نفيديا توسع تركيزها على الروبوتات البشرية وسط منافسة متزايدة في مجال الرقائق

توسع شركة تصنيع الرقائق الأمريكية Nvidia reportedly تركيزها على الروبوتات البشرية العام المقبل وسط منافسة شديدة من المنافسين في مجال تصنيع رقائق الذكاء الاصطناعي.

قال نائب رئيس الروبوتات في Nvidia، Deepu Talla، لـ Financial Times إن الشركة تتوقع إصدار النسخة التالية من أجهزة الحاسوب المدمجة للروبوتات البشرية خلال الأشهر الستة الأولى من عام 2025.

تراهن Nvidia على طفرة الروبوتات القادمة 

لعبت Nvidia دورًا كبيرًا في دفع صناعة الذكاء الاصطناعي المزدهرة من خلال عملها في تصنيع الرقائق. تُطلب رقائقها على مستوى العالم مع استمرار نمو الطلب على أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تظهر منافسة شديدة أيضًا داخل القطاع.

هذا دفع Nvidia إلى النظر في أماكن أخرى. تعتمد الشركة ذات القيمة السوقية 3.3 تريليون دولار الآن على طفرة الروبوتات المتوقعة في المستقبل القريب.

ووفقًا لـ Caliber، من المتوقع أن تصبح الروبوتات البشرية أكثر حضورًا في الصناعات والمستودعات ومصانع السيارات وحتى في بعض المنازل في عام 2025، على الرغم من عدم اليقين بشأن مدى شيوعها.

الآن، سيكون إطلاق النسخة التالية من أجهزة الحاسوب المدمجة للروبوتات البشرية من Nvidia، Tetson Thor، منصة لخططها لتكون منصة رائدة لهذه الطفرة المتوقعة في روبوتات الذكاء الاصطناعي.

"لحظة ChatGPT للذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات على الأبواب."

~ Talla.

كما أخبر Talla Financial Times أنه يعتقد أن السوق في نقطة "حرجة".

ووفقًا لـ Financial Times، يأتي هذا أيضًا بينما يتوقع عملاق تصنيع الرقائق مزيدًا من المنافسة من شركات مثل AMD. وفي الوقت نفسه، لا يمكن تجاهل المنافسة من عمالقة الحوسبة السحابية مثل Google وAmazon.

توجه Nvidia الآن الأموال نحو مجال "الذكاء الاصطناعي المادي" لمساعدة شركات الروبوتات الجديدة على النمو. على سبيل المثال، انضمت الشركة إلى Microsoft وOpenAI في جولة تمويل في فبراير قيمت شركة الروبوتات البشرية Figure AI بـ 2.6 مليار دولار.

أعمال الروبوتات تمثل جزءًا صغيرًا من أرباح Nvidia 

ووفقًا لتقرير Financial Times، تمثل أعمال الروبوتات حصة صغيرة من إجمالي إيرادات Nvidia، على الرغم من أن شركة تصنيع الرقائق لم تقدم تفصيلًا للأرقام من قطاع الروبوتات الخاص بها.

أثناء تحديث أدائها للربع الثالث الذي صدر في 30 نوفمبر، أفادت Nvidia أن إيرادات مراكز البيانات شكلت حوالي 88% من إجمالي 35.1 مليار دولار، وهو ما يزيد بنسبة 17% عن الربع السابق و94% عن العام الماضي.

ووفقًا لـ company، كانت إيرادات مراكز البيانات وحدها متقدمة بنسبة 17% عن الربع السابق و112% عن العام الماضي.

وفي تعليقه على البيانات المالية آنذاك، أقر الرئيس التنفيذي والمؤسس Jensen Huang أيضًا بأن الشركات تستثمر في الروبوتات الصناعية.

"استثمارات الروبوتات الصناعية تتصاعد مع اختراقات في الذكاء الاصطناعي المادي."

~ Huang.

ووفقًا لـ Cnet article، تتنافس العديد من الروبوتات البشرية على تأمين مكانها في مساحة مزدحمة، ويبدو أن العام المقبل سيكون "العام البارز للآليات المعدنية المتحركة المصنوعة على صورتنا".

شركات تكثف روبوتات الذكاء الاصطناعي كلا في 2024

خلال العام الماضي، كشفت شركات مثل Boston Dynamics عن روبوت Atlas جديد يعمل بالكامل بالكهرباء، بينما تقاعدت على Atlas الهيدروليكي الأيقوني – المعروف الآن باسم HD Atlas.

يمكن للروبوت الجديد التحرك بطرق "تتجاوز البشر". تقوم شركات أخرى، بما في ذلك Figure، Agility Robotics، و1X، أيضًا بتطوير شراكات جديدة مع شركات مثل OpenAI وNvidia، باستخدام أجهزتها وبرمجتها لمساعدة الروبوتات على التحدث وأداء مهام مختلفة بشكل أسرع مما لو كانت لتبدأ من الصفر.

شركات مثل تسلا التابعة لإيلون ماسك اختارت بشكل ملحوظ استخدام البيانات والأجهزة والبرمجيات التي كانت تطورها للمساعدة في القيادة في سياراتها وإعادة تغليفها في شكل جديد مع روبوتات أوبتيموس.

في الوقت نفسه، في أخبار الروبوتات الأخرى، كتب Pymnts أيضًا مؤخرًا عن بحث في MIT طور نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يمكّن روبوتات المستودعات من التعامل مع الطرود ذات الأشكال الغريبة والتنقل في الأماكن المزدحمة دون تعريض البشر للخطر.

يأتي هذا التطور في وقت تتصارع فيه شركات التجزئة والشركات اللوجستية مع ضغوط متزايدة للأتمتة وسط الطلب المتصاعد على التجارة الإلكترونية.

تُظهر الأبحاث أنه بينما تتفوق الروبوتات في المهام المتكررة مثل نقل المنصات، فإن تقنية PRoC3S من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تتحدى التحدي طويل الأمد المتمثل في قدرة الروبوتات على التعامل مع مهام المستودعات الأكثر تعقيداً بأمان.

قال إريك نييفز، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في شركة Plus One Robotics، لـ Pymnts: «نظرياً، يمكن لتقنية PRoC3S أن تقلل من معدل أخطاء الروبوت من خلال فحص افتراضاته الأولية القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLM) مقابل فهم أكثر تحديداً ودقة لبيئة المستودع».

وأضاف نييفز قائلاً: «تخيل الأمر على هذا النحو: الروبوت الذي يعمل في المستودع ويعتمد فقط على توجيه نماذج اللغات الكبيرة قد تم وصف كيفية إكمال المهمة له». وتابع قائلاً إن تقنية PRoC3S تذهب خطوة أبعد «من خلال وضع روبوت رقمي في بيئة محاكاة لهذه المهمة».

ووفقاً لنييفز، فإن هذا يوضح في الأساس الفرق بين التعليم في الفصل الدراسي و«رحلة ميدانية رائعة حقاً».