Разработка человекоподобных роботов повышает спрос на чипы до массового внедрения

Спрос на вычисления опережает выпуск роботов

Человекоподобные роботы могут обеспечить значительный спрос на полупроводники за несколько лет до превращения в массовый продукт. Investing.com со ссылкой на анализ Barclays, охвативший более 100 компаний формирующейся цепочки создания стоимости, сообщает, что разработчикам уже нужны инфраструктура ЦОД, ИИ-ускорители, память и периферийные процессоры для создания и обучения робототехнических систем.

Внимание инвесторов до сих пор было сосредоточено в основном на заметных компонентах: двигателях, приводах, датчиках и аккумуляторах. Однако ближайшим техническим ограничением остается интеллект. Человекоподобный робот должен воспринимать окружающую среду, анализировать полученную информацию и менять поведение, когда условия отличаются от обучающих сценариев. Поэтому расходы сначала направляются в вычислительную инфраструктуру, еще до капитальных вложений производителей в крупносерийную сборку.

Три уровня вычислительной системы

Необходимая вычислительная система состоит из трех основных уровней. Системы ЦОД проводят симуляции и создают синтетические обучающие данные. Базовые модели преобразуют восприятие в действия. Установленные в каждом роботе процессоры выполняют решения локально при жестких ограничениях по задержке, энергопотреблению и безопасности.

Симуляция особенно важна, поскольку у разработчиков робототехники нет массивов данных, сопоставимых с интернет-корпусами текстов для обучения языковых моделей. Цифровые среды позволяют роботам осваивать движения, работу с предметами и другие навыки до выхода на заводы, склады и иные физические площадки. Реальные испытания все равно необходимы: симуляции не способны достаточно точно воспроизвести все переменные внешнего мира.

Такой цикл разработки позволяет спросу на вычисления расти раньше выпуска роботов. Модели необходимо обучать, а цифровые двойники — создавать даже при небольших коммерческих парках. Investing.com относит Nvidia, AMD, Qualcomm, Micron, SK Hynix, Samsung Electronics и TSMC к поставщикам чипов и инфраструктуры, которые могут выиграть от этой тенденции.

Прогнозы рынка зависят от надежности

Nvidia уже предлагает интегрированную робототехническую систему. В нее входят платформа Omni для цифровых сред, Isaac Sim для обучения, базовые модели GR00T и процессоры Jetson для вычислений внутри роботов. Эта комбинация показывает, что потенциальная выручка полупроводниковой отрасли охватывает как централизованную разработку моделей, так и оборудование на периферии сети.

Нынешний рынок человекоподобных роботов оценивается в $2–3 млрд. Прогнозы на 2030 год составляют от $10 млрд до $25 млрд, а более оптимистичные оценки предполагают около $200 млрд к 2035 году. При этом Barclays считает, что крупномасштабное экономически оправданное применение станет реальностью скорее ближе к 2035 году, чем к 2030-му, поскольку вопросы безопасности, надежности и автономности еще не решены.

С ростом выпуска возрастет роль приводов

При масштабировании производства экономика оборудования изменится. По оценкам, приводы формируют 30–50% стоимости компонентов человекоподобного робота, тогда как на интегрированные вычислительные мощности приходится 10–15%. Низкие текущие объемы ограничивают стандартизацию и снижают готовность поставщиков инвестировать в специализированные мощности.

Для производителей полупроводников и инвесторов важна последовательность развития рынка. Обучающие кластеры, симуляционные системы и цифровые двойники способны поддерживать спрос на чипы на этапе разработки, а периферийные процессоры и память станут важнее с увеличением серийного выпуска. Поставщики приводов могут получить более крупную долю стоимости каждого робота, но сильнее зависят от реальных объемов производства. Возможности будут раскрываться поэтапно: сначала вычислительная инфраструктура, затем широкий спрос на компоненты — при условии решения проблем безопасности и надежности.