ก้าวต่อไปของ Nvidia อาจเป็นการรุกตลาด humanoid robots โดยมีรายงานว่า Nvidia มีแผนจะเปิดตัวชุดคอมพิวเตอร์ขนาดกะทัดรัดในชื่อ Jetson Thor สำหรับควบคุมหุ่นยนต์ เร็ว ๆ นี้
ที่สำคัญ ตลาดใหม่ของ Nvidia นี้ไม่ได้ทับซ้อนกับยักษ์ใหญ่อย่าง Tesla ที่เน้นผลิตหุ่นยนต์ Humanoid ออกมาขาย แต่เป็นการผลิตชิ้นส่วนคอมพิวเตอร์เพื่อเป็นมันสมองของหุ่นยนต์แทน ซึ่งจะทำให้กลุ่มลูกค้าเป้าหมายของ Nvidia กว้างมากขึ้น เพราะยังรวมถึงโรงงานผลิตหุ่นยนต์แบบ OEM ที่มีมากมายด้วย
Humanoid robots ตลาดที่อาจโตได้ถึง 1.65 แสนล้านเหรียญ
สำหรับตลาด Humanoid robots นั้น ข้อมูลจากบริษัทวิจัย BCC ระบุว่า ปัจจุบันตลาดมีมูลค่าประมาณ 78,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ และคาดว่าจะเติบโตถึง 165,000 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ภายในปี 2029
ขณะที่ความสนใจของ Nvidia ต่อตลาด Humanoid robots พบว่ามีมาอย่างต่อเนื่อง เช่น การลงทุนในบริษัท Figure AI ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนา Humanoid robots เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2024 (ไมโครซอฟท์และ OpenAI ก็ลงทุนในบริษัทนี้เช่นกัน)
หุ่นยนต์ Humanoid ของค่าย Amazon ขณะช่วยงานในคลังสินค้า
ชิป AI คู่แข่งเพิ่ม
ส่วนธุรกิจชิป AI ที่ทำรายได้มหาศาลให้ Nvidia จนกลายเป็นบริษัทที่มีมูลค่ากว่า 3.36 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ในช่วงปีที่ผ่านมา บริษัทก็พบว่า ความเสี่ยงของธุรกิจก็เกิดขึ้นด้วยเช่นกัน เพราะบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon, Microsoft, Google ซึ่งเป็นลูกค้าหลักต่างก็หันไปพัฒนาชิป AI ของตนเองเพื่อลดการพึ่งพายักษ์ใหญ่ด้านเซมิคอนดักเตอร์ของสหรัฐฯ รายนี้กันแล้ว
ขณะที่คู่แข่งอย่าง AMD ก็มีการเปิดตัวชิป Ryzen AI 300 เพื่อหวังชิงส่วนแบ่งตลาด และยังจับมือเป็นพาร์ตเนอร์กับ Microsoft ด้วย
Gen AI ตัวช่วยเสริมแกร่งธุรกิจ Robotics
Deepu Talla รองประธานฝ่าย robotics ของ Nvidia กล่าวว่า การเติบโตของตลาด robotics มาจาก 2 ปัจจัย นั่นคือ ความสามารถของ generative AI ที่เก่งขึ้นเรื่อย ๆ และความสามารถของหุ่นยนต์ในการนำความรู้ที่มีมาประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ได้จริง โดย Talla บอกด้วยว่า เทคโนโลยีตัวที่สองนั้นถือว่าสำคัญมาก เพราะมันคือสิ่งที่เรียกว่า “Sim-to-Real gap” ซึ่งสิ่งเหล่านี้ เมื่อสองปีก่อน มนุษยชาติยังไม่สามารถทำให้เกิดขึ้นได้จริงแต่อย่างใด
“การพัฒนาในข้อ 2 นี้มีความสำคัญเป็นพิเศษ เนื่องจากช่วยแก้ปัญหาที่นักหุ่นยนต์เรียกว่า “ช่องว่างระหว่างการจำลองกับความเป็นจริง” และทำให้มั่นใจได้ว่า หุ่นยนต์ที่ได้รับการฝึกในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงนั่นเอง”
ปัจจุบัน บริษัท Amazon ได้นำเทคโนโลยีหุ่นยนต์ของ Nvidia มาใช้กับคลังสินค้าสามแห่งในสหรัฐฯ แล้ว และ Toyota และ Boston Dynamics ก็เป็นลูกค้าที่ใช้ซอฟต์แวร์เทรนนิ่งหุ่นยนต์ของ Nvidia เช่นกัน
อย่างไรก็ดี ความท้าทายของตลาดนี้ก็มีอยู่ นั่นคือ การฝึกโมเดล และการตรวจยืนยันว่าโมเดลนี้จะปลอดภัยเมื่อนำไปใช้งานจริง โดย David Rosen ผู้ก่อตั้ง Robust Autonomy Lab ที่ Northeastern University กล่าวว่าตลาดหุ่นยนต์ยังคงเผชิญกับความท้าทาย นั่นคือ การไม่มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากพอ สำหรับการตรวจยืนยันคุณสมบัติด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบการเรียนรู้ของหุ่นยนต์
สำหรับธุรกิจหุ่นยนต์ของ Nvidia พบว่า ปัจจุบันคิดเป็นส่วนแบ่งรายได้ที่ค่อนข้างเล็ก โดยรายได้หลักของ Nvidia มาจากชิป GPU AI ที่กำลังเป็นที่ต้องการ (ประมาณ 88% ของยอดขายรวม 3.51 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐฯ ในไตรมาสที่ 3 ของปี 2024)