На конференции SIGGRAPH 2025 компания Nvidia анонсировала новый ряд продуктов—компактные видеокарты Blackwell, серверы для предприятий и обновленные модели искусственного интеллекта. Все новинки объединяет концепция “Physical AI”— это направление, в котором ИИ и компьютерная графика помогают системам действовать в реальном мире: в робототехнике, автотранспорте и инфраструктуре.
«ИИ развивает наши возможности симуляции, а симуляция — ИИ-системы», — объяснила Саня Фидлер, вице-президент Nvidia по исследованиям в AI. Nvidia представила целую экосистему: от аппаратных новинок на архитектуре Blackwell до платформ моделирования и спецмоделей ИИ для логических задач.
Для дата-центров выпущена RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition — GPU для серверов в стандартном 2U формате. Серверы с такими картами готовят Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro. Nvidia говорит, что их системы обеспечивают до 45 раз лучшее быстродействие и в 18 раз выше эффективность по сравнению с процессорными решениями. В новых GPU используются тензорные ядра пятого поколения и поддержка FP4 — это увеличивает скорость вычислений в 6 раз относительно прошлой версии L40S.
Для настольных ПК представлены компактные RTX PRO 4000 SFF Edition и RTX PRO 2000 Blackwell. Они подойдут для задач проектирования, дизайна и 3D-визуализации. RTX PRO 4000 SFF выдаёт в 2,5 раза больше AI-производительности при том же энергопотреблении (70 Вт). RTX PRO 2000 быстрее в CAD-задачах в 1,4 раза. Выход новых GPU запланирован на этот год.
Эти решения обеспечивают вычислительную базу для Physical AI: речь идет о создании “цифровых двойников” — максимально точных виртуальных копий объектов, где ИИ (например, роботы) тренируются с помощью проб и ошибок. «Компьютерная графика и ИИ объединяются, чтобы радикально изменить робототехнику», — отметил Рев Лебаредиан, вице-президент Nvidia по технологиям симуляции и Omniverse.
В качестве платформ используются Nvidia Omniverse и Isaac. В Omniverse появилась библиотека Omniverse NuRec — она восстанавливает 3D-окружения по данным датчиков через технологию Gaussian splatting. Симуляторы Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 стали open-source на GitHub и используют новые методы рендеринга.
Один из примеров применения — проект Amazon Devices & Services: они используют “simulation-first” для “zero-touch”-производства. CAD-модели продуктов загружаются в Isaac Sim, чтобы сгенерировать 50 000 изображений для обучения ИИ. После этого роботизированные руки проверяют качество или добавляют продукты на линию уже без перепрограммирования, — все навыки получены только в симуляции. Модель FoundationPose позволяет роботам распознавать новые объекты без дополнительного обучения.
Для обеспечения “мышления” ИИ Nvidia расширила линейку ИИ-моделей для бизнеса: появились Nemotron Nano 2 и Llama Nemotron Super 1.5 (для многошаговых задач в обслуживании и кибербезопасности). Их отличает гибридная архитектура и высокоэффективная квантование NVFP4. Как сообщает Nvidia, тесты проводят CrowdStrike, Uber, Zoom.
Для задач Physical AI представлена модель Cosmos Reason — Vision Language Model (VLM) на 7 млрд параметров. Она помогает роботам и ИИ “понимать” физическую реальность, применять базовые знания и “здравый смысл”. Сферы — планирование действий роботов, автоматическая разметка данных и видеоналитика. Uber использует Cosmos Reason для анализа работы автономных авто, VAST Data и Milestone Systems — для мониторинга дорожного движения.
Для применения всех технологий в инфраструктуре Nvidia дополнила платформу Metropolis. Добавлены VLM Cosmos Reason, новые базы vision-моделей в TAO Toolkit, обновления Isaac Sim для создания уникальных тренировочных сценариев.
Партнёры уже используют платформу. Accenture и Belden тестируют в Omniverse “виртуальные заборы” для безопасности работников у промышленных роботов. DeepHow берет Metropolis VSS для “Smart Know-How Companion” — инструкции в виде визуальных подсказок. Anheuser-Busch InBev, по информации Nvidia, сократила время обучения новых сотрудников на 80% c помощью этой системы.
