엔비디아는 내년 상반기에 차세대 인간형 로봇 컴퓨팅 플랫폼을 발표하여 다중모드 AI 모델을 지원할 계획이다
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发表于 2024-12-30 20:36:19
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AI (인공지능) 칩 분야에서 더욱 치열한 경쟁에 직면한 AI 칩 선두인 엔비디아는 휴머노이드 로봇을 다음 잠재력이 있는 거대 시장으로 보고 있다.
12월 29일 (현지 시각) 외신 보도에 따르면 엔비디아는 2025년 상반기에 차세대 휴머노이드 전용 소형 컴퓨터 제슨 토르를 공식 출시할 예정이다.엔비디아 로봇 기술 부사장 Deepu Talla는 물리적 AI와 로봇 기술의"ChatGPT 순간"이 곧 도래할 것이며, 시장은 이미"전환점"에 도달했다고 밝혔다.
지난 3월 엔비디아 GPU 기술 콘퍼런스(GTC)에서 황인훈 엔비디아 CEO는 제슨 토르 칩 플랫폼을 출시한다고 발표했다.로봇 전용 시스템 칩인 Jetson Thor는 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, AI 성능 면에서 초당 800조 회의 8비트 부동 소수점 연산을 제공하여 엔비디아가 같은 기간 출시한 Project GROOT Foundation 모델을 포함한 휴머노이드 로봇을 지원하는 다중 모드 AI 모델을 실행할 수 있다.Jetson Thor를 발표하기 전에 엔비디아는 Jetson Orin, Jetson Orin Nano 및 Jetson AGX Xavier 등 로봇 분야에서 다양한 칩 시나리오를 발표했습니다.
Talla는 두 가지 기술 돌파가 로봇 시장의 전환을 구동할 것이라고 생각한다: 생성식 AI 모델의 폭발적인 성장과 이러한 모델에 시뮬레이션 환경을 사용하여 로봇을 훈련시키는 능력.탈라는 후자가"로봇 시뮬레이션 표현과 현실 표현 사이의 격차"를 해결하는 데 도움이 된다고 말했는데, 이 격차는 지난 12개월 동안 점차 줄어들었다."우리는 지금 시뮬레이션을 하고 생성식 AI 모델을 결합할 수 있다. 이것은 우리가 2년 전에 할 수 없었던 것이다.엔비디아는 관련 회사가 이러한 임무를 수행할 수 있도록 플랫폼을 제공한다"고 말했다.
올해 들어 엔비디아는 로봇 분야에 광범위하게 배치되었다.앞서 탈라는 인터뷰에서 엔비디아가 테슬라 등 로봇 제조업체와 직접 경쟁할 생각이 없으며 이들 제조업체에 일종의'밑바닥 파운드리 사업'을 제공하겠다고 밝힌 바 있다.
올해 2월, 엔비디아는 마이크로소프트, OpenAI 등 과학기술거두와 함께 인간형로보트 스타트업인 Figure AI의 B륜융자에 참가했는데 Figure AI는 이번 융자에서 약 6억 7500만딸라를 조달했으며 회사의 평가액은 26억딸라에 달했다.지난 11월 연구개발 과정에서 엔비디아 기술을 사용한 로봇 기업 앱트로닉과 구글 딥마인드는 역동적 현실 환경의 복잡한 작업 도전에 맞서 차세대 휴머노이드 로봇을 공동 개발하기로 하는 등 협력 관계를 맺었다고 발표했다.아마존, 도요타, 보스턴 다이내믹스도 산하 로봇을 훈련하는 과정에서 엔비디아가 제공한 기술을 채택했다.
지금까지 엔비디아는 로봇 제품의 판매 데이터를 따로 공개하지 않았으며, GPU는 여전히 매출 증가의 주요 동력이다.11월 20일 (현지 시간) 장 이후 엔비디아는 10월 27일까지 2025 회계연도 3분기 재무제보를 발표해 기간 내 매출 350억 8200만 달러로 전년 동기 대비 94% 상승했습니다.AI 칩을 포함한 데이터센터 수입은 308억 달러로 전년 동기 대비 112% 증가해 엔비디아의 3분기 전체 매출의 88% 정도를 차지했다.
미국 시장연구기관 BCC가 집계한 자료에 따르면 전 세계 로봇 시장은 현재 약 780억 달러로 평가되며 시장 규모는 2030년까지 1650억 달러에 이를 것으로 예상된다.골드만삭스도 최근 보고서에서 휴머노이드 시장 규모에 대한 전망치를 대폭 상향 조정하면서 2035년까지 휴머노이드 시장 규모가 기존 전망치(60억 달러)의 6배가 넘는 380억 달러에 이를 것으로 전망했다.
그러나 미국 노스 이스트 대학의 Robust Autonomy Lab 책임자 인 David Rosen은 모델 훈련 및 실제 안전성 검증 등에서 로봇 시장은 여전히 중대한 도전에 직면해 있다고 말했다."현재, 특히 로봇 기술 분야에서 우리는 기계 학습 시스템의 안전성과 신뢰성을 검증하기 위해 매우 효과적인 도구를 개발하지 못했다. 이것은 중요한 과학적 난제이다."
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Disclaimer: The views expressed in this article are those of the author only, this article does not represent the position of Logomoney.com, and does not constitute advice, please treat with caution.
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