Пока OpenAI и Google соревнуются в качестве чат-ботов и агентов, Nvidia тихо перекладывает ставки. Компания подключает свои AI-чипы к гуманоидным роботам и ноутбукам нового поколения, сигнализируя: следующий раунд гонки будет физическим, а не текстовым.
От языковых моделей к физическому AI
Термин «физический AI» описывает системы, которые воспринимают реальный мир через камеры и датчики, обрабатывают информацию с помощью нейронных сетей и совершают физические действия — перемещают предметы, управляют машинами, работают рядом с людьми.
До недавнего времени такие системы были уделом специализированных промышленных роботов с жёсткими сценариями работы. Современные гуманоидные роботы — другое поколение: они обучаются на видеозаписях человеческих движений, адаптируются к незнакомым ситуациям и могут работать в среде, созданной для людей, без переоборудования пространства.
Что делает Nvidia
Компания предоставляет инфраструктуру для физического AI сразу на нескольких уровнях. Платформа Jetson обеспечивает встроенные вычисления для роботов прямо на борту — без постоянной связи с облаком. Платформа Isaac используется для обучения и симуляции: роботов тренируют в виртуальных средах перед выводом в реальные.
Параллельно Nvidia продвигает чипы серии GeForce RTX для AI-ноутбуков — категории устройств, способных выполнять задачи локального инференса без отправки данных в облако. По данным компании, объём рынка AI PC к 2028 году превысит 100 млн устройств ежегодно.
Кто строит гуманоидов прямо сейчас
Рынок стал неожиданно конкурентным. Figure, Agility Robotics, Boston Dynamics, китайская Unitree и десятки менее известных стартапов развернули полноценные производственные программы. По данным аналитиков, инвесторы вложили в hard-tech и аппаратные стартапы $14 млрд только за первые месяцы 2026 года — компании вроде Cerebras, специализирующейся на AI-чипах, вышли на IPO.
Венчурный капитал смещается от программных оберток над GPT к физической инфраструктуре: чипам, роботам, системам хранения и передачи данных. Причина прагматичная — AI делает создание программного обеспечения дешевле, но физическое производство конкурентным преимуществом остаётся.
Главная проблема: энергия
AI-инфраструктура потребляет огромное количество электроэнергии. В американском штате Огайо выросло движение против гиперскейл-дата-центров: жители продвигают законодательную инициативу о полном запрете таких объектов. Штат уже приостановил налоговые льготы для дата-центров из-за резкого роста прогнозируемых потерь для бюджета.
SoftBank на французском саммите по инвестициям анонсировал масштабную программу строительства дата-центров в Европе. Вопрос энергетики переходит из технического в политический.