalla costruzione di aziende alla realizzazione di soluzioni nel mondo fisico.

Agisci ora: acquista il tuo biglietto per risparmiare fino a 200 $ entro il 25 settembre, prima che i prezzi aumentino. E se vieni con un team, puoi ottenere fino al 30% di sconto sui pass di gruppo: Disrupt dà il meglio quando lo si vive insieme.

Il problema (molto) concreto della robotica

La tesi di Karpas sulla principale barriera ai robot generalisti è semplice da enunciare, ma estremamente complessa da risolvere: non esiste un dataset “ampio come il web” per la Physical AI, paragonabile a quello che OpenAI, Anthropic e altri hanno potuto sfruttare per il linguaggio. Persino i programmi di guida autonoma, come quelli di Waymo e concorrenti, hanno costruito enormi set di dati grazie a milioni di chilometri percorsi su strada nel corso degli anni — e continuano ad arricchirli città dopo città.

Per colmare questo vuoto, sta crescendo un ecosistema di startup che punta a creare scala in modo artificiale, usando simulazioni, dati sintetici e foundation model addestrati in parallelo su molteplici tipologie di robot. È proprio questa sfida — connettere digitale e fisico — il motivo per cui abbiamo ideato il Real World AI Stage. Karpas sarà affiancato da founder di Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI e Foxglove, che racconteranno ostacoli e opportunità uniche dei loro settori.

La prospettiva unica di Nvidia approda a Disrupt

Pochi professionisti sono posizionati meglio di Les Karpas per rispondere alla domanda centrale della sua sessione. In qualità di Global Head of Physical AI per Nvidia Inception, coordina i rapporti dell’azienda con un ecosistema di startup che attraversa robotica, automotive, manifattura, mobilità, smart city e molto altro. Sono proprio le realtà che cercano di superare il “buco” dei dati quelle con cui Karpas dialoga ogni giorno.

Il suo percorso racconta bene l’approccio multidisciplinare necessario nella robotica: nel corso della carriera ha ricoperto ruoli in Stanley Black & Decker, Intellectual Ventures, Herman Miller, iRobot, Cirque du Soleil e altre realtà, lavorando come architetto, ingegnere di produzione, CEO di startup, executive in venture studio e corporate venture capitalist.

Crea il tuo “momento svolta” a Disrupt

Questa è la tua occasione per capire direttamente come Nvidia interpreta il più grande collo di bottiglia della Physical AI e quali passi serviranno per superarlo. Insight del genere possono darti un vantaggio competitivo o far scoccare l’idea per la tua prossima startup. È esattamente lo spirito di Disrupt: ispirazione, contatti, opportunità — tutte da vivere sul posto, incontrando le persone giuste.

Muoviti ora per assicurarti il pass con il livello di accesso di cui hai bisogno, che tu stia cercando nuove fonti di fundraising o le migliori startup in cui investire. Blocca il tuo viaggio prima dell’aumento dei prezzi del 25 settembre. E se vieni in gruppo, risparmi fino al 30% sui bundle.

Immagine: Slava Blazer Photography / Flickr (si apre in una nuova finestra)

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Questions Answered

Qual è il principale ostacolo per lo sviluppo della robotica generalista?

L'assenza di un dataset ampio come il web per la Physical AI.

Come stanno cercando di superare questo ostacolo le startup?

Utilizzando simulazioni, dati sintetici e foundation model robotici.

Qual è il ruolo di Les Karpas in Nvidia?

Coordina i rapporti con startup di vari settori fisici e robotici.

Cosa offre TechCrunch Disrupt 2026 in relazione alla robotica?

Sessioni e networking su limiti, opportunità e innovazioni nella Physical AI.
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