إل جي وإنفيديا يناقشان الذكاء الاصطناعي المادي: الروبوتات ومراكز البيانات والحركة

تقوم إل جي و NVIDIA بالتفاوض على تعاون في مجال Physical AI—تقنيات تتحكم في الروبوتات والأنظمة الصناعية والنقل في العالم الحقيقي، وليس فقط معالجة النصوص في السحابة.

ما حدث في سيول

عقد الرئيس التنفيذي لشركة إل جي رو جاي-تشيول اجتماعًا مع ماديسون هوانج، مديرة التسويق المنتج لـ Omniverse و Robotics في NVIDIA. بعد المفاوضات في سيول، ظهرت ثلاث مجالات رئيسية: Physical AI ومراكز البيانات والتنقل. هذا المزيج ليس من قبيل الصدفة.

Physical AI هي فئة مختلفة بشكل أساسي من التكنولوجيا مقارنة بـ AI التوليدي. نموذج اللغة يعالج الرموز؛ يجب على النظام الفيزيائي أن يدرك العالم ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي، وبناء نماذج مكانية، واتخاذ قرارات لها عواقب في الفضاء الفيزيائي. هذا يتطلب بنية تحتية مختلفة: حوسبة عالية الأداء بجانب الجهاز، بيئة سحابية موثوقة لتدريب النماذج، ومنصة محاكاة—لتدريب الروبوتات آلاف الساعات افتراضيًا قبل المخاطرة بالمعدات الحقيقية.

إل جي هي مرشحة واضحة لدور العميل الرئيسي. تجاوزت الشركة الإلكترونيات الاستهلاكية منذ فترة طويلة: يشمل قطاع B2B الشاشات الصناعية وروبوتات التوصيل والتنظيف (سلسلة CLOi) وأنظمة المباني الذكية وحلول التبريد التجاري. هذه المنتجات تعمل بالفعل في المطارات والفنادق والمراكز التجارية—الخطوة التالية هي جعلها مستقلة حقًا.

ما تقدمه NVIDIA

على مدار السنوات الأخيرة، بنت NVIDIA أحد أكثر الأنظمة البيئية اكتمالاً لـ Physical AI. بالنسبة إلى شركة مصنعة كبيرة مثل إل جي، فهذا يعني أساسًا تكنولوجيًا جاهزًا—بدلاً من بناء البنية التحتية من الصفر:

• Omniverse — منصة للتوأم الرقمي والمحاكاة: يتم تدريب الروبوتات في بيئة افتراضية قبل النشر في مصنع حقيقي
• Isaac — مكدس للروبوتات الصناعية من تدريب نماذج الإدراك إلى النشر على الأنظمة الفيزيائية
• Jetson — رقائق لحوسبة الحافة: استدلال AI مباشرة على الجهاز دون الوصول المستمر إلى السحابة
• DGX — منصات الخادم على مستوى مركز البيانات لتدريب النماذج واسعة النطاق
• DRIVE — منصة لأنظمة النقل المستقل والتنقل

Physical AI يغادر المختبرات

تعمل NVIDIA على تعزيز مصطلح Physical AI بنشاط منذ عام 2024. يضع Jensen Huang الموضع كالموجة التي تلي AI التوليدي: تعلمت نماذج اللغة فهم النصوص والصور—الآن دور الأنظمة التي تفهم العالم الفيزيائي وقادرة على التصرف فيه.

في الممارسة العملية، هذا يعني: روبوت في مستودع يجد العنصر المطلوب دون مسار محدد مسبقًا؛ ذراع صناعية تتكيف مع أجزاء بأشكال مختلفة؛ نقل مستقل في ميناء أو في مصنع.

"الموجة القادمة من AI ستكون فيزيائية—ستبدأ الآلات في فهم العالم المحيط بها والتصرف فيه،" —

Jensen Huang, CES 2025.

يتطلب مثل هذا AI ثلاثة مكونات تعمل معًا: نموذج متعدد الوسائط قوي، وحوسبة الحافة مباشرة على الجهاز، وبيئة محاكاة للتدريب التكراري. هذا هو بالضبط المزيج الذي تقدمه NVIDIA—وما تعتبره إل جي أساس منتجاتها.

ما يعنيه هذا

تشير مفاوضات LG و NVIDIA إلى أن Physical AI ينتقل من مرحلة مفهومية إلى مشاريع صناعية حقيقية. يشكل كبار مصنعي الإلكترونيات تحالفات مع مالكي الأكوام التكنولوجية. من يبني أولاً بنية تحتية شاملة—مراكز بيانات وأنصات حافة وبيئات محاكاة—سيحقق موقعًا في الأتمتة الصناعية للعقد القادم.