Чип для гуманоида почти всегда Nvidia: 61% рынка ИИ-ускорителей для роботов

Counterpoint Research посчитала доли за 2025 год: 61% ИИ-ускорителей в гуманоидах поставила Nvidia, 5% держит Tesla, по 2% у Intel, Qualcomm и Xpeng. Остальные 32% роботов едут без выделенного ускорителя.

Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.

Чип в голове задаёт и цену робота, и то, какую модель получится запустить на борту. Пока этот выбор почти всегда один.

Чем Nvidia держит рынок. Модуль Jetson AGX Thor T5000 выдаёт 2070 TFLOPS в FP4, несёт 128 ГБ памяти с пропускной 273 ГБ/с и укладывается в 40–130 Вт. К прошлому модулю AGX Orin это 7,5× производительности и 3,5× энергоэффективности. На стеке робототехники Nvidia сидят Boston Dynamics, Figure AI и Agility Robotics, модуль продают партнёры Nvidia.

Раньше дешевле, теперь дороже. В августе 2025 девкит AGX Thor стоил от $3499, серийный модуль T5000 от $2999, облегчённый T4000 от $1999. В июле 2026 Nvidia подняла цены на линейку Jetson без отдельного анонса, правкой в FAQ для разработчиков: девкит стал $5499, маленький Jetson Nano подорожал с $99 до $199. Причину Nvidia назвала дорогой памятью.

Конкуренты заходят со своими чипами. Xpeng показал гуманоида IRON на трёх собственных чипах Turing суммарно на 2250 TOPS и обещает крупную серию к концу 2026 года. Tesla, по словам Маска, отправит новый чип AI5 сначала в Optimus и суперкомпьютерные кластеры, а в автомобили не раньше 2027 года. Один AI5 он оценивает в пять раз мощнее двух AI4 вместе.

Аналитик Counterpoint Соумен Мандал описывает сдвиг так: вычисления в голове гуманоида уходят от господства GPU к сосуществованию нескольких архитектур. Его коллега Итан Ци уточняет, что GPU остаются предпочтительным вариантом, пока модель крутится на самом роботе, а собственные ASIC будут толкать вперёд автопроизводители во главе с Tesla.

Крупную серию IRON Xpeng обещает к концу 2026 года, тогда и станет видно, сколько рынка отъедает собственный чип.