Nvidia muốn trở thành Android của ngành robot tổng hợp

Nvidia đã phát hành một loạt mô hình nền tảng robot, công cụ mô phỏng và phần cứng biên mới tại CES 2026, những động thái báo hiệu tham vọng của công ty trở thành nền tảng mặc định cho chế tạo robot tổng quát, giống như Android đã trở thành hệ điều hành cho điện thoại thông minh.

Việc Nvidia chuyển sang lĩnh vực robot phản ánh sự thay đổi rộng hơn trong ngành khi AI di chuyển ra khỏi đám mây và trở thành những cỗ máy có thể học cách suy nghĩ trong thế giới vật lý, được hỗ trợ bởi các cảm biến rẻ hơn, mô phỏng tiên tiến và các mô hình AI ngày càng có thể khái quát hóa các nhiệm vụ.

Nvidia đã tiết lộ thông tin chi tiết vào thứ Hai về hệ sinh thái đầy đủ dành cho AI vật lý, bao gồm các mô hình nền tảng mở mới cho phép robot suy luận, lập kế hoạch và thích ứng với nhiều nhiệm vụ và môi trường đa dạng, vượt ra ngoài các bot có nhiệm vụ cụ thể hẹp, tất cả đều có sẵn trên Ôm mặt.

Các mô hình đó bao gồm: Cosmos Transfer 2.5 và Cosmos Predict 2.5, hai mô hình thế giới về tạo dữ liệu tổng hợp và đánh giá chính sách robot trong mô phỏng; Cosmos Reason 2, một mô hình ngôn ngữ thị giác lý luận (VLM) cho phép các hệ thống AI nhìn, hiểu và hành động trong thế giới vật chất; và Isaac GR00T N1.6, mô hình hành động ngôn ngữ thị giác (VLA) thế hệ tiếp theo được thiết kế dành riêng cho robot hình người. GR00T dựa vào Cosmos Reason làm bộ não của nó và nó mở khóa khả năng kiểm soát toàn bộ cơ thể cho hình người để chúng có thể di chuyển và xử lý các vật thể cùng một lúc.

Nvidia cũng giới thiệu Isaac Lab-Arena tại CES, một khung mô phỏng nguồn mở được lưu trữ trên GitHub, đóng vai trò như một thành phần khác của nền tảng AI vật lý của công ty, cho phép thử nghiệm ảo an toàn các khả năng của robot.

Nền tảng này hứa hẹn sẽ giải quyết một thách thức quan trọng của ngành: Khi robot học các nhiệm vụ ngày càng phức tạp, từ xử lý vật thể chính xác đến lắp đặt cáp, việc xác thực các khả năng này trong môi trường vật lý có thể tốn kém, chậm và rủi ro. Isaac Lab-Arena giải quyết vấn đề này bằng cách hợp nhất các nguồn lực, kịch bản nhiệm vụ, công cụ đào tạo và thiết lập các tiêu chuẩn như Libero, RoboCasa và RoboTwin, tạo ra một tiêu chuẩn thống nhất mà trước đây ngành này còn thiếu.

Hỗ trợ hệ sinh thái là Nvidia OSMO, một trung tâm chỉ huy nguồn mở đóng vai trò là cơ sở hạ tầng kết nối, tích hợp toàn bộ quy trình làm việc từ tạo dữ liệu đến đào tạo trên cả môi trường máy tính để bàn và đám mây.

Và để giúp cung cấp năng lượng cho tất cả, có card đồ họa Jetson T4000 mới được hỗ trợ bởi Blackwell, thành viên mới nhất của gia đình Thor. Nvidia đang giới thiệu nó như một bản nâng cấp điện toán trên thiết bị tiết kiệm chi phí, cung cấp 1200 teraflop điện toán AI và 64 gigabyte bộ nhớ trong khi hoạt động hiệu quả ở mức 40 đến 70 watt.

Nvidia cũng đang tăng cường hợp tác với Hugging Face để cho phép nhiều người hơn thử nghiệm việc đào tạo robot mà không cần phần cứng đắt tiền hoặc kiến ​​thức chuyên môn. Sự hợp tác này tích hợp công nghệ Isaac và GR00T của Nvidia vào khung LeRobot của Hugging Face, kết nối 2 triệu nhà phát triển robot của Nvidia với 13 triệu nhà xây dựng AI của Hugging Face. Hình người Reachy 2 mã nguồn mở của nền tảng dành cho nhà phát triển hiện hoạt động trực tiếp với chip Jetson Thor của Nvidia, cho phép các nhà phát triển thử nghiệm các mô hình AI khác nhau mà không bị khóa vào các hệ thống độc quyền.

Bức tranh lớn hơn ở đây là Nvidia đang cố gắng làm cho việc phát triển robot trở nên dễ tiếp cận hơn và họ muốn trở thành nhà cung cấp phần cứng và phần mềm cơ bản cung cấp năng lượng cho nó, giống như Android là mặc định cho các nhà sản xuất điện thoại thông minh.

Có những dấu hiệu ban đầu cho thấy chiến lược của Nvidia đang có hiệu quả. Robotics là danh mục phát triển nhanh nhất trên Hugging Face, với số lượt tải xuống hàng đầu theo mô hình của Nvidia. Trong khi đó, các công ty chế tạo robot, từ Boston Dynamics và Caterpillar đến Franka Robots và NEURA Robotics, đều đang sử dụng công nghệ của Nvidia.

Theo dõi tất cả tin tức của TechCrunch về hội nghị CES hàng năm tại đây.