Nvidia, беззаперечний гігант напівпровідникової галузі, звертається до нового виклику: робототехніки. Компанія, яка заклала основу для нинішнього буму штучного інтелекту (ШІ), планує започаткувати наступну промислову революцію з революційною технологією. Усе це під знаком "фізичного ШІ" – злиття генеративного ШІ та людиноподібних роботів.

У першій половині 2025 року компанія Nvidia виведе на ринок свій найновіший компактний модуль "Jetson Thor". Ця технологія призначена для оснащення людиноподібних роботів безпрецедентним інтелектом і здібностями. Діпу Талла, віце-президент Nvidia з робототехніки, описує розробку як поворотний момент: "Момент „ChatGPT“ для фізичного ШІ та робототехніки ось-ось настане.

Від гіганта AI-чипів до візіонера в галузі робототехніки

У той час як Nvidia залишається лідером у сфері AI-чипів, конкуренція стає дедалі інтенсивнішою. Конкуренти, такі як AMD, і гіганти хмарних сервісів, такі як Amazon, Microsoft і Google, активно виходять на ринок. Стратегія? Зменшити залежність Nvidia від основного бізнесу та освоїти нові індустрії.

Компанія робить ставку на «повноцінне рішення», яке забезпечує як програмне забезпечення для навчання роботів, що підтримуються штучним інтелектом, так і апаратне забезпечення, що їх приводить у дію. Цей комплексний підхід має на меті не лише полегшити вхід у робототехніку, але й закріпити Nvidia як необхідного партнера для розвитку майбутніх технологій робототехніки.

У лютому 2024 року Nvidia спільно з Microsoft та OpenAI інвестувала в стартап Figure AI, що розробляє людиноподібних роботів. Оціночна вартість компанії в 2,6 мільярда доларів свідчить про важливість, яка надається цьому сектору.

Виклики та прориви в робототехніці

Робототехнічна галузь залишається викликом, незважаючи на величезний прогрес. Багато стартапів борються зі складнощами масштабування, високими витратами та необхідністю підвищення точності своїх продуктів. Наразі робототехніка становить лише невелику частину доходів Nvidia, які в третьому кварталі 2024 року склали 35,1 мільярда доларів США. Більша частина цих надходжень продовжує надходити від продажу чипів для штучного інтелекту.

Doch laut Talla hat die Robotikbranche zwei entscheidende technologische Durchbrüche erlebt: die Explosion generativer KI-Modelle und die Möglichkeit, Roboter in simulierten Umgebungen zu trainieren. Diese Simulationen – bekannt als "Omniverse" – überwinden die sogenannte "Sim-to-Real-Gap" und ermöglichen es, dass Roboter in der realen Welt effizient arbeiten.

За останні 12 місяців ця технологія досягла такого рівня зрілості, який два роки тому був би немислимий", — каже Талла. Nvidia пропонує тут рішення на всіх трьох етапах розвитку: програмне забезпечення для тренування (система DGX), симуляційна платформа (Omniverse) та апаратне забезпечення (Jetson).

Від автономних автомобілів до робототехнічної революції

Витоки технології Nvidia Jetson лежать у розробці чіпа Tegra, який спочатку задумувався для смартфонів. Але Nvidia швидко змінила напрям і перенаправила близько 3 000 інженерів на розробку ШІ та автономного навчання. З цього в 2014 році виникла серія Jetson, яка сьогодні вважається мозком сучасних роботів.

Toyota, Boston Dynamics і навіть Amazon покладаються на платформи Nvidia. Amazon, наприклад, вже інтегрувала технологію моделювання робототехніки у три своїх склади в США.

Погляд у майбутнє

Маркетингова дослідницька компанія BCC оцінює світовий ринок робототехніки в 78 мільярдів доларів США. До 2029 року цей показник має зрости до 165 мільярдів доларів США. Незважаючи на амбітні прогнози, залишається критичним один центральний аспект: безпека. Девід Розен з Університету Нортістен зазначає, що поки що немає ефективних інструментів для гарантування безпеки та надійності систем машинного навчання у робототехніці. "Це одне з великих наукових викликів нашого часу.

Але Nvidia, схоже, твердо налаштована зустріти ці виклики. З Jetson Thor та чітким баченням майбутнього "фізичного ШІ" компанія встановлює нові стандарти – і може знову довести, що не лише розпізнає тренди, але й формує їх.