NVIDIA 為何從 GPU 進軍機器人？分析 3 大市場優勢

NVIDIA 透過賣挖掘 AI 算力的「鏟子」GPU，為 AI 淘金熱提供動力，市場需求飆升下已賺取數十億美元收入，股價更在兩年內飆漲 11 倍。但是 NVIDIA 知道，它不能安逸於當今的 AI 熱潮，必須再推動下一波浪潮。

美國最大國際消費性電子展 CES 2025 登場，NVIDIA 執行長黃仁勳在大會一口氣發表眾多新品，除了起家產品顯卡、個人 AI 超級電腦 Project Digits，更推出其首個世界基礎模型 Cosmos WFM──讓開發人員方便產生大量逼真又符合物理原則的合成資料，用來引導機器人、自動駕駛汽車等的模型訓練、使之理解物理世界。

自 2024 年初公布 Project GROOT 計畫以來，NVIDIA 大舉進軍機器人領域，推動下一波浪潮的新策略也昭然若揭。如今在 CES 推出 Cosmos，黃仁勳明白指出「機器人的 ChatGPT 時刻」即將到來，而世界基礎模型如同大型語言模型一樣，是推動機器人和自駕車發展的基礎。

研究公司 Futurum Group 分析，Comos 的重要性在於提供開發下一代機器人，尤其是人形機器人的關鍵技術，也是 NVIDIA 創造未來 10 年市場價值的機會。究竟為什麼 NVIDIA 選擇大力押注機器人領域？在機器人領域已形成哪些優勢？

NVIDIA 投入機器人市場的背後原因

根據《金融時報》，NVIDIA 的資料中心收入，包含廣受市場歡迎的 AI 晶片 GPU，佔 NVIDIA 2024 年第三季收入的 88%，但也正在面臨 AMD 等競爭對手的挑戰。此外，雲端運算集團如亞馬遜、微軟和 Google，也正在尋求減少對 NVIDIA 的依賴，開發自己的 AI 晶片。這 2 大原因讓 NVIDIA 需要尋覓另一個更大的市場。

黃仁勳日前表示，NVIDIA 正在打造人形機器人，原因是訓練這些機器人的資料都是來自人類本身。他曾預言，未來將有 2 種機器人產品大量出現──自動駕駛車、人形機器人。事實上，這兩種機器人都需要像人一樣感知環境變化和即時反應，並且需要 NVIDIA 大量出售的東西：AI 運算能力。

NVIDIA 在機器人市場掌握 3 大優勢

然而，機器人技術仍是一個新興的利基市場，還沒有產生巨大的投資回報。外媒觀察，機器人領域的許多新創都在努力擴大規模、降低成本，並提高機器人產品的準確性。不過，NVIDIA 進入機器人市場有幾項優勢，如今市場機會也逐漸明朗。

首先，是機器人市場的環境轉變。NVIDIA 機器人副總裁 Deepu Talla 表示，機器人市場的轉變來自於 2 項技術突破：生成式 AI 模型的爆炸性成長、使用模擬環境在這些 AI 模型上訓練機器人的能力。

Talla 強調，模擬技術是特別重要的發展，因為有助於解決機器人專家所說的「模擬與真實的差距」──確保在虛擬環境訓練的機器人，能在現實世界中有效運作。「過去 12 個月裡，（這一差距）已足夠成熟，可以結合生成式 AI 進行模擬實驗，這是我們 2 年前無法做到的，」NVIDIA 則提供平台，讓企業能完成這些任務。

第二，NVIDIA 在過去十年開發了一個由 AI、硬體、機器人和自動駕駛汽車模擬電腦組成的生態系統，為 Cosmos 模型奠定了基礎。NVIDIA 模擬技術副總裁 Rev Lebaredian 表示，這終於將讓新市場起飛。這些模型經過專門設計，可與 NVIDIA 的模擬技術配合使用，推動自動駕駛汽車和機器人等實體 AI 系統突破。

外媒分析，這是 NVIDIA 向來熟悉的劇本。NVIDIA 一直以來強調，他們並非許多人想像的是一家晶片公司或硬體公司，反而是一家「加速運算」公司──致力於開發軟體和相關技術來吸引開發人員。

NVIDIA 在 2007 年打造了 CUDA 軟體，就是例證── CUDA 讓研究人員可以更輕鬆使用 NVIDIA 的 GPU，NVIDIA 內部和外部專家認為，這有助於推動 2010 年代早期 AI 和深度學習革命。此外，開源 AI 系統 Megatron 在 2019 年推出，展示了訓練大規模模型的訓練技術，也間接影響了包含 OpenAI 在內的公司。

第三，Lebaredian 分析，Cosmos 的出現適逢企業開始在工廠、倉庫和街道上部署機器人和自動駕駛車隊的時刻。NVIDIA 相信，物理 AI 和機器人市場已經到達一個臨界點。

當然，根據分析，機器人目前在 NVIDIA 總收入的佔比仍相對小──Lebaredian 強調，GPU 目前仍然是 NVIDIA 的主力。NVIDIA 希望主導機器人的 ChatGPT 時刻，是否真能為 NVIDIA 和整個市場帶來回報，還有待觀察。

根據美國市場研究機構 BCC，全球機器人市場目前估值約為 780 億美元，預計到 2029 年底將達到 1,650 億美元。專家也進一步點出未來市場挑戰──美國東北大學 Robust Autonomy Lab 負責人David Rosen 表示，目前為止目前還沒有非常有效的工具來驗證機器學習的安全性和可靠性，尤其是機器人領域。

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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Fortune》、《金融時報》、《TechOrange》，首圖來源：取自 NVIDIA。

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