Keset kasvavat konkurentsi AI kiibinduses suunab Nvidia väidetavalt oma fookuse robotitele. Finantstimesi (FT) 29. detsembri rapporti kohaselt plaanib ettevõte järgmise aasta esimesel poolel välja anda humanoidrobotite jaoks mõeldud kompaktsete arvutite uue versiooni Jetson Thor. Nvidia, mille väärtus on hinnanguliselt 3, 3 triljonit dollarit, omistab oma tehnoloogiale tehisintellekti tõusu ning püüab saada juhtivaks platvormiks lähenemisel robotehnika tõusule. Nvidia robootika asepresident Deepu Talla mainis FT-le, et turg on lähenemas märkimisväärsele pöördepunktile, nimetades seda lähenevaks "ChatGPT hetkeks" füüsilise AI ja robootika valdkonnas. See strateegiline samm toimub ootuses suuremast konkurentsist Nvidia kiipidele ettevõtetelt nagu AMD ja pilvehiiglastelt nagu Google ja Amazon. Selle tulemusena investeerib Nvidia "füüsilise AI" sektorisse, et toetada uute robootikaettevõtete kasvu.

Näiteks osales ta koos Microsofti ja OpenAI-ga veebruaris toimunud rahastamisvoorus, mis hindas humanoidrobotite ettevõtet Figure AI väärtuseks 2, 6 miljardit dollarit. Kuigi Nvidia ei eralda oma tulusid robootikatoodetest, märgib FT, et see segment on kogu sissetulekuga võrreldes vähem oluline. Näiteks andis andmekeskuste tulu umbes 88% Nvidia 35, 1 miljardi dollari suurusest müügist kolmandas kvartalis. Seotud robootika ja AI arengutes rõhutas PYMNTS hiljuti MIT-i uurimist AI süsteemist, mis on loodud aitama laorobotitel tulla toime ebakorrapäraste kujuga pakkide ja kitsaste ruumidega ohutult. See läbimurre saabub ajal, mil jaemüüjad ja logistikaettevõtted tunnevad kasvavat survet automatiseerimiseks suurenava e-kaubanduse nõudluse tõttu. Kuigi robotid on suurepärased korduvate ülesannete nagu kaubaaluste liigutamise puhul, lahendab MIT-i PRoC3S tehnoloogia potentsiaalselt robotite keeruliste lao ülesannete täitmise probleemi, mis nõuab inimsarnast osavust ja ruumilist teadlikkust. Erik Nieves, Plus One Robotics tegevjuht ja kaasasutaja, selgitas PYMNTS-ile, et PRoC3S võib vähendada roboti veamäärasid, täpsustades esialgseid LLM-põhiseid eeldusi täpsema arusaamisega laokeskkondadest. Ta võrdles seda klassiruumis õppimise ja praktilise ekskursiooni erinevusega, märkides, et ainult LLM- juhendamisel töötav laorobot on vaid saanud teada, kuidas ülesannet täita, samas kui PRoC3S kontseptsioon kasutab digitaalselt loodud laoroboti simulatsiooni selle ülesande täitmiseks.