Nvidiaはチップ分野での競争激化に伴い、人間型ロボットへの注力を拡大

米国のチップ製造企業Nvidiaは、AIチップ製造ビジネスにおける競合他社との激しい競争を背景に、来年に向けて人間型ロボットへの注力を拡大していると報じられています。

Nvidiaのロボティクス担当副社長であるDeepu Tallaは、フィナンシャル・タイムズに対して、同社は2025年の最初の6ヶ月以内に人間型ロボット向けの次世代コンパクトコンピュータを導入する予定であると語りました。

Nvidiaはロボティクスのブームに賭ける 

Nvidiaは、チップ製造ビジネスを通じて繁栄するAI業界の推進に重要な役割を果たしてきました。AIシステムの需要が続いて増加するにつれて、そのチップは世界中で需要があります。しかし、セクター内でも激しい競争が生じています。

これにより、Nvidiaは他の分野にも目を向けるようになりました。時価総額3.3兆ドルの同社は、近未来に予測されるロボティクスのブームに賭けています。

Caliberによると、2025年には人間型ロボットが産業、倉庫、自動車工場、さらには一部の家庭でより一般的になることが予想されていますが、主流になるかどうかは依然として不確実です。

現在、人間型ロボット向けのNvidiaの次世代コンパクトコンピュータ、Tetson Thorの発売は、AIロボットの予測されるブームにおけるトッププラットフォームとなるための計画の発進台となります。

「物理的AIとロボティクスのためのChatGPTの瞬間は、もうすぐそこです。」

〜 Talla。

Tallaはまた、フィナンシャル・タイムズに対して、市場が「転換点」にあると信じていると語りました。

フィナンシャル・タイムズによると、これはまた、チップ製造大手がAMDのような企業からのより多くの競争を期待している時期でもあります。同時に、GoogleやAmazonのようなクラウドコンピューティングの巨人からの競争も見逃すことはできません。

Nvidiaは現在、新しいロボティクス企業の成長を支援するために「物理的AI」分野に資金を流しています。例えば、同社はMicrosoftやOpenAIと共に、人間型ロボティクス企業Figure AIの評価額を26億ドルとする2月の資金調達ラウンドに参加しました。

ロボティクスビジネスはNvidiaの収益のごく一部 

フィナンシャル・タイムズのレポートによると、ロボティクスビジネスはNvidiaの総収益のごく一部を占めていますが、チップ製造会社はロボティクスセグメントからの数値の内訳を提供していません。

11月30日に発表された第3四半期の業績更新において、Nvidiaはデータセンター収益が総351億ドルの約88%を占め、前四半期比17%増、前年同期比94%増であったと報告しました。

会社によると、データセンター収益のみが前四半期比17%増、前年同期比112%増でした。

当時の財務諸表についてコメントしたCEO兼創設者のJensen Huangは、企業が産業用ロボティクスに投資していることを認めました。

「物理的AIのブレークスルーとともに、産業用ロボティクスの投資が急増しています。」

〜 Huang。

Cnetの記事によると、複数の人間型ロボットが混雑した空間で自分の地位を確保するために競争しており、来年は「私たちの姿を模した金属製のメカニズムの看板となる年」になりそうです。

企業はAIロボットに集中 取り組みは、中国の技術脅威に対する連邦議会の監視が強まる背景の中で展開されています。 2024における

過去1年間、Boston Dynamicsのような企業は、象徴的な油圧式Atlas（現在HD Atlasとして知られる）を引退させ、新しい全電動Atlasロボットを発表しました。

新しいロボットは「超人的な方法」で移動できます。Figure、Agility Robotics、および1Xなどの他の企業も、OpenAIやNvidiaのような企業と新たなパートナーシップを築き、ハードウェアとソフトウェアを使用して、ロボットがゼロから始めるよりも速く話したり、異なるタスクを実行したりするのを支援しています。

Elon MuskのTeslaのような企業は、特に、自動車の運転支援用に開発していたデータ、ハードウェア、ソフトウェアを選択し、それを新しいフォームファクターであるOptimusロボットに再パッケージすることに注力しました。

一方、他のロボティクスニュースでは、Pymntsも最近、倉庫ロボットが不規則な形状のパッケージを扱い、人間に危険を及ぼすことなく混雑した空間をナビゲートできるようにするAIシステムを開発したMITの研究について記事を書きました。

この開発は、eコマース需要の急増に伴い、小売業者や物流企業が自動化の圧力に直面している時期に起こっています。

研究によると、ロボットはパレットの移動などの反復作業に優れていますが、MITのPRoC3S技術は、ロボットがより複雑な倉庫作業を安全に処理するという長年の課題に取り組んでいます。

「理論的には、PRoC3Sは、倉庫環境に対するより具体的で正確な理解に対して、LLMベースの初期仮定を検証することで、ロボットの誤り率を削減できる可能性があります」と、Plus One RoboticsのCEO兼共同創設者であるErik NievesはPymntsに語りました。

「こう考えてみてください。LLMのガイダンスのみで動作する倉庫ロボットは、タスクを完了する方法について説明されています」とNievesは続けました。彼は、PRoC3Sはその一歩先を行く「そのタスクのシミュレーション環境にデジタルロボットを配置することによって」と付け加えました。

ニエフス氏によると、これは基本的に教室での指導と「非常に良いフィールドトリップ」の違いを示している。