NVIDIA ogłosiła, że z okazji National Robotics Week 2026 przez cały ten tydzień będzie publikować kolejne materiały podsumowujące przełomy w dziedzinie physical AI. To nie jest tylko symboliczny gest – za tym kryje się naprawdę poważna ofensywa technologiczna, którą firma rozkręcała od początku roku.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Physical AI – co to właściwie oznacza?
Termin „physical AI” pojawia się u NVIDII coraz częściej i coraz głośniej. Chodzi o modele sztucznej inteligencji, które nie tylko generują tekst czy obrazy – ale rozumieją fizyczny świat, planują działania i faktycznie je wykonują. Roboty, maszyny przemysłowe, systemy autonomiczne. AI, która „wychodzi” z serwera i zaczyna działać w rzeczywistości.
Postępy w uczeniu robotów, symulacji i modelach fundamentalnych przyspieszają rozwój całej branży, umożliwiając robotom przejście ze środowisk treningowych do wdrożeń w świecie rzeczywistym szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Moment ChatGPT dla robotyki już nastąpił
Jensen Huang nie gryzie się w język. Na początku roku, przy okazji CES, powiedział wprost:
„The ChatGPT moment for robotics is here. Breakthroughs in physical AI — models that understand the real world, reason and plan actions — are unlocking entirely new applications.” / „Moment ChatGPT dla robotyki już nadszedł. Przełomy w physical AI – modele rozumiejące świat rzeczywisty, potrafiące rozumować i planować działania – otwierają zupełnie nowe zastosowania.”
Przy tej okazji NVIDIA zaprezentowała nowe otwarte modele Cosmos i GR00T do uczenia i wnioskowania robotów, platformę Isaac Lab-Arena do oceny robotów oraz framework OSMO upraszczający przepływy treningowe.
A kilka tygodni później, podczas konferencji GTC w San Jose, Huang poszedł jeszcze dalej, ogłaszając:
„Physical AI has arrived — every industrial company will become a robotics company.” / „Physical AI nadeszło – każda firma przemysłowa stanie się firmą robotyczną.”
Kto już buduje na platformie NVIDII?
Wśród firm korzystających z platformy NVIDIA do tworzenia i wdrażania physical AI na skalę produkcyjną znalazły się: ABB Robotics, AGIBOT, Agility, CMR Surgical, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Medtronic, Skild AI, Universal Robots, World Labs i YASKAWA.
To lista, która mówi sama za siebie – od gigantów przemysłowej automatyzacji, przez firmy zajmujące się robotami humanoidalnymi, aż po producentów systemów chirurgicznych.
Firmy FANUC, ABB Robotics, YASKAWA i KUKA – z łączną globalną bazą ponad 2 milionów robotów – integrują biblioteki NVIDIA Omniverse oraz frameworki symulacyjne Isaac do tworzenia cyfrowych bliźniaków swoich linii produkcyjnych.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Kiedy Jensen Huang mówi, że „każda firma przemysłowa stanie się firmą robotyczną”, brzmi to jak chwytliwy slogan. Ale patrząc na listę partnerów – FANUC, KUKA, ABB, Boston Dynamics, Medtronic – trudno to zbagatelizować. NVIDIA przestaje być tylko dostawcą kart graficznych do gier czy chipów dla centrów danych. Staje się fundamentem całego ekosystemu fizycznej robotyki.
Z jednej strony to fascynujące – mamy do czynienia z prawdziwą konwergencją AI i świata materialnego. Roboty uczone w wirtualnych środowiskach, które potem działają w fabrykach, salach operacyjnych, magazynach. Z drugiej strony warto zadać sobie pytanie: kto kontroluje tę infrastrukturę? Jeśli cały globalny przemysł robotyczny oprze się na jednej platformie sprzętowo-softwarowej, to jaka jest odporność tego systemu na awarie, ataki czy decyzje biznesowe jednej korporacji? Pytanie warte postawienia – zanim wszyscy znajdziemy się w środku.
Nowe narzędzia dla deweloperów
NVIDIA zaprezentowała między innymi Cosmos 3 – model fundamentalny łączący generowanie wirtualnych środowisk, wnioskowanie wizualne i symulację działań, pomagający budować roboty zdolne do pracy w złożonych warunkach. Firma ogłosiła też Isaac Lab 3.0 – platformę wczesnego dostępu do wielkoskalowego uczenia robotów na infrastrukturze DGX, oraz GR00T N1.7 – model fundamentalny nadający maszynom ogólne zdolności takie jak precyzyjna manipulacja i autonomiczne wykonywanie zadań.
Zapowiedziany został również GR00T N2 – model nowej generacji oparty na badaniach DreamZero, który według NVIDII ma pomagać robotom radzić sobie z nieznanymi zadaniami w nowych środowiskach ponad dwa razy skuteczniej niż obecne modele klasy vision-language-action.
Kluczowe nowości z platformy NVIDIA dla robotyki to:
- Cosmos 3 – generowanie realistycznych wirtualnych środowisk treningowych
- Isaac Lab 3.0 – wielkoskalowe uczenie robotów na infrastrukturze DGX
- GR00T N1.7 – model fundamentalny do precyzyjnej manipulacji i autonomii
- GR00T N2 – następna generacja, oparta na badaniach DreamZero
- NVIDIA IGX Thor – platforma edge do real-time physical AI w warunkach przemysłowych
Od fabryk do sal operacyjnych
Poza fabrykami i magazynami NVIDIA wchodzi też w robotykę medyczną. Firmy takie jak CMR Surgical, Johnson & Johnson i Medtronic korzystają z platform NVIDII do trenowania i walidowania systemów robotycznych stosowanych w chirurgii.
NVIDIA IGX Thor – przemysłowa platforma do real-time physical AI na brzegu sieci – jest już ogólnie dostępna. Caterpillar używa jej do budowy asystenta głosowego w kabinie operatora, a Hitachi Rail wdraża za jej pomocą zaawansowane systemy predykcyjnego utrzymania ruchu na sieciach kolejowych.
Tydzień robotyki jako sygnał, nie tylko święto
National Robotics Week to coroczne wydarzenie w Stanach Zjednoczonych, promujące edukację i świadomość w dziedzinie robotyki. NVIDIA robi z niego coś więcej – platformę do prezentacji całego swojego ekosystemu physical AI.
Firma zapowiedziała, że przez cały tydzień będzie publikować nowe materiały dotyczące swoich technologii. Biorąc pod uwagę tempo ogłoszeń z ostatnich miesięcy, warto obserwować. Robotyka przestała być przyszłością. Stała się teraźniejszością z bardzo agresywnym harmonogramem wdrożeń.
