IT之家 26 de octubre: Según el último informe de seguimiento de robots humanoides globales publicado por Counterpoint Research, se espera que para 2030, las ventas totales de aceleradores de IA para robots humanoides globales superarán 1 millón de unidades. La tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) entre 2026 y 2030 será de hasta 144%.
En el ámbito de la arquitectura de cálculo, debido a la integración gradual del modelo visual-lenguaje-acción con el modelo mundial, las GPU seguirán siendo la arquitectura principal para la potencia de cálculo de los robots humanoides en el corto plazo. Al mismo tiempo, los ASIC de IA también están creciendo rápidamente; empresas como Tesla y Xpeng están transfiriendo la tecnología de chips desarrollados por sí mismos en el sector automotriz a sus líneas de productos para robots humanoides.
NVIDIA, gracias a su ecosistema completo de toda la cadena de valor desde chips de potencia de cálculo, modelos y herramientas de simulación, actualmente lidera el mercado de GPUs para robots humanoides, y ha establecido colaboraciones en profundidad con fabricantes líderes como Zhiyuan Robot, Yushi Technology, U必选, Galaxy General, Figure AI, Neura Robotics y Noetix Robotics.
Qualcomm, por su parte, entra en el mercado mediante una arquitectura de cálculo heterogénea, destacando sus ventajas en eficiencia energética y los menores costos de materiales (BoM). Actualmente ha alcanzado acuerdos de diseño con Neura Robotics, VinMotion, Booster Robotics y Figure AI, pero sigue teniendo una diferencia notable con NVIDIA en cuanto a la escala de producción.
Soumen Mandal, analista principal de Counterpoint, señaló que la economía de potencia de los robots humanoides está pasando de estar dominada por GPU unipolares a una coexistencia de diversas arquitecturas de cálculo de IA. A medida que los modelos de robots evolucionan hacia modelos de acción en el mundo (WAM), el valor del potencia de cálculo especializada será aún más destacado en términos de menor consumo de energía, menos restricciones de refrigeración y mayor eficiencia energética.
El vicedirector Ethan Qi señaló que los GPU siguen siendo la opción preferida para el despliegue en el lado del dispositivo de los modelos con cuerpo más avanzados actualmente, y las empresas de automóviles como Tesla se convertirán en los principales impulsores de la arquitectura ASIC. A medida que los aceleradores de IA de la próxima generación, capaces de soportar cargas de trabajo de inteligencia artificial general (AGI), entrenen en producción después de 2027, se espera que la competencia en el mercado se intensifique aún más.
En el campo de la integración vertical, Tesla y Xpeng Automobiles, basándose en su experiencia en fabricación de automóviles, chips desarrollados por sí mismos, modelos de IA propios y una arquitectura completa de software y hardware, tienen la oportunidad de redefinir el panorama de los aceleradores de IA para robots humanoides.
En el ámbito nacional, D-Robotics (D-Robot), que se separó de Horizon, ha establecido colaboraciones con fabricantes como Leju Robotics y LIMX Dynamics. El kit de desarrollo integrado RDK S100 utiliza una arquitectura “CPU+BPU+MCU”, y cuenta con unidades de red neuronal BPU basadas en la arquitectura de Nash, con una capacidad de cálculo de 80 TOPS. Esto está fortaleciendo continuamente la capacidad autónoma del ecosistema de capacidades computacionales de los robots humanoides en el país.