Nvidia zou zichzelf aan het positioneren zijn om het ‘Android voor robotica’ te worden. Arm heeft ondertussen een volwaardige business unit gemaakt voor ‘Physical AI’ naast divisies voor cloud/AI en edge. De prioriteit is in beide gevallen duidelijk: innovatie beweegt naar het fysieke domein, met nieuwe grondleggers voor de volgende stap van IT-systemen.
Het zal niemand zijn ontgaan dat CES, normaliter een show voor consumenten, dit jaar vrijwel volledig in het teken stond van de zakelijke IT. Maar het valt niet volledig te zien als “de AI-show” zoals het op het oog lijkt. Nvidia’s presentatie richtte zich op het aanstormende Vera Rubin-platform om de volgende generatie aan generatieve AI aan te jagen, maar opnieuw was er opvallend veel aandacht voor de vermeende robotrevolutie. Sinds de opkomst van deep learning in de vroege jaren ’10 mikt Nvidia’s zakelijke tak zich al op industriële automatisering en digitalisering. Je kunt het samenpakken met IoT, edge devices, et cetera, maar dankzij AI post-ChatGPT lijken fysieke robots met ‘denkvermogen’ opeens haalbaar. Dit zijn niet zomaar AI-agents binnen IT-systemen, maar objecten die de wereld vastpakken, bewegen en vervormen.
Zoals gezegd is Arm een vergelijkbaar pad aan het bewandelen. Tegenover Reuters spreken executives aldaar over een ambitie om meer op de robotica-markt aanwezig te zijn. De nadruk ligt daarbij op de meest voor de hand liggende toepassing: automotive. Auto’s worden geleidelijk zelfredzame, autonome voertuigen (meningen over het tempo waarop dit gebeurt, verschillen). Om ze veilig en consistent te laten opereren in alle denkbare scenario’s, lijkt omvangrijke rekenkracht aan boord onvermijdelijk. Vandaar dat Arm zichzelf ziet als (excuseer de woordgrap) wegbereider voor de toekomstige technologische standaard. Zonder een eigen divisie heeft Arm trouwens al een dominantie binnen automotive: 94 procent van alle automerken gebruiken Arm-technologie binnen hun voertuigen.
Een minder sterk verhaal
Met name bij Nvidia valt op dat CEO Jensen Huang lang niet zo monolithisch denkt over zijn bedrijf dan je wellicht zou vermoeden. Hoewel Nvidia in luttele jaren van een vrij obscuur gamingchipspeler tot de pikhouweelverkoper van de AI-goudmijn is getransformeerd, blijft de opzet divers. Naast de rauwe hardware is de verticale integratie met software enorm, waarbij Nvidia veel meer dan alleen de drivers in eigen hand tracht te houden. AI-developers vanaf een bepaalde technische diepte denken in CUDA, Nvidia’s exclusieve technologie. Maar de hoop bij Huang en de zijnen is om ook bij industriële spelers, waaronder automerken en gerelateerde bedrijven, door te dringen op die manier.
In de vergelijking met Android is Arm in dezelfde rol gekropen, zij het zonder een iOS-/Apple-equivalent, terwijl Nvidia maar wat graag de Google van deze sector tracht te zijn. Indien Nvidia erin slaagt haar technologie te schalen tot fysieke robots en auto’s, dan kan dat weleens lukken. Concreet houdt dit in dat de datacenter-GPU’s van vandaag de dag op den duur ook aan boord van auto’s, pick-and-place-machines en, jawel, mensachtige robots kunnen draaien. Dat vergt een reusachtige efficiëntieslag, zeker omdat de batterijcapaciteit met de jaren totaal niet toeneemt zoals te zien is bij (AI-)processors.
Het maakt de robotrevolutie voor Nvidia een minder sterk verhaal dan de datacenterwereld, waarin het allang niet meer de beperkende factor is. Momenteel lijken de capaciteit bij constructiebedrijven, het elektriciteitsnet en chipfabrikant TSMC een grotere beperking voor de AI-opmars dan Nvidia’s chips. Desondanks pobeert Nvidia met brute kracht (zie: Rubin), connectiviteit en software dergelijke beperkingen te omzeilen. Binnen de fysieke AI-wereld is er nog geen sprake van een adoptie die in staat is om soortgelijke beperkingen tegen te komen. De evolutie van machinerie voorbij deep learning naar het eigen equivalent van ‘agentic AI’ is er nog niet. Nvidia en Arm hopen deze stap voor te zijn en zich nu optimaal te positioneren.
‘ChatGPT-moment’ uitroepen komt te vroeg
Het is duidelijk dat Nvidia en Arm niet kunnen wachten tot robotica dezelfde groei aanstuwt als AI dat nu doet. De doelstelling vanuit Nvidia-CEO Huang is simpel: AI moet de fysieke wereld gaan begrijpen met hetzelfde “gezond verstand” als dat van mensen. Hij ging tijdens CES verder: het “ChatGPT-moment” voor fysieke AI is er al. Dat klinkt voor ons wel erg vroeg. Ook is de redenering niet sluitend. De ChatGPT-doorbraak liet zien dat generatieve AI voor doodgewone gebruikers bijzonder interessant was. Onderhuids was er sprake van dezelfde transformer-technologie die in 2012 al ontdekt was en tussen 2015 en 2022 bij OpenAI en Google achter de schermen zich ontwikkelde. Het eerste model achter ChatGPT bestond al in ruwe vorm in 2020 (GPT-3), maar had verfijning nodig om als interactieve chatbot te functioneren. GPT-3 vertoonde al dezelfde trekjes die ChatGPT liet zien, maar het potentieel was nog lang niet benut. Ook was GPT-3.5 erna nog slechts een voorbode van wat GenAI tegenwoordig kan klaarspelen met agentic workflows, ‘redenering’ en RAG.
Hooguit bevindt fysieke AI zich in een “GPT-3-moment”, waarin het fundament voor een doorbraak bij fysieke AI is gelegd. Dat gaat ervan uit dat de technologieën van vandaag de dag volstaan voor robotica, als er maar genoeg nagedacht wordt over de precieze applicatie, vangrails en het ecosysteem. Nvidia en Arm hebben door dat er juist nu wordt nagedacht over die componenten, en zij willen dat zijn. Over een paar jaar mogen we ons wellicht wel verheugen op een werkelijk ChatGPT-moment voor fysieke AI. Misschien komt het precies op tijd om de vraag bij investeerders of AI een bubbel is, met een volmondig “nee, want” te beantwoorden.
Lees ook: Hoe Nvidia de robotrevolutie aandrijft