Nvidia хочет стать основой для всей робототехники

Компания продаёт разработчикам не один отдельный процессор, а целый технологический стек. Для вычислений используются модули Jetson, для виртуальной подготовки роботов — инструменты Isaac и Omniverse, а за более высокоуровневый ИИ отвечают модели семейства GR00T и Cosmos.

Идея заключается в том, чтобы разработчик мог пройти внутри одной экосистемы весь путь: создать цифровую модель робота, обучить её в симуляции, протестировать поведение, а затем перенести алгоритмы на реальную машину.

Nvidia уже сотрудничает с крупными производителями промышленной робототехники и разработчиками гуманоидов. Среди партнёров компания называет ABB Robotics, FANUC, KUKA, Yaskawa, Figure, Agility, Universal Robots и других.

На CES Хуанг описывал эту стратегию предельно широко: по его мнению, производственные предприятия постепенно сами будут превращаться в «гигантских роботов».

Робота можно сначала научить в виртуальном мире

Одна из главных проблем современной робототехники — сбор данных. Языковую модель можно обучать на огромных массивах текста и изображений из цифрового мира. Для робота всё сложнее: ему нужно понимать расстояния, столкновения, вес предметов, движение человеческого тела и последствия собственных действий.

Собирать такие данные непосредственно в реальности дорого и долго. Поэтому Nvidia делает большую ставку на симуляцию. С помощью Isaac и Omniverse компании могут построить цифровую копию завода, склада или другого пространства, после чего обучать роботов выполнять задачи внутри виртуального окружения.

Cosmos дополняет эту систему так называемыми world models — моделями, предназначенными для понимания и прогнозирования физического мира.

В марте Nvidia представила отдельную архитектуру Physical AI Data Factory, которая объединяет генерацию синтетических данных, обучение с подкреплением и оценку моделей для робототехники, автономного транспорта и систем компьютерного зрения.

GR00T должен стать чем-то вроде универсального «мозга» для гуманоидов

Отдельное направление — человекоподобные роботы. Для них Nvidia развивает семейство Isaac GR00T. В актуальной версии модель объединяет зрение, рассуждение и управление движением, чтобы робот мог воспринимать окружающую обстановку и выполнять физические действия.

Смысл здесь тоже похож на стратегию CUDA. Nvidia не обязательно должна сама выпускать миллионы роботов. Гораздо выгоднее, если десятки производителей будут строить своих машин на её вычислительной и программной платформе.

В таком случае компания сможет зарабатывать независимо от того, какая именно марка робота окажется успешнее.

Китай стал одним из главных рынков

Особенно важен для Nvidia Китай. Это крупнейший в мире рынок промышленных роботов, где одновременно развивается большое количество компаний, работающих над гуманоидными машинами, автономным транспортом и автоматизацией заводов.

Несмотря на ограничения США на экспорт в Китай наиболее производительных ИИ-ускорителей Nvidia, поставки компонентов для автомобилей и робототехники продолжаются. Китайские разработчики также активно используют программные инструменты компании.

Для Nvidia это возможность закрепиться в отрасли ещё до того, как рынок гуманоидных и универсальных роботов станет массовым.

Но есть и риск. Китайские производители параллельно развивают собственные процессоры и программные платформы, поэтому нынешняя зависимость от Nvidia не обязательно сохранится на десятилетия.

Физический ИИ уже приносит Nvidia около $10 млрд

По данным WSJ, направление физического ИИ, куда входят робототехника, автономный транспорт и связанные технологии, уже генерирует около $10 млрд годовой выручки. Хуанг считает, что за ближайшее десятилетие этот показатель может вырасти примерно в десять раз.

На фоне огромного бизнеса Nvidia в дата-центрах $10 млрд пока не выглядят определяющей суммой. Только квартальная выручка компании уже превышает $90 млрд.

Рост спроса на ИИ-ускорители однажды замедлится, а Nvidia заранее пытается закрепиться в следующей волне вычислений — там, где нейросети будут работать уже не только с текстом и изображениями, а управлять машинами в физическом мире.

Читайте также:

Тим Кук уйдёт с поста главы Apple 1 сентября после 15 лет у руля компании

Nvidia спрогнозировала рост выручки на 70% — продажи могут достичь $673 млрд за год

Google: обязательные лицензии на данные для обучения ИИ могут «положить конец инновациям»

До запуска Roman осталось меньше недели: NASA начала обратный отсчёт до старта 30 августа

Nvidia заключила с Poolside сделку на $6 млрд и отдельно вложит еще $1 млрд

Калифорния первой в США вводит стандарт экономичных шин — водителям обещают до $179 экономии

Hubble раскрыл древнее столкновение, которое помогло построить молодой Млечный Путь

Samsung стала партнёром Modern Warfare 4: игра получит HDR10+ и формат 32:9

Глава Anthropic признал: ИИ-компании пока не выполнили больших обещаний

V12 на 850 сил и всего 150 машин: Aston Martin показала новый Valen

ChatGPT получил поддержку Google Drive для работы с файлами

James Webb впервые обнаружил воду у звезды рядом с черной дырой в центре Млечного Пути

Rocket Lab допустила перенос первого запуска ракеты Neutron на 2027 год

 Добавьте «Aramil.life» в свои источники Google ☑

• Nvidia продавала чипы, помогала их финансировать и хотела долю выручки — схему поставили на паузу СМИ России
• SK hynix начала строить в США завод HBM за $4 млрд — выпуск стартует в 2029 году СМИ России
• Nvidia покупает Hugging Face за $12,9 млрд — зачем ей главный хаб открытых моделей СМИ России
• Nvidia может обойти Apple и Alphabet по выручке — прогноз достигает $673 млрд СМИ России
• Nvidia заключила сделку с Poolside на $6 млрд и забирает 109 сотрудников СМИ России