„Nvidia“ lustai skirti ne tik pokalbių robotų mokymui. Bendrovė taip pat daug investuoja į dirbtinį intelektą, skirtą realaus pasaulio objektams, tokiems kaip robotai, automobiliai ir dronai, o Kinija tampa pagrindine kliente.
Fizinio dirbtinio intelekto verslas „Nvidia“ jau generuoja apie 10 milijardų dolerių metinių pajamų. Nors tai vis dar yra tik dalis bendrų bendrovės pajamų, kurios per keturis ketvirčius, pasibaigusius liepą, siekė 303 milijardus dolerių, generalinis direktorius Jensenas Huangas teigia, kad per ateinantį dešimtmetį jos išaugs 10 kartų.
„Jei galiu sugeneruoti vaizdo įrašą, kuriame juda pirštas, jei galiu sugeneruoti vaizdo įrašą, kuriame ranka pakelia stiklinę, kodėl negaliu priversti roboto padaryti to paties?“ – prisiminė Huangas, galvodamas liepos mėnesį kalbėdamas scenoje San Franciske.
„Nvidia“ derina specializuotus fizinio dirbtinio intelekto lustus su programinės įrangos įrankiais, kuriuos naudoja robotų ir robotaksi kūrėjai, kad klientai labiau įsitrauktų į „Nvidia“ produktų rinkinį. Bendrovė išleido atviro svorio modelius, kuriuos robotų kūrėjai gali laisvai atsisiųsti ir modifikuoti, tokiais pavadinimais, kaip GR00T ir „Cosmos“.
„Fizinis DI suteikia „Nvidia“ kelią iš duomenų centrų į daug didesnę fizinę ekonomiką – transporto priemones, gamyklas, sandėlius ir robotus“, – sakė Michaelas Frankas, intelekto startuolio „Radiant Intel“ generalinis direktorius.
Huangas pasikvietė savo vaikus, kad padėtų vykdyti šią veiklą. Jo dukra Madison vadovauja „Nvidia“ fizinio DI padalinio rinkodarai, o sūnus Spenceris yra produktų valdymo direktorius.
Rugpjūtį Madison Huang aplankė „LG Electronics“ robotikos duomenų gamyklą Seule po to, kai Pietų Korėjos bendrovė pristatė humanoidinio roboto, naudojančio „Nvidia“ robotinį modelį, planus.
Kitą dieną ji aplankė robotų parodą Pekine, pritraukdama žiūrovus, kaip dažnai daro jos tėvas savo kelionėse po Aziją. Ji stebėjo, kaip robotai atlieka skrydžius, ir užsuko į Kinijos bendrovių, kurios naudojo „Nvidia“ technologiją, stendus.
JAV uždraudė „Nvidia“ parduoti savo galingiausius DI lustus Kinijai, tačiau prekyba jos robotų ir automobilių lustais išlieka atvira.
Kinija yra didžiausia pasaulyje pramoninių robotų rinka, o pirmąjį šių metų pusmetį šiais metais šalis išsiuntė apie 90 % visų pasaulyje pagamintų humanoidinių robotų.
„Kinija yra labai svarbi „Nvidia“ fizinio dirbtinio intelekto planui“, – teigė Brady Wangas, „Counterpoint Research“ analitikas. Kinijos įmonės yra stiprios naujų technologijų gamybos ir komercializavimo srityje, todėl bendradarbiavimas su jomis „suteikia daug realių panaudojimo atvejų“ „Nvidia“, sakė jis.
Nors Kinija ėmėsi nacionalinių pastangų kurti dirbtinio intelekto lustus, kurie galėtų prilygti „Nvidia“, Kinijos robotų gamintojai šiandien pasikliauja „Nvidia“ silicio ir programinės įrangos įrankiais, kad apmokytų ir valdytų savo mašinas, teigė pramonės atstovai.
Savo laboratorijose JAV ir Kinijoje „Nvidia“ naudojo humanoidinius robotus iš įvairių tiekėjų, įskaitant Kinijos „Unitree“, „Agibot“ ir „Fourier“, duomenims rinkti ir eksperimentams atlikti, teigė šaltiniai.
Remiantis bendrovės tinklalapiais ir su įdarbinimu susipažinusių asmenų duomenimis, „Nvidia“ stiprina savo robotikos ir savaeigių automobilių komandas Kinijoje. „Nvidia“ paskelbti tyrimų straipsniai atspindi Kinijoje įsikūrusių tyrėjų, įskaitant vietos universitetuose studijuojančius stažuotojus, indėlį. Kinijos robotų gamintojai, tokie kaip „Unitree“, naudojo naujausius „Nvidia“ „Thor“ lustus, teigia su šiuo klausimu susipažinę asmenys. sakė.
„Nvidia bendradarbiauja su įmonėmis visame pasaulyje laikydamasi JAV įstatymų“, – teigė „Nvidia“ atstovas.
Beveik prieš du dešimtmečius „Nvidia“ išleido įrankį, vadinamą „compute unified device architecture“ (CUDA), kuris leidžia vartotojams tiesiogiai rašyti kodą jos lustams. Sujungdama techninę ir programinę įrangą, „Nvidia“ pritraukė klientų ir išaugo į trilijonais dolerių vertinamą įmonę.
Dabar ji taiko tą patį planą, kad įtikintų robotikos kūrėjus.
„Nvidia“ atstovas teigė, kad įmonė tiekia atvirus modelius ir atvirojo kodo medžiagas, „nes fizinį dirbtinį intelektą kurs plati ekosistema, o ne viena įmonė“.
Jensenas Huangas liepą sakė, kad „Nvidia“ nusitaikė į savaeigius automobilius kaip pirmąją robotikos taikomąją programą, kuri galėtų turėti pakankamai didelę rinką ir realią ekonominę vertę. Tarp jos klientų yra „Alphabet“ robotų taksi padalinys „Waymo“ ir „Tesla“, taip pat Kinijos automobilių ir robotų taksi įmonės.
Jos kūrėjams skirtų kompiuterių asortimente yra specializuoti kompiuteriai, kuriuos jie gali naudoti savo įrenginiams programuoti ir valdyti. Naujausias iš šių kompiuterių, pradinio lygio modelis, vadinamas „Jetson Orin Nano 2“, buvo išleistas rugpjūčio 20 d. 25 [1].
„Nvidia“ konkurentai fizinių dirbtinio intelekto lustų ir programinės įrangos srityje yra „Intel“ ir „Qualcomm“. Kai kurie Kinijoje testuoja Kinijos tiekėjų, tokių kaip „Huawei“, „Black Sesame“ ir „Horizon Robotics“, produktus, tikėdamiesi, kad Vašingtonas gali pratęsti eksporto apribojimus.
„Šiuo metu nėra svarbiausia naudoti vietines alternatyvas, bet matau, kad galiausiai tai ateis, kai technologija taps jautri“, – sakė Harry Qin, buvęs „Horizon“ tyrėjas, kuris kartu įkūrė startuolį, naudojantį „Nvidia“ procesorių ir programinę įrangą robotinėms sistemoms kurti.“ [1]
1. „Jetson Orin Nano 2“ kaina ir galimybė atlikti RAG ARBA TIKSLIĄ DERINIMĄ VIETINIU BŪDU?
NVIDIA „Jetson Orin Nano 2“ buvo oficialiai paskelbtas 2026 m. rugpjūčio 25 d. kaip naujos kartos pradinio lygio dirbtinio intelekto ir robotikos skaičiavimo įrenginys.
Kaina ir prieinamumas
• Oficiali kaina: NVIDIA dar nepaskelbė oficialios „Jetson Orin Nano 2“ modulio ar kūrėjo rinkinio kainos. Istoriškai pradinio lygio „Orin Nano“ pakopa siekė 249–499 USD diapazoną, priklausomai nuo pastarųjų kainų pokyčių ir konfigūracijų.
• Išleidimo laikotarpis: Tiek gamybos moduliai, tiek kūrėjo rinkiniai planuojami pradėti tiekti 2027 m. pirmoje pusėje.
_________________________________________
Galimybė atlikti vietinį RAG (atkūrimo ir papildymo generavimą)
Taip, jis puikiai tinka vietiniam RAG veikimui.
„Jetson Orin Nano 2“ pasižymi didžiuliu šuoliu iki 78 INT8 TOPS dirbtinio intelekto skaičiavimo (palyginti su 40–67 TOPS ankstesniuose modeliuose). Vietinis RAG šioje architektūroje veikia labai efektyviai.
• Modelių galimybės: Turėdama 8 GB vieningos LPDDR5x atminties, ji gali patogiai talpinti labai kvantuotus (pvz., 4 bitų GGUF arba AWQ) mažos kalbos modelius (SLM), tokius kaip „Llama 3.2“ (1B / 3B), „Gemma 2“ (2B) arba „Qwen 2.5“ (1.5B / 3B).
• RAG srautas: Naudodama NVIDIA „Jetson“ ekosistemai optimizuotus įrankius (pvz., „Ollama“, „ChromaDB“ / „LlamaIndex“ ir NVIDIA „Jetson AI Lab“ konteinerius), plokštė tvarko įterpimo generavimą (naudodama lengvus modelius, pvz., „nomic-embed-text“) ir semantinių vektorių paieškas kartu su LLM išvada.
__________________________________________
Galimybė atlikti vietinį tikslinimą
Taip, bet griežtai ribojama labai mažais modeliais ir parametrų požiūriu efektyviu tikslinimu (PEFT).
Nors 78 TOPS GPU suteikia daug skaičiavimo galios kraštiniam apdorojimui, 8 GB VRAM / sistemos atminties yra pagrindinis mokymo darbo krūvių apribojimas.
• Ką GALITE padaryti: Galite atlikti vietinį LoRA arba QLoRA tikslinimą itin lengvuose modeliuose (pvz., „TinyLlama 1.1B“ arba „1.5B“ modeliuose). Turėsite naudoti mažus paketų dydžius, trumpus sekų ilgius ir žemus LoRA rangus.
• Ko NEGALITE padaryti: Šioje aparatinėje įrangoje negalite tiksliai suderinti standartinių 7B arba 8B parametrų modelių. Bandant įkelti tokio dydžio modelių mokymo gradientus, iš karto atsiras atminties trūkumo (OOM) klaidų. Norėdami rimtai tikslinti 7B+ modelius, kūrėjai paprastai perkelia mokymą į darbalaukio darbo stotį / debesies GPU ir gautus svorius diegia atgal į „Jetson“, kad būtų galima atlikti vietines išvadas.
__________________________________________
Specifikacijų apžvalga
Kad būtų galima suprasti jos galimybes, pateikiame, kaip naujoji aparatinė įranga atrodo:
Specifikacija: Jetson Orin Nano 2 (pasirodys 2027 m.) Pirmtakas (Orin Nano Super)
DI našumas: 78 INT8 TOPS; 67 INT8 TOPS
Atmintis: 8 GB LPDDR5x; 8 GB LPDDR5
CPU branduoliai: 8 branduolių „Arm“ procesorius; 6 branduolių „Arm“ procesorius
Energijos sąnaudos: 15 W – 40 W; 7 W – 25 W.
2. Nvidia Finds Eager Customers in Robots --- Chinese firms rely on U.S. chips and software in growing physical AI business. Huang, Raffaele. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 31 Aug 2026: B5.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą