로봇의 플래시 내구성(flash endurance)은 재생 불가능한 재고입니다. 모든 지속적인 쓰기 작업은 수천 번의 프로그램/삭제(program/erase, P/E) 사이클 중 하나를 소모하며 결코 다시 채워지지 않지만, 현장에 배치된 로봇 메모리 시스템 중 어떤 메모리가 삭제 사이클의 가치가 있는지를 가격 책정하는 시스템은 없습니다. 우리는 Embodied memory를 감가상각되는 자본으로 취급하며, 단일 내구성 그림자 가격(endurance shadow price) $\eta$로 해당 재고의 가격을 책정합니다. 이는 RAM / 온보드 NVM (on-board NVM) / 클라우드(cloud) 계층 구조 전반에서 비용을 최소화하는 배치를 마모가 증강된 바이트당 인덱스(wear-augmented per-byte index)의 임계값 문제로 만듭니다. 이 인덱스는 가치-쓰기 연관성(value-write association) $\chi$의 부호와 관계없이 비용 최적적입니다. 오직 $\chi > 0$일 때만 최적값이 비단조적(non-monotone)으로 변하여, 로봇의 가장 가치 있는 메모리를 플래시에서 제외하게 됩니다. 따라서 이 전환점은 경험적이며, 우리는 사전 지정된 게이트에서 실제 로봇 로그를 통해 $\chi$를 측정합니다. $\chi$의 부호는 배포 체제(deployment regime)의 특성입니다. 반복적인 장기 조작(recurrent long-horizon manipulation)에서는 양수($\hat\chi \approx +1.0 \times 10^{-3}$, 풀 파워에서 재현됨)이고, 더 짧은 범위의 작업 세트에서는 0이며, 비반복적인 원격 조작(non-recurrent teleoperation)에서는 음수입니다. 두 가지 경계가 결과를 규정합니다. 내구성 예산은 데이터시트 가격의 프리미엄 3,000-P/E TLC에서는 유휴 상태이지만, 저가형 에지 로봇이 사용하는 범용 QLC/eMMC($\sim$1,000 P/E)에서는 제약 조건이 됩니다. 그리고 제약이 발생하는 지점에서, 학습된 마모 인식 컨트롤러(wear-aware controller)는 작업 가치에 기반한 가격 기반 라우팅만을 수행합니다. 왜냐하면 실현된 가치는 RAM, NVM, 클라우드 전반에 걸쳐 계층 불변적(tier-invariant)이기 때문입니다. 즉, 임대료(rent)는 작업 성능이 아닌 장치의 수명과 비용을 결정합니다. 마모 인식 배치(wear-aware placement)가 작업 가치를 향상시키는지 여부는 여전히 미결 과제로 남아 있습니다. $\chi$는 가치 프록시(value proxy)를 기준으로 측정되며, 비단조적 최적값은 증명되었으나 아직 데이터에서 관찰되지는 않았습니다.