출판 : 2025 년 3 월 25 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 25 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
미래 전략 : Nvidia의 지배적 로봇 생태계 계획
지수 성장 : NVIDIA가 로봇 변환으로부터 어떻게 혜택을 받는지
GTC 2025에서 Foundation 모델 GR00T N1에 대한 최근 아이디어를 바탕으로 Nvidia는 로봇 부문에서의 위치를 강화하고 장기적으로 전체 가치 사슬을 통제하기위한 전략적 단계를 취했습니다. GPU 지역의 성공적인 CUDA 전략과 유사하게 Nvidia는 자체 하드웨어와 공개적으로 밀접하게 연결된 생태계를 만듭니다. 이 회사는 기술 리드와 광범위한 제품 포트폴리오를 사용하여 시장 지배적 위치를 달성합니다. Nvidia의 진보는 Global Robotics 시장이 기하 급수적으로 성장하고 2029 년까지 960 억 달러를 달성 할 것으로 예상되는 중요한시기에 이루어집니다.
적합:
GR00T N1의 혁신
GR00T N1은 휴머노이드 로봇을위한 세계 최초의 개방형 완전 조절 가능한 기초 모델입니다. Nvidia는 2025 년 3 월 18 일 GTC 회의에서 발표하여 즉시 이용할 수있게했습니다. 로봇 공학 개발자를 위해 Nvidia를 훈련시키고 전 세계적으로 출시 할 모델 전체가 최초의 모델입니다.
인간과 같은 인식을위한 이중 시스템 아키텍처
GR00T N1의 기술적 기초는 인간인지에 대한 모델링 된 2 단계 시스템 아키텍처입니다.
- "시스템 1"은 인간 반사와 직관적 인 반응을 모방하는 빠른 생각하는 행동 모델 역할을합니다. "System 2"에 의해 개발 된 계획을 정확하고 연속적인 로봇 이동으로 구현합니다.
- "시스템 2"는 의식적이고 방법 론적 결정을위한 느린 사고 모델입니다. 비전 길이 모델을 기반으로 주변 환경을 분석하고 로봇 액션에 대한 계획을 개발합니다.
이 아키텍처를 통해 로봇은 주변 환경을 인식하고 지침을 이해하며 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 선반에서 상자를 가져 오는 것과 같은 일반적인 작업에서 System 2는 장면을 분석하고 요청을 이해하고 여러 단계를 계획하는 반면 시스템 1은 실제 실행을 인수합니다. 보행을 선반으로 조정하고 상자를 잡을 수 있도록 상자를 제어합니다.
일반 기술과 광범위한 적용 가능성
GR00T N1은 휴머노이드 로봇에 필수적인 일반적인 작업에 대처하기 위해 개발되었습니다. 다양한 활동을 쉽게 전환 할 수 있습니다.
- 하나 또는 양쪽 팔로 물체를 잡고 움직입니다
- 한쪽 팔에서 다른 팔로 물체의 양도
- 장기 컨텍스트가 필요한 다중 단계 작업 실행
- 복잡한 작업을위한 다양한 기본 기술의 조합
이러한 기술은 자재 처리, 포장 및 검사와 같은 수많은 응용 분야에 적합합니다. 그의 GTC 기조 연설에서 Jensen Huang CEO는 제조업체 1X의 휴머노이드 로봇을 시연했으며, 이로 인해 1X와 Nvidia 사이의 AI 훈련 협력의 결과를 가정에서 자율적으로 청소했습니다.
로봇 공학 가치 사슬에 대한 Nvidia의 전체적인 전략
GR00T N1과 NVIDIA의 접근 방식은 CUDA 플랫폼의 성공적인 패턴을 따릅니다. 이 회사는 하드웨어에서 소프트웨어까지의 전체 가치 사슬을 제어하고 로봇 AI의 잠재적 표준으로 GR00T를 위치시킵니다.
전략적 이점으로“개방성”을 통제했습니다
완전한 플랫폼 통합이 누락 된 Google DeepMinds Robotic Transformer와 같은 유사한 프로젝트와 비교하여 Tesla의 폐쇄 된 Optimus 프로젝트는보다 개방적인 생태계에 의존합니다. CUDA와 마찬가지로이 회사는 중앙 구성 요소를 대중에게 제공하지만 하드웨어 최적화와 같은 중요한 요소를 제어합니다.
이 전략은 Nvidia의 칩을위한 지속 가능한 시장을 창출하는 것을 목표로합니다. 각 GR00T 기반 로봇에는 교육 및 운영 모두에 강력한 NVIDIA 하드웨어가 필요합니다. 동시에, 귀중한 사용 데이터는 생태계로 다시 흐릅니다.
적합:
주의 : "더 개방 된"생태계는 여전히 잠금 비즈니스 모델로 남아 있습니다.
"잠금 비즈니스 모델"또는 "공급 업체 잠금 장치"는 명백히 개방적이지만 실제로 폐쇄 된 생태계를 만들어 회사가 제품 및 서비스에 구속력있는 전략입니다.
GR00T N1 Foundation 모델에 대한 NVIDIA의 접근 방식은이 패턴을 따릅니다. 이 회사는 열려있는 것처럼 보이지만 자체 하드웨어와 밀접한 관련이있는 생태계를 만듭니다. 이는 GPU 지역의 CUDA 전략과 유사하며 로봇 부문의 전체 가치 사슬을 제어하는 것을 목표로합니다.
이 전략은 실제로 광범위한 의존성의 위험을 보유합니다.
- 기술 바인딩 : 사용자는 NVIDIA의 기술 스택에 구속되어 경쟁 제품으로 전환하기가 어렵습니다.
- 생태계 트랩 : 생태계 내에서 더 많은 제품과 서비스가 사용될수록 남겨두기가 더 어려워집니다.
- 투자 의존성 : NVIDIAS 기술에 투자하는 회사는 높은 변화 비용으로 인해 생태계에 머무를 수 있습니다.
- 시장 지배력 : 가치 사슬을 통제함으로써 Nvidia는 지배적 인 위치를 달성하여 경쟁을 제한 할 수 있습니다.
이러한 유형의 비즈니스 모델은 기술 산업에서 널리 퍼져 있습니다. Apple, Amazon 및 Google과 같은 회사는 유사한 전략을 성공적으로 사용하여 고객을 생태계에 유지했습니다.
이러한 생태계는 종종 원활한 통합 및 향상된 사용자 경험과 같은 장점을 제공하지만, 장기적인 효과와 잠재적 인 의존성을 고려하는 것이 중요합니다.
Nvidia Robotics 생태계의 핵심 구성 요소
Nvidia는 폐쇄 된 생태계를 형성하는 포괄적 인 기술 포트폴리오를 개발했습니다.
1. 하드웨어 : GR00T 기반 로봇의 훈련 및 운영을위한 강력한 칩; 특히 휴머노이드 로봇의 경우 Jetson Thor
2. 소프트웨어 : 듀얼 시스템 아키텍처를 갖춘 GR00T N1 기초 모델은 핵심을 형성합니다.
3. 개발 도구 :
- 합성 데이터 생성을위한 ISAAC GR00T 청사진
- Google Deepmind 및 Disney Research와 함께 개발 된 오픈 소스 물리 엔진 인 Newton
- 시뮬레이션 및 디지털 쌍둥이를위한 전조 플랫폼
4. 데이터 생태계 : 사용중인 로봇의 교육 및 데이터 백 플로우를위한 대규모 데이터 생성
시장 효과와 경제적 중요성
로봇 산업은 전례없는 성장에 직면하고 있습니다. 시장량은 2024 년에 약 460 억 달러였으며 2029 년까지 약 960 억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연간 +16%의 성장에 해당합니다.
로봇 부문에 대한 변형 효과
Nvidia CEO Jensen Huang은 Gr00T N1의 도입을“일반 로봇의 시대”의 시작으로 설명합니다. 이 평가는 산업 파트너가 지원합니다. 1X Technologies의 CEO 인 Bernt Børnich는 다음과 같이 강조합니다. "휴머노이드의 미래는 적응성과 학습에 있습니다. 최소한의 훈련 세션을 통해 우리는 Neo Gamma를 완전히 구현했습니다."
민첩성 로봇 공학의 공동 창립자 인 조나단 허스트 (Jonathan Hurst)는“숫자와 같은 인간 지향적 인 로봇이 일의 세계를 영원히 바꿀 역사의 전환점을 본다. 이 진술은 업계의 주요 기업들이 GR00T N1에서 볼 수있는 전환 잠재력을 강조합니다.
성공의 열쇠로 전략적 파트너십
Nvidia는 주요 로봇 제조업체와 광범위한 파트너십 네트워크를 구축했습니다.
- 휴머노이드 전문가 : 1X 기술, 민첩성 로봇 공학, 보스턴 역학, Neura Robotics
- 산업용 로봇 제조업체 : 유니버설 로봇, 프랭카 로봇
- 물류 중심의 파트너 :“Mega”프로젝트의 일환으로 Nvidia는 창고 자동화 솔루션을 연구하고 있습니다.
이러한 파트너십은 전체 가치 사슬에 대한 Nvidia의 영향을 강화하고 Nvidia 기술이 표준이되는 생태계를 만듭니다.
규제 문제와 경쟁 문제
AI 및 로봇 부문에서 Nvidia의 지배력이 커지는 것은 전 세계 규제 당국의 관심을 끌었습니다.
미국과 중국의 독점 금지 조사
미국 법무부는 Nvidia에 대한 독점 금지법 조사를 시작했습니다. 당국은 NVIDIA가 경쟁으로 전환하기가 어려울 수 있으며 NVIDIA 기술 만 사용하는 고객은 더 나은 조건을받을 수 있다고 우려합니다.
중국에서는 Nvidia도 경쟁법 검사를 받고 있으며 최대 10 억 달러의 벌금을 부과 할 수 있습니다. 이러한 규제 문제에도 불구하고 회사는 특히 자율 주행 차 지역에서 중국에서 확장 과정을 계속하고 있습니다.
시장 집중 및 경쟁 문제
Global AI Chip Market에서 약 80%의 점유율로 Nvidia의 시장 파워는 상당합니다. GR00T N1 및 관련 생태계를 통해 로봇 공학 가치 사슬을 제어하는 전략은 유사한 경쟁 문제를 일으킬 수 있습니다.
GR00T N1과 NVIDIA의 현재 전략은 이미 AI 칩 영역에서와 같이 로봇 부문에서 유사한 지배력을 확립하려는 시도로 볼 수 있습니다. 이 확장에 대한 규제 반응은 시장의 향후 개발에 중요 할 것입니다.
미래의 전망과 시장 개발
휴머노이드 로봇의 발달은 빠르게 가속화됩니다. 2026 년, 사립 가정의 최초의 휴머노이드 로봇은 세탁, 진공 청소기 및 식기 세척과 같은 작업을 도울 수 있습니다. 2040 년에는 전 세계 모든 경제 부문에서 최대 100 억 개의 그러한 로봇이있을 수 있습니다.
경쟁 환경과 혁신 역학
휴머노이드 로봇 공학의 경쟁 환경에는 기존 기술 회사와 전문 스타트 업이 포함됩니다.
- USA : Tesla (Optimus), Boston Dynamics (Atlas), 그림 AI (그림 02), 민첩성 로봇 (숫자)
- 중국 : Unitree (H1, G1), Ubtech Robotics (Walker S), Agibot (Yuanzheng A2)
- 유럽 : 중요한 혁신가로서 독일의 Neura Robotics
이 경쟁 환경에서 NVIDIA는 로봇 제조업체의 직접적인 경쟁자가 아니라 차세대 로봇이 구축 할 기본 기술을 제공하는 사람으로 자리 잡고 있습니다.
산업 개발을위한 다리로서 GR00T N1
미리 훈련 된 사용자 정의 가능한 기초 모델을 제공함으로써 Nvidia는 새로운 배우의 진입 장벽을 낮추고 Humanid 로봇의 개발을 가속화합니다. 이 기술의 민주화는 새로운 응용 프로그램과 사용 사례가 폭발적으로 이어질 수 있습니다.
동시에, Nvidia는 GR00T N1의 긴밀한 통합으로 인해 하드웨어 인프라를 통해이 부문의 성장으로부터 전략적 이점과 장기 수입을 확보합니다.
시장 지배력으로가는 길에 Nvidia
GR00T N1과의 NVIDIA의 전략은 전체 로봇 공학 가치 사슬을 제어하기위한 야심 찬 발전입니다. 개방형이지만 하드웨어 바운드 모델을 개발 도구 및 파트너십의 포괄적 인 생태계와 결합하여 다음 단계 로봇 개발 단계에서 중앙 플레이어로 자리 매김합니다.
이 전략은 NVIDIA가 중요한 기술 구성 요소의 제어를 통해 지속 가능한 경쟁 우위를 달성 한 성공적인 CUDA 패턴을 따릅니다. 로봇 부문 에서이 전략의 성공은 GR00T N1의 기술적 우월성, 휴머노이드 로봇의 전체 시장 개발 및 마지막으로 NVIDIA의 시장력 성장에 대한 규제 반응의 몇 가지 요인에 달려 있습니다.
다음 몇 년 동안 GR00T N1의 NVIDIA가 실제로 전체 로봇 공학의 전체 가치 사슬을 제어 할 수 있는지 또는 규제 개입 및 경쟁 역학이보다 균형 잡힌 시장 개발을 촉진 할 것인지를 보여줄 것입니다.
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