NVIDIA хочет создать «Android» для «физического AI»

Автор: Бао Ицзун

Источник: Wall Street News

Nvidia создает платформу по умолчанию для робототехники, стремясь воспроизвести доминирующее положение Android в операционных системах смартфонов.

5 января Nvidia представила на CES 2026 несколько открытых базовых моделей, включая модели, позволяющие роботам проводить рассуждения, планирование и адаптацию в различных задачах и окружающей среде. Все модели открыты на платформе Hugging Face.

Одновременно Nvidia запустила видеокарту Jetson T4000 нового поколения архитектуры Blackwell и открытый командный центр OSMO для поддержки всего рабочего процесса разработки роботов. Компания также углубила сотрудничество с Hugging Face, стремясь снизить аппаратные барьеры и технические препятствия при обучении роботов.

Эта стратегия отражает тенденцию отрасли по переходу искусственного интеллекта из облака в физический мир. По мере снижения стоимости датчиков, прогресса в технике моделирования и повышения способности моделей ИИ к обобщению, роботы эволюционируют от выполнения единственной задачи к универсализации. Boston Dynamics, Caterpillar и другие компании уже начали использовать технологии Nvidia, а робототехника стала быстрорастущей категорией на платформе Hugging Face.

Построение полной матрицы моделей

Представленные Nvidia базовые модели составляют основной уровень возможностей физического ИИ.

Cosmos Transfer 2.5 и Cosmos Predict 2.5 — две мировые модели, отвечающие за синтез данных и оценку стратегий роботов, способные проверять поведение роботов в смоделированной среде.

Cosmos Reason 2 — это модель рассуждающего зрительно-языкового восприятия, наделяющая системы ИИ способностью наблюдать, понимать и действовать в физическом мире.

Isaac GR00T N1.6 — это модель зрительно-языкового действия, специально разработанная для гуманоидных роботов, использующая Cosmos Reason в качестве основы рассуждений и реализующая полный контроль тела, позволяя гуманоидным роботам одновременно совершать перемещение и манипулирование объектами.

Isaac Lab-Arena, представленная Nvidia на CES, — это открытая структура моделирования, размещенная на GitHub, предназначенная для решения проблемы верификации возможностей роботов в отрасли.

По мере того как роботы учатся выполнять сложные задачи, такие как точная обработка объектов и установка кабелей, проверка этих возможностей в физической среде часто становится дорогостоящей, требующей много времени и рискованной.

Платформа интегрирует ресурсы, сценарии задач, инструменты обучения и существующие тесты производительности, такие как Libero, RoboCasa и RoboTwin, установив единую структуру для отрасли, ранее лишенной единых стандартов. Сопутствующая открытая платформа OSMO функционирует как командный центр, интегрируя весь рабочий процесс от генерации данных до обучения и поддерживая среды как настольной, так и облачной обработки.

Снижение аппаратных барьеров

Thor Jetson T4000 — новый член серии с архитектурой Blackwell, представляющий рентабельное решение для повышения вычислительной мощности на устройстве. Он обеспечивает 12 миллионов триллионов операций ИИ с плавающей точкой и 64 ГБ памяти при потреблении энергии 40-70 ватт.

Nvidia также углубила сотрудничество с Hugging Face, интегрировав технологии Isaac и GR00T в их фреймворк LeRobot, соединяя 2 миллиона разработчиков роботов Nvidia с 13 миллионами создателей ИИ Hugging Face.

Открытый гуманоидный робот Reachy 2 теперь прямо поддерживает микросхему Nvidia Jetson Thor, позволяя разработчикам тестировать различные модели ИИ без привязки к проприетарным системам.

Ранние признаки показывают, что стратегия Nvidia дает результаты. Робототехника стала самой быстрорастущей категорией на платформе Hugging Face, а модели Nvidia лидируют по количеству загрузок. Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots и NEURA Robotics уже используют технологии Nvidia.

Эта стратегия отражает намерение компании сделать разработку роботов более доступной, одновременно позиционируя себя в качестве поставщика базового оборудования и программного обеспечения — как Android для производителей смартфонов.

По мере перемещения ИИ из облака в роботы с физическими способностями обучения, более дешевые датчики, передовые технологии моделирования и модели ИИ с обобщением между задачами подталкивают трансформацию всей отрасли.