Nvidia хочет стать Android для робототехники

На выставке CES 2026 компания Nvidia представила новый набор базовых моделей для роботов, инструментов симуляции и периферийного оборудования. Эти шаги сигнализируют о стремлении компании стать стандартной платформой для универсальной робототехники, подобно тому, как Android стала операционной системой для смартфонов.

Выход Nvidia в сферу робототехники отражает более широкий отраслевой сдвиг, когда ИИ перемещается из облака в машины, способные обучаться мышлению в физическом мире. Это стало возможным благодаря более дешёвым датчикам, продвинутой симуляции и ИИ-моделям, которые всё лучше справляются с обобщением задач.

В понедельник Nvidia раскрыла детали своей полномасштабной экосистемы для физического ИИ. В неё вошли новые открытые базовые модели, позволяющие роботам рассуждать, планировать и адаптироваться к множеству задач в различных средах, выходя за рамки узкоспециализированных решений. Все модели доступны на платформе Hugging Face.

Среди представленных моделей:

• Cosmos Transfer 2.5 и Cosmos Predict 2.5 — две модели мира для генерации синтетических данных и оценки политик роботов в симуляции.
• Cosmos Reason 2 — рассуждающая визуально-языковая модель (VLM), позволяющая системам ИИ видеть, понимать и действовать в физическом мире.
• Isaac GR00T N1.6 — новое поколение визуально-языково-действующей модели (VLA), созданной специально для человекоподобных роботов. GR00T использует Cosmos Reason в качестве «мозга» и обеспечивает полный контроль над телом гуманоида, позволяя одновременно двигаться и манипулировать объектами.

Также на CES была представлена Isaac Lab-Arena — открытый фреймворк для симуляции, размещённый на GitHub. Он служит ещё одним компонентом платформы физического ИИ от Nvidia, позволяя безопасно тестировать возможности роботов в виртуальной среде.

Платформа призвана решить ключевую отраслевую проблему: по мере того как роботы обучаются всё более сложным задачам — от точного обращения с объектами до прокладки кабелей — валидация этих способностей в физических условиях может быть дорогой, медленной и рискованной. Isaac Lab-Arena решает эту задачу, объединяя ресурсы, сценарии задач, инструменты обучения и устоявшиеся бенчмарки, такие как Libero, RoboCasa и RoboTwin, создавая единый стандарт там, где его раньше не было.

Экосистему поддерживает Nvidia OSMO — открытый командный центр, который служит связующей инфраструктурой, интегрирующей весь рабочий процесс от генерации данных до обучения как в настольных, так и в облачных средах.

А для обеспечения всей этой работы представлена новая видеокарта Jetson T4000 на архитектуре Blackwell, новейший член семейства Thor. Nvidia позиционирует её как экономичное обновление для бортовых вычислений, обеспечивающее 1200 терафлопс вычислительной мощности для ИИ и 64 гигабайта памяти при эффективном энергопотреблении от 40 до 70 ватт.

Кроме того, Nvidia углубляет партнёрство с Hugging Face, чтобы позволить большему числу людей экспериментировать с обучением роботов без необходимости в дорогом оборудовании или специальных знаниях. Совместная работа интегрирует технологии Isaac и GR00T от Nvidia в фреймворк LeRobot от Hugging Face, соединяя 2 миллиона разработчиков робототехники от Nvidia с 13 миллионами создателей ИИ от Hugging Face. Открытая платформа для разработчиков теперь включает человекоподобного робота Reachy 2, который работает напрямую с чипом Jetson Thor от Nvidia, позволяя разработчикам экспериментировать с разными ИИ-моделями, не будучи привязанными к проприетарным системам.

«Общая картина такова, что Nvidia пытается сделать разработку в робототехнике более доступной и хочет быть поставщиком базового аппаратного и программного обеспечения, которое её питает, подобно тому, как Android является стандартом для производителей смартфонов».

Есть первые признаки того, что стратегия Nvidia работает. Робототехника — самая быстрорастущая категория на Hugging Face, а модели Nvidia лидируют по количеству загрузок. При этом такие компании, как Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots и NEURA Robotics, уже используют технологии Nvidia.