LG er vert for NVIDIA på Seoul Robot Data Factory ettersom 100 000‑timers treningsinitiativ tar form

LG Electronics hadde seniorledere fra NVIDIA på sin nye robot‑Data Factory i Seoul 18. august 2026, og kunngjør et akselerert robotikk‑samarbeid bygget rundt et mål om 100 000 timer med robot‑treningsdata innen årsskiftet.

Møtet fant sted fire dager etter at LG Group og NVIDIA signerte en intensjonsavtale om strategisk samarbeid på NVIDIAs hovedkontor i Santa Clara 13. august 2026. Hastigheten i oppfølgingen er poenget: de to selskapene går fra et signert dokument til en gjennomgang av en fungerende fabrikk på under en uke, og LG markerer 2026 som startåret for en bedriftsomfattende robotikk‑innsats som spenner fra industrielle maskiner til en hjemme‑humanoid.

Selve Data Factory, som fortsatt er under bygging på LGs Yangjae FoU‑campus, er stedet hvor denne innsatsen blir fysisk. Anlegget strekker seg over fire etasjer med totalt 10 000 kvadratmeter gulvplass, og LG forventer at det vil huse flere hundre roboter innen utgangen av 2026.

Inne i Yangjae Data Factory

Oppsettet kan best forstås som et treningsstudio for roboter, med separate rom for ulike ferdigheter. LG har distribuert sine egenutviklede CLOiD‑hjemmeroboter i stor skala over treningsområder som er bygget for å gjenta oppgaver til dataene er rene nok til å kunne læres fra.

Ett rom etterligner et hjemmemiljø, hvor CLOiD‑enhetene øver på rengjøringsoppgaver i en løkke. Et annet er et simulert produksjonsområde modellert etter LGs vaskemaskinfabrikk i Tennessee, hvor robotene beveger seg, stabler og monterer deler. LG CNS driver logistikk‑automatiseringsarbeid i samme bygning, og LG Innotek har et dedikert område for opplæring av robotiske hender. Data fra alle disse miljøene mates inn i NVIDIAs robotikk‑stack, hvor de blir beriket og syntetisert til treningsmateriale av høyere kvalitet.

Den pipeline er det faktiske produktet her. LG kombinerer tiår med produksjons‑ og logistikkdata fra sin egen virksomhet med NVIDIAs fysiske AI‑verktøy — Omniverse‑biblioteker, Cosmos‑verdensmodeller og Isaac‑utviklingsplattformen — for å bygge det de kaller en datakraftsyklus: roboter genererer data, dataene trener bedre modeller, bedre modeller gjør robotene mer nyttige, og syklusen gjentar seg.

100 000‑timmersmålet og hva det trener

Innen utgangen av 2026 forventer LG at data samlet inn direkte på anlegget, pluss syntetiske data generert og beriket med NVIDIA Cosmos, skal utgjøre 100 000 timer – omtrent 12 år med erfaring komprimert til noen få måneders drift.

Målet for disse dataene er LGs Robot Foundation Model, den generelle modellen selskapet bygger for å støtte sine humanoide roboter. En grunnmodell for en robot er det en stor språkmodell er for tekst: et enkelt system trent på bred erfaring som deretter kan tilpasses spesifikke oppgaver. Å mate en slik modell krever akkurat den typen store, varierte, fysisk forankrede datasett som Yangjae‑anlegget er designet for å produsere.

Samarbeidet går utover dataverktøy. NVIDIAs egen beskrivelse av partnerskapet forteller at LG utforsker Isaac GR00T‑grunnmodellen for sine hjemme‑roboter og modulære plattformer, med de to selskapene som planlegger å utvikle referanseroboter i fellesskap. Vi rapporterte tidligere denne måneden at LG utvikler en to‑bent humanoid bygget på GR00T, med mål om en offentlig lansering i første kvartal 2027.

LG har også omstrukturert seg rundt dette satsingsområdet. I juli 2026 opprettet selskapet et Robotics Business Center som rapporterer direkte til administrerende direktør, med ansvar for å overse robotikkarbeid i hele konsernet. Selskapet har dokumentert ekspertise innen produksjon og utvikling av kjernekomponenter for roboter, inkludert aktuatorer, noe som gir det en maskinvarebase i tillegg til datainnsatsen.

Hva LG egentlig bygger mot

Det strategiske bildet er et selskap som omdanner et imperium innen hvitevareproduksjon til en robotikkvirksomhet. LGs plan, som uttalt, er å utvide fra sine etablerte industrielle og kommersielle robotserier til hjemme‑roboter, støttet av Data Factorys treningskapasitet og NVIDIAs beregnings‑ og simuleringsstack.

«Gjennom synergien bygget på ‘One LG’ – som samler kjernekompetanser på tvers av konsernet – og strategisk samarbeid med globale partnere, vil vi sikre vår konkurranseevne innen fysisk AI og bli en helhetlig leverandør av robotikk‑løsninger,» sa Lyu Jae‑cheol, administrerende direktør i LG Electronics.

Den kortsiktige testen er konkret. Data Factory skal være fullt operativ innen utgangen av 2026, og 100 000‑timmers datamålet faller på samme tidslinje. For et selskap der CLOiD‑roboten nå først er på vei mot produksjonslinjevalidering i Tennessee, er Yangjae‑anlegget den første solide infrastrukturen bak ambisjonen – et bygg fullt av roboter som utfører vaskefabrikk‑repetisjoner slik at noe mer kapabelt til slutt kan gå ut av det.