Компании объединяют усилия для развития автономных систем, энергетических решений для дата-центров и передовых материалов, формируя комплексный подход к созданию ИИ-инфраструктуры.
3 мин
Компании NVIDIA и Doosan Group объявили о расширении стратегического сотрудничества. Главная цель этого партнерства — развитие так называемого физического искусственного интеллекта (physical AI) и инфраструктуры для вычислительных комплексов нового типа, известных как ИИ-фабрики. Данное соглашение примечательно тем, что оно охватывает сразу несколько уровней технологического стека: от программных платформ для управления роботами до производства энергии и создания базовых материалов для серверных плат.
Индустрия искусственного интеллекта постепенно переходит от генерации текста и изображений в виртуальной среде к непосредственному взаимодействию с реальным миром. Для этого требуются не только мощные алгоритмы, но и надежное оборудование, способное воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять физические действия. Одновременно с этим стремительный рост вычислительных мощностей создает беспрецедентную нагрузку на энергетическую инфраструктуру дата-центров. Традиционные подходы к проектированию серверов и обеспечению их питанием перестают справляться с новыми требованиями.
Изображение из источника
В рамках соглашения подразделение Doosan Robotics интегрирует программные и аппаратные решения NVIDIA в свою операционную систему Agentic Robot OS. В частности, используются среды симуляции Isaac Sim и Isaac Lab, базовые модели реального мира Cosmos, физический движок Newton и вычислительные платформы Jetson Thor. Это позволит промышленным роботам быстрее обучаться в виртуальной среде и переносить эти навыки в реальный мир (simulation-to-real workflows). В результате коллаборативные роботы смогут легче адаптироваться к динамичным условиям цеха при выполнении сложных задач, таких как распалубка или шлифовка.
Кроме того, Doosan Bobcat планирует внедрять технологии автономности в тяжелую строительную и сельскохозяйственную технику. Машины смогут самостоятельно анализировать изменения в рабочей среде, строить модели окружающего пространства и выполнять задачи с минимальным вмешательством оператора.
Не менее важной частью сотрудничества является решение инфраструктурных проблем. Подразделение Doosan Enerbility рассматривает возможность использования малых модульных реакторов, газовых турбин и водородных топливных элементов для обеспечения бесперебойного питания дата-центров NVIDIA. ИИ-фабрики требуют колоссальных объемов энергии, и переход на высокоэффективные или низкоуглеродные источники становится критической необходимостью для дальнейшего масштабирования отрасли.
NVIDIA and LG Group Build an AI Factory to Advance Physical AI, Mobility and AI Infrastructure
Наконец, Doosan Corporation Electro-Materials BG обеспечит поставки высокотехнологичных фольгированных диэлектриков (CCL) — важнейших материалов для производства печатных плат (PCB). Эти компоненты необходимы для серверов модульной архитектуры NVIDIA MGX. По мере роста пропускной способности сетей и производительности ускорителей, качество материалов платы играет ключевую роль в сохранении целостности сигнала и снижении потерь данных.
Данное партнерство наглядно демонстрирует, как меняется понятие технологической экосистемы. Разработчики вычислительных платформ выстраивают вокруг себя сеть партнеров из тяжелой промышленности, энергетики и материаловедения. Для успешного внедрения автономных систем уже недостаточно просто создать хорошую нейросеть. Требуется сквозная интеграция всех компонентов: от химического состава серверной платы до источника энергии, питающего дата-центр, где обучается модель для управления экскаватором.
В ближайшие годы индустрия, вероятно, увидит больше подобных кросс-отраслевых альянсов. Технологические гиганты будут вынуждены все глубже погружаться в вопросы базовой физической инфраструктуры. Время покажет, насколько быстро удастся стандартизировать эти комплексные решения, но вектор развития очевиден: будущее искусственного интеллекта неразрывно связано с физическим миром, его ресурсами и ограничениями.
Развитие искусственного интеллекта выходит за рамки программного обеспечения, требуя комплексных решений в робототехнике, материаловедении и энергетике для обеспечения работы новых вычислительных мощностей.
Главным узким местом для масштабирования ИИ становится не вычислительная мощность чипов, а базовые физические ресурсы: надежное энергоснабжение дата-центров и качество химических материалов для серверных плат.
