AI人型ロボットはバブルなのか？イーロンが知らないK-scaleの真実

この動画では、K-scale Labsの創設者ベンジャミン・ボルトが、アメリカで初めて量産に成功した人型ロボット開発企業の内情を赤裸々に語っている。彼は1万1千ドルで販売する人型ロボット「K-bot」の開発秘話から、テスラでの経験を基にしたイーロン・マスクへの辛辣な批判、そして9人の男性が共同生活を送るハッカーハウスでの開発風景まで、シリコンバレーのロボット業界の現実を包み隠さず披露する。特に工場向けロボットよりも家庭用ロボットの可能性を強調し、オープンソース戦略による業界エコシステムの構築を目指す彼の野心的なビジョンが語られる。

Are AI Humanoid Robots a Bubble? What K-Scale Knows that Elon Doesn’t

Get 0 off your K-Scale robot at kscale.dev use my referral code: leon-ex-machinaI had the privilege of visiting K-Sca...

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AI人型ロボット開発の現実

やあ、みんな！俺らK-scale Labsにおるで。うわ、すぐに申し訳なくなったわ。ああ、大丈夫や。大丈夫や。もうちょっと激しくやってもええで。

うわ、俺のチャンネルでこんなにも早くEx Machinaみたいなシーンが見れるなんて思わんかったわ。まあ、そんな感じやな。

俺はテスラでOptimus（オプティマス）が始まった時におったんやけど、テスラが工場をターゲットにしてるのがめちゃくちゃアホやと思ってたんや。率直に言うて、今となってはそれがアホな判断やったって証明されてるやん。だって彼らはOptimusチームの3分の1をクビにして、今年はそんなにロボットを出荷できへんねんから。

人型ロボットを役に立つものにするための機械学習手法って、工場環境ではマジで意味をなさへんねん。俺の考えでは、イーロンが工場労働者を怖がらせようとしてるだけやと思うで。「しっかり働かへんかったらロボットに置き換えるぞ」みたいな感じでな。

いやあ、この会話がどんだけ早く脱線していってるか、めっちゃ面白いわ。完全にフリーな辛辣コメントやで、みんな。ああ、そうや。何でも言うたるわ。うわ、すごいな。コンテンツのためなら何でもや。ああ、神様。

今日はK-scale Labsの創設者、ベンジャミン・ボルトと一緒におるで。

K-scale Labsのハッカーハウス見学

すごい家やな。案内してもらえるか？もちろんや。俺らみんな一緒に住んでるねん。前におった場所と比べて、あそこはかなり狭かったけど、ここは全然ええわ。少なくともみんなほぼ自分の寝室持ってるしな。

これが俺らの最初のロボットや。数ブロック先のガレージで作った最初のやつやで。完全に3Dプリンターで作って、Amazonで買った部品の寄せ集めや。俺の感覚では、全部で大体2万ドルで作れると思ってたんや。それから機械エンジニアを雇って手伝ってもらって、家賃とかも払ってたけど、そんなにむちゃくちゃ高いもんでもなかった。

YCから資金調達した後、これなら俺が少なくともプロトタイプできる範囲やと確信したんや。完全な部品表は1万ドル以下やしな。これはめちゃくちゃ興奮したで。なぜなら、TeslaやFigureと比べて、相対的に少ない金額で人型ロボットを実際に持てるっていうアイデアが、特に本当に自分でやりたい人にとってはマジで素晴らしいからや。

でもこれは本当にプロダクション品質の人型ロボットじゃないねん。プロトタイプやったんや。これが俺らの大量生産可能なロボットを作る最初の試みやった。これは実際全部CNCで削り出してるんや。CNCの加工痕で分かるやろ。6061アルミニウム製やけど、自由度の配置がちょっと違うねん。計算処理装置はここに入れる予定やった。

でも結局、これも俺らにとってはどうやって実際に大量生産を始めるかを理解するための学習体験やったんや。俺は人型ロボットを作ってる工場をいくつか見学に行って、ベストプラクティスを学んだ。これを組み立てるのに3ヶ月かかって、そこから12月に完全版の開発を始めたんや。

中国の人型ロボット工場見学

どこの工場を見学したんや？俺らが見学した工場はほとんどが中国にあった。Unitree、AI Robotics、AGI robotとかな。実際、1000台、場合によっては1万台ものロボットを販売した人型ロボット会社がいくつかあるねん。でもそのうちアメリカにある会社は一つもないんや。

俺の目標は実際、K-scaleをアメリカで最も売れてる人型ロボット会社にすることやった。中国の会社と比べると、それは基本的に100台程度売るってことや。ハードルは本当に低いねん。

実際に手頃な価格で製造をスケールしたい時に人々が何をするかを学んで、その学びを俺らのロボットに活用し、最終的にはオープンソースにして、アメリカで人型ロボットを作りたい多くの製造業者と協力できるようにする必要があった。これはかなりクールなことやと思ったんや。

俺らがオープンソースロボット（3Dプリンターのやつ）をリリースした時、実際に多くの人が俺に協力を申し出てくれた。基本的に彼らはそれを見て、あまり良くないってことが分かって、なぜ良くないかを教えて、もっと良くするための自分たちのコンポーネントを売りたがったんや。俺はそれをやってめっちゃ嬉しかったで。

俺は中国語を少し話せるねん。どうやって中国語話せるようになったかって？大学で中国語を取って、卒業後に中国に3ヶ月住んでたんや。卒業旅行みたいなもんやな。それはすごいな。この続きのインタビューを中国語でやろうか？

K-botの開発思想

これがK-botや。基本的なアイデアは、Unitree G1と同じくらい良いロボットで、オープンソースで、完全自律ロボットの構築を始める出発点になるものを作ることやった。

別の言い方をすると、俺は本当にUnitree G1が家にあって、歩き回って、皿洗いしたり、家事全部やってくれるのが欲しかったんや。それを基本的にやる会社を作りたかった。でもUnitree G1を買ってきてそれ用のソフトウェアを作るっていうのは気分悪かったんや。俺が知的財産をコントロールできて、いろんな場所で製造できて、Unitreeだけに依存しなくてもいいロボットが実際に欲しかったんや。それが俺らが自分で作った理由や。

でも、オンラインでロボットを買うんじゃなくて、自分でロボットを作るっていうのは確実にちょっとしたサイドクエストやった。でも実際の結果として、俺らはアメリカで製造してても、Unitreeが売れる価格よりもかなり安く売れるんや。多くの人にとってこれはあまり明らかじゃないと思う。なぜなら、中国価格でアメリカで何かを製造するのはめちゃくちゃ難しいと思うやろうからな。

でも実際、多くのコンポーネントが基本的に市販の既製品で、製造するのもそんなに難しくないから、価格は少し上がるけど、関税の追加コストや海外のいろんな業者と仕事する手間と比べると、結果的により競争力があるねん。

だから俺らがロボットを9千ドルで売る時、実際に利益出てるねん。赤字で売ってるんじゃないねん。そのプラットフォーム上でソフトウェアを売るっていうアイデアは、Unitreeロボット用のソフトウェアを売るよりもずっと俺には魅力的やわ。

テキサスでの製造

俺の理解では、君らは少なくともテキサスで最終組み立てやってるんやろ？そうや。君らがなんで海外じゃなくてテキサスで製造することになったんや？

実はマジで偶然やったんや。中国の製造業者がテキサスにあったんや。彼らは中国の上場企業やけどな。俺らが最初のバージョンをローンチした後、彼らが俺らに連絡してきたんや。彼らはゴルフカートを製造してたからな。あとホバーボードも作ってた。

ホバーボードから人型ロボットへのマッピングがあるねん。コンポーネントがめちゃくちゃ似てるんや。これがダイレクトドライブで、これが準ダイレクトドライブってことを除けばな。

基本的に俺らが人型ロボットのリファレンスデザインを作ってた時、彼らは電動モーターとバッテリーでゴルフカートやホバーボード、その他のクールなものを製造する能力を持ってたんや。彼らはビジネスの多くがアメリカにあるから、関税問題なしにアメリカで実際に売れるように、中国にそんなに依存しない方法ですべてのコンポーネントを調達する方法を整理してたんや。

だから俺らがやろうとしてることと非常に合致してたんや。ベトナムやタイからコンポーネントを調達して、テキサスで最終組み立てできるのはかなりクールやった。

彼らはDallas Morning Postを買収したんや。昔は新聞を印刷してたけど、新聞はもうそんなに売れないから、工場をこのゴルフカート会社に売ったんや。ゴルフカート会社は製造用の大きなスペースを持ってるねん。AaronとMIが数週間前に見学に行ったけど、かなりクールやった。

K-botのデモンストレーション

これがロボットや。Aaron、何かやってもらえるか？ああ。基本的にUnitree G1と同じや。俺らはアクチュエーターのシステム同定と推論ロジックを実装したんや。よくやった。面白いな。

これは立っているポリシーだけや。今誰もコントロールしてないけど、アクティブにバランス取ってるねん。ロボット上のIMUを使って、ちょっと押してみることもできるで。クールやな。

うわ、すごいな。うわ、すぐに申し訳なくなったわ。大丈夫や。大丈夫や。もっと激しくしてもええで。シミュレーションでめちゃくちゃ激しいプッシュで訓練されてるからな。

俺のチャンネルでこんなにも早くEx Machinaみたいな瞬間が来るなんて思わんかった。まあ、こんな感じやな。かなり面白いで。すごいデモやったな。ありがとう。

家で見てる人にとって、これは実際に動くねん。何かをするねん。ただの金属の塊じゃないねん。ここで初めて見てもらったで。これは俺らがこのロボットがインタビューで何かをしてるのを実際に見せた初めてやと思う。俺はそんなにインタビューしないけどな。

これは完全にRL（強化学習）ベースのコントロールや。自由度は全部で20しかないことに気づくやろう。他の多くのロボットと比べてかなり少ないねん。それが安い理由の一部やな。腕は5自由度だけ、脚も5自由度だけで、腰の自由度はここにはないねん。

バッテリー自体はG1の約2倍の大きさや。バッテリー寿命をもっと長くしたかったからな。でもそれ以外はめちゃくちゃ似てる。どこでもCANバス、今はRaspberry Piやけど、Jetsonの付いたアップグレード版もあるし、当然頭も付くで。テスト用に頭を外してるだけで、顧客に出荷するバージョンには頭が付くねん。

これは俺らが作った6台目のロボットや。これがプロダクション品質に十分近いと感じた最初のロボットで、実際に販売し始めることができると思ったんや。でも新しい世代のロボットがたくさん出てくると思う。

ソフトウェア開発の次段階

会社の次のフェーズの目標は、ソフトウェアをかなり構築することや。今は立ってるだけやけど、本当に欲しいのはVLAモデルを動かして操作をするロボットや。ちょっと震えてるけどな。

俺らは手付きで出荷して、カメラも付けて、ロボット上で俺らのVLAモデルをテストして、実際に何か役に立つことをするか確かめたんや。

でもアイデアは本当に、これをオープンソースプラットフォームとして開発者の手に渡すことができれば、多くの開発者も自分で構築できるようになるってことや。K-scaleは小さな会社や。10人しかおらん。でも開発者と協力してオープンソースコミュニティでこれを構築できれば、ロボットがすぐにもっと良くなると思う。これがUnitreeみたいなもっと大きな会社と競争できる唯一の方法やと思うねん。

開発キットユーザーからのデータ収集

開発キットユーザーからデータを取り戻すことを期待してるんか？それを買う人次第やと思うで。俺らのために改善を手伝いたいか、それとも自分の目的だけに使いたいかはな。今まで買った人の中で、約80%の人が実際に完全自律アップグレードを買ったんや。

俺らのウェブサイトで読めるけど、基本的に3年後には完全自律の完全に自律的なロボットになるってやつで、そこに到達するのを手伝う必要があるねん。

その人たちは少なくとも投資してると思う。何人かと話したけど、マジでクールで、めちゃくちゃかっこよくて魅力的な人たちや。買った人はみんなな。信じられないほどクールや。俺らが実際にもっと良くするのを手伝ってくれることにかなりコミットしてると思う。

今まで誰も完全自律ロボットを作ったことがないから、そこに到達する道筋が正確にどうなるかは明確じゃないと思う。でも実際に家でロボットが動作して役に立つことをして、その上で何かエンドツーエンドモデルを構築できるようになったら、ロボットが実際に役に立つ正しい方法になると思うし、10億ドル調達してVCのお金を燃やし続けなくてもそこに到達する方法でやれると思う。

最終的には世界と共有するで。それはかなりクールや。この技術は本当にオープンソースで、広く有益な何かである必要があると思う。俺らはまずそれを構築して、理想的には多くの開発者が上に構築できる何かとして持てると思う。

資金調達とチーム運営

どんな資金調達をして、どうやってこの家と開発チームと給料を賄えてるんや？みんな安い給料で働いてるねん。それが主な理由や。

俺らはYC後に400万ドル調達して、製造のためにさらに数百万調達したんや。実際にテキサスで俺らのために作ってる会社が俺らに投資したんや。基本的に俺らにお金をくれて、それを彼らに返すって感じや。それは良いことやな。

今はもっと多くのお金を調達してるところや。なぜなら、良い後続評価を正当化するのに十分な注文を得られたと思うから。技術的には俺らはアメリカで最も売れてる人型ロボット会社やからな。おめでとう、Ben。ありがとう。興奮するわ。

何人かは地下室で寝てる。何人かは上で寝てる。俺らはみんなあの下の部屋で働いてるねん。そこが何人かの寝床や。見せに行けるで。ああ、そうや。尊敬するわ、その努力を。

これは俺の普段のベッドがある場所で、AJのベッドで、Aliはそこのクローゼットに入ってる。うわ、二段ベッドやな。君もここで寝てるんか？ほとんどの時間はな。でも今は嫁が俺と一緒にいるから、近くに場所を借りてるねん。嫁はここで寝たがらないし、俺らの赤ちゃんもここで寝たがらないからな。

父親としての挑戦

赤ちゃん？君はこれをやりながら父親になったんか？ああ、8週間の赤ちゃんがいるねん。名前はAllan。めちゃくちゃかわいいで。

これが俺らのサーバールーム全体や。配線のランダムな混乱やな。よく分からん。みんな一箇所にいるのはいいことや。でも地下室やで。めちゃくちゃ寒い。だから俺はここで寝るのが好きなんや。

俺らはみんなここで働いてる。オープンレイアウトを保つようにしてて、みんなのモニターが見えるようにしてるねん。あれが俺のデスク。うわ、すごい。あれがAli。あれがRay。Aliは今RLポリシーを訓練してるところや。あれが俺のデスク。

9人の男がハッカーハウスに住んでるねん。ほぼそうや。良いことは、この単一スペースやから、俺らを手伝いたい人を本当に簡単に呼べることや。一週間か数週間ここに泊まって、俺らの改善を手伝ってくれるねん。

俺が言及したくない他の有名な人型ロボット会社から来て滞在してる人が何人かいる。雇用主がそんなに喜ばないと思うからな。でも人型ロボットに取り組むのはクールやし、俺らは良いバイブを持ってると思う。一般的に多くのことができて、多くの人が取り組んでるクールなオープンソースプロジェクトを持てる体験は、他の場所からの貢献者を得る良い方法や。

高額な家賃の理由

この家の家賃はいくらや？月28000ドルや。かなり高いけど、Athertonやからな。世界で最も高い地区やからな。なんでAthertonのこの家を選んだんや？Stanfordの近くにいて、投資家に近くにいたかったからや。

Ex MachinaはDeus Ex Machinaから来てて、それは機械からの神っていう意味で、都合の良いプロット解決手法のことや。このチャンネルの二つの目的があると思う。一つは人々がキャリアで何をするか、何を作るか、何が作る価値があるかっていう挑戦的な問題を理解するのを助けること。もう一つはEx Machina、文字通り機械からの翻訳で、俺は大手テックでの時間で本当に歯車みたいに感じてたんや。だからコミュニティが必要としてるけど誰もやってない方法で価値を生み出すためにこのチャンネルを作りたかったんや。

人型ロボット開発の技術的詳細

Benのマイクを調整したいか？垂れ下がってるように見えるけど、多分大丈夫やろう。背面に磁石があって、クリップもあるから、磁石を使いたかったら使えるで。面白いな。DJIの製品や。DJIは本当に良いな。彼らの製品好きや。本当にスマートなデザイン決定やな。

UnityのCEOがDJIを始めたんやで。うわ、DJIマフィアや。中国のハードウェアエコシステムは異なる派閥や異なる軍閥に分かれてるねん。DJI軍閥とXiaomi軍閥と、もう一つ誰かが言ってた第三のやつがある。基本的に多くのハードウェアスタートアップはどちらか片方から出てきて、自分たちの王国内でのみ働く。王国を超えた協力はしないねん。

K-scaleの創業理念

K-scaleについて、君の信じられない家とスタートアップについて教えてくれ。K-scaleは人型ロボット、特に開発者向けの人型ロボットを作ってるねん。

俺がK-scaleを始めたのは人型ロボットが欲しかったからや。俺みたいな人がもっといるやろうと思ったんや。Facebookでもらったお金があって、嫁も1万ドルの何かを買うことに対してそんなに気にしないやろうと思った。文句は言うやろうけど、俺が買える範囲のもんやった。

じゃあなんで誰もその価格で俺に売ってくれへんのやろうって思ったんや。これはUnitree G1が実際に出る前のことや。だから「くそったれ、自分でやったるわ」って思ったんや。それが基本的に始まりや。

急成長するスタートアップでの経験

この会社を始めて1年以内に、君らは最初のロボットを売って既に100万ドルの注文を得てる。こんなに速いペースのスタートアップで働くのはどんな感じや？

明らかに他の人も人型ロボットを買いたがってるねん。今、人型ロボットに対するクレイジーな熱狂があるのを見るのはかなりクールや。AI関係のものに対するクレイジーな熱狂があるねん。人型ロボットが実現するのはかなり明らかやから、多くの人が本当にその誕生に立ち会って、それが展開するのを見たがってると思う。

個人コンピューターのApple 2時代みたいなもんや。実際に個人コンピューターを買って、そのためのソフトウェアを書いて、役に立つものにして、家で試してみることができる。それが実際に物事が起こる方法で、人々が実際に行って試してみることやねん。

人型ロボットが選ばれる理由

ここ数年で人型ロボットの爆発的増加があった。なぜ人型が正しいフォームファクターなんや？人々は本当に人型ロボットが好きやねん。それ以上のことはあまりない。何か変な猿の脳の本能や。人型を見ると人間のように見えて、ソフトウェアが本当に良くなった時に何をするか想像できるねん。

ロボットを作るためには、一つのフォームファクターに賭ける必要がある。俺が賭けることができるすべてのフォームファクターの中で、人型ロボットが多くのロボットを人々に売る最も高いポテンシャルを持つと感じたんや。

特に、どんな種類の早期採用者向け製品でも、本当に良くなった時に何ができるかを人々の脳に入れる必要がある。人々を乗せるためにな。二本のアームを持つ車輪ベースのロボットでさえ、今日のソフトウェアがそんなに良くないから、実際にはほとんどの人にとって役に立たないやろう。

でも実際に人々を早期に乗せることができて、特に人々がこのソフトウェアエコシステムに貢献してもらえれば、それが進歩する正しい方法やと思う。本当にソフトウェアを前進させる批判的質量の人々が必要で、ハードウェアもそれに付いてくるねん。それが基本的に理由や。

でも本当の答えが欲しいなら、歩くロボットを作ってる会社を見て、俺もできると思ったからや。自分にとっての挑戦やったんや。

人型ロボットバブル論への見解

人型ロボットはバブルやと思う人たちに何て言う？率直に言って、俺も多分同意するで。俺が始めた時、Figureは既に6億7500万ドル調達してたからな。ロボットを一台も出荷せずにや。だから人型ロボットがバブルやっていうのには同意する。

同時にUnitreeはIPOしようとしてる。明らかにIPOできる人型ロボット会社があるねん。他の会社が彼らの足跡を辿れるかどうかは今後の課題や。

アメリカでは今まで出荷された人型ロボットはないと思う。俺が最初になりたかった。なぜならこれがバブルになって欲しくないからや。実際に起こることにしたいねん。でもそれはマジで難しくて、多くの人が今日何が可能かっていうタイミングを本当に理解してなくて、変な製品を作ってるって感じたんや。

例えば、FoundationBotみたいな会社があって、それを始めた奴はSynapseの奴で、前のスタートアップの破産手続きの最中に文字通り始めてたんや。当然、そんなことが起こったらバブルやと思うわな。めちゃくちゃ詐欺っぽいで。

Figureも彼らのBMWとのパートナーシップについて疑わしい主張をしてると思う。詐欺やったり、本当にエンジニアリングに専念してない会社がたくさんあると思う。でも同時に、俺らは本当に良いエンジニアリングをしたいと思ってる。人型ロボットは本当にクールなエンジニアリング問題や。俺が好きなクールなAI関係のことを全部一つのフォームファクターに組み合わせてるねん。人々が買ってる限り、バブルじゃないねん。

K-botで実現できること

誰かがK-botを1万1千ドルで買ったら、初日に何ができるんや？今日、K-botは基本的にG1、Unitree G1のオープンソース版や。だから特に有能ではない。洗濯物を全部やって、服を全部たたんで、皿洗いをしてくれるわけじゃない。でも人型ロボット向けの開発を始めたい人が実際にいろんなことを試すのに使える開発者プラットフォームや。

ここ数年で見てきたように、VLAモデルの爆発と研究が行われてきた。多くの人が、それらの異なることを試すのに使えるロボットが欲しいだけやと思う。

俺らには完全自律アップグレードっていうソフトウェアアップグレードもある。基本的に完全に機能する完璧な人型ロボットを買いたい人はそれを買えて、俺らはそれを彼らに届けるか倒産するかを約束する。そこに到達するまで無料のソフトウェアと無料のハードウェアアップグレードが含まれてる。

それを買った人たちは素晴らしいと思う。俺らがそれを彼らに届けるのを手伝うために俺らに賭けてくれたことを本当に嬉しく思ってる。もし俺らに賭けたくないなら、ベース版を買って自分でやればええ。もし自分でやったら、それを他の人に売ることもできるかもしれん。それはかなりクールやと思う。

5〜10年後のビジョン

5〜10年後に何ができるようになると思う？俺らの目標は基本的に反復的な進歩を出荷することや。人型ロボットの考え方はTeslaのFSDみたいなもんや。俺はTeslaでFSDに数年間携わってて、FSDの開発モデルが人型ロボットに適用できそうやと思ったんや。

世界中でいろんなことをしてるロボットのフリートがあったら、経験から学んで、すべてのロボットを反復的に改善できるって想像できるねん。

それは人々が実際にそれを良くすることにどれだけコミットしてるかによると思う。俺らがそれを良くするのを本当に手伝いたい大きな人々のプールがあれば、進歩はかなり早く行けると思うし、3年以内にロボットが実際にある程度家を掃除できるようになることも想像できる。

でも分からんな。自動運転時代に賭けるようなもんや。多くの人が自動運転にめちゃくちゃ興奮してて、人々が期待してたよりもずっと時間がかかったけど、今はPalo AltoでWaymoに乗れるからクールやな。

家事自動化のタイムライン

ロボットが洗濯や皿洗いをできるようになるのはいつ頃の予測や？完璧にできるようになるカットオフポイントなんて絶対ないと思う。反復的な改善になると思う。Teslaでは99%のパフォーマンス、99.9%っていう風に「ナインの行進」って呼んでたで。

でも問題は、いつある程度の一般的な自律レベルに到達し始めることができるかや。本当に難しい機械工学問題で、難しいハードウェア、電気工学、難しい機械学習やねん。だから俺にとっての問題は、いつ実際にスタートラインに到達できるかや。

俺らは近いと思う。Unitree G1は完全自律を構築する良いスタートポイントのように感じるし、俺らのロボットもそのレベルに到達してると思う。だからそこから始められるねん。

安全性の課題

人型ロボットの安全性のバーは車より高いと思うか、低いと思うか？人型ロボットが君を殺すのは多分難しいから、低いと思う。でも人々は人型ロボットと新しい方法で相互作用する方法を理解する必要があると思う。

人々は既に車との相互作用の仕方を知ってる。道路に出ちゃダメで、そうしたら殺されるって知ってるからな。人間を人型ロボットにマッピングする人がたくさんいると思うし、それは問題になると思う。

だからみんなのお母さんやお父さんに売るんじゃなくて、技術が何に対応できるかを実際に推論できて、比較的安全であるか、少なくとも自分で責任を取ることができる開発者に売るから始めるのが重要やと思う。

家庭 vs 工場での普及

人型ロボットは家庭と工場のどちらで先に大量普及すると思う？ほぼ確実に家庭やと思う。俺はTeslaでOptimusが始まった時におったけど、Teslaが工場をターゲットにしてるのがめちゃくちゃアホやと思ってた。率直に言って、今となってはそれがアホな決定やったって証明されてると思う。彼らはOptimusチームの3分の1をクビにして、今年はそんなにロボットを出荷できてないからな。

基本的に人型ロボットを役に立つものにするのに使う機械学習手法が、工場環境では意味をなさないっていう問題や。別の言い方をすると、俺が人型ロボットを買う理由は、それと話をして、このコンパニオンを持ちたいし、10回試行のうち1回だけでも皿洗いをしてもらいたいし、家を歩き回らせて実験したいからや。

それは機械学習モデルを良くするのにずっと良いプラットフォームや。実際に経験を積むために、たくさん失敗できる何かから始める必要がある。工場環境はそのための間違った環境や。

俺はTeslaの工場に行ったことがあるけど、工場労働者はめちゃくちゃ正確にことをやって、本当に失敗したらダメなねん。工場労働者が失敗したら、ライン全体が遅くなる。人型ロボットには意味をなさないし、その環境に入る機械学習手法にも意味をなさない。

工場生産ラインの品質保証段階では機械学習があるけど、その種の自動化には意味をなさない。俺の考えでは、イーロンが人々を、工場労働者を怖がらせようとしてるだけや。「しっかり働かへんかったらロボットに置き換えるぞ」みたいな感じでな。

いやあ、この会話がどんだけ早く脱線していってるか、めちゃくちゃ面白いわ。完全にフリーな辛辣コメントやで、みんな。何でも言うたるわ。コンテンツのためなら何でもや。

ハードウェアの商品化と差別化

ロボットハードウェアが商品化されてるな。新しい差別化要因は何や？俺らは人々が人型ロボットをハードウェアのために買う時点から、ソフトウェアのために買う時点にかなり早く移行すると思う。ずっと多くの人がソフトウェアのために買うと思う。基本的にハードウェア自体はそんなに役に立たないからな。

異なる人型ロボットの長期的な差別化が何になるかは分からん。ほとんどの人型ロボットは多分俺らのやつみたいになると思う。だからオープンソースにしたかったんや。俺らが実際にエコシステムのトーンを設定できて、もっと多くの人が俺らをコピーしてくれることを希望してる。

他のエンジニアが俺らのやつをコピーするのに十分良いと思ってくれるなら、それは素晴らしいことやわ。でも異なるサイズがあると思う。フルサイズの人型ロボットは高さと価格の間に超線形相関があるから、もっと高いねん。もっと高いアクチュエーターが必要で、アクチュエーターが重い。それはもっと高いアクチュエーターが必要ってことや。それ自体で複合するねん。

俺らが次にリリースする製品は低コストのやつで、かなり異なるタイプの製品や。30センチくらいの高さで1000ドル。それから75センチくらいの高さで4000ドルの中サイズのやつ。射出成形で作る予定や。この3つの異なるロボットを持つことで、それでも人型ロボットやけど、めちゃくちゃ異なる製品になると思う。もしかしたらいつか4.5メートルの高さのメカとかもリリースするかもしれん。ガンダムみたいなやつをな。

中国企業との競争

UnitreeみたいなVertically integrated juggernauts（垂直統合された巨大企業）の中国企業とアメリカ企業はどう競争できるんや？少なくとも今のところ、中国企業と競争するのはマジで、マジで、マジで難しい。彼らはめちゃくちゃ優秀で、エコシステムがとても強いねん。だから今までアメリカの会社が実際にロボットをリリースしてないのは基本的にそれが理由や。

個人的には、人型ロボットエコシステムには煙と鏡がたくさんあって、何億ドルも調達してるのに、実際にはその後ろにはほとんど何もないと思ってる。

とは言え、もっと競争があって、ここでこのエコシステムを実際にブートストラップし始めれば、アメリカでも同じようなことができない本質的な理由はないと思う。別の言い方をすると、アメリカの会社としてのK-scaleの観点からは、本当にリスクなのはエコシステム全体が失敗することや。

10の異なる人型ロボット会社があれば、10の異なる人型ロボット向けの市場があると思う。実際に動作して、基本的に人間ができる任意の機能を自動化できるロボットがあれば、その市場は信じられないほど大きい。だから俺の観点からは十分なスペースがある。

俺にとって重要なのは、実際にその物が存在する時点に到達することで、あまりにも多くの約束をして、エコシステムが崩壊することで殺されることじゃない。

K-scaleがエコシステムで動作してる方法は、俺らのリファレンスデザインを出して、それが他の多くの人型ロボットコンポーネントと、関わりたい異なる人々が実際に構築し始めることができる足場になってるねん。

自分のエンドエフェクターや頭やアクチュエーターを作りたい人は、実際に俺らのロボットを使って、それを改善して、自分で売ることができる。それは俺らにとってめちゃくちゃ役に立つ。なぜなら、彼らがアメリカでやってくれれば、俺らにとって良いからや。エンジニアを見つけることができるし、このエコシステムが成熟することから俺ら自身の利益を得ることができる。エコシステムが死ぬよりも成熟するのを見る方がずっと良いねん。

最大のリスクと障害

その信じられないほど説得力のあるビジョンへの最大のリスクや障害は何やと思う？最大のリスクは俺の資金調達能力や。率直に言って、俺はめちゃくちゃひどい資金調達者で、セールスマンでもない。ビジネススクールにも行ってないし、博士号もない。

K-scaleが生きるか死ぬかは、俺らが続けていくためのお金を投資家に出してもらう俺の能力にかかってる。でも同時に、俺らには売上があって、収益があって、俺らはそこまで頑張って進むと思う。楽観的やで。

実際にたくさんのロボットを売れるようになるまでこれを続けるつもりや。できることがあったら何でも手伝うで。ありがとう。

オープンソース戦略の意味

ハードウェアとソフトウェアの両方をオープンソースにするっていうユニークな決定をしたな。それは君の堀を諦めることになるんか？今は誰もロボットを売ってないから、本当に堀はないねん。

俺らはその技術があるべきところからめちゃくちゃ遠い段階にいるから、プロプライエタリーにする意味が見えないねん。最初に到達して、競争に対するバリアを設けて、競争を防ぐための特許を置こうとしてる人たちがいるけど、なんで競争を防ぎたいねん？誰も何も売ってないのに。

砂漠の自分の角を持ってるようなもんで、本当にそれは何もない壁に囲まれた庭や。人型ロボット会社がiPhoneを持ってると思ってるけど、Apple oneの売上しかないようなもんや。200の売上を保護できるけど、それって本当に保護する価値があるんか？多分ないで。

本格的な収益があったら、もっと多くの競争があると思う。俺はかなり競争好きやから、特許を作り始めるかもしれん。でも競争する何かがあってからやな。ゲームの一部やからな。

ハードウェア構築の価値

人型ロボットハードウェアがどれだけ商品化されてるかを考えると、人型ロボットハードウェアを構築することにどんな価値があるんや？商品化されてるけど、入手するのも不可能やねん。今日人型ロボットが欲しかったら、Unitree、1X、Engine AI、Robotics、その他の会社、Neoticsに行く必要があるけど、全部中国の会社や。

アメリカの会社から手に入れようとしたら、頑張ってな。俺は実際に1Xロボットを買おうとした。何人かからロボットを買おうとしたけど、誰も俺に売ってくれへんかった。実際に買えないのに商品化されてるって考えるのは変やな。

ある程度でそれは商品化されると思うけど、その時点に到達するのはたくさんの仕事になると思う。商品化された世界では、K-scaleはうまくやると思うけど、俺らの目標はその時点に到達することや。

モジュラー設計の利点

君らはロボットをモジュラーでカスタマイズ可能って宣伝してるな。例えば、ある種類の手を別のものに交換できる。このモジュラー設計の利点と欠点は何や？

今、人型ロボットを役に立つものにしたかったら、中国からたくさんのコンポーネントを得る必要があるねん。俺らは自分の手を作ってないけど、いくつかの異なるベンダーから手を調達してる。実際に手を交換できることで、価格をかなり良く交渉できるねん。

多くの人が俺らが手だけを1000ドル追加で売れることに本当に驚いてた。なぜなら、Inspire handを手に入れる通常のルートを通ると、Amazonでは1万2000ドルくらいすると思うからや。AmazonでInspire hand二つを買うより、俺らのロボットを買ってInspire handを外す方が安いねん。

でも基本的に俺らはこういうもののボリュームで交渉できるからや。それができるのはめちゃくちゃモジュラーで、この種のことを交渉するのがめちゃくちゃ上手い人がいるからや。

俺らはまだどの手を使うか考えてるところや。Inspire handを使うことに完全に納得してるわけじゃない。Inspireの人たちが見てるなら、めちゃくちゃ良い手やで。俺らの顧客にこんなに手頃な価格で手伝ってくれてありがとう。

でも全体的に、俺らは次の数年でハードウェアをかなりアップグレードする必要があると思う。エンドエフェクターをアップグレードする。計算処理をアップグレードする。ロボット全体を廃棄せずにそれができるのはかなりクールや。それが俺らが3つの新世代のロボットを買うことを約束せずに、この完全自律のことを約束できる理由や。

汎用ロボット実現に必要な革新

将来の有用な汎用ロボットを実現するのに必要な、ハードウェアやソフトウェアの最大の革新は何やと思う？本当に良いAIシステムにとって最も重要なのは、AIシステムを役に立つものにするのに有益な非常に大きなデータプールや。

今、ロボティクスでは、ロボティクス用の非常に大きなデータプールがないねん。異なる人がロボティクスデータセットを作ろうとしてる。ほとんどがラボで収集されてて、多くの新しい環境に移転できないと思う。

俺がfoundation model会社を始めるんじゃなくて、完全自律の身体化された知能に向けて進歩をするためにできることは、実際に大量生産可能で比較的低コストの人型ロボットを構築して、それをたくさんの異なる環境に入れて、たくさんのその環境からデータを収集することやった。

それができれば、何らかの身体化されたAGIへの道筋が今日よりもずっとクリアになると思う。でもラボで働いて、何らかのラボ環境でロボットがデータを収集して、そのデータが実世界で本当に役に立つものを作りたい場合に気にかけるボリュームや品質に近いところにあるというのは、めちゃくちゃ難しいと思う。

スケーリングと技術的ブレークスルー

そのデータで、ChatGPTが訓練されたようにスケールアップするだけの問題やと思うか、それとも根本的なブレークスルーが必要やと思う？ChatGPTデータは言語モデルの化石燃料っていうIlyaの類推が好きや。最近の言語モデル向けの強化学習やこれらのエージェント向けの強化学習の誇大宣伝は多分少し過大評価されてると思う。

スケーリング法則があることを決定的に実証した何かを俺は見たことがないねん。人々がそれがあるかのように誇大宣伝してるけど、分からん。俺は前にたくさんRL関係をやったことがあるけど、本当に苦痛や。よく分からん。

この反対側には、異なる手法からの情報のビット数についてのYann LeCunのケーキの類推があって、それも俺には説得力があるねん。言語モデルでは、インターネットから得られるデータの量は上限に達してると思う。ロボティクスでは、このインターネットスケールのデータがロボットに移転するかどうかは未解決の問題や。

多くの人がビデオでモデルを訓練して、そのモデルが身体化に移転するかどうかを理解しようとしてる。そこには実際に興味深い方法論的な仕事があると思う。俺は本当にGenieスタイルのアプローチが好きで、これらの潜在アクション（latent action）データを学習できる。ロボティクス用のインターネットみたいなものを構築して、それがもっと化石燃料を得る場所になるねん。

AIの進歩とハードウェアの簡素化

よりスマートなAIは、ハードウェアとセンサーがよりダムになれることを意味するんか？この期待に頼ることと、より洗練されたハードウェアを設計することをどう考えてる？

興味深いな。実はTeslaでのこの件についての逸話があるねん。俺がTeslaにいた時、俺が最初に取り組んだプロジェクトは単眼深度推定やった。カメラからピクセルごとの深度を予測するねん。

このモデルを訓練した方法はLiDARを使ってたんや。野外に車があって、グラウンドトゥルースの車両があった。カメラの隣にLiDARを置いて、車が走り回ってこのLiDARデータを収集するねん。LiDARをカメラ空間に再投影して、それを使ってこの単眼深度推定モデルを監督したんや。

イーロンはこのことを知らんかった。俺は他の3人の奴と一緒にこのプロジェクトに入れられて、一週間後に2人が無関係な理由でクビになった。だから俺と友達だけで作業してたんや。

俺の友達はめちゃくちゃクールな奴やったけど、ある日イーロンのオフィスに呼ばれて単眼深度推定モデルを説明しなければならなくなった。俺らがどうやってこのデータを収集してるかを説明する必要があった。LiDARを使って投影してるって説明したら、イーロンがマジでキレて、俺の友達がクビになると思ってめちゃくちゃ怖がったんや。

彼がいつも着てた特徴的なジャケットを脱いで片付けなければならなかった。イーロンに再び認識されないようにな。NASAのパッチが付いたクールなやつやった。めちゃくちゃ怖がってた。

イーロンがマジでキレたのは、俺らがLiDARを使うのをやめなかったからや。俺らはただ彼に言うのをやめただけや。基本的に俺らはこれらの追加モデルのためにもっと使い始めた。俺らが訓練したクールなボクセル占有モデルがあって、そのモデルは完全にLiDARで訓練された。LiDARポイントをこの3Dボクセル空間に投影したんや。ボクセルを交差させて、どれが占有されてないかを決定するCUDAカーネルを書いたりもした。かなり楽しいプロジェクトやった。

俺らはもうそれについて言及しなかっただけや。だから基本的に俺にとってのアイデアは、エンジニアとして意味のあることを何でもやる必要があるってことや。正しいエンジニアリングアプローチについて本当に原理主義的になることは、最良の結果につながらないと思う。

俺らはロボットを出荷する必要がある。そのロボットはかなり低コストである必要がある。だから特別なハードウェアをたくさん付けるつもりはない。LiDARも付けないし、他のものも付けない。でもAIモデルをもっと有能にしたい限り、それをする方法を理解する必要がある。LiDARデータを収集するかもしれん。

でも何らかの面白いことをするかもしれんし、最終的にはそれを全部一つのニューラルネットワークに焼いて、デバイス上で動かそうと思う。

ロボット訓練戦略

ロボットを訓練する2つの主な戦略が出現してる。テレオペレーションやモーションキャプチャなどの人間のデモンストレーションを模倣して学習することと、シミュレーションでの強化学習などの試行錯誤から学習することや。どちらのアプローチに賭けてる？

俺らは長期的にはどちらのアプローチも本当に機能しないと多分賭けてるねん。本当に役に立つロボット自律性に到達するには、多分何か新しいことを思いつく必要があると思う。

今後数年で現れて、道筋をかなり明確にする新しいアプローチがあると賭けてるけど、俺にはマジで説得力があるロボティクスAIモデルは見えてない。

たくさんのデータを収集して大きなエンドツーエンドモデルを訓練すること以外で、俺にとって最もエキサイティングなのは、アクション埋め込みを持つマルチモーダルモデルや。これらの制御可能なビデオ生成モデルを学習しようとするけど、生成的ではなくもっと識別的なバージョンや。

基本的に潜在空間を持つことができれば、完全なアクション、完全なビデオ空間を生成しようとするんじゃなくて、何らかのアクション空間を持つ、それはかなりクールやと思う。FacebookにはVAEPAっていう論文があって、そのタイプの識別モデルだけど何らかのアクション空間を持つやつや。それはロボットの身体化にマジで良く移転すると思うし、それについてマジで興奮してるねん。

でも今日のロボットモデルを訓練するためのデータ収集に関しては、俺がロボットに使いたいと思うクールな体験、みたいなものにもっと興奮してる。ロボットが君をミラーできるのはクールな体験や。ロボットにテレオペレーションで指示できるのも実際にクールな体験やと思う。

実際にロボットを友達の家に置いて、VRヘッドセットでカメラを通して見て、手を動かして、その環境のものをいじったりできるねん。俺は実際にそれがマジで楽しい体験やと思うし、それを試すことができる人たちから本当にクールなアプリケーションをたくさん解放すると思う。

だから俺はML手法のどれも個人的には信じてない。VLAモデルでさえほとんど誇大宣伝やと思うけど、俺は実際に大きなマルチモーダルモデル、特にアクション埋め込みを持つものにマジで興奮してる。

物理世界でのAI実行の困難さ

ChatGPTにサンドイッチを作るように頼んだら、手順を説明できる。なぜロボットは物理世界で同じプランを実行できないんや？ロボティクスを特に難しくしてるのは何や？

人々はその問題についてたくさん考えてきた。何らかの哲学的なプラトンの洞窟みたいなことが起こってると思う。君のLLMはサンドイッチを作る体験を想像してるねん。サンドイッチを作る質がどんなものかのかけらと断片を見ることができるけど、ChatGPTが何を考えてるかについて推論するふりはしないわ。多分それ自身のめちゃくちゃ複雑な思考を持ってるねん。

この問題を最も直接的に扱った論文はSayCanや。あることをするように指示するモデルがあって、それらのアクションのアフォーダンスを持つ別のモデルがあって、それらのアクションを実際のアクションに翻訳しようとして、できないなら「それは実際のアクションじゃない」って言うねん。

SayCanは俺の意見ではめちゃくちゃ安っぽい論文で、自動運転車やFSDに乗ったことがあるなら、そのタイプのモデルで必要な介入は、ChatGPTで時々できるよりも、実際にずっと合理的やねん。実際にモデルの立場に立って、「ああ、なんで君がそれをしたか理解できる」って見ることができる。

だからビデオデータとアクションデータで訓練することと、テキストで訓練することの間には多分何か違いがあるねん。

ロボットの自己改善能力

これらのロボットが開発キットとして販売されて、野外で収集するデータから自己改善できるようになるんか？それは確実に目標や。実際に俺らはOTAアップデートでロボットを出荷したいねん。ロボットを手に入れて、手動でコードを書く必要がないようにな。

実際にロボットを所有することのワクワクのほとんどは、ソフトウェアアップデートがある度に来ると思う。ロボットがそれをダウンロードして、君の環境で試してくれる。君も試すことができる。

多分ロボットを最初に開封した時は、そんなに良くないやろう。でも数ヶ月後に、何らかのwaifuスピーチトゥスピーチモデルが載ったアップデートを手に入れて、「うわ、すごい。めちゃくちゃ役に立つ。前はめちゃくちゃ寂しかったけど、今はロボットと話せる」って感じになるねん。

そういう体験を目指してるわ。そういうクールなソフトウェアアップデートや。すぐに出荷する予定のものは、より良いVLAモデル、より良いスピーチトゥスピーチモデル、多分クールなRLポリシー、立ち上がりポリシーみたいなもんがかなり重要やな。

それはエキサイティングで、子供を育てて、リアルタイムで成長を見るようなもんや。そうや。君は子供を育ててるけど、君は新しい人間技術の子供やねん。

俺は1977年にApple 2が出た時の奴らの立場に自分を置きたいねん。Apple 2を手に入れて、その時は多分かなり役に立たなかったやろうけど、数年後にはそのために人々が書いた素晴らしいソフトウェアがたくさんあったねん。

タイプライターしか使ったことがなかったなら、初めてワードエディターを使う体験はめちゃくちゃクレイジーやったに違いない。今は当たり前に思ってるけど、ほとんどの人がその技術と一緒に育ったからな。でも新しい技術の進化を生きて経験してるなら、それをただ評価して、美しいものとしてそれを見るべきや。

早期採用者が新しい技術について愛してるのはそれやと思う。TeslaのFSDの良い例があって、新しいFSDアップデートを出荷する度に、人々が介入について、新しいFSDモデルが彼らのドライブでどうパフォーマンスするか、FSDがどう良くなったり悪くなったりするかについてYouTube動画を作ってくれて、俺らに「これはもっと良かった」って教えてくれるねん。

今日、FSDは実際にマジで、マジで良いと思う。初期の頃にいた人たちは、それがどんな風になるかを見ることができたし、それがどんな風になるかを想像できて、その時点に到達するのを楽しみにしてたんや。

俺にとってエンジニアとして、それより美しいものはないねん。人々が本当に世界が良くなるのを見たがってて、このエンジニアリング関係が起こるのを見たがってるっていうアイデアが、何か新しいものを構築することを可能にしてるねん。

シアトルの視聴者のみんなにとって、子供を持てないなら、犬を飼わずに、K-scaleロボットを手に入れろ。シアトルは雨が多すぎて誰とも出会えないからな。俺は実際にシアトルでキャリアを始めたんや。ワシントンで育ったからな。州は君を誇りに思ってると思うで。多分な。だからカリフォルニアにいることがめちゃくちゃ嬉しいねん、裏切り者やけど。

起業における学びと反省

K-scaleを創設してからこの一年で学んだことで、もう一度始めるとしたら何を違うようにする？スタートアップを始めるなら、マジで早い段階で本当に冷酷になる必要があるし、そうしないとスタートアップは失敗するねん。

もし俺がFacebookで働いた後だけでスタートアップを始めてたら、K-scaleは多分今頃死んでたと思う。でもTeslaにいて、パフォーマンスの理由で人がクビになるのを見ることができたから、より良い決断ができると思うねん。

もっと早くそういう決断をすべきやった。もっと決断力があることはかなり役に立ったやろう。でもスタートアップを始めるなら、かなり冷酷であるべきやと思う。

あと、スタートアップでもそうでなくても、何かをするなら100%を注ぐ必要があると思う。100%を注がないことをやる意味は本当にないねん。

Facebookでの最初の仕事では、コンテンツモデレーションに取り組んでた。俺は歯車みたいなもんで、コンテンツモデレーションモデルは理論的観点からは興味深かったけど、本当に起きるのを楽しみにするものじゃなかった。Facebookで働くのが好きやったのは、たくさんお金を稼げたからで、それはいつも良いことやったけどな。

基本的にそこからできるだけ早くFAIR（AI研究チーム）に移った。FAIRはFacebookでキャリアラダーを登る最良の場所じゃなかったし、実際にもっと多く働いてた。実際、FAIRの面接のために、基本的に1ヶ月間週100時間働いてFAIRに入ったんや。

でもめちゃくちゃもっと愛してた。それが俺が今まで下した最良の決断やった。たくさん時間を費やすことができることをやりに行けたからや。誰も俺にそれをするためにお金を払う必要がなかった。お金をもらえるのは良かったけどな。

それはめちゃくちゃ複合するねん。キャリアを始めたばかりで、キャリア成長やその他のことにとってより最適な何かを諦めることになるから、愛することをするのを怖がりすぎてるなら、その恐怖を抑制して、やってみるべきやと思う。

愛することがバスケットボールを作ることみたいなアホなことじゃなくて、エンジニアなら、愛することは本当にうまくやれば多くのお金を稼ぐ何かやろう。世界一になる必要があるだけや。それは実際にそんなに難しいことじゃない。本当に100時間働きたい人はそんなにいないからや。

だから何かに行って、マジで、マジで一生懸命働けば、世界一になるやろう。それが起これば、お金をもらえるねん。

人事と解雇の経験

K-scaleで何人かクビにしたことある？たくさんの人をクビにした。うわ、すごい。今会社にいる人数より多くの人をクビにしたで。うわ、すごい。生き残るための時間数は？必ずしも時間数があるわけじゃない。

人をクビにするのは簡単なことじゃない。スタートアップはそんなに現金がないし、俺らは構築するのにかなり高い、マジで難しいものを構築してる。だから平均的なエンジニアの品質バーをかなり高くすることで、かなり冷酷である必要があった。

ここにまだいる人で、俺がなぜ誰かをクビにしたかを疑問に思う人はいないと思う。意地悪でクビにするべきじゃないと思う。会社にとって良くなくて、彼らがそこにいたらもう会社が生き残らないからクビにするべきやと思う。それがスタートアップの動き方や。

別の言い方をすると、クビになった人がなぜクビになったかを驚くべきじゃないと思う。文化がある程度のバーにあって、高いバーで動作してて、そのバーに到達するのに向いてない人もいるってだけや。

採用の時はどんなエンジニアを探してる？俺より何かが上手い人を雇おうとしてるし、俺はかなり良いエンジニアやと思う。だからそれが俺のバーやねん。人型ロボットはかなり多分野の問題やから、俺より上手くできることがたくさんある。

文化レベルでは、家にみんなが住むのは、本当にコミットしてて、実際にやり抜こうとしてる人にとって良い文化フィットのフィルターや。本当にコミットしてなかったら引っ越してこんなことしないからな。マジで難しいしな。それが俺のバーや。

K-scaleの唯一のルールは、アホなことをするなってことや。他のことは全部推測できる。エンジニアリング問題を効果的に分解して、それをやりに行きたいっていうメンタリティを持ってる人やったら、俺らがやってることをしたい時に必要な経験はないと思う。

ゼロからの人型ロボット開発

ゼロから人型ロボットを構築するのに何が必要や？めちゃくちゃ高度な神経症、持続力、アホなクソが起こるのを止める方法を理解することや。ある意味、エンジニアリングのサノス・グローブみたいなもんや。機械工学、電気工学、ファームウェア、機械学習をやってるねん。たくさんの異なることをやってて、それらが全部重要な方法で一緒に合うねん。

バグの根本原因はそのスタックのどこにでもある何かかもしれん。特に低価格で小さなチームでやることに対するロードマップはないねん。今日やるとしたら、俺らのGitHubに行って、何かダウンロードして、CADモデルをチェックして、俺らがやったことをコピーすればええって言うで。

でも最初にやるのはかなり難しいと思う。うまくいけば簡単になるで。

父親業と起業の両立

これがどれだけ難しくて、この会社に対する君の献身レベルを考えると、同時に父親になることをどう決めたんや？うわ、嫁と俺は、嫁は脳外科医やねん。だから彼女もマジでクレイジーに忙しくて、週100時間働いてた。俺も週100時間働いてて、人々が子供を持たないことに対してたくさん言い訳を作ると思うけど、その言い訳はほとんどクソやと思うねん。

事後的な見方やと思うけどな。でも分からん。人々はマジで、多分俺は不在の父親になって、それは良くないやろうけど、そうは思わん。今赤ちゃんと時間を過ごしてるし、嫁は大きな頑張り屋や。

彼女は妊娠中に手術してたねん。文字通り出産する前の金曜日まで、まだ手術室に立ってたねん。実際にテーブルに届かないくらいやったけどな。でも彼女はバッドアスや。それに、彼女はずっとニューヨークに住んでたから、基本的に一人でやってたねん。

どちらかと言えば、俺がどうやって嫁にこんな行動を我慢してもらったかって質問やな。答えは分からん。俺は新しいスティーブ・ジョブズに違いない。めちゃくちゃ説得力があるねん。

ロボティクス業界への参入アドバイス

ロボティクス業界に入りたい人へのアドバイスは？エンジニアなら、何かをするべきやと思う。数年お金を稼げば、基本的に一生安泰や。永遠に40万ドル稼ぐ必要はないねん。少なくとも俺にとっては、ある時点で学生ローンを返済した。家賃や家のためのお金は必要なかった。だから「まあ、何かし始めるだけや」って感じやった。

脳外科医と結婚すれば一生安泰やからな。人々はただ何かをするべきやと思う。どうやってやるかについてのアドバイスはあまりないねん。賢いなら理解できるし、ただいろんなことを試すことに対する高い耐性を持つだけや。

クールや。この信じられないインタビューをしてくれて、時間をくれてありがとう、Ben。問題ないで。来てくれてありがとう。ありがとう。