Nvidia хоче створити «фізичний AI» для «Android»

Написано: Бао Ілун

Джерело: Wall Street Journal

Nvidia активно створює платформу за замовчуванням у галузі робототехніки, прагнучи повторити домінування Android у сфері операційних систем для смартфонів.

5 січня на CES 2026 Nvidia представила кілька відкритих базових моделей, включаючи кілька відкритих базових моделей, що дозволяють роботам виконувати розуміння, планування та адаптацію у різних завданнях і середовищах. Всі моделі доступні на платформі Hugging Face.

Nvidia також випустила нове покоління архітектури Blackwell для графічної карти Jetson T4000 та відкритий командний центр під назвою OSMO, щоб підтримати весь процес розробки роботів. Компанія поглибила співпрацю з Hugging Face, щоб знизити апаратні та технічні бар’єри для тренування роботів.

Ця стратегія відображає тенденцію перенесення штучного інтелекту з хмари у фізичний світ. Зі зниженням вартості сенсорів, покращенням технологій симуляції та підвищенням здатності моделей AI до узагальнення, роботи поступово переходять від виконання окремих завдань до універсалізації. Компанії, такі як Boston Dynamics, Caterpillar, вже використовують технології Nvidia, а категорія роботів стала найшвидше зростаючою на платформі Hugging Face.

Створення повної матриці моделей

Ці базові моделі Nvidia формують ядро можливостей фізичного AI.

Cosmos Transfer 2.5 і Cosmos Predict 2.5 — світові моделі, відповідальні за синтез даних і оцінку стратегій роботів, що дозволяє перевіряти поведінку роботів у симуляціях.

Cosmos Reason 2 — модель візуально-мовного розуміння для розуміння, спостереження та дій у фізичному світі.

Isaac GR00T N1.6 — модель візуально-мовних дій, розроблена для людоподібних роботів, з Cosmos Reason як ядром розуміння, що забезпечує повний контроль тіла та дозволяє одночасно рухатися і маніпулювати об’єктами.

На CES Nvidia представила Isaac Lab-Arena — відкриту симуляційну платформу на GitHub, яка спрямована на вирішення проблем верифікації можливостей роботів.

Зі зростанням складності завдань, таких як точне оброблення об’єктів і монтаж кабелів, перевірка цих навичок у фізичному середовищі стає дорогою, тривалою та ризикованою.

Платформа інтегрує ресурси, сценарії завдань, інструменти тренування, а також існуючі бенчмарки, такі як Libero, RoboCasa і RoboTwin, створюючи універсальну основу для галузі, яка раніше не мала єдиного стандарту. В комплекті відкритий платформний OSMO як командний центр, що об’єднує весь процес від генерації даних до тренування, підтримуючи роботу на настільних і хмарних системах.

Зниження апаратних бар’єрів

Новий член серії Thor — графічна карта Jetson T4000 з архітектурою Blackwell, яка є економічно ефективним рішенням для підвищення обчислювальної потужності на периферії, забезпечуючи 1200 трильйонів операцій з плаваючою точкою AI та 64 ГБ пам’яті, з енергоспоживанням від 40 до 70 Вт.

Nvidia також поглибила співпрацю з Hugging Face, інтегрувавши технології Isaac і GR00T у їхній фреймворк LeRobot, з’єднавши 2 мільйони розробників роботів Nvidia з 13 мільйонами AI-розробників Hugging Face.

Відкритий людоподібний робот Reachy 2 вже підтримує чіп Nvidia Jetson Thor, що дозволяє розробникам тестувати різні моделі AI без прив’язки до пропрієтарних систем.

Перші ознаки свідчать, що стратегія Nvidia дає результати. Роботи стали найшвидше зростаючою категорією на платформі Hugging Face, а моделі Nvidia лідирують за кількістю завантажень. Компанії, такі як Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots і NEURA Robotics, вже використовують технології Nvidia.

Ця стратегія відображає намір компанії зробити розробку роботів більш доступною, одночасно позиціонуючи себе як постачальника базового апаратного і програмного забезпечення, подібно до ролі Android для виробників смартфонів.

Зі зростанням AI з хмари у фізичний світ, дешевші сенсори, передові технології симуляції та здатність моделей AI до міжзавданьового узагальнення сприяють загальній трансформації галузі.