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Roula Khalaf, Chefredakteurin der FT, wählt ihre Lieblingsgeschichten in diesem wöchentlichen Newsletter aus.
Nvidia setzt auf Robotik als nächsten großen Wachstumstreiber, da das wertvollste Halbleiterunternehmen der Welt zunehmender Konkurrenz in seinem Kerngeschäft der Herstellung von KI-Chips gegenübersteht.
Der US-Technologieriese, der am besten für die Infrastruktur bekannt ist, die den KI-Boom unterstützt hat, wird in der ersten Hälfte des Jahres 2025 seine neueste Generation kompakter Computer für humanoide Roboter auf den Markt bringen – mit dem Namen Jetson Thor.
Nvidia positioniert sich als führende Plattform für das, was die Tech-Gruppe als bevorstehende Robotikrevolution ansieht. Das Unternehmen verkauft eine „Full-Stack“-Lösung, von den Software-Schichten zur Schulung KI-gesteuerter Roboter bis hin zu den Chips, die in ihnen verbaut sind.
„Der ChatGPT-Moment für physische KI und Robotik steht kurz bevor“, sagte Deepu Talla, Vizepräsident für Robotik bei Nvidia, der Financial Times und fügte hinzu, dass er glaubt, der Markt habe einen „Wendepunkt“ erreicht.
Der Vorstoß in die Robotik erfolgt, während Nvidia zunehmend mehr Konkurrenz für seine leistungsstarken KI-Chips von rivalisierenden Chip-Herstellern wie AMD sowie von Cloud-Computing-Giganten wie Amazon, Microsoft und Google erfährt, die ihre Abhängigkeit von dem US-amerikanischen Halbleiterriesen verringern wollen.
Nvidia, dessen Bewertung auf über 3 Billionen Dollar gestiegen ist aufgrund der enormen Nachfrage nach seinen KI-Chips, hat sich als Investor im Bereich der „physischen KI“ positioniert, um das Wachstum der nächsten Generation von Robotikunternehmen zu fördern.
Im Februar war das Unternehmen einer von mehreren Investoren, darunter Microsoft und OpenAI, in das humanoide Robotikunternehmen Figure AI mit einer Bewertung von 2,6 Milliarden Dollar.
Bislang ist die Robotik ein aufstrebendes Nischensegment, das noch keine großen Renditen generiert hat. Viele Start-ups in diesem Bereich kämpfen mit Skalierung, Kostensenkung und Erhöhung der Genauigkeit von Roboterprodukten.
Nvidia gibt keine separaten Verkaufszahlen für Roboterprodukte bekannt, aber sie machen derzeit einen relativ geringen Anteil am Gesamtumsatz aus. Der Umsatz im Rechenzentrum, der seine begehrten KI-GPU-Chips umfasst, machte etwa 88 Prozent seines Gesamtumsatzes von 35,1 Milliarden Dollar im dritten Quartal der Gruppe aus.
Aber Talla sagte, dass ein Wandel auf dem Robotikmarkt durch zwei technologische Durchbrüche vorangetrieben wird: die Explosion von generativen KI-Modellen und die Möglichkeit, Roboter auf diesen grundlegenden Modellen in simulierten Umgebungen zu trainieren.
Letzteres ist eine besonders bedeutende Entwicklung, da es hilft, was Roboterforscher als „Sim-to-Real-Gap“ bezeichnen, um sicherzustellen, dass Roboter, die in virtuellen Umgebungen trainiert wurden, auch effektiv in der realen Welt operieren können, sagte er.
„In den letzten 12 Monaten . . . [hat sich diese Kluft] ausreichend entwickelt, dass wir jetzt Experimente in der Simulation durchführen können, die wir vor zwei Jahren nicht durchführen konnten“, sagte Talla. „Wir stellen die Plattform zur Verfügung, um all diesen Unternehmen zu ermöglichen, all diese Aufgaben zu erledigen.“
Talla kam 2013 zu Nvidia, um an seinem „Tegra“-Chip zu arbeiten, der ursprünglich für den Smartphone-Markt gedacht war. Das Unternehmen änderte jedoch schnell seinen Kurs, und Talla überwachte die Umstrukturierung von etwa 3.000 Ingenieuren in „KI- und autonomes Training [für Fahrzeuge beispielsweise]“. Dies war der Ursprung von Jetson, Nvidias Linie von robotischen „Gehirn“-Modulen, die 2014 entstand.
Nvidia bietet Werkzeuge in drei Phasen der Robotikentwicklung an: Software zur Schulung grundlegender Modelle, die vom „DGX“-System von Nvidia stammt; Simulationen von realen Umgebungen in seiner „Omniverse“-Plattform; und die Hardware, die in die Roboter als ihr „Gehirn“ eingebaut wird.
Apptronik, das Nvidias Technologie während der Entwicklung humanoider Roboter einsetzt, gab im Dezember auch eine strategische Partnerschaft mit Google DeepMind bekannt, um seine Produkte zu verbessern.
Der globale Robotikmarkt hat derzeit einen Wert von etwa 78 Milliarden Dollar, laut US-Marktforschern von BCC, und wird voraussichtlich bis Ende 2029 auf 165 Milliarden Dollar steigen.
Amazon hat bereits Nvidias Robotik-Simulationstechnologie für drei seiner Lagerhäuser in den USA eingesetzt, und Toyota und Boston Dynamics sind weitere Kunden, die Nvidias Schulungssoftware nutzen.
David Rosen, der das Robust Autonomy Lab an der Northeastern University leitet, sagte, dass der Robotikmarkt nach wie vor vor erheblichen Herausforderungen steht, darunter die Schulung der Modelle und die Überprüfung, ob sie sicher sind, wenn sie eingesetzt werden.
„Im Moment haben wir keine sehr effektiven Werkzeuge zur Überprüfung der Sicherheits- und Zuverlässigkeitseigenschaften von maschinellen Lernsystemen, insbesondere in der Robotik. Dies ist eine wichtige offene wissenschaftliche Frage auf dem Gebiet“, sagte Rosen.