Nscale-Figure, fino a 100.000 GPU Vera Rubin per i robot umanoidi

L’accordo fra Nscale e Figure non è soltanto una maxi-fornitura di GPU. La piattaforma cloud per l’AI Nscale ha stretto una partnership pluriennale con l’azienda di robotica umanoide Figure, impegnandosi inizialmente a fornire 3,5 miliardi di dollari di capacità di calcolo. Le società dichiarano inoltre l’intenzione di estendere l’intesa oltre i 6 miliardi di dollari. Nscale acquisirà anche una quota azionaria, di valore non comunicato, e diventerà il fornitore di calcolo preferenziale di Figure. 14

Il dato più appariscente è il potenziale impiego di fino a 100.000 GPU Nvidia sulla piattaforma Vera Rubin. Ma va letto per quello che è: un tetto potenziale, non un’installazione già confermata nella sua interezza. Le prime GPU sono previste nel sito Nscale di Barstow, in Texas, a partire dal secondo semestre del 2027. 14

I termini dell’intesa

La struttura commerciale mette insieme tre elementi:

• Capacità di calcolo: Nscale impegna 3,5 miliardi di dollari in risorse cloud per Figure, con l’intenzione annunciata di portare il valore oltre 6 miliardi. Si tratta di capacità di calcolo, distinta dall’investimento azionario di Nscale in Figure. 14
• Partecipazione azionaria: Nscale diventerà azionista di Figure, ma le due aziende non hanno reso pubblici importo e valutazione dell’operazione. 14
• Fornitore preferenziale: Figure ha designato Nscale come partner preferenziale per il compute, legando più strettamente l’infrastruttura di Nscale alle future esigenze di sviluppo e impiego dei modelli di Figure. 14

L’abbinamento fra contratto cloud, investimento e status di fornitore preferenziale allinea gli interessi delle due società più di una normale relazione cliente-fornitore. Non equivale però a una garanzia che l’espansione oltre 6 miliardi, né il massimo di 100.000 GPU, si realizzeranno effettivamente.

Le cifre da distinguere: impegno iniziale, obiettivo e capacità potenziale

Due precisazioni sono centrali per valutare l’annuncio:

1. Le 100.000 GPU rappresentano il potenziale massimo del progetto, non una dotazione installata fin dal primo giorno. 4
2. L’espansione oltre 6 miliardi di dollari è un’intenzione, non il valore iniziale dell’accordo. L’impegno annunciato all’avvio è di 3,5 miliardi di dollari in capacità di calcolo. 14

Nei grandi progetti di data center, i tempi reali dipendono dalla disponibilità dell’hardware, dalla preparazione delle strutture, dall’energia elettrica e dalla domanda del cliente. Per questo l’avvio previsto nel secondo semestre del 2027 sarà un passaggio concreto da seguire.

A cosa servirà il cloud: Helix e robot umanoidi autonomi

Figure intende usare l’infrastruttura per i suoi modelli di AI Helix e per sviluppare robot umanoidi autonomi e di impiego generale. 24

Per la robotica, il fabbisogno computazionale non coincide con l’addestramento una tantum di un singolo modello. Include addestramento su larga scala, simulazione, generazione di dati sintetici, test e aggiornamenti continui man mano che i robot operano in ambienti reali. Se le flotte di robot dovessero raggiungere dimensioni significative, questa combinazione potrebbe tradursi in una domanda cloud persistente. Resta però decisivo il punto più difficile: la commercializzazione dei robot su larga scala.

Il possibile «volano» della physical AI

La partnership si inserisce nel modello promosso da Nvidia per lo sviluppo della robotica: grandi infrastrutture centralizzate per addestramento e simulazione, affiancate da calcolo installato a bordo delle macchine che agiscono nel mondo reale.

Nvidia descrive Isaac Sim come un framework per simulazione robotica, test e generazione di dati sintetici in ambienti virtuali fisicamente realistici. La piattaforma Isaac più ampia comprende strumenti di simulazione e apprendimento, librerie accelerate, modelli di AI e flussi di sviluppo per macchine autonome, inclusi gli umanoidi.

In termini pratici, il flusso ipotizzato è questo:

1. Cloud: la capacità Vera Rubin di Nscale fornirebbe potenza per addestramento e simulazioni su vasta scala.
2. Simulazione e dati sintetici: Isaac Sim può creare scenari virtuali per testare il comportamento dei robot e generare dati di addestramento.
3. Inferenza sul robot: un robot operativo richiede percezione e controllo a bassa latenza; serve quindi calcolo a bordo, oltre alle risorse nel cloud.
4. Miglioramento continuo: i risultati ottenuti nelle operazioni reali possono alimentare nuovi test, simulazioni e aggiornamenti dei modelli.

Questo schema descrive un approccio di sviluppo, non la conferma di una specifica architettura operativa già completata per Figure. L’intesa riguarda l’infrastruttura; i dettagli tecnici finali e il volume di robot effettivamente distribuiti restano da dimostrare.

Figure potrebbe usare i suoi robot anche per Nscale

Le due aziende intendono inoltre esplorare l’impiego dei robot Figure nella catena di fornitura di Nscale. 8 Al momento è un possibile caso d’uso, non un ordine d’acquisto, un piano di adozione operativo o un calendario di implementazione confermato.

L’ipotesi è comunque strategicamente interessante: Nscale potrebbe diventare sia il fornitore dell’infrastruttura AI sia, in futuro, un utilizzatore aziendale dei sistemi di physical AI che contribuisce ad addestrare.

Il confronto con l’accordo Nscale-Anthropic

L’intesa con Figure amplia l’esposizione di Nscale dalla domanda generica di cloud per l’AI a quella dell’AI incorporata nei sistemi fisici. Separatamente, Nscale è stata collegata a un accordo riportato da Bloomberg con Anthropic: circa 45 miliardi di dollari in sei anni per capacità di calcolo nel campus Monarch, in West Virginia, pari a circa 460 megawatt.

Le due operazioni rispondono a modelli di domanda diversi:

• la domanda dei modelli di frontiera richiede grande capacità centralizzata per addestrare e servire modelli AI avanzati;
• la physical AI combina addestramento e simulazione centralizzati con il potenziale bisogno di migliorare modelli e inferenza attraverso flotte di robot sul campo.

Per valore dichiarato, l’accordo Figure è molto più piccolo di quello riportato con Anthropic. Tuttavia mette alla prova un mercato di lungo periodo differente: se robot sempre più capaci riusciranno a generare una domanda ripetibile di simulazione, addestramento multimodale e miglioramento delle flotte. La risposta dipenderà dall’esecuzione: costruzione del sito texano, accesso a energia e hardware, e capacità di Figure di portare gli umanoidi sul mercato in scala.

In sintesi

La partnership Nscale-Figure combina un impegno iniziale di 3,5 miliardi di dollari in compute, un possibile ampliamento oltre 6 miliardi, un investimento azionario e lo status di fornitore preferenziale. 14 Le cifre più spettacolari — fino a 100.000 GPU e la soglia superiore di spesa — restano però obiettivi potenziali. L’avvio previsto delle prime GPU Vera Rubin nella seconda metà del 2027 sarà il primo vero test, insieme alla capacità di Figure di trasformare i robot umanoidi in un mercato capace di sostenere nel tempo nuova domanda di cloud computing. 14