Nvidia công bố nền tảng robot toàn diện

Nvidia (NVDA) đã phát hành một hệ sinh thái robot toàn diện tại CES 2026, kết hợp các mô hình nền tảng mở, công cụ mô phỏng và phần cứng biên trong nỗ lực trở thành nền tảng mặc định cho robot đa năng—giống như Android đã trở thành hệ điều hành cho điện thoại thông minh.

Thông báo được đưa ra trong bài phát biểu quan trọng của CEO Jensen Huang vào ngày 5 tháng 1, định vị Nvidia để chiếm lĩnh một thị trường mới nổi, nơi robot vượt ra khỏi các chức năng hẹp, chuyên biệt để suy luận, lập kế hoạch và thích ứng trong nhiều môi trường khác nhau. Công ty đã phát hành Isaac GR00T N1.6, các mô hình nền tảng thế giới Cosmos và các khung mô phỏng mới—tất cả đều có sẵn dưới dạng mã nguồn mở trên GitHub.

“Khoảnh khắc ChatGPT cho AI vật lý đã đến—khi máy móc bắt đầu hiểu, suy luận và hành động trong thế giới thực,” Huang phát biểu trong thông báo chính thức của công ty.

Toàn bộ stack bao gồm nhiều thành phần liên kết với nhau. Isaac GR00T N1.6 đóng vai trò là bộ não—một mô hình hành động-ngôn ngữ-thị giác mở được xây dựng riêng cho robot hình người, cho phép điều khiển toàn thân, giúp máy móc có thể di chuyển và thao tác với vật thể cùng lúc. Mô hình này dựa vào Cosmos Reason để suy luận cấp cao trong khi thực hiện các nhiệm vụ vật lý phức tạp như mở cửa nặng hoặc di chuyển trong môi trường năng động.

Các mô hình nền tảng thế giới Cosmos cung cấp cơ sở hạ tầng đào tạo. Được huấn luyện trên 9.000 nghìn tỷ token từ 20 triệu giờ dữ liệu thế giới thực, các mô hình này tạo ra các môi trường tổng hợp nhận thức vật lý, giúp tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo robot. Sử dụng GR00T Blueprint, Nvidia đã tạo ra 780.000 quỹ đạo tổng hợp—tương đương 6.500 giờ dữ liệu trình diễn của con người—chỉ trong 11 giờ. Kết hợp dữ liệu tổng hợp và thực tế đã cải thiện hiệu suất của GR00T N1 lên 40%.

Hỗ trợ hệ sinh thái là Isaac Lab-Arena, một khung mô phỏng mã nguồn mở được lưu trữ trên GitHub, cho phép kiểm tra ảo an toàn các khả năng của robot trước khi triển khai. NVIDIA OSMO đóng vai trò là trung tâm chỉ huy, tích hợp việc tạo dữ liệu, đào tạo và triển khai trên các môi trường máy tính để bàn và đám mây.

Ý nghĩa chiến lược vượt ra ngoài các khả năng kỹ thuật. Các đối tác toàn cầu bao gồm Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics và NEURA Robotics đã sử dụng stack của Nvidia để phát triển robot thế hệ tiếp theo. Siemens đã công bố mở rộng quan hệ đối tác, tích hợp toàn bộ stack của Nvidia với phần mềm công nghiệp của mình để triển khai AI vật lý từ thiết kế đến sản xuất.

Nvidia cũng tăng cường hợp tác với Hugging Face, tích hợp các công nghệ Isaac và GR00T vào khung LeRobot. Sự hợp tác này kết nối 2 triệu nhà phát triển robot của Nvidia với 13 triệu nhà xây dựng AI của Hugging Face, tạo ra một hệ sinh thái kết hợp có thể thúc đẩy phát triển mô hình mã nguồn mở cho các ứng dụng AI vật lý.

Một sự hợp tác riêng với Google DeepMind và Disney Research sẽ phát triển Newton, một công cụ vật lý mã nguồn mở được thiết kế để giúp robot học các nhiệm vụ thao tác phức tạp với độ chính xác cao hơn.

Các tiến bộ phần cứng đi kèm với các bản phát hành phần mềm. Jetson

Mô-đun T4000, được hỗ trợ bởi kiến trúc Blackwell của Nvidia, mang lại hiệu suất năng lượng cao gấp 4 lần cho điện toán AI biên—điều quan trọng đối với robot phải hoạt động tự động mà không cần kết nối đám mây liên tục.

Cách tiếp cận của Nvidia phản ánh chiến lược nền tảng đã giúp Android thống trị thị trường điện thoại thông minh: cung cấp lớp nền tảng mà các nhà sản xuất phần cứng xây dựng dựa trên đó, sau đó hưởng lợi khi hệ sinh thái phát triển. Bằng cách phát hành các mô hình theo giấy phép mở và nhấn mạnh vào việc tích hợp với phần mềm công nghiệp hiện có, công ty đang định vị mình như một cơ sở hạ tầng thiết yếu thay vì là đối thủ cạnh tranh với các nhà sản xuất robot.

Thời điểm này rất đáng chú ý. Lĩnh vực robot hình người đã thu hút đầu tư mạnh mẽ cùng với những cảnh báo về khả năng xảy ra bong bóng, với hơn 150 công ty—chủ yếu ở Trung Quốc—đang chạy đua phát triển robot hình người. Chiến lược nền tảng của Nvidia né tránh câu hỏi nhà sản xuất robot nào sẽ chiến thắng bằng cách cung cấp lớp trí tuệ nền tảng cho tất cả họ.

Các mô hình Cosmos đã được tải xuống hơn 2 triệu lần, với các nhà lãnh đạo AI vật lý bao gồm 1X, Agility Robotics và XPENG sử dụng chúng để tăng tốc phát triển mô hình. Nhà phát triển bộ não robot Skild AI đang tận dụng Cosmos Transfer để mở rộng tập dữ liệu tổng hợp, trong khi 1X đang huấn luyện robot hình người NEO Gamma của mình bằng toàn bộ ngăn xếp Cosmos.

Đối với các nhà phát triển xây dựng giải pháp cho ứng dụng robot, việc cung cấp mở các mô hình của Nvidia giúp hạ thấp rào cản gia nhập. Liệu điều này có biến Nvidia trở nên trung tâm đối với robot như đã trở nên trung tâm đối với đào tạo AI hay không vẫn còn chưa chắc chắn—nhưng công ty rõ ràng đã khẳng định vị thế của mình như nhà cung cấp cơ sở hạ tầng cho kỷ nguyên AI vật lý.

Alex McFarland là một nhà báo và nhà văn về AI, chuyên khám phá những phát triển mới nhất trong trí tuệ nhân tạo. Anh đã hợp tác với nhiều công ty khởi nghiệp AI và ấn phẩm trên toàn thế giới.

Nvidia Vừa Kết Nối Doanh Nghiệp Nhật Bản Vào Kỷ Nguyên AI Vật Lý

Z.ai Xây Dựng Trung Tâm Dữ Liệu Gigawatt Chỉ Bằng Chip Trung Quốc

Meta Cân Nhắc Cho Thuê Sức Mạnh AI Để Cạnh Tranh Với Anthropic

CuspAI Huy Động 450 Triệu USD Để Ra Mắt Liên Minh Vật Liệu AI

Vultr và SUSE Hợp Tác Đưa Nền Tảng AI Doanh Nghiệp Toàn Diện Của Nvidia Vào Khối Lượng Công Việc Sản Xuất

Orbital AI: Biên Giới Mới Cho Cơ Sở Hạ Tầng Siêu Quy Mô