Figure AI потратит $3,5 млрд на аренду у Nscale ИИ-мощностей для тренировки своих человекоподобных роботов, хотя сама привлекла в полтора раза меньше денег

 

Занимающаяся разработкой человекоподобных роботов компания Figure AI заключила многолетнее соглашение с неооблачным ИИ-провайдером Nscale о предоставлении вычислительных мощностей. Его стоимость почти вдвое выше, чем компания привлекла средств за всю свою историю, сообщает eWeek.

Первоначальные затраты на вычислительные мощности должны составить $3,5 млрд, в будущем они могут вырасти до более $6 млрд. В перспективе Figure AI может получить доступ к 100 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA на платформе Vera Rubin. Примечательна в сделке сумма соглашения, поскольку сама Figure AI пока привлекла лишь около $2,3 млрд. В рамках соглашения Nscale станет ключевым и предпочтительным поставщиком вычислительных мощностей для Figure, а также сделает в робототехническую компанию стратегическую инвестицию.

Первые ИИ-ускорители планируется развернуть во II полугодии 2027 года в Барстоу (Barstow, шт. Техас). Мощности намерены использовать для дальнейших работ над ИИ-системой Helix, отвечающей за управление человекоподобными роботами Figure AI. На бизнесе последней всё сильнее сказываются ограничения, связанные с обрабатываемым объёмом данных и вычислительными ресурсами, необходимыми для обучения Helix.

 Источник изображения: Figure AI

Источник изображения: Figure AI

Впрочем, соотношение привлечённых компанией средств и сумма соглашения наглядно свидетельствует о масштаба амбиций компании. В 2024 году Figure привлекла $650 млн, а в сентябре 2025 года — $1 млрд в раунде финансирования серии C, в результате оценка компании составила $39 млрд. Важно, как именно компания намерена финансировать такие масштабные инфраструктурные обязательства по мере того, как будет расширяться парк роботов.

Большую часть текущего года Figure провела за демонстрацией возможностей, уже имеющихся у системы и управляемых её роботов. Кроме того, компания наращивает производство роботов. В апреле она сообщила, что ответственное за это подразделение BotQ уже выпустило 350 роботов Figure 03, достигну скорость производства 1 робот/час.

 Источник изображения: Figure AI

Источник изображения: Figure AI

Сделка на $3,5 млрд реализуется параллельно с другим проектом Figure — сбором данных из реального мира для обучения роботов движениям и выполнению задач. Для этого компания запустила инициативу Index по сбору видео людей, выполняющих различные работы, и к концу августа накопила более 15 млн таких материалов. К тому времени каждую секунду обрабатывалось 30 мин. видео, но позже компания увеличила скорость до 35 мин./с. Между объявлениями о запуске Index и сделки с Nscale прошло чуть больше недели.

В итоге Fugure пытается создать замкнутый цикл, в котором люди создают для обучения огромные объёмы данных. Компания применяет всё больше вычислительных мощностей для обучения Helix на них, усовершенствованные модели используются всё большим количеством роботов. В свою очередь, роботы могут генерировать дополнительные данные, которые помогут создавать новые версии роботов. Машины Figure уже работают за пределами контролируемых лабораторных экосистем. Например, BMW применяет Figure 03 на своём заводе, где они тестируются на всё боле сложных производственных и логистических задачах.

Однако сегодня уже недостаточно создания всё более совершенных двигателей, манипуляторов, аккумуляторов и др. Всё больше будет конкуренции за доступ к ИИ-ускорителям, ЦОД, электричеству и огромным массивам данных, демонстрирующим, как люди взаимодействуют с окружающим миром. Если стратегия Figure AI увенчается успехом, лидерам индустрии робототехники потребуется собственная ИИ-инфраструктура, способная конкурировать мощностями компаний, просто разрабатывающих передовые ИИ-модели. А ускорить создание ИИ-инфраструктуры смогут сами роботы.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.
Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости и обзоры

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.ru/1148071

Комментарии