Midt i økende konkurranse i AI-brikkesektoren rapporteres det at Nvidia skifter fokus til robotikk. Selskapet planlegger å lansere neste versjon av sine kompakte datamaskiner for humanoide roboter, kalt Jetson Thor, i løpet av første halvdel av neste år, ifølge en rapport fra Financial Times (FT) fra søndag 29. desember. Nvidia, verdsatt til 3, 3 billioner dollar, gir sin teknologi æren for å ha bidratt til fremveksten av kunstig intelligens og har som mål å bli den ledende plattformen i det de ser som en forestående robotikkbølge. Deepu Talla, Nvidias visepresident for robotikk, nevnte til FT at markedet nærmer seg et betydelig vippepunkt, og beskrev det som et kommende «ChatGPT-øyeblikk» for fysisk AI og robotikk. Dette strategiske trekket skjer midt i forventningene om økt konkurranse for Nvidias brikker fra selskaper som AMD og sky-giganter som Google og Amazon. Som et resultat investerer Nvidia i sektoren for «fysisk AI» for å hjelpe veksten av nye robotselskaper.

For eksempel deltok de sammen med Microsoft og OpenAI i en finansieringsrunde i februar som verdsatte det humanoide robotselskapet Figure AI til 2, 6 milliarder dollar. Selv om Nvidia ikke skiller sine inntekter fra robotikkprodukter, indikerer FT at denne segmentet er mindre betydningsfull sammenlignet med selskapets totale inntekter. Datainnsenters inntekter utgjorde for eksempel rundt 88 % av Nvidias salg på 35, 1 milliarder dollar i tredje kvartal. I relaterte utviklinger innen robotikk og AI fremhevet PYMNTS nylig MIT-forskning på et AI-system designet for å hjelpe lagerroboter med å håndtere uregelmessig formede pakker og trange rom trygt. Dette gjennombruddet kommer ettersom forhandlere og logistikkselskaper møter økt press for å automatisere på grunn av voksende etterspørsel innen netthandel. Selv om roboter utmerker seg i repeterende oppgaver som å flytte paller, adresserer MITs PRoC3S-teknologi potensielt problemet med roboter som utfører intrikate lageroppgaver, som krever menneskelignende fingerferdighet og romforståelse. Erik Nieves, administrerende direktør og medgründer av Plus One Robotics, forklarte til PYMNTS at PRoC3S kan redusere robotfeilrater ved å finjustere innledende LLM-baserte antakelser med mer nøyaktige forståelser av lageromgivelser. Han sammenlignet det med forskjellen mellom klasseromsundervisning og en praktisk ekskursjon, og bemerket at en lagerrobot som kun opererer på LLM-veiledning bare har blitt fortalt hvordan man fullfører en oppgave, mens PRoC3S-konseptet innebærer å kjøre en digital robot gjennom en simulert versjon av den oppgaven.