米国の半導体製造会社エヌビディアは、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に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工学担当副社長ディープ・タラ氏はフィナンシャル・タイムズ紙に対し、同社は2025年上半期中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。

Nvidia はロボット工学ブームの到来に賭ける

Nvidia は、チップ製造事業を通じて、AI 業界の発展に重要な役割を果たしてきました。AI システムの需要が高まり続ける中、同社のチップは世界中で需要があります。しかし、この分野では厳しい競争も起こっています。

これにより、Nvidia も他の分野に目を向けるようになった。3.3 兆ドル規模のこの企業は、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る。

Caliber によると、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ますが、どの程度普及するかはまだ不明です。

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・タイムズ紙によると、この動きは、チップ製造大手の同社がAMDなどからのさらなる競争を予想している中でのことだ。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と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に「物理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とOpenAIに加わり、ヒューマノイドロボット企業フィギュア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

フィナンシャル・タイムズの報道によると、ロボット事業はNVIDIAの総収益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3四半期の業績報告で、データセンターの収益が総額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だけでも前四半期比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兼創設者のジェンスン・フアン氏も、企業が産業用ロボットに投資していることを認めた。

「物理的なAIの進歩により、産業用ロボットへの投資が急増している。」

〜黄。

Cnetの記事によると、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にとって素晴らしい年」になりそうだ。

企業は2024年にAIロボットへの取り組みを強化

過去1年間、ボストン・ダイナミクスなどの企業は、新しい全電動アトラス・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。

この新しいロボットは「超人的な方法」で動くことができる。Figure、Agility Robotics、1Xなどの他の企業も、OpenAIやNvidiaなどの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会話したりさまざま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は注目に値する。

一方、ロボット工学に関するその他のニュースでは、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ます。

この動きは、eコマースの需要が急増する中で、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ときに起こった。

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、より複雑な倉庫作業をロボットが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下げることができます」と、Plus One RoboticsのCEO兼共同創設者であるErik Nieves氏はPymntsに語った。

「このように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、タスクを完了する方法が説明されています」と Nieves 氏は続けます。同氏は、PRoC3S は「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で」さらに一歩進んでいると付け加えました。

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。

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