Nvidia je na sejmu CES 2026 precej jasno pokazala ambicije: želi postati tisto, kar je Android za pametne telefone – privzeta platforma za splošno robotiko.
Ne le kot dobavitelj čipov, ampak kot celoten sklad za modele, simulacijo, razvoj in robno strojno opremo.
Iz oblaka v »fizični AI«
Nvidia svoj premik opisuje kot ekosistem za t. i. fizični AI – sisteme, ki ne tečejo samo v oblaku, ampak na strojih, ki se v resničnem svetu učijo, razmišljajo, načrtujejo in delujejo.
To omogočajo tri ključni trendi, na katere Nvidia stavi:
- cenejši in zmogljivejši senzorji,
- napredna simulacija, ki trening prestavi iz proizvodnje v virtualno okolje,
- temeljni modeli, ki se znajo posploševati prek različnih nalog.
Na CES-u je Nvidia te elemente zapakirala v poln sklad za robotiko: odprte modele na Hugging Face, odprtokodno simulacijo, upravljalno orodje in novo robno strojno opremo.
Sklop novih temeljnih modelov za robote
Nvidia je predstavila nabor odprtih temeljnih modelov, namenjenih temu, da roboti vidijo, razumejo okolje in delujejo v širokem spektru nalog. Vsi so na voljo na platformi Hugging Face.
Med modeli so:
- Cosmos Transfer 2.5 – svetovni model za generiranje sintetičnih podatkov in učenje robotov v simulaciji,
- Cosmos Predict 2.5 – svetovni model za ocenjevanje robotskih politik še pred preizkusom na fizični opremi,
- Cosmos Reason 2 – vidno-jezikovni model (VLM) za razumevanje konteksta in načrtovanje dejanj v fizičnem svetu,
- Isaac GR00T N1.6 – naslednja generacija vidno-jezikovno-akcijskega modela (VLA), posebej zgrajenega za humanoidne robote.
GR00T uporablja Cosmos Reason kot svoj »možgan« in je uglašen za celostno upravljanje telesa. To pomeni, da lahko humanoid hkrati hodi in manipulira s predmeti, namesto da bi bile te sposobnosti ločene in krhke.
V primerjavi s klasično industrijsko robotiko, kjer je vsak robot programsko zaprt v eno samo nalogo, je to precejšen preskok.
Isaac Lab-Arena: skupno igrišče za učenje robotov
Učenje in preverjanje sposobnosti robotov v fizičnem okolju je drago, počasno in pogosto tvegano – še posebej pri nalogah, kot so natančna montaža ali vlečenje kablov. Nvidia kot odgovor ponuja Isaac Lab-Arena, nov odprtokodni simulacijski okvir na GitHubu.
Cilj Lab-Arene je, da postane skupni »fitnes« za robote:
- enoten prostor za scenarije nalog in merila,
- skupna orodja za trening in podatkovni viri,
- podpora uveljavljenim merilom, kot so Libero, RoboCasa in RoboTwin.
Namesto da vsako podjetje ali laboratorij gradi svojo lastno simulacijo, se Nvidia nadeja, da se bo ekosistem zbral okoli enotnega okolja – seveda tesno povezanega z njenimi modeli in strojno opremo.
OSMO: komandni center za fizični AI
Za povezavo vseh teh delov Nvidia uvaja OSMO, odprtokodni komandni center, ki poveže celoten tok od generiranja podatkov do učenja modelov.
OSMO je zasnovan tako, da:
- orkestrira eksperimente prek namiznih in oblačnih okolij,
- poenostavi zanko med simulacijo, treningom in uvajanjem na robnih napravah.
Če bo Nvidia s platformo uspela, bo OSMO postal okolje, v katerem bodo operaterji nadzirali, kako se njihovi roboti učijo in posodabljajo v ozadju.
Jetson T4000: Blackwell na robu
Pod vsem tem je nova strojna oprema. Nvidia je predstavila Jetson T4000, grafično kartico na arhitekturi Blackwell in novega člana družine Thor, usmerjenega v robni AI za robote.
Ključne številke, na katere opozarja Nvidia:
- 1200 teraflopov AI-računske moči,
- 64 GB pomnilnika,
- poraba v območju 40 do 70 W.
Sporočilo je jasno: gre za cenovno učinkovit način, da roboti dobijo resno lokalno inferenco, brez skoka na podatkovno-centrske GPU-je.
Partnerstvo s Hugging Face: 2 milijona robotikov sreča 13 milijonov AI-razvijalcev
Nvidijin platformni pristop se ne ustavi pri lastnem ekosistemu. Podjetje poglablja partnerstvo s Hugging Face, da bi vam kot razvijalcem robotike olajšalo vstop.
Sodelovanje integrira Nvidiini tehnologiji Isaac in GR00T v Hugging Faceov okvir LeRobot. Na papirju to poveže:
- okoli 2 milijona Nvidiinih razvijalcev robotike,
- z okoli 13 milijoni ustvarjalcev AI na Hugging Face.
Konkreten rezultat: odprtokodni humanoid Reachy 2 na Hugging Face zdaj neposredno deluje z Nvidiinim čipom Jetson Thor. Razvijalci lahko preizkušate različne AI-modele na isti fizični platformi, brez zaklepa v en sam zaprt sistem.
To je ključni del Nvidiine »Android« zgodbe: odprta orodja, široko dostopni modeli in strojna oprema, okoli katere lahko gradi več ponudnikov.
Prvi dokazi, da strategija deluje
Zaenkrat kaže, da pristop deluje.
Na Hugging Face je robotika trenutno najhitreje rastoča kategorija, Nvidiini modeli pa vodijo po številu prenosov. Na komercialni strani pa njihovo tehnologijo uporabljajo podjetja, kot so Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robots in NEURA Robotics.
Za slovenske ekipe, ki gradite lastne robote ali razvijate rešitve za industrijo, to pomeni nekaj pomembnega: če se bo Nvidiina vizija uresničila, boste imeli na voljo relativno standardiziran sklad za modele, simulacijo, orkestracijo in robno strojno opremo.
Vprašanje seveda ostaja, koliko ekosistemov bo vzporedno obstajalo. Nvidia pa je s CES 2026 jasno povedala, da želi biti prva izbira za splošno robotiko.
Izvorni tvit: https://twitter.com/TechCrunch/status/2008311157950468454
