IT之家 Bericht vom 26. Oktober: Laut dem neuesten Globalen Tracker für humanoide Roboter von Counterpoint Research wird die Gesamtzahl der verkauften humanoiden Roboter mit AI-Beschleunigern bis 2030 über 1 Millionen Einheiten erreichen. Die Kumulierte Jahreswachstumsrate (CAGR) zwischen 2026 und 2030 beträgt bis zu 144%.
In der Berechnungsarchitektur wird die GPU aufgrund der schrittweisen Integration des visuellen-Linguistischen-Aktionalen-Modells mit dem Weltmodell in der kurzfristigen Zeit weiterhin die dominante Architektur für die Rechenleistung von humanoiden Robotern sein. Gleichzeitig entwickelt sich das AI-S ASIC (Specialized Integrated Circuit) schnell weiter, und vertikal integrierte Hersteller wie Tesla und Xpeng übernehmen die Chip-Technologie aus dem Automobilsektor für ihre Produktlinie von humanoiden Robotern.
NVIDIA kontrolliert mit ihrem umfassenden Full-Stack-Ökosystem von Rechenleistungschips, Modellen und Simulationstools derzeit den GPU-Markt für humanoide Roboter und hat tiefgreifende Zusammenarbeit mit führenden Körperbaumanbietern wie Zhiyuan Robotics, Yuxu Technology, U必选, Galaxy General, Figure AI, Neura Robotics und Noetix Robotics aufgenommen.
Qualcomm greift mit einer heterogenen Rechenarchitektur in den Markt ein, wobei es auf Effizienz und niedrigere Materialkosten abzielt. Bislang hat das Unternehmen Designpartnerschaften mit Neura Robotics, VinMotion, Booster Robotics und Figure AI geschlossen, doch die Auslieferungsmengen liegen noch deutlich hinter denen von NVIDIA.
Soumen Mandal, Chefanalyst von Counterpoint, sagte, dass die Rechenleistungsökonomie der humanoiden Roboter von einer GPU- dominierten Struktur hin zu einer Kombination verschiedener AI-Rechenarchitekturen wechselt. Da das Robotermodell von VLA zu einem Weltaktionsmodell (WAM) entwickelt wird, wird der Wert spezieller Rechenleistung in Bezug auf niedrigere Energieverbrauch, kleinere Kühlanforderungen und höhere Effizienz immer deutlicher werden.
Counterpoint-Vorstandsmitglied Ethan Qi sagte: GPU bleibt weiterhin die beste Wahl für die Endgeräte-Deployment von aktuellen, fortschrittlichen embodied Modellen, und Automobilhersteller wie Tesla werden zu den Haupttreibern der ASIC-Architektur werden. Mit dem Eintreten des nächsten AI-Accelerators, der die Arbeitslasten von Generalistischen KI (AGI) unterstützen kann, wird nach 2027 in der Produktion, und somit der Marktkonkurrenz wird erwartet, weiter zunehmen.
Im Bereich der vertikalen Integration haben Tesla und Xpeng Automobil auf ihre Erfahrung im Automobilbau, ihre selbst entwickelten Chips, ihre exklusiven AI-Modelle sowie ihre vollständige Software- und Hardware-Lösung die Möglichkeit, das Bild des KI-Accelerators für humanoide Roboter neu zu gestalten.
Im Inland hat das aus Horizon entstandene D-Robotics (地瓜 Robot) bereits Kooperationen mit Herstellern wie Leju Robots und LIMX Dynamics geschlossen. Das von ihnen veröffentlichte RDK S100-Set für integrierte Entwicklung nutzt eine Architektur aus „CPU+BPU+MCU“. Es ist mit einer BPU-Neuronenschaltung aus der Nash-Architektur ausgestattet, die eine Rechenleistung von 80 TOPS bietet und die Selbstständigkeit des inländischen Humanoid-Roboter-Computing-Ökosystems kontinuierlich verstärkt.