LG e NVIDIA discutem IA física: robôs, data centers e mobilidade

LG e NVIDIA estão negociando uma colaboração na área de Physical AI—tecnologias que controlam robôs, sistemas industriais e transporte no mundo real, não apenas processam texto na nuvem.

O Que Aconteceu em Seul

O CEO da LG, Ryu Jae-cheol, teve uma reunião com Madison Huang, Diretora de Marketing de Produtos para Omniverse e Robotics na NVIDIA. Após as negociações em Seul, três áreas-chave emergiram: Physical AI, data centers e mobilidade. Esta combinação não é uma coincidência.

Physical AI é uma classe fundamentalmente diferente de tecnologia comparada ao AI generativo. Um modelo de linguagem processa tokens; um sistema físico deve perceber o mundo tridimensional em tempo real, construir modelos espaciais e tomar decisões com consequências no espaço físico. Isso requer uma infraestrutura diferente: computação de alto desempenho próxima ao dispositivo, um ambiente de nuvem confiável para treinamento de modelos e uma plataforma de simulação—para treinar robôs milhares de horas virtualmente antes de arriscarem equipamento real.

LG é um candidato óbvio para o papel de grande cliente. A empresa saiu do segmento de eletrônicos de consumo há muito tempo: o segmento B2B inclui displays industriais, robôs de entrega e limpeza (série CLOi), sistemas de construção inteligente e soluções de resfriamento comercial. Esses produtos já operam em aeroportos, hotéis e centros comerciais—o próximo passo é torná-los verdadeiramente autônomos.

O Que a NVIDIA Oferece

Nos últimos anos, a NVIDIA construiu um dos ecossistemas mais completos para Physical AI. Para um grande fabricante como LG, isso significa uma base tecnológica pronta—em vez de construir infraestrutura do zero:

• Omniverse — uma plataforma para gêmeos digitais e simulações: robôs são treinados em um ambiente virtual antes do deployment em uma fábrica real
• Isaac — uma pilha para robótica industrial, do treinamento de modelos de percepção ao deployment em sistemas físicos
• Jetson — chips para edge computing: inferência de AI diretamente no dispositivo sem acesso constante à nuvem
• DGX — plataformas de servidor de nível de data center para treinamento de modelos em larga escala
• DRIVE — uma plataforma para sistemas de transporte autônomo e mobilidade

Physical AI Sai dos Laboratórios

A NVIDIA tem promovido ativamente o termo Physical AI desde 2024. Jensen Huang o posiciona como a onda seguinte ao AI generativo: modelos de linguagem aprenderam a entender texto e imagens—agora é a vez dos sistemas que entendem o mundo físico e conseguem agir nele.

Na prática, isso significa: um robô em um warehouse encontrando o item necessário sem uma rota pré-definida; um manipulador industrial se adaptando a peças de formas diferentes; transporte autônomo em um porto ou em um chão de fábrica.

"A próxima onda de AI será física—máquinas começarão a entender o mundo circundante e agir nele," —

Jensen Huang, CES 2025.

Tal AI requer três componentes trabalhando juntos: um modelo multimodal poderoso, edge computing diretamente no dispositivo e um ambiente de simulação para treinamento iterativo. Esta é exatamente a combinação que a NVIDIA oferece—e o que LG vê como a base para seus produtos.

O Que Isso Significa

As negociações entre LG e NVIDIA sinalizam que Physical AI está fazendo a transição de uma fase conceitual para projetos industriais reais. Os grandes fabricantes de eletrônicos estão formando alianças com proprietários de pilhas tecnológicas. Quem primeiro construir uma infraestrutura completa—data centers, plataformas edge, ambientes de simulação—terá uma posição garantida na automação industrial para a próxima década.