Nscale i Figure zawierają umowę za 3,5 mld dolarów. Stawką jest infrastruktura dla robotów humanoidalnych

Nscale i firma robotyczna Figure podpisały wieloletnie partnerstwo dotyczące infrastruktury chmurowej dla tzw. fizycznej AI, czyli systemów sztucznej inteligencji działających w świecie rzeczywistym. Początkowe zobowiązanie wynosi 3,5 mld dolarów mocy obliczeniowej, a firmy deklarują zamiar zwiększenia skali współpracy do kwoty ponad 6 mld dolarów. Nscale ma też objąć nieujawniony udział w Figure i zostać jej preferowanym dostawcą mocy obliczeniowej. 14

Najbardziej przyciągająca uwagę liczba — do 100 tys. GPU Nvidia Vera Rubin — nie oznacza jednak, że taki klaster zostanie uruchomiony od razu. Jest to maksymalna potencjalna skala przewidziana w umowie. Pierwsze procesory graficzne mają zostać wdrożone w ośrodku Nscale w Barstow w Teksasie w drugiej połowie 2027 r. 14

Co dokładnie obejmuje porozumienie

Umowa łączy trzy elementy:

• Moc obliczeniową: Nscale zobowiązało się dostarczyć Figure zasoby chmurowe o wartości 3,5 mld dolarów, z deklarowanym zamiarem zwiększenia tej kwoty powyżej 6 mld dolarów. To zobowiązanie dotyczące infrastruktury, odrębne od inwestycji kapitałowej Nscale w Figure. 14
• Udział kapitałowy: Nscale zostanie akcjonariuszem Figure, lecz strony nie podały wartości inwestycji ani wyceny spółki. 14
• Status preferowanego dostawcy: Figure wskazało Nscale jako preferowanego dostawcę mocy obliczeniowej, co mocniej wiąże rozwój infrastruktury Nscale z przyszłymi potrzebami Figure. 14

Taka konstrukcja wykracza poza zwykły kontrakt na usługi chmurowe: Nscale jest jednocześnie dostawcą i inwestorem. Nie przesądza to jednak ani o wartości przyszłych zamówień ponad początkowe 3,5 mld dolarów, ani o osiągnięciu docelowej liczby 100 tys. GPU.

Skala wdrożenia: co jest pewne, a co pozostaje celem

Partnerstwo ma wykorzystywać platformę Nvidia Vera Rubin. Firmy mówią o możliwości wdrożenia do 100 tys. GPU, a pierwsze układy w Barstow mają pojawić się od drugiej połowy 2027 r. 4

Warto rozróżnić dwie kwestie:

1. „Do 100 tys. GPU” to potencjalny górny pułap, a nie potwierdzona instalacja na start. 4
2. Kwota przekraczająca 6 mld dolarów jest zamiarem rozbudowy współpracy, a nie wartością początkowego zobowiązania. Na początku chodzi o 3,5 mld dolarów mocy obliczeniowej. 14

W projektach centrów danych tempo realizacji zależy m.in. od dostaw sprzętu, gotowości obiektu, dostępności energii oraz rzeczywistego popytu klienta.

Do czego Figure wykorzysta tę moc obliczeniową

Figure planuje użyć infrastruktury do wspierania modeli AI Helix oraz prac nad autonomicznymi humanoidalnymi robotami ogólnego zastosowania. 24

Rozwój humanoida to nie tylko trenowanie jednego modelu. Wymaga również symulacji, tworzenia danych syntetycznych, testów, uczenia modeli percepcji, planowania i sterowania oraz kolejnych iteracji po zetknięciu robota z realnym środowiskiem. Jeśli floty robotów osiągną dużą skalę, taki cykl może generować stałe zapotrzebowanie na zasoby chmurowe. Kluczowym warunkiem pozostaje jednak komercjalizacja robotów na większą skalę.

Jak może działać „koło zamachowe” fizycznej AI

Model rozwoju promowany przez Nvidię łączy scentralizowaną infrastrukturę do trenowania i symulacji z obliczeniami wykonywanymi bezpośrednio przez robota.

Nvidia Isaac Sim jest środowiskiem do symulacji robotów, testowania ich zachowań i generowania danych syntetycznych w fizycznie odwzorowanych wirtualnych światach. Szersza platforma Isaac obejmuje narzędzia do symulacji i uczenia robotów, przyspieszane biblioteki, modele AI oraz procesy rozwojowe dla autonomicznych maszyn, w tym humanoidów.

W praktyce taki cykl mógłby wyglądać następująco:

1. Chmura Nscale: zasoby Vera Rubin służą do trenowania modeli i symulacji na dużą skalę.
2. Symulacja oraz dane syntetyczne: Isaac Sim pozwala testować zachowanie robotów w wirtualnych środowiskach i generować dane treningowe.
3. Obliczenia na robocie: wdrożone maszyny potrzebują niskich opóźnień w percepcji i sterowaniu, więc część przetwarzania musi odbywać się lokalnie, na urządzeniu.
4. Kolejne iteracje: dane i wyniki z rzeczywistej pracy robotów mogą zasilać następne testy, symulacje i aktualizacje modeli.

To opis modelu rozwoju, a nie potwierdzenie finalnej architektury wdrożeń Figure. Firmy ogłosiły partnerstwo infrastrukturalne; szczegóły operacyjne i skala przyszłych flot robotów nie są jeszcze znane.

Roboty Figure także w działalności Nscale?

Partnerzy zamierzają również zbadać możliwość wykorzystania robotów Figure w łańcuchu dostaw Nscale. 8 Na razie nie jest to ogłoszone zamówienie, uruchomienie operacyjne ani harmonogram wdrożeń w obiektach Nscale.

Strategicznie byłoby to jednak znaczące: Nscale mogłoby zostać nie tylko dostawcą infrastruktury dla fizycznej AI, ale także potencjalnym użytkownikiem robotów, których rozwój pomaga finansować i skalować.

Jak umowa z Figure wpisuje się w większą strategię Nscale

Kontrakt z Figure rozszerza ekspozycję Nscale z ogólnego popytu na chmurę AI na rynek AI ucieleśnionej w robotach. Osobno Nscale łączono z raportowaną umową z Anthropic o wartości około 45 mld dolarów na sześć lat, dotyczącą mocy obliczeniowej w kampusie Monarch w Wirginii Zachodniej. Porozumienie ma obejmować około 460 MW mocy.

Obie umowy dotyczą różnych typów popytu:

• Modele graniczne potrzebują przede wszystkim dużej, scentralizowanej infrastruktury do trenowania i obsługi zaawansowanych modeli AI.
• Fizyczna AI łączy trening i symulację w centrach danych z przyszłą potrzebą uczenia oraz obsługi floty robotów w terenie.

Wartość umowy z Figure jest wyraźnie niższa niż raportowanej umowy z Anthropic, ale testuje ona inny rynek długoterminowy: czy coraz sprawniejsze roboty będą tworzyć powtarzalny popyt na symulacje, trenowanie modeli multimodalnych i ciągłe ulepszanie flot maszyn. Odpowiedź zależy od realizacji projektu w Teksasie, dostępu do energii i sprzętu oraz zdolności Figure do skutecznej komercjalizacji humanoidów.

Najważniejszy wniosek

Partnerstwo Nscale i Figure to coś więcej niż zapowiedź dostaw GPU: obejmuje początkowe zobowiązanie na 3,5 mld dolarów, możliwe rozszerzenie powyżej 6 mld dolarów, inwestycję kapitałową oraz status preferowanego dostawcy. 14

Jednocześnie najgłośniejsze liczby — 100 tys. GPU i ponad 6 mld dolarów — są na dziś wartościami potencjalnymi. Pierwsze wdrożenie Vera Rubin zaplanowano na drugą połowę 2027 r. To realizacja infrastruktury i tempo rynkowego wdrażania robotów pokażą, czy fizyczna AI stanie się trwałym źródłem popytu na usługi chmurowe. 14