Nvidia ने फुल-स्टैक रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म का अनावरण किया

Nvidia ने CES 2026 में एक व्यापक रोबोटिक्स इकोसिस्टम जारी किया, जिसमें ओपन फाउंडेशन मॉडल, सिमुलेशन टूल्स और एज हार्डवेयर को एक साथ लाया गया है। इसका लक्ष्य जनरलिस्ट रोबोटिक्स के लिए डिफ़ॉल्ट प्लेटफॉर्म बनना है—ठीक वैसे ही जैसे Android स्मार्टफोन के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया।

यह घोषणा, CEO जेन्सेन हुआंग के 5 जनवरी के कीनोट के दौरान की गई, Nvidia को एक उभरते बाजार में स्थापित करती है जहां रोबोट संकीर्ण, कार्य-विशिष्ट कार्यों से आगे बढ़कर विविध वातावरणों में तर्क करने, योजना बनाने और अनुकूलन करने में सक्षम होंगे। कंपनी ने Isaac GR00T N1.6, Cosmos वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल और नए सिमुलेशन फ्रेमवर्क जारी किए—जो सभी GitHub पर ओपन-सोर्स के रूप में उपलब्ध हैं।

“भौतिक AI के लिए ChatGPT का क्षण आ गया है—जब मशीनें वास्तविक दुनिया में समझने, तर्क करने और कार्य करने लगेंगी,” हुआंग ने कंपनी की आधिकारिक घोषणा में कहा।

इस फुल स्टैक में कई आपस में जुड़े घटक शामिल हैं। Isaac GR00T N1.6 दिमाग का काम करता है—यह एक ओपन विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल है जो विशेष रूप से ह्यूमनॉइड रोबोट्स के लिए बनाया गया है और होल-बॉडी कंट्रोल सक्षम करता है, जिससे मशीनें एक साथ चल-फिर सकती हैं और वस्तुओं को संचालित कर सकती हैं। यह मॉडल उच्च-स्तरीय तर्क के लिए Cosmos Reason पर निर्भर करता है, जबकि भारी दरवाजे खोलने या गतिशील वातावरण में नेविगेट करने जैसे जटिल भौतिक कार्यों को अंजाम देता है।

Cosmos वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल प्रशिक्षण अवसंरचना प्रदान करते हैं। 20 लाख घंटों के वास्तविक दुनिया के डेटा से 9,000 ट्रिलियन टोकन पर प्रशिक्षित, ये मॉडल भौतिकी-जागरूक सिंथेटिक वातावरण उत्पन्न करते हैं जो रोबोट प्रशिक्षण को नाटकीय रूप से तेज करते हैं। GR00T ब्लूप्रिंट का उपयोग करके, Nvidia ने महज 11 घंटों में 780,000 सिंथेटिक ट्रैजेक्टरीज उत्पन्न कीं—जो 6,500 घंटों के मानव प्रदर्शन डेटा के बराबर हैं। सिंथेटिक और वास्तविक डेटा के संयोजन से GR00T N1 के प्रदर्शन में 40% सुधार हुआ।

इस इकोसिस्टम का समर्थन Isaac Lab-Arena करता है, जो GitHub पर होस्ट एक ओपन-सोर्स सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो रोबोटिक क्षमताओं का तैनाती से पहले सुरक्षित आभासी परीक्षण सक्षम करता है। NVIDIA OSMO कमांड सेंटर के रूप में कार्य करता है, जो डेस्कटॉप और क्लाउड वातावरण में डेटा जनरेशन, प्रशिक्षण और तैनाती को एकीकृत करता है।

Image: NVIDIA

उद्योग भागीदार प्लेटफॉर्म को अपना रहे हैं

रणनीतिक प्रभाव तकनीकी क्षमताओं से आगे तक फैले हैं। बोस्टन डायनेमिक्स, कैटरपिलर, फ्रैंका रोबोटिक्स और NEURA रोबोटिक्स सहित वैश्विक भागीदार अगली पीढ़ी के रोबोट विकसित करने के लिए पहले से ही Nvidia के स्टैक का उपयोग कर रहे हैं। सीमेंस ने एक विस्तारित साझेदारी की घोषणा की है जो Nvidia के फुल स्टैक को डिज़ाइन से लेकर उत्पादन तक भौतिक AI तैनाती के लिए अपने औद्योगिक सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत करती है।

Nvidia ने Hugging Face के साथ अपना सहयोग भी गहरा किया है, जिसमें Isaac और GR00T तकनीकों को LeRobot फ्रेमवर्क में एकीकृत किया गया है। यह साझेदारी Nvidia के 20 लाख रोबोटिक्स डेवलपर्स को Hugging Face के 13 लाख AI बिल्डर्स से जोड़ती है, जिससे एक संयुक्त इकोसिस्टम बनता है जो भौतिक AI अनुप्रयोगों के लिए ओपन-सोर्स मॉडल विकास को तेज कर सकता है।

Google DeepMind और Disney Research के साथ एक अलग सहयोग से Newton विकसित किया जाएगा, जो एक ओपन-सोर्स फिजिक्स इंजन है जिसे रोबोट्स को अधिक सटीकता के साथ जटिल मैनिपुलेशन कार्य सीखने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सॉफ़्टवेयर रिलीज़ के साथ हार्डवेयर में प्रगति भी जुड़ी हुई है। Nvidia के ब्लैकवेल आर्किटेक्चर से संचालित Jetson T4000 मॉड्यूल, एज AI कंप्यूटिंग के लिए 4 गुना अधिक ऊर्जा दक्षता प्रदान करता है—यह उन रोबोट्स के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें लगातार क्लाउड कनेक्टिविटी के बिना स्वायत्त रूप से संचालित होना चाहिए।

रोबोटिक्स के लिए Android रणनीति

Nvidia का दृष्टिकोण उस प्लेटफॉर्म रणनीति को दर्शाता है जिसने Android को स्मार्टफोन में प्रमुख बनाया: वह आधारभूत परत प्रदान करना जिस पर हार्डवेयर निर्माता निर्माण करें, फिर इकोसिस्टम के विकसित होने पर लाभान्वित हों। ओपन लाइसेंस के तहत मॉडल जारी करके और मौजूदा औद्योगिक सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण पर जोर देकर, कंपनी खुद को आवश्यक अवसंरचना के रूप में स्थापित कर रही है न कि रोबोट निर्माताओं का प्रतिद्वंद्वी।

समय निर्धारण उल्लेखनीय है। ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स क्षेत्र ने संभावित बबल स्थितियों की चेतावनियों के साथ-साथ गहन निवेश को आकर्षित किया है, जहां 150 से अधिक कंपनियां—मुख्य रूप से चीन में—ह्यूमनॉइड रोबोट विकसित करने की दौड़ में हैं। Nvidia का प्लेटफॉर्म खेल इस सवाल से बचता है कि कौन सा रोबोट निर्माता जीतेगा, बल्कि उन सभी को अंतर्निहित बुद्धिमत्ता की परत की आपूर्ति करता है।

Cosmos मॉडल पहले ही 20 लाख से अधिक बार डाउनलोड किए जा चुके हैं, जिनमें 1X, एजिलिटी रोबोटिक्स और XPENG जैसे भौतिक AI नेता मॉडल विकास को तेज करने के लिए इनका उपयोग कर रहे हैं। रोबोट ब्रेन डेवलपर Skild AI सिंथेटिक डेटासेट को बढ़ाने के लिए Cosmos Transfer का उपयोग कर रहा है, जबकि 1X अपने ह्यूमनॉइड रोबोट NEO Gamma को पूरे Cosmos स्टैक का उपयोग करके प्रशिक्षित कर रहा है।

रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए समाधान बनाने वाले डेवलपर्स के लिए, Nvidia के मॉडल की खुली उपलब्धता प्रवेश में बाधाओं को कम करती है। क्या यह Nvidia को रोबोटिक्स में उतना ही केंद्रीय बना देगा जितना कि यह AI प्रशिक्षण में बन गया है, यह अनिश्चित है—लेकिन कंपनी ने स्पष्ट रूप से भौतिक AI युग के लिए अवसंरचना प्रदाता के रूप में अपनी स्थिति तय कर ली है।