Nvidia s’efforce de créer la plateforme par défaut dans le domaine de la robotique, dans le but de reproduire la domination d’Android dans le système d’exploitation des smartphones.
Le 5 janvier, Nvidia a présenté lors du CES 2026 plusieurs modèles de base open source, comprenant plusieurs modèles fondamentaux open source permettant aux robots de raisonner, planifier et s’adapter dans diverses tâches et environnements. Tous ces modèles sont accessibles sur la plateforme Hugging Face.
Nvidia a également lancé la nouvelle génération de GPU Blackwell pour la série Jetson T4000, ainsi qu’un centre de commandement open source nommé OSMO, afin de soutenir l’ensemble du flux de travail de développement robotique. La société a aussi approfondi sa collaboration avec Hugging Face, dans le but de réduire les barrières matérielles et techniques pour l’entraînement des robots.
Cette stratégie reflète la tendance sectorielle à la migration de l’intelligence artificielle du cloud vers le monde physique. Avec la baisse des coûts des capteurs, les avancées en simulation et l’amélioration de la généralisation des modèles IA, les robots évoluent d’une exécution de tâches uniques vers une approche plus généraliste. Des entreprises comme Boston Dynamics, Caterpillar ont déjà commencé à utiliser la technologie Nvidia, et la catégorie robotique devient également le domaine à la croissance la plus rapide sur la plateforme Hugging Face.
Construction d’une matrice de modèles complète
Les modèles fondamentaux présentés par Nvidia constituent la couche de capacité centrale de l’IA physique.
Cosmos Transfer 2.5 et Cosmos Predict 2.5, modèles mondiaux, sont responsables de la génération de données synthétiques et de l’évaluation des stratégies robotisées, permettant de vérifier le comportement des robots en environnement simulé.
Cosmos Reason 2, un modèle de langage visuel basé sur le raisonnement, confère aux systèmes IA la capacité d’observer, comprendre et agir dans le monde physique.
Isaac GR00T N1.6, un modèle de langage visuel et d’action développé spécifiquement pour les robots humanoïdes, utilise Cosmos Reason comme noyau de raisonnement pour réaliser le contrôle complet du corps, permettant au robot humanoïde de se déplacer et de manipuler des objets simultanément.
Lors du CES, Nvidia a lancé Isaac Lab-Arena, un cadre de simulation open source hébergé sur GitHub, destiné à résoudre les principaux problèmes de validation des capacités robotiques dans l’industrie.
Avec l’apprentissage de tâches complexes telles que la manipulation précise d’objets ou l’installation de câbles, la validation en environnement physique est souvent coûteuse, longue et risquée.
Cette plateforme intègre ressources, scénarios de tâches, outils d’entraînement ainsi que des benchmarks existants comme Libero, RoboCasa et RoboTwin, établissant un cadre commun pour une industrie qui manquait auparavant de standards unifiés. La plateforme open source OSMO, en tant que centre de commandement, intègre tout le flux de travail, de la génération de données à l’entraînement, en supportant les environnements de bureau et cloud.
Réduction des barrières matérielles
La nouvelle série de membres Jetson T4000, équipée d’un GPU Blackwell, constitue une solution d’upgrade économique pour la puissance de calcul en périphérie, offrant 1200 téraflops de puissance AI en virgule flottante et 64 Go de mémoire, avec une consommation comprise entre 40 et 70 watts.
Nvidia a également approfondi sa collaboration avec Hugging Face, intégrant les technologies Isaac et GR00T dans le cadre LeRobot de ce dernier, connectant 2 millions de développeurs de robots Nvidia à 13 millions de constructeurs IA de Hugging Face.
Le robot humanoïde open source Reachy 2 supporte désormais directement la puce Nvidia Jetson Thor, permettant aux développeurs de tester différents modèles IA sans être enfermés dans des systèmes propriétaires.
Les premiers signes indiquent que la stratégie de Nvidia commence à porter ses fruits. La catégorie robotique est devenue la plus rapidement croissante sur la plateforme Hugging Face, avec ses modèles en tête en termes de téléchargements. Des entreprises telles que Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots et NEURA Robotics utilisent déjà la technologie Nvidia.
Cette stratégie illustre l’intention de la société de rendre le développement robotique plus accessible, tout en se positionnant comme fournisseur de matériel et de logiciels fondamentaux, à l’image d’Android pour les fabricants de smartphones.
Avec le déplacement de l’IA du cloud vers des machines capables d’apprendre dans le monde physique, la baisse des coûts des capteurs, les avancées en simulation et la généralisation des modèles IA multi-tâches propulsent la transformation globale du secteur.
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NVIDIA veut faire de l'« AI physique » un « Android »
Rédacteur : Bao Yilong
Source : Wall Street Journal
Nvidia s’efforce de créer la plateforme par défaut dans le domaine de la robotique, dans le but de reproduire la domination d’Android dans le système d’exploitation des smartphones.
Le 5 janvier, Nvidia a présenté lors du CES 2026 plusieurs modèles de base open source, comprenant plusieurs modèles fondamentaux open source permettant aux robots de raisonner, planifier et s’adapter dans diverses tâches et environnements. Tous ces modèles sont accessibles sur la plateforme Hugging Face.
Nvidia a également lancé la nouvelle génération de GPU Blackwell pour la série Jetson T4000, ainsi qu’un centre de commandement open source nommé OSMO, afin de soutenir l’ensemble du flux de travail de développement robotique. La société a aussi approfondi sa collaboration avec Hugging Face, dans le but de réduire les barrières matérielles et techniques pour l’entraînement des robots.
Cette stratégie reflète la tendance sectorielle à la migration de l’intelligence artificielle du cloud vers le monde physique. Avec la baisse des coûts des capteurs, les avancées en simulation et l’amélioration de la généralisation des modèles IA, les robots évoluent d’une exécution de tâches uniques vers une approche plus généraliste. Des entreprises comme Boston Dynamics, Caterpillar ont déjà commencé à utiliser la technologie Nvidia, et la catégorie robotique devient également le domaine à la croissance la plus rapide sur la plateforme Hugging Face.
Construction d’une matrice de modèles complète
Les modèles fondamentaux présentés par Nvidia constituent la couche de capacité centrale de l’IA physique.
Cosmos Transfer 2.5 et Cosmos Predict 2.5, modèles mondiaux, sont responsables de la génération de données synthétiques et de l’évaluation des stratégies robotisées, permettant de vérifier le comportement des robots en environnement simulé.
Cosmos Reason 2, un modèle de langage visuel basé sur le raisonnement, confère aux systèmes IA la capacité d’observer, comprendre et agir dans le monde physique.
Isaac GR00T N1.6, un modèle de langage visuel et d’action développé spécifiquement pour les robots humanoïdes, utilise Cosmos Reason comme noyau de raisonnement pour réaliser le contrôle complet du corps, permettant au robot humanoïde de se déplacer et de manipuler des objets simultanément.
Lors du CES, Nvidia a lancé Isaac Lab-Arena, un cadre de simulation open source hébergé sur GitHub, destiné à résoudre les principaux problèmes de validation des capacités robotiques dans l’industrie.
Avec l’apprentissage de tâches complexes telles que la manipulation précise d’objets ou l’installation de câbles, la validation en environnement physique est souvent coûteuse, longue et risquée.
Cette plateforme intègre ressources, scénarios de tâches, outils d’entraînement ainsi que des benchmarks existants comme Libero, RoboCasa et RoboTwin, établissant un cadre commun pour une industrie qui manquait auparavant de standards unifiés. La plateforme open source OSMO, en tant que centre de commandement, intègre tout le flux de travail, de la génération de données à l’entraînement, en supportant les environnements de bureau et cloud.
Réduction des barrières matérielles
La nouvelle série de membres Jetson T4000, équipée d’un GPU Blackwell, constitue une solution d’upgrade économique pour la puissance de calcul en périphérie, offrant 1200 téraflops de puissance AI en virgule flottante et 64 Go de mémoire, avec une consommation comprise entre 40 et 70 watts.
Nvidia a également approfondi sa collaboration avec Hugging Face, intégrant les technologies Isaac et GR00T dans le cadre LeRobot de ce dernier, connectant 2 millions de développeurs de robots Nvidia à 13 millions de constructeurs IA de Hugging Face.
Le robot humanoïde open source Reachy 2 supporte désormais directement la puce Nvidia Jetson Thor, permettant aux développeurs de tester différents modèles IA sans être enfermés dans des systèmes propriétaires.
Les premiers signes indiquent que la stratégie de Nvidia commence à porter ses fruits. La catégorie robotique est devenue la plus rapidement croissante sur la plateforme Hugging Face, avec ses modèles en tête en termes de téléchargements. Des entreprises telles que Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots et NEURA Robotics utilisent déjà la technologie Nvidia.
Cette stratégie illustre l’intention de la société de rendre le développement robotique plus accessible, tout en se positionnant comme fournisseur de matériel et de logiciels fondamentaux, à l’image d’Android pour les fabricants de smartphones.
Avec le déplacement de l’IA du cloud vers des machines capables d’apprendre dans le monde physique, la baisse des coûts des capteurs, les avancées en simulation et la généralisation des modèles IA multi-tâches propulsent la transformation globale du secteur.