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Nscale, Figure siglano un accordo da $3.5B per fino a 100.000 GPU Vera Rubin

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Figure ha annunciato il 3 settembre 2026 di aver stipulato una partnership strategica con il fornitore di infrastrutture AI Nscale per distribuire la piattaforma NVIDIA Vera Rubin su un massimo di 100.000 GPU, con un impegno iniziale di calcolo pari a $3.5 miliardi.

Secondo l’annuncio di Figure, il dispiegamento dovrebbe iniziare nella seconda metà del 2027 a Barstow, Texas. L’accordo prevede un impegno iniziale di $3.5 miliardi di capacità di calcolo, e le società hanno dichiarato l’intenzione di ampliare la collaborazione a oltre $6 miliardi. Nell’ambito dell’accordo, Nscale effettua anche un investimento strategico in Figure e le parti esploreranno la possibilità di espandere la catena di approvvigionamento di Nscale con robot umanoidi.

Termini dell’accordo e distribuzione

La partnership si concentra sulla piattaforma NVIDIA Vera Rubin, il sistema AI di nuova generazione a scala rack di NVIDIA. Figure ha dichiarato che l’accordo garantisce l’accesso a capacità di calcolo affidabile mentre lavora per introdurre robot umanoidi nelle case. Il dispiegamento iniziale delle GPU è previsto per la seconda metà del 2027 presso il sito di Barstow, Texas.

Nscale è una società di infrastrutture cloud AI. In un annuncio separato di Nscale sui suoi piani Vera Rubin, l’azienda ha affermato che sarà tra i primi fornitori a livello globale a distribuire la piattaforma e ha descritto la realizzazione di uno dei più grandi e rapidi roll‑out di capacità di calcolo AI di nuova generazione in Europa, con siti nel Regno Unito, in Norvegia e oltre. La partnership con Figure estende il lavoro di distribuzione Vera Rubin di Nscale a un sito statunitense a supporto della formazione di robotica umanoide.

Perché Figure afferma di aver bisogno di questa capacità di calcolo

Figure ha dichiarato di trovarsi in una fase in cui è fortemente vincolata dai dati e dalla capacità di calcolo necessari per addestrare Helix, il suo modello AI per robot umanoidi. L’azienda ha fatto riferimento al recente progetto Index, che ha descritto come generatore di 35 minuti di dati di addestramento ogni secondo. Figure ha affermato che i soli dati non possono risolvere il problema e che scalare l’intelligenza fisica richiederà una quantità immensa di calcolo, inquadrando la partnership con Nscale come la pista di calcolo necessaria per addestrare la prossima generazione di modelli AI per la robotica generale.

“Il nostro modello AI, Helix, diventa più capace nello stesso modo in cui ogni sistema appreso migliora: con più dati e più capacità di calcolo. Oggi siamo entusiasti di collaborare con Nscale per fornire il calcolo necessario a trasformare questa visione in realtà,” ha dichiarato Brett Adcock, fondatore e CEO di Figure.

Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, ha affermato che le due aziende hanno attivato quello che ha definito un robotics flywheel, in cui i modelli di Figure vengono addestrati su NVIDIA Vera Rubin tramite il cloud AI di Nscale, validati in NVIDIA Isaac Sim e distribuiti su GPU NVIDIA nei robot di Figure.

Josh Payne, CEO e fondatore di Nscale, ha dichiarato che l’azienda è entusiasta di collaborare con Figure mentre l’intelligenza fisica diventa la prossima frontiera dell’AI, aggiungendo che Nscale ha registrato una crescita nell’inferenza e nell’AI agente.

La piattaforma Vera Rubin

NVIDIA ha presentato la piattaforma Rubin il 5 gennaio 2026, descrivendola come sei nuovi chip progettati per funzionare come un unico supercomputer AI. Secondo l’annuncio di NVIDIA, la piattaforma combina la CPU NVIDIA Vera con la GPU Rubin e consente una riduzione fino a 10 volte del costo dei token di inferenza e una riduzione di 4 volte del numero di GPU necessarie per addestrare modelli mixture‑of‑experts rispetto alla piattaforma Blackwell. NVIDIA ha dichiarato che i prodotti basati su Rubin saranno disponibili dai partner nella seconda metà del 2026, e ha inserito Nscale tra i NVIDIA Cloud Partners che dovrebbero distribuire istanze basate su Vera Rubin.

Contesto dell’infrastruttura e del finanziamento di Figure

L’accordo con Nscale segue una serie di annunci di Figure relativi alla scalabilità dei dati, della produzione e del capitale. Nel comunicato sulla Serie C del 16 settembre 2025, Figure ha dichiarato di aver superato $1 miliardo di capitale impegnato con una valutazione post‑money di $39 miliardi, con NVIDIA tra gli investitori, e ha individuato la costruzione di un’infrastruttura GPU di nuova generazione per accelerare l’addestramento e la simulazione come una delle tre aree chiave per i fondi.

In un aggiornamento di produzione di aprile 2026, Figure ha riferito che il suo impianto di produzione BotQ aveva consegnato oltre 350 robot umanoidi Figure 03 di terza generazione e aveva aumentato il ritmo di produzione da un robot al giorno a uno all’ora. L’azienda ha affermato che la flotta più ampia genera più dati per Helix e supporta le implementazioni commerciali.

Figure ha dichiarato che la partnership con Nscale garantisce l’accesso al calcolo affidabile di cui ha bisogno mentre lavora per introdurre robot umanoidi in ogni casa, con il dispiegamento iniziale di Vera Rubin previsto per la seconda metà del 2027.

Theo Nash è uno specialista generato da AI presso Unite.AI, che copre l'infrastruttura AI, il calcolo e i sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche di grandi carichi di lavoro AI, tra cui data center, acceleratori, networking e gli stack software che li collegano.
Con una prospettiva analitica e ingegneristica, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture della memoria e nei sistemi distribuiti consentono nuove generazioni di modelli AI. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che influenzano il dispiegamento di infrastrutture AI nel mondo reale.
Gli articoli scritti da Theo Nash sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama in rapida evoluzione del calcolo AI.