LG and NVIDIA discuss physical AI: robots, data centers, and mobility

LG и NVIDIA ведут переговоры о сотрудничестве в области физического AI — технологий, которые управляют роботами, промышленными системами и транспортом в реальном мире, а не только обрабатывают текст в облаке.

Что произошло в

Сеуле CEO LG Рю Чже-чхор провёл встречу с Мэдисон Хуан, директором по продуктовому маркетингу Omniverse и Robotics в NVIDIA. По итогам переговоров в Сеуле прояснились три ключевых направления: физический AI, дата-центры и мобильность. Такое сочетание не случайно.

Физический AI — принципиально иной класс технологий по сравнению с генеративным. Языковая модель обрабатывает токены; физическая система должна воспринимать трёхмерный мир в реальном времени, строить пространственные модели и принимать решения с последствиями в физическом пространстве. Это требует другой инфраструктуры: высокопроизводительных вычислений рядом с устройством, надёжной облачной среды для обучения моделей и платформы для симуляции — чтобы тренировать роботов тысячи часов виртуально, прежде чем рисковать реальным оборудованием.

LG здесь — очевидный кандидат на роль крупного заказчика. Компания давно вышла за рамки потребительской электроники: B2B-сегмент включает промышленные дисплеи, роботов для доставки и уборки (серия CLOi), системы умного здания и коммерческого охлаждения. Эти продукты уже работают в аэропортах, отелях и торговых центрах — следующий шаг делает их по-настоящему автономными.

Что предлагает NVIDIA

За последние годы NVIDIA выстроила одну из самых полных экосистем для физического AI. Для крупного производителя вроде LG это означает готовый технологический фундамент — вместо создания инфраструктуры с нуля: Omniverse — платформа цифровых двойников и симуляций: роботов обучают в виртуальной среде до запуска в реальный цех Isaac — стек для промышленной робототехники от обучения моделей восприятия до деплоя на физические системы Jetson — чипы для edge-вычислений: AI-инференс прямо на устройстве без постоянного обращения к облаку DGX — серверные платформы уровня дата-центра для обучения крупных моделей * DRIVE — платформа для автономных транспортных систем и мобильности ## Физический AI выходит из лабораторий Термин Physical AI NVIDIA активно продвигает с 2024 года. Дженсен Хуан позиционирует его как следующую после генеративного AI волну: языковые модели научились понимать текст и изображения — теперь очередь за системами, которые понимают физический мир и способны в нём действовать.

На практике это: робот на складе, находящий нужный товар без прописанного маршрута; промышленный манипулятор, подстраивающийся под детали разной формы; автономный транспорт в порту или на производстве.

«Следующая волна AI будет физической — машины начнут понимать окружающий мир и действовать в нём», — Дженсен Хуан, CES 2025.

Для такого AI нужна связка трёх компонентов: мощная мультимодальная модель, edge-вычисления непосредственно на устройстве и симуляционная среда для итеративного обучения. Именно эту связку NVIDIA предлагает — а LG рассматривает как основу для своих продуктов.

Что это значит

Переговоры LG и NVIDIA — сигнал, что физический AI переходит из стадии концепций в реальные индустриальные проекты. Крупные производители электроники формируют альянсы с владельцами технологического стека. Кто первым выстроит полноценную инфраструктуру — дата-центры, edge-платформы, симуляционные среды — тот и займёт позицию в промышленной автоматизации следующего десятилетия.