- Игровое прошлое Nvidia и мастерство в работе с графическими процессорами сделали ее хорошо подготовленной к буму искусственного интеллекта.
- Следующий рынок, который компания собирается захватить, — это передовая робототехника, которая может уступить место гуманоидам.
- Технические препятствия могут стать проверкой реальности для будущего робототехники Дженсена Хуанга.
Дженсен Хуан, одетый в свою фирменную черную кожаную куртку, вытянул обе руки, указывая на гуманоидных роботов, стоящих по бокам от него, и зрители зааплодировали. «Примерно моего размера», — пошутил он со сцены на Computex 2024 в Тайбэе, Тайвань, в июне.
«Робототехника здесь. Физический ИИ здесь. Это не научная фантастика», — сказал он. Однако роботы были плоскими, сгенерированными на огромном экране. На сцену вышли колесные машины, напоминающие роботов-доставщиков .
Роботы играют большую роль в видении Хуангом будущего, которое разделяют и другие светила технологий, включая Илона Маска . В дополнение к показу на Computex, гуманоидные роботы появились на последних двух финансовых конференциях Nvidia .
Большинство аналитиков сходятся во мнении, что судьба Nvidia практически предрешена на несколько лет. Спрос на графические процессоры подстегнул ее рыночную капитализацию до 3 триллионов долларов — в некоторые дни. Но полупроводниковая промышленность жестока . Инвестиции в центры обработки данных, которые составляют 87% выручки Nvidia, приходятся на подъемы и спады. Nvidia нужен еще один большой рынок.
На Computex Хуан сказал, что в будущем появятся два «массовых» роботизированных продукта. Первый — это беспилотные автомобили, а второй, скорее всего, будут человекоподобные роботы. Благодаря машинному обучению технологии сближаются.
Обе машины требуют человеческого восприятия быстро меняющейся обстановки и мгновенных реакций с небольшим количеством места для ошибки. Они также требуют огромного количества того, что продает Хуанг: вычислительной мощности ИИ. Но робототехника составляет сегодня крошечную часть доходов Nvidia. И ее рост — это не просто вопрос времени.
Если место Nvidia в технологической стратосфере должно быть постоянным, Хуангу нужно, чтобы рынок робототехники был большим. Хотя история последних нескольких лет Nvidia была историей невероятной инженерии, дальновидности и своевременности, задача сделать роботов реальностью может оказаться еще сложнее.
Как Nvidia может привлечь роботов?
Искусственный интеллект представляет собой огромный прорыв для робототехники . Но масштабирование области означает, что проектирование и строительство станут более доступными.
«Роботизированный ИИ — самый сложный, потому что большая языковая модель — это программное обеспечение, но роботы — это проблема машиностроения, проблема программного обеспечения и проблема физики. Это гораздо сложнее», — сказал Рауль Мартынек , генеральный директор арендодателя центра обработки данных DataBank.
Большинство людей, работающих над робототехникой, являются экспертами с докторскими степенями в робототехнике, потому что им приходится ими быть. То же самое было и с ИИ на основе языка 10 лет назад. Теперь, когда базовые модели и вычисления для их поддержки широко доступны, для создания приложений ИИ не нужна докторская степень.
Слои программного обеспечения , обширные библиотеки языков и изображений призваны сделать пользователей более лояльными и снизить барьер для входа, чтобы практически каждый мог создавать продукты с использованием ИИ.
Стек робототехники Nvidia должен делать то же самое, но поскольку использовать ИИ в физических пространствах сложнее, заставить его работать для неспециалистов также сложнее.
Стек робототехники Nvidia требует некоторой навигации. Это море платформ, библиотек и названий.
Omniverse — это платформа для моделирования. Она предлагает виртуальный мир, который разработчики могут настраивать и использовать для тестирования симуляций роботов. Isaac — это то, что Nvidia называет «спортзалом», построенным на основе Omniverse. Это то, как вы помещаете своего робота в среду и отрабатываете задачи.
Jetson Thor — чип Nvidia для питания роботов. Project Groot, который компания называет инициативой «moonshot», — это базовая модель для гуманоидных роботов. В июле компания запустила службу генерации синтетических данных и Osmo — программный слой, который связывает все это вместе.
Хуан часто говорит, что гуманоидов легче построить, потому что мир уже создан для людей.
«Самые простые в мире для адаптации роботы — это человекоподобные роботы, потому что мы создали мир для себя», — сказал он на выставке Computex, добавив: «Для обучения этих роботов есть больше данных, потому что у нас такое же телосложение».
Сбор данных о том, как мы двигаемся, по-прежнему требует времени, усилий и денег. Например, Tesla платит людям 48 долларов в час за выполнение задач в специальном костюме для обучения своего гуманоида Оптимуса .
«Это самая большая проблема в робототехнике — сколько данных необходимо, чтобы дать этим основополагающим моделям понимание мира и адаптироваться к нему», — говорит София Веластеги , эксперт по искусственному интеллекту, работавшая в Apple, Google и Microsoft.
Но аналитики видят потенциал. Аналитики исследовательской компании William Blair недавно написали: «Возможности Nvidia в области робототехники и цифровых близнецов (с Omniverse) имеют потенциал для масштабирования в крупные предприятия». Аналитики заявили, что ожидают, что автомобильный бизнес Nvidia будет расти на 20% ежегодно до 2027 года.
Nvidia объявила, что BMW использует Isaac и Omniverse для обучения заводских роботов. Boston Dynamics, BYD Electronics, Figure, Intrinsic, Siemens и Teradyne Robotics используют стек Nvidia для создания роботизированных рук, гуманоидов и других роботов.
Но три эксперта по робототехнике сообщили Business Insider, что до сих пор Nvidia не смогла снизить барьер для входа для начинающих строителей роботов, как это было в области ИИ на основе языка и изображений. Конкуренты приходят, чтобы попытаться открыть идеальный стек для робототехники, прежде чем Nvidia сможет доминировать и в этом.
«Мы понимаем, что разработка ИИ, способного взаимодействовать с физическим миром, — чрезвычайно сложная задача», — сообщил представитель Nvidia BI по электронной почте. «Именно поэтому мы разработали целую платформу, чтобы помочь компаниям обучать и развертывать роботов».
В июле компания запустила программу разработчиков человекоподобных роботов. После подачи успешной заявки разработчики могут получить доступ ко всем этим инструментам.
Nvidia не справится в одиночку
Ашиш Капур прекрасно осознает весь прогресс, который еще предстоит сделать этой области. В течение 17 лет он был лидером в отделе исследований робототехники Microsoft. Там он помог разработать AirSim, платформу моделирования компьютерного зрения, запущенную в 2017 году и закрытую в прошлом году .
Капур ушел с закрытием, чтобы создать свою собственную платформу. В прошлом году он основал Scaled Foundations и запустил Grid — платформу для разработки робототехники, предназначенную для начинающих строителей роботов.
По его словам, ни одна компания не сможет решить сложные проблемы робототехники в одиночку.
«То, как я видел, это происходило в ИИ, — фактическое решение пришло от сообщества, когда они работали над чем-то вместе», — сказал Капур. «Вот тогда и начала происходить магия, и это должно произойти в робототехнике прямо сейчас».
Капур сказал, что создается ощущение, что каждый игрок, нацеленный на гуманоидных роботов, делает это для себя. Но есть кладбище стартапов в области робототехники, и на то есть причина. Роботы попадают в реальные сценарии, и они просто недостаточно хороши. Клиенты отказываются от них прежде, чем они успевают стать лучше.
«Ходит шутка, что за каждым роботом следит команда из 10 человек», — сказал Капур.
Grid предлагает бесплатный уровень или управляемую услугу, которая предлагает больше помощи. Scaled Foundations создает собственную модель фундамента для робототехники, но призывает пользователей также разрабатывать ее.
Некоторые элементы робототехнического стека Nvidia имеют открытый исходный код. И Хуан часто говорит, что Nvidia работает со всеми компаниями по робототехнике и ИИ на планете, но некоторые разработчики опасаются, что гигант в первую очередь защитит свой собственный успех и только потом поддержит экосистему.
«Они используют эффект Apple. На мой взгляд, они пытаются максимально запереть вас в своей экосистеме», — сказал Джонатан Стивенс, главный разработчик в компании EveryPoint, занимающейся компьютерным зрением.
Представитель Nvidia сообщил BI, что это восприятие неверно. Компания «сотрудничает с большинством ведущих игроков в экосистеме разработчиков робототехники и гуманоидов», чтобы помочь им быстрее внедрять роботов. «Наш успех исходит из экосистемы», — заявили они.
Scaled Foundations и Nvidia — не единственные, кто работает над базовой моделью для робототехники. Skild AI привлекла $300 млн в июле для создания своей версии.
Что делает человека гуманоидом?
Симуляторы являются важной остановкой на пути к человекоподобным роботам, но они не обязательно приводят к человеческому восприятию.
Описывая роботизированную руку на Computex, Хуан сказал, что Nvidia предоставила «компьютер, уровни ускорения и предварительно обученные модели ИИ», необходимые для размещения робота ИИ на фабрике ИИ. Цель использования роботизированных рук на фабриках в больших масштабах существует уже несколько десятилетий. Роботизированные руки собирают автомобили с 1961 года . Но Хуан говорил о роботе ИИ — интеллектуальном роботе.
Руки, которые строят автомобили, в основном неразумны. Они запрограммированы на выполнение повторяющихся задач и часто «видят» с помощью датчиков вместо камер.
Роботизированная рука с искусственным интеллектом сможет выполнять разнообразные задачи — подбирать различные предметы и класть их в разные места, не ломая их, возможно, во время движения. Им нужно уметь воспринимать объекты и ограждения, а затем совершать движения в согласованном порядке. Но гуманоидный робот — это целый мир даже по сравнению с самым полезным негуманоидом. Некоторые робототехники сомневаются, что это правильная цель, к которой стоит стремиться.
«Я настроен очень скептически», — сказал бывший эксперт по робототехнике Nvidia с более чем 15-летним опытом работы в этой области, которому была предоставлена анонимность в целях защиты отношений в отрасли. «Стоимость создания гуманоидного робота и придания ему универсальности будет выше, чем если бы вы создали робота, который не похож на человека и может выполнять только одну задачу, но выполняет ее хорошо и быстрее».
Но Хуан настроен решительно.
«Я думаю, что Дженсен одержим роботами, потому что, в конечном счете, он пытается создать будущее», — сказал Мартынек.
Автономные автомобили и робототехника — важная часть будущего Nvidia. Компания сообщила BI, что в конечном итоге все станет автономным, начиная с роботизированных рук и транспортных средств и заканчивая зданиями и даже городами.
«Я работал в Apple, когда мы разрабатывали iPad, вдохновленный «Звездным путем» и другими будущими мирами из фильмов», — сказал Веластеги, добавив, что робототехника задействует наше воображение.
Прочитайте оригинальную статью на Business Insider