米国の半導体製造企業エヌビディアは、AI半導体製造事業における同業他社との激しい競争の中、来年ヒューマノイドロボットへの注力を拡大すると報じられている。.
エヌビディアのロボットdent 副社長ディープ・タラ氏はフィナンシャル・タイムズに対し、同社は2025年の最初の6か月間にヒューマノイドロボット用の小型コンピューターの次期バージョンを発表する予定であると語った。.
エヌビディアはロボット工学ブームの到来に賭ける
Nvidiaは、半導体製造事業を通じて、活況を呈するAI産業の牽引に重要な役割を果たしてきました。AIシステムの需要が継続的に拡大する中、同社の半導体は世界中で需要があります。しかし、この分野においては熾烈な競争も生まれています。.
この状況を受け、NVIDIAも他の分野に目を向けざるを得なくなりました。3兆3000億ドル規模の同社は現在、近い将来に予測されるロボット工学のブームに期待を寄せています。.
Caliberによれば、ヒューマノイドロボットは2025年には産業、倉庫、自動車工場、さらには一部の家庭でも普及すると予想されているが、どの程度普及するかはまだ不明である。
現在、NVIDIA の次世代ヒューマノイド ロボット用小型コンピューター Tetson Thor の発売は、AI ロボットの予測されるブームのトップ プラットフォームとなる計画の出発点となるでしょう。.
「物理的な AI とロボット工学の ChatGPT の瞬間がすぐそこまで来ています。」
〜タラ。.
タラ氏はまた、フィナンシャル・タイムズに対し、市場は「転換点」にあると考えていると語った。
フィナンシャル・タイムズによると、この動きは、チップメーカー大手のインテルがAMDなどの企業との競争激化を予想している中で起きたという。同時に、GoogleやAmazonといったクラウドコンピューティングの巨人からの競争も無視できない。.
エヌビディアは現在、新興ロボット企業の成長を支援するため、「フィジカルAI」分野に資金を投入している。例えば、同社は2月の資金調達ラウンドでマイクロソフトやOpenAIに加わり、ヒューマノイドロボット企業Figure AIの評価額を26億ドルとした。
ロボット事業はNVIDIAの収益のほんの一部に過ぎない
ファイナンシャル・タイムズの報道によると、ロボット事業はNVIDIAの総収入のわずかな割合を占めるにすぎないが、この半導体メーカーはロボット部門の数字の内訳を明らかにしていない。.
Nvidiaは11月30日に発表した第3四半期業績報告の中で、データセンター収益が総額351億ドルのうち約88%を占め、前四半期比17%増、前年比94%増だったと報告した。.
同社によれば、データセンターの収益のみでは前四半期比17％増、前年比112％増となった。
当時の財務諸表についてコメントしたCEO兼創業者のジェンスン・フアン氏も、企業が産業用ロボットに投資を行っていることを認めた。.
「物理的AIの進歩により、産業用ロボットへの投資が急増しています。」
〜黄。.
Cnetの記事、複数のヒューマノイド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「私たちのイメージで作られた行進する金属メカニズムの素晴らしい年」になりそうだ。
2024年にAIロボットへの取り組み
昨年、ボストン・ダイナミクスなどの企業は、全電動式の新型アトラス・ロボットを発表し、その一方で、現在HDアトラスとして知られている象徴的な油圧式アトラスを廃止した。.
この新型ロボットは「超人的な動き」ができる。フィギュア、アジリティ・ロボティクス、1Xといった他の企業も、OpenAIやNvidiaといった企業と新たな提携関係を築き、それぞれのハードウェアとソフトウェアを活用して、ロボットがゼロから開発するよりも速く会話したり、様々なタスクを実行したりできるように支援している。
イーロン・マスク氏のテスラのような企業は、自社の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、ソフトウェアを活用し、オプティマスロボットという新しいフォームファクターで再パッケージ化することを選択したことで注目されている。.
一方、ロボット工学に関する他のニュースでは、 Pymnts は最近、倉庫ロボットが奇妙な形の荷物を扱ったり、人間を危険にさらすことなく混雑した空間を移動したりできる AI システムを開発した MIT の研究についても記事を書いている。
こうした展開は、eコマース需要の急増により、小売業者や物流会社が自動化への圧力の高まりに取り組んでいる中で起こった。.
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るが、MITのPRoC3Sテクノロジーは、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る。.
「理論上、PRoC3Sは、倉庫環境のより具体的かつ正確な理解に基づいて、LLMベースの初期の仮定を精査することで、ロボットのエラー率を低減できる可能性がある」と、Plus One RoboticsのCEO兼共同創業者であるErik Nieves氏はPymntsに語った。.
「こう考えてみてください。LLMガイダンスのみで動作する倉庫ロボットに、タスクの完了方法を記述したのです」とニーベス氏は続けた。さらに、PRoC3Sは「デジタルロボットをそのタスクのシミュレーション環境に配置することで」さらに一歩進んでいると付け加えた。
ニーベス氏によると、これは基本的に教室での指導と「本当に良い校外学習」の違いを示しているという。
