Робототехника
Figure планирует до 100 000 графических процессоров Nvidia в сделке стоимостью 6 миллиардов долларов для вычислений в гуманоидных роботах
Figure и Nscale планируют разворачивание вычислительных мощностей в Техасе, которое может вырасти до 100 000 графических процессоров Nvidia Vera Rubin, что показывает, как быстро гуманоидная робототехника перенимает капитальную модель лабораторий передового ИИ.
Эльвин С ·
Figure подписала многолетнее партнерство с Nscale которое может задействовать до 100 000 графических процессоров Nvidia для обучения гуманоидной робототехнике, с первоначальным обязательством по вычислительным ресурсам в размере 3,5 миллиарда долларов и намерением расширить его до более чем 6 миллиардов долларов. Первые системы Vera Rubin планируются к запуску во второй половине 2027 года на площадке Nscale в Барстоу, штат Техас. Nscale также инвестирует в Figure и станет её предпочтительным поставщиком вычислительных ресурсов.
Соглашение ставит поразительную цену на веру Figure в то, что способность к человеческому интеллекту улучшится по той же рецептуре, которая привела к успеху языковых моделей: больше данных, больше вычислительных мощностей и более длительные обучающие сессии. Это может быть в общем направлении правильно, но робототехника добавляет упрямый физический слой. Модель может потреблять опыт, полученный в симуляции, с огромной скоростью; машина на фабрике или дома все еще должна безопасно двигаться, выдерживать износ и выполнять работу, стоимость которой превышает ее эксплуатационные расходы.
Робототехника встречается с экономикой передовых лабораторий
Figure заявляет, что эта мощность будет использоваться для обучения будущих версий Helix, ее модели видение-язык-действие. В отличие от чат-бота, Helix должен превращать восприятие и инструкции в непрерывные моторные команды. Масштабирование такой системы требует видео- и сенсорных данных, симуляций, обучения с подкреплением и многократной проверки на оборудовании. Figure’s опубликовал исследование Helix предоставляет техническую основу, но счёт за вычисления может вырасти задолго до того, как продажи роботов принесут сопоставимый денежный поток.
Роль Nscale шире, чем просто аренда ускорителей. Компания объединяет центры обработки данных, энергоснабжение, облачное программное обеспечение и управление флотом. Фигур фактически резервирует промышленное обучение заранее на годы, в то время как Nscale получает ключевого физического AI-клиента и долю в капитале. Эта схема напоминает сделки на мощность, которые используют лаборатории передовых моделей для обеспечения редкого оборудования до появления спроса.
Nvidia находится в центре предлагаемого механизма ускорения. Обучение будет выполняться на Инфраструктура Веры Рубин, симуляция может использовать инструменты Isaac, а развернутые роботы используют вычисления Nvidia. Физико-ИИ платформа компании разработана для того, чтобы удерживать клиентов внутри единой среды разработки — от синтетических данных до работы на периферии. Figure может извлечь выгоду из этой интеграции, хотя зависимость от одной аппаратной дорожной карты создает риски в ценообразовании и сроках.
Слово «до» заслуживает внимания. В соглашении описан возможный масштаб, а не 100 000 установленных GPU на сегодняшний день. Начальное развертывание произойдет более чем через год, а большая часть обязательств зависит от строительства, электроснабжения, доставки оборудования и собственных успехов Figure. Объявленная мощность — это стратегическая опция. Используемая мощность, которая производит лучших роботов, — это экономический актив.
Узкое место данных имеет тело
Основатель Figure Бретт Эдкок говорит, что компания ограничена данными и вычислительными мощностями. Более мощные вычисления могут расширить возможности моделирования и обучения моделей, но реальные данные остаются дорогими, так как роботы должны выполнять задачи, сталкиваться с ошибками и быть перезапущенными. Телоперация может генерировать демонстрации, хотя она влечет за собой трудовые затраты и может не охватывать длинный хвост домашних или промышленных условий.
Симуляция помогает увеличивать опыт, особенно для опасных или редких событий. Nvidia Isaac Sim предоставляет контролируемую среду для тестирования восприятия и управления до того, как оборудование будет использовано. Перенос от симуляции к реальности остается ключевой проблемой: трение, освещение, деформируемые объекты и поведение человека могут отличаться таким образом, что нарушают политику, которая казалась надежной в виртуальной сцене.
Фигуре также нужна кривая производства. Более мощная модель ценна только в том случае, если роботов можно производить, обслуживать и страховать по цене, приемлемой для клиентов. Двигатели, аккумуляторы, руки и системы безопасности не становятся бесплатными при улучшении обучения. Соглашение о вычислительных ресурсах может ускорить развитие интеллекта, одновременно смещая коммерческое узкое место к выходу аппаратного обеспечения и надежности в полевых условиях.
Партнёрство заявляет, что компании будут исследовать использование гуманоидов в цепочке поставок Nscale. Это создаёт потенциального клиента и источник данных в рамках отношений, но также требует тщательной оценки. В среде строительства дата-центров или логистики используются дорогое оборудование и человеческие работники. Роботы должны доказать не только выполнение задач, но и безопасное восстановление в случае отказа датчиков, смещения грузов или появления людей в рабочей зоне.
Большая ставка с измеримыми этапами
Структура финансирования не была раскрыта в достаточной степени, чтобы понять, сколько мощности Figure должна брать или оплачивать в разных сценариях. Долгосрочные контракты на вычислительные ресурсы могут обеспечивать доступ, но создают фиксированные обязательства, если эффективность модели улучшится или спрос будет развиваться медленнее, чем ожидалось. Совпадение интересов по капиталу между партнерами может стимулировать гибкость, хотя это также может усложнить прекращение сотрудничества, если графики сдвинутся.
Клиенты Figure в конечном итоге будут оценивать результат за смену, а не количество токенов за тренировочный цикл. Они будут спрашивать, сколько задач робот выполняет без вмешательства, насколько быстро техник может его восстановить и может ли машина безопасно работать рядом с людьми. Эти показатели должны увеличиваться с ростом вычислительных мощностей. Если этого не происходит, ограничивающим фактором, вероятно, являются данные, оборудование или конструкция продукта, а не недостаточный масштаб модели.
Сделку следует оценивать через промежуточные этапы. Nscale должен обеспечить подачу электроэнергии, завершить строительство объекта в Техасе и получить системы Vera Rubin. Figure должна показать, что дополнительное обучение снижает уровень вмешательств, расширяет разнообразие задач и улучшает восстановление. Инвесторы нуждаются в доказательствах того, что прирост возможностей приводит к использованию робота и доходам клиентов, а не к всё более масштабным демонстрациям.
Энергия является еще одним ограничением. Развертывание, включающее около 100 000 продвинутых GPU, потребует значительного количества электроэнергии, системы охлаждения и координации с сетью. Локация Nscale в Техасе обеспечивает доступ к большому энергетическому рынку, но сроки подключения и местная инфраструктура могут определить, откроется ли дата-центр по графику. Совет по надежности электроэнергии Техаса публикует данные о очередях и сети которые помогут проверить строительство на соответствие физической реальности.
Конкуренты будут наблюдать, создаёт ли масштаб компании Figure общую модель робототехники или набор улучшений, ориентированных на конкретные задачи. Если одна основа может эффективно переноситься между фабриками и домами, вложения в вычисления могут поддерживать мощную платформу. Если каждая среда требует обширного дообучения и индивидуальной настройки оборудования, экономика будет выглядеть скорее как промышленная автоматизация, а не как программное обеспечение.
Это соглашение является одним из самых ясных сигналов того, что компании, создающие гуманоидов, ожидают превращение своего соревнования в гонку вычислительных мощностей. Оно также создаёт чёткий тест этой теории. К 2027 году Figure должна будет показать, делает ли увеличение ёмкости модели роботов существенно более полезными за пределами контролируемых демонстраций. Если нет, 100 000 графических процессоров не решат проблему отсутствия соответствия продукта и рынка. Они лишь сделают эксперимент более дорогим.
Темы: Figure AI, Nscale, Nvidia, гуманоидные роботы, AI-инфраструктура