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Nvidia scommette sulla robotica come prossimo grande motore di crescita, poiché l’azienda di semiconduttori più preziosa al mondo si trova ad affrontare una concorrenza crescente nel suo business principale di produzione di chip di intelligenza artificiale.
Il colosso tecnologico statunitense, meglio conosciuto per l’infrastruttura che ha sostenuto il boom dell’intelligenza artificiale, è pronto a lanciare la sua ultima generazione di computer compatti per robot umanoidi – soprannominati Jetson Thor – nella prima metà del 2025.
Nvidia si sta posizionando per essere la piattaforma leader per quella che il gruppo tecnologico ritiene sia un'imminente rivoluzione della robotica. L’azienda vende una soluzione “full stack”, dagli strati di software per l’addestramento dei robot basati sull’intelligenza artificiale ai chip che li compongono.
“Il momento ChatGPT per l'intelligenza artificiale fisica e la robotica è dietro l'angolo”, ha detto al MagicTech Deepu Talla, vicepresidente della robotica di Nvidia, aggiungendo che ritiene che il mercato abbia raggiunto un “punto critico”.
La spinta verso la robotica arriva mentre Nvidia sta sperimentando una maggiore concorrenza per i suoi potenti chip AI da parte di produttori di chip rivali come AMD, così come di giganti del cloud computing come Amazon, Microsoft e Google, che stanno cercando di ridurre la loro dipendenza dal colosso statunitense dei semiconduttori.
Nvidia, la cui valutazione ha superato i 3mila miliardi di dollari sulla scia dell’enorme domanda per i suoi chip IA, si è posizionata come investitore nello spazio dell’intelligenza artificiale fisica, nel tentativo di aiutare a far crescere la prossima generazione di aziende di robotica.
A febbraio, è stata una delle numerose società, tra cui Microsoft e OpenAI, a investire nella società di robotica umanoide Figure AI per una valutazione di 2,6 miliardi di dollari.
La robotica è rimasta finora una nicchia emergente che deve ancora generare grandi rendimenti. Molte start-up nel settore stanno lottando con il ridimensionamento, la riduzione dei costi e l’aumento della precisione dei prodotti robotici.
Nvidia non suddivide le vendite di prodotti di robotica, ma attualmente rappresenta una quota relativamente piccola dei ricavi complessivi. I ricavi dei data center, che includono i suoi ricercati chip GPU AI, hanno rappresentato circa l’88% delle vendite complessive di 35,1 miliardi di dollari nel terzo trimestre del gruppo.
Ma Talla ha affermato che un cambiamento nel mercato della robotica è guidato da due scoperte tecnologiche: l’esplosione di modelli di intelligenza artificiale generativa e la capacità di addestrare i robot su questi modelli fondamentali utilizzando ambienti simulati.
Quest’ultimo ha rappresentato uno sviluppo particolarmente significativo in quanto aiuta a risolvere quello che gli esperti di robotica chiamano il “gap Sim-to-Real”, garantendo che i robot addestrati in ambienti virtuali possano operare efficacemente nel mondo reale, ha affermato.
“Negli ultimi 12 mesi. . .[this gap]è sufficientemente maturato che ora possiamo effettuare esperimenti di simulazione, combinati con l’intelligenza artificiale generativa, cosa che non potevamo fare due anni fa”, ha affermato Talla. “Forniamo la piattaforma per consentire a tutte queste aziende di svolgere qualsiasi di queste attività.”
Talla si è unito a Nvidia nel 2013 per lavorare sul suo chip “Tegra”, inizialmente destinato al mercato degli smartphone. Tuttavia, l’azienda ha rapidamente cambiato rotta, con Talla che ha supervisionato la ridistribuzione di circa 3.000 ingegneri nel settore “AI e formazione autonoma”. [for vehicles, for example].” Questa è stata la genesi di Jetson, la linea di moduli “cervello” robotici di Nvidia emersa nel 2014.
Nvidia offre strumenti in tre fasi dello sviluppo della robotica: software per l'addestramento dei modelli fondamentali, che proviene dal sistema “DGX” di Nvidia; simulazioni di ambienti del mondo reale nella sua piattaforma “Omniverse”; e l'hardware per entrare nei robot come il loro “cervello”.
Apptronik, che utilizza la tecnologia di Nvidia durante lo sviluppo di robot umanoidi, a dicembre ha anche annunciato una partnership strategica con Google DeepMind per migliorare i suoi prodotti.
Secondo i ricercatori di mercato statunitensi BCC, il mercato globale della robotica è attualmente valutato a circa 78 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 165 miliardi di dollari entro la fine del 2029.
Amazon ha già implementato la tecnologia di simulazione robotica di Nvidia per tre dei suoi magazzini negli Stati Uniti, e Toyota e Boston Dynamics sono tra gli altri clienti che utilizzano il software di formazione di Nvidia.
David Rosen, che guida il Robust Autonomy Lab presso la Northeastern University, ha affermato che il mercato della robotica deve ancora affrontare sfide significative, tra cui l’addestramento dei modelli e la verifica che saranno sicuri una volta implementati.
“Al momento non disponiamo di strumenti molto efficaci per verificare le proprietà di sicurezza e affidabilità dei sistemi di apprendimento automatico, soprattutto nella robotica. Questa è una delle principali questioni scientifiche aperte in questo campo”, ha affermato Rosen.