«Мозг» гуманоидов. Удастся ли Nvidia взять под контроль мировую робототехнику

«Прорывы в физическом искусственном интеллекте […] открывают совершенно новые возможности для применения», — добавил основатель и генеральный директор NVIDIA.

«Полный набор процессоров Jetson для робототехники, CUDA, Omniverse и открытые физические ИИ-модели от NVIDIA позволяют нашей глобальной экосистеме партнеров трансформировать отрасли с помощью робототехники на базе ИИ».

А партнеры кто? В своем релизе NVIDIA добавляет, что мировые лидеры отрасли (Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, Humanoid, LG Electronics, NEURA Robotics) уже используют ее робототехнический стек для дебюта с новыми роботами на базе ИИ.

Предложение Nvidia

На CES 2026 Nvidia показала семью моделей Cosmos. В частности Cosmos Transfer 2.5 и Cosmos Predict 2.5 — открытые «модели мира», которые генерируют синтетические данные на основе законов физики. Так можно проверить поведение роботов в виртуальной симуляции еще до того, как машина попадет на склад.

Модели уже доступны на платформе Hugging Face, поэтому исследовательским лабораториям не надо обучать собственные гигантские системы с нуля. Cosmos уже дает роботам общее понимание мира, (подобное тому, как большие языковые модели понимают текст), но с опорой на данные сенсоров и 3D-пространство.

Для принятия решений Nvidia разработала Cosmos Reason 2. Это интеллектуальная зрительно-речевая модель (VLM), которая помогает машинам оценивать окружение и выбирать дальнейшие действия способом, напоминающим человеческий. Она служит «мозгом» системы Isaac GR00T N1.6, созданной специально для человекоподобных роботов.

По описанию NVIDIA Newsroom, благодаря Cosmos Reason модель GR00T позволяет роботу слаженно управлять всем телом: ходить, держать баланс и взаимодействовать с предметами. С моделями GR00T и Cosmos уже работают партнеры NVIDIA: среди них — Franka Robotics, NEURA Robotics и стартап Humanoid.

В то же время компания Salesforce тестирует модель Cosmos Reason в своей платформе Agentforce для анализа видео с инцидентами на производстве. В NVIDIA утверждают, что это позволяет вдвое быстрее находить причины сбоев.

Для объективной оценки успехов ИИ Nvidia представила Isaac Lab-Arena — открытую платформу для симуляций, размещенную на GitHub. Вместо того, чтобы каждая лаборатория использовала собственные непонятные критерии, Lab-Arena предлагает общие библиотеки задач, сценариев и метрик. Платформа совместима с популярными тестовыми наборами вроде Libero и RoboCasa.

Разработчикам будет помогать платформа OSMO — инструмент для масштабирования сложных вычислений физического ИИ. Принцип действия таков: инженер задает параметры для создания данных или обучения модели, а OSMO автоматически распределяет задачи между облаком и роботами на базе Jetson.

Nvidia отмечает, что эта система уже координирует тысячи часов работы графических процессоров для внутренних проектов и сейчас интегрируется в инструментарий Microsoft Azure Robotics Accelerator.

Весь этот софт требует мощного железа, поэтому на CES представили также новый модуль Jetson T4000 на архитектуре Blackwell. Он обеспечивает вычислительную мощность до 1200 терафлопс и имеет 64 ГБ памяти при потреблении 40−70 Вт.

В дополнение Nvidia объявила об углублении партнерства с платформой Hugging Face, интегрировав свои технологии Isaac и GR00T в открытую библиотеку LeRobot. Мол, робототехника сейчас является наиболее быстро развивающейся категорией на Hugging Face, а модели и наборы данных от Nvidia лидируют по количеству загрузок.

«Это сотрудничество объединяет 2 миллиона разработчиков робототехники NVIDIA с глобальным сообществом Hugging Face, состоящим из 13 миллионов разработчиков ИИ», — заявляет компания.

Конкуренция за роботов

Не факт, что именно Nvidia станет «Андроидом» для робототехники будущего. Да, переход к реальному производству уже начался: к примеру, в октябре прошлого года агентство Reuters сообщало о планах Foxconn развернуть человекоподобных роботов на базе моделей GR00T на своем заводе в Хьюстоне, где собирают серверы для Nvidia.

Но при этом Tesla и Figure развивают собственные системы, Google и Boston Dynamics делают ставку на Gemini, а OpenMind вообще предлагает платформу, не привязанную к конкретному железу.

Хотя, возможно, Nvidia и не обязательно вытеснять всех конкурентов. Например, Hyundai планирует к 2028 году выпускать по 30 тысяч роботов Atlas ежегодно для собственных заводов в США. По информации Axios, Hyundai сотрудничает и с Google DeepMind, и с Nvidia для создания системы управления своими машинами.

Если подход Nvidia сработает, большинство машин на заводах следующего десятилетия так или иначе, хотя бы частично будут работать на базе ее технологий.