LG وNVIDIA تبحثان الذكاء الاصطناعي المادي: الروبوتات ومراكز البيانات والتنقل

تجري LG وNVIDIA محادثات حول التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي المادي، أي التقنيات التي تتحكم بالروبوتات والأنظمة الصناعية ووسائل النقل في العالم الحقيقي، ولا تكتفي بمعالجة النصوص في السحابة.

ما الذي حدث في سيول

عقد الرئيس التنفيذي لشركة LG ريو جاي-تشول اجتماعًا مع ماديسون هوانغ، مديرة التسويق للمنتجات في Omniverse وRobotics لدى NVIDIA. وأسفرت المحادثات في سيول عن وضوح ثلاثة اتجاهات رئيسية: الذكاء الاصطناعي المادي، ومراكز البيانات، والتنقل.

هذا الجمع ليس عشوائيًا. فالذكاء الاصطناعي المادي فئة تقنية مختلفة جوهريًا عن الذكاء الاصطناعي التوليدي. النموذج اللغوي يعالج الرموز (tokens)، أما النظام المادي فعليه أن يدرك العالم ثلاثي الأبعاد في الزمن الفعلي، وأن يبني نماذج مكانية، وأن يتخذ قرارات تترتب عليها عواقب في الحيز المادي. ويتطلب ذلك بنية تحتية مختلفة: حوسبة عالية الأداء قرب الجهاز، وبيئة سحابية موثوقة لتدريب النماذج، ومنصة محاكاة تتيح تدريب الروبوتات آلاف الساعات افتراضيًا قبل المخاطرة بمعدات حقيقية.

وتبدو LG مرشحًا واضحًا لدور العميل الكبير هنا. فقد تجاوزت الشركة منذ زمن حدود الإلكترونيات الاستهلاكية، إذ يضم قطاع B2B لديها شاشات صناعية وروبوتات للتوصيل والتنظيف (سلسلة CLOi) وأنظمة المباني الذكية والتبريد التجاري. وتعمل هذه المنتجات فعليًا في المطارات والفنادق والمراكز التجارية، وتتمثل الخطوة التالية في جعلها ذاتية التشغيل بحق.

ماذا تقدم NVIDIA

بنت NVIDIA خلال السنوات الأخيرة واحدًا من أكثر الأنظمة المتكاملة اكتمالًا للذكاء الاصطناعي المادي. وبالنسبة لمصنّع كبير مثل LG، يعني ذلك أساسًا تقنيًا جاهزًا بدلًا من بناء البنية التحتية من الصفر:

• Omniverse — منصة التوائم الرقمية والمحاكاة: تُدرَّب الروبوتات في بيئة افتراضية قبل نقلها إلى خط الإنتاج الفعلي
• Isaac — حزمة للروبوتات الصناعية، من تدريب نماذج الإدراك حتى النشر على الأنظمة المادية
• Jetson — شرائح للحوسبة الطرفية (edge): استدلال الذكاء الاصطناعي (inference) على الجهاز نفسه دون اتصال دائم بالسحابة
• DGX — منصات خوادم بمستوى مراكز البيانات لتدريب النماذج الكبيرة
• DRIVE — منصة لأنظمة النقل ذاتية القيادة والتنقل

الذكاء الاصطناعي المادي يغادر المختبرات

تروّج NVIDIA بنشاط لمصطلح Physical AI منذ عام 2024. ويقدّمه جنسن هوانغ بوصفه الموجة التالية بعد الذكاء الاصطناعي التوليدي: فقد تعلمت النماذج اللغوية فهم النصوص والصور، والدور الآن على الأنظمة التي تفهم العالم المادي وتستطيع التصرف فيه.

وعمليًا يعني ذلك: روبوتًا في مستودع يعثر على السلعة المطلوبة دون مسار محدد مسبقًا؛ وذراعًا صناعية تتكيف مع قطع مختلفة الأشكال؛ ونقلًا ذاتي القيادة في ميناء أو داخل منشأة إنتاجية.

«ستكون الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي مادية — ستبدأ الآلات بفهم

العالم المحيط بها والتصرف فيه»، — جنسن هوانغ، CES 2025.

ويحتاج هذا النوع من الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة مكونات متكاملة: نموذج متعدد الوسائط (multimodal) قوي، وحوسبة طرفية على الجهاز نفسه، وبيئة محاكاة للتدريب المتكرر. وهذه الحزمة بالذات تقدمها NVIDIA، وترى فيها LG أساسًا لمنتجاتها.

ماذا يعني ذلك

تشير محادثات LG وNVIDIA إلى أن الذكاء الاصطناعي المادي ينتقل من مرحلة المفاهيم إلى مشاريع صناعية حقيقية. فكبار مصنّعي الإلكترونيات يشكّلون تحالفات مع مالكي المنظومة التقنية. ومن يبنِ أولًا بنية تحتية متكاملة — مراكز بيانات ومنصات حوسبة طرفية وبيئات محاكاة — يحجز موقعه في الأتمتة الصناعية للعقد القادم.