IT之家 Le 26 octobre, selon le dernier rapport de suivi des robots humanoïdes mondiaux publié par Counterpoint Research, on estime qu’en 2030, les volumes totales d’exportation des accélérateurs d’IA pour robots humanoïdes mondiaux atteindront plus de 1 million de unités, et que le taux de croissance annuelle composée (CAGR) entre 2026 et 2030 sera de 144%.
En matière d’architecture de calcul, en raison de la fusion progressive du modèle visuel-langage-action et du modèle mondial, les GPU resteront pour l’instant la structure principale de la puissance des robots humanoïdes. Parallèlement, les ASIC d’IA (intégrales à circuit intégré) se développent rapidement ; des fabricants comme Tesla et Xpeng transfèrent les technologies de circuits intégrés développées en interne dans le domaine automobile vers leurs lignes de produits pour robots humanoïdes.
NVIDIA, grâce à son écosystème complet de toute la stack – des cartes de puissance, des modèles et des outils de simulation – domine actuellement le marché des GPU pour robots humanoïdes, et a établi une coopération approfondie avec des fabricants de composants clés tels que iQbot, Unitree Tech, UBTECH, Galaxy General, Figure AI, Neura Robotics et Noetix Robotics.
Qualcomm pénètre le marché grâce à sa structure de calcul hétérogène, mettant en avant ses avantages en efficacité énergétique et les coûts de fabrication plus bas (BoM). Il a déjà établi des partenariats de conception avec Neura Robotics, VinMotion, Booster Robotics et Figure AI, mais il reste encore un écart significatif par rapport à NVIDIA en termes de volume de production.
Soumen Mandal, analyste en chef de Counterpoint, a déclaré que l’écosystème de calcul des robots humanoïdes se transforme d’une domination du GPU unipolaire vers la coexistence de plusieurs architectures de calcul de l’IA. Avec le passage des modèles de robots de VLA aux modèles d’action dans le monde (WAM), la valeur du calcul spécialisé sera de plus en plus importante grâce à une consommation moins élevée, des contraintes de refroidissement moindres et une efficacité énergétique plus élevée.
Counterpoint Vice-Directeur Ethan Qi a indiqué que les GPU restent la solution la plus avancée pour le déploiement côté application des modèles avec corps, tandis que les entreprises de transport, comme Tesla, deviendront les principaux promoteurs de l’architecture ASIC. Avec l’entrée en production des accélérateurs AI de la prochaine génération capables de supporter les charges de travail d’une intelligence artificielle générale (AGI) après 2027, la concurrence sur le marché devrait s’intensifier encore.
Dans le camp de l'intégration verticale, Tesla et Xpeng Automobile, en s'appuyant sur leur expérience de fabrication automobile, leurs puces développées en interne, leurs modèles d'IA propriétaires ainsi que leur configuration totale logicielle et matérielle, ont la possibilité de réinventer le marché des accélérateurs d'IA pour robots humanoïdes.
Dans le domaine national, D-Robotics (Robot de patate douce), issu de la division initiée par Horizon, a conclu des partenariats avec des fabricants tels que Leju Robotics et LIMX Dynamics. Le kit de développement intégré RDK S100 qu’il propose utilise une architecture « CPU + BPU + MCU », et intègre une unité de traitement de réseau neuronal BPU basée sur la structure Nash, dotée d’une puissance de calcul de 80 TOPS. Ce système vise à renforcer constamment la capacité autonome de l’écosystème de puissance de calcul des robots humanoïdes en Chine.