シティのアナリスト、ヒース・テリーは7月7日の企業のロボティクス会議で、データ不足と高い導入コストが物理的AIの商用化における主要な制約であり続けていると述べた。需要は加速しているにもかかわらず、テリーは、デジタルAIとは異なり、新しいロボットシナリオごとに独自の実世界データをゼロから蓄積しなければならず、専門的なハードウェアや安全認証の課題も伴うと指摘した。
レポートは、Locus RoboticsとDexterityを主要な成功事例として挙げており、これらの企業が高い痛点に焦点を当てたユースケースに注力し、Robot-as-a-Service（RaaS）モデルを採用して顧客の障壁を下げ、安全性をモデルの複雑さより優先したことに成功の要因があると評価している。テリーは、物理的AIを「10年にわたるマラソン」と表現し、長期的な価値はデータのフライホイールループをマスターし、最高水準の安全基準を達成した企業に蓄積されると述べた。
