Nvidia, бесспорный гигант полупроводниковой отрасли, обращается к новому вызову: робототехнике. Компания, которая заложила основу для текущего бума искусственного интеллекта (ИИ), планирует с помощью прорывной технологии начать следующую промышленную революцию. Всё это проходит под знаком "физического ИИ" – слияния генеративного ИИ и гуманоидных роботов.
В первой половине 2025 года Nvidia выпустит свое новейшее компактное модульное устройство, "Jetson Thor". Эта технология предназначена для оснащения гуманоидных роботов невиданным интеллектом и способностями. Дипу Талла, вице-президент по робототехнике в Nvidia, описывает это как переломный момент: "Момент ChatGPT для физического ИИ и робототехники скоро наступит.
От гиганта в области ИИ-чипов к визионеру в робототехнике
Хотя Nvidia продолжает оставаться доминирующей силой в области чипов ИИ, конкуренция становится все более интенсивной. Такие конкуренты, как AMD, и облачные гиганты, такие как Amazon, Microsoft и Google, усиливают свое присутствие на рынке. Стратегия? Сделать Nvidia менее зависимой от своего основного бизнеса и проникать в новые индустрии.
Компания делает ставку на «full-stack-решение», которое предоставляет как программное обеспечение для обучения роботов с поддержкой ИИ, так и оборудование, которое их приводит в действие. Этот комплексный подход призван не только облегчить вход в робототехнику, но и утвердить Nvidia как незаменимого партнера в развитии будущих робототехнических технологий.
В феврале 2024 года компания Nvidia совместно с Microsoft и OpenAI инвестировала в стартап Figure AI, разрабатывающий человекоподобных роботов. Оценочная стоимость компании в 2,6 миллиарда долларов США свидетельствует о значимости, придаваемой этому сектору.
Проблемы и прорывы в робототехнике
Робототехническая отрасль остается вызовом, несмотря на огромные достижения. Многие стартапы борются с проблемами масштабирования, высокими затратами и необходимостью повышения точности своих продуктов. В настоящее время робототехника составляет лишь небольшую часть доходов Nvidia, которые в третьем квартале 2024 года составили 35,1 миллиарда долларов США. Основная часть этих доходов по-прежнему поступает от продажи ИИ-чипов.
Но, по словам Талла, в области робототехники произошли два решающих технологических прорыва: взрыв генеративных моделей ИИ и возможность обучать роботов в симулированных средах. Эти симуляции — известные как "Omniverse" — преодолевают так называемый "разрыв между симуляцией и реальностью" и позволяют роботам эффективно работать в реальном мире.
«За последние 12 месяцев эта технология достигла уровня зрелости, который два года назад был немыслим», — говорит Талла. Nvidia предлагает здесь решения на всех трех этапах разработки: программное обеспечение для обучения (система DGX), платформа для симуляции (Omniverse) и оборудование (Jetson).
От автономных автомобилей к революции в робототехнике
Истоки технологии Nvidia Jetson лежат в разработке чипа Tegra, который изначально был предназначен для смартфонов. Однако Nvidia быстро изменила курс и перевела около 3 000 инженеров на разработку ИИ и автономного обучения. В результате в 2014 году возникла серия Jetson, которая сегодня считается мозгом современных роботов.
Toyota, Boston Dynamics и даже Amazon полагаются на платформы Nvidia. Например, Amazon уже интегрировала технологию робототехнического моделирования в три своих склада в США.
Взгляд в будущее
Маркетинговая компания BCC оценивает мировой рынок робототехники в 78 миллиардов долларов США. К 2029 году он должен увеличиться до 165 миллиардов долларов США. Несмотря на амбициозные прогнозы, один центральный аспект остается критическим: безопасность. Дэвид Розен из Северо-Восточного университета подчеркивает, что пока не существует эффективных инструментов для обеспечения безопасности и надежности систем машинного обучения в робототехнике. "Это один из больших научных вызовов нашего времени.
Но Nvidia, похоже, твердо намерена справиться с этими вызовами. С Jetson Thor и ясным видением будущего "физического ИИ" компания устанавливает новые стандарты – и может снова доказать, что не только распознает тренды, но и формирует их.
