На заключительном этапе выступления Хуан Рэньсюня в Центре популярной музыки Тайбэя на сцену вышел робот.
Неизвестно, с какого момента люди начали называть роботов «растениями». Возможно, потому что они недостаточно гибкие — так сказать, тоже не совсем неверно.
01
Посмотрите, как Хуан Ренсюнь представляет этого робота: рост 1,8 метра, вес 68 килограммов, 75 степеней свободы по всему телу; на сцене он шутливо сказал, что этот рост и вес «у меня примерно такие же». Довольно интересно.
Этот робот называется Isaac GR00T; официальное определение от NVIDIA — это эталонный дизайн, и три поставщика отвечают за каждую часть.
Тело от Unitree H2 Plus, рука — пятипальцевая ловкая рука от Sharpa из Сингапура, мозг — собственный чип Jetson Thor от NVIDIA, плюс полный программный стек Isaac GR00T.
Я заметил деталь:
Эйко сказала, что целевой аудиторией этой эталонной конструкции являются высшие учебные заведения и исследователи университетов; первыми клиентами стали Стэнфорд и Цюрихский федеральный политехнический институт.
Соответствующая платформа разработки и код моделей будут размещены на GitHub и Hugging Face; полный программный стек готов к использованию «из коробки», время подготовки исследовательской команды сократилось с нескольких дней до нескольких часов.
Другими словами, NVIDIA делает не только одного робота.
Это готовое решение; все — тело, мозг, инструменты генерации данных, фреймворк для обучения и симуляционная среда — уже собрано вместе, вам нужно только подключить питание и начать эксперименты.
Я проверил их способность генерировать данные.
Эйко сказала, что с использованием Cosmos 3 и Isaac GR00T Blueprint можно сгенерировать 780 000 синтетических траекторий движения за 11 часов. Что это значит? Это эквивалентно 6500 часам данных с человеческими демонстрациями; примерно столько же, сколько одному инженеру потребовалось бы непрерывно обучать робота движениям в течение девяти месяцев.
Затем сегодня днем Комитет по проверке листинга Шанхайской фондовой биржи объявил результаты: первичное размещение акций Yushu Technology одобрено, соответствует условиям эмиссии.
73 дня — от подачи заявки до одобрения, привлечение средств 4,202 миллиарда юаней, общая оценка 42 миллиарда юаней. Первая компания на A-рынке по роботам-андроидам — это подтверждено. И то, и другое я хотел бы охарактеризовать как двойное счастье.
Однако стоит обратить внимание на один нюанс,
В выступлении Хуань Рэньсюня имя Unitree указано в столбце «Тело»; Sharpa — в столбце «Руки»; NVIDIA занимает всю строку: мозг, вычислительная мощность, модели, симуляция, генерация данных.
А во второй половине дня, на заседании в Шанхае, Unitree получила оценку в 42 млрд юаней. В проспекте эмиссии четко указано, что крупнейшая часть привлеченных средств направлена на развитие крупной модели для роботов. Это — мозг.
NVIDIA говорит, что ты — мое тело, а в тот же день Unitree говорит, что я создаю свой собственный мозг. Что происходит?
02
Я придумал слово, опираясь на дизайн. Это слово нейтральное, как технический документ или набор решений — обратите внимание.
Это слово уже не раз появлялось в технологической среде, и каждый раз сюжет развивается примерно одинаково.
Самый характерный пример — в мобильной индустрии.
Вокруг 2010 года Qualcomm начала делать одно дело: она объединила процессоры Snapdragon, базовые станции, систему Android, драйверы и аппаратные интерфейсы в единую комплексную эталонную разработку для смартфонов.
В отрасли это называется turnkey, что переводится как «под ключ».
Что это значит? Вы — производитель мобильных телефонов, вам не нужно обладать собственными компетенциями в проектировании чипов или настройке операционных систем, а также не нужно содержать команду по разработке аппаратного обеспечения. Взяв решение от Qualcomm, найдите завод-ODM, измените корпус, нанесите свой логотип — и телефон готов.
Так появилась первая модель Redmi. Тогда Xiaomi обратилась к Wintek в качестве контрактного производителя, используя решение Qualcomm; в тот год Wintek отгрузила 65,5 миллиона устройств.
Звучит как выигрыш для всех: Qualcomm продала чипы, бренды сэкономили на разработке, а фабрики ODM получили заказы.
Затем я проверил, что произошло дальше.
Huaqin Technology, крупнейшая в Китае компания по производству мобильных телефонов по модели ODM, за первые три квартала 2024 года достигла выручки более 70 млрд юаней и чистой прибыли материнской компании в размере 2 млрд юаней. Longqi Technology: выручка 35 млрд юаней, чистая прибыль менее 500 млн юаней.
70 миллиардов дохода, 2 миллиарда прибыли, рентабельность чистой прибыли менее 3%.
Уровень валовой прибыли этих компаний по сборке мобильных устройств долгое время колеблется в диапазоне от 5% до 11%. В отрасли это называют тяжелыми деньгами: сверху давят поставщики чипов, снизу бренды сравнивают цены, а посередине — конкуренция со стороны конкурентов. Чем больше делаешь, тем тоньше становится прибыль.
Вэньтай Технолоджиз, бывший лидер по объему поставок ODM, в начале 2025 года продала весь свой ODM-бизнес Lunxun Precision и полностью вышла из бизнеса сборки мобильных телефонов; после продажи компания полностью переключилась на полупроводниковый сектор, при этом маржа прибыли ее полупроводникового бизнеса составляет 37,47%, что более чем в семь раз выше, чем у бизнеса сборки телефонов.
Смотри, добившись номера один в мире в этом деле, в итоге решил бросить.
Как это связано с сегодняшним днем? Я сравнил то, что Qualcomm делал тогда, с тем, что NVIDIA делает сегодня.
Компания Qualcomm выпустила чип, Android и дизайн-референс — все в отрасли смартфонов начали их использовать. Что в итоге? Аппаратное обеспечение стало одинаковым у всех, а прибыль постепенно перетекла от брендов и производителей к производителям чипов и операционных систем.
NVIDIA сегодня представила чип Jetson Thor, модель Isaac GR00T и референсный дизайн. Код модели открыт, фреймворк симуляции также открыт, а инструменты генерации данных уже упакованы.
Я посмотрел текущий список партнеров NVIDIA: Unitree использует Jetson Thor, Zhìyuán, Galaxy General и UBTECH тоже используют его. Даже Figure AI и Boston Dynamics используют его, а также Amazon и Meta.
Юшуй является одним из десятков поставщиков тел.
Вице-президент робототехнического подразделения NVIDIA сказал: «Мы не производим роботов и не изготавливаем автомобили; мы обеспечиваем всю отрасль технологической поддержкой через компьютерную инфраструктуру и программное обеспечение».
This statement, Qualcomm said almost the exact same version fifteen years ago.
Когда компания говорит: «Мы не создаем конечные продукты, мы только предоставляем платформу и инструменты», она на самом деле заявляет о следующем: я устанавливаю правила.
Модель GR00T открыта, как и当年谷歌开源安卓系统， та же логика. Программное обеспечение даётся вам бесплатно, чтобы вы не могли обойтись без моего оборудования. Используя мою модель и симуляционную платформу, вы должны запускать её на моём чипе.
Мое мнение такое:
Согласно дизайну, как будто это соглашение о распределении полномочий: кто предоставляет дизайн, тот определяет, сколько стоит мозг и сколько стоит тело в этой индустрии.
Отрасль мобильных телефонов уже отвечала на это: компания, занимающаяся телом, с выручкой 70 миллиардов и маржой менее 3%; компания, занимающаяся мозгом, получает сотни миллиардов долларов в год только от лицензионных сборов за патенты. И теперь, кстати, робототехническая отрасль получила тот же договор.
03
Я изучил проспект宇树. Из 4,2 млрд долларов США в привлеченных средствах 2,022 млрд долларов США будут направлены на разработку моделей интеллектуальных роботов, что составляет 48% — наибольшая доля среди всех проектов; 1,11 млрд долларов США — на разработку корпуса, 445 млн долларов США — на новые продукты, 624 млн долларов США — на строительство производственных баз.
Самое большое вложение — это мозг. Юйшуй наверняка знает эту игру.
Ван Синьсинь однажды сказал, что крупнейшей ошибкой за последние десять лет стало недооценка технологического прогресса в области ИИ; изначально его команда сосредотачивалась на онтологии и управлении движением, но только в последние два года они начали активно развивать модели эмбоди-ИИ.
Одновременно поставляя корпуса для референсных дизайнов NVIDIA и тратя 2 миллиарда на создание собственного мозга. Это война за независимость в масках сотрудничества.
Я проверил детали: GR00T N1.5 от NVIDIA уже успешно запущен на роботе Unitree G1; разработчики из открытого сообщества использовали код для развертывания и демонстрации операционных задач непосредственно на G1. Полное руководство по развертыванию доступно на GitHub.
То есть мозг Эйко уже перенесен в тело Юйшую. И это процесс публичный — любой может его скопировать.
Что же делает Сотару?
В сентябре 2025 года Unitree открыла исходный код собственной мировой модели UnifoLM-WMA-0. В январе 2026 года была выпущена визуально-языковая модель действий UnifoLM-VLA-0.
К 25 мая, в день публикации анонса собрания, Unitree выпустила тестовую версию крупной модели WVLA2.0, благодаря которой робот G1 самостоятельно выполнил уборку и сортировку предметов в конференц-зале в сложной обстановке с движущимися людьми, без какого-либо удаленного управления.
Две системы мозга, работающие на одном теле: одна — от NVIDIA, с открытым исходным кодом, доступная всему миру; другая — собственная разработка Yushu, только начинающая свой путь и пока догоняет. Как мне это описать?
Здесь есть еще одна роль, на которую стоит обратить внимание.
Я нашел компанию «Zhongke Diwu Ji», основанную в сентябре 2024 года; ее ключевая команда пришла из Китайской академии наук и Тсингхуа; в этом году компания привлекла три раунда финансирования: Pre-A-раунд возглавил Sequoia Capital China, а последний A-раунд прошел при участии Fute Capital и Shanghai Semiconductor Industry Investment.
Он является поставщиком мозга для физических операций №001 от Unitree Technologies.
Обе стороны разработали комплексное программно-аппаратное решение на платформе человеческого робота Unitree G1 для энергетической отрасли; Fifth Generation of CAS также сотрудничает с Midea, и его роботы уже работают на производственных линиях завода Midea в Фошане.
Вы заметили проблему?
На теле Юшусь запущены не две, а три нейросети: GR00T от NVIDIA, UnifoLM, разработанная собственными силами Юшусь, и серия моделей FAM от Fifth Epoch of Zhongke.
Почему компании, занимающейся телом, нужно подключаться одновременно к трем мозгам? Потому что у нее еще нет своего.
Расходы на исследования и разработки Yushu в 2025 году составили 8,53%, или 145 миллионов юаней; у конкурента UBTECH — 25%, или 507 миллионов юаней. Yushu — одна из компаний с наименьшим процентом инвестиций в исследования и разработки среди лидеров отрасли.
Эти 2 миллиарда — это деньги за компенсацию. Проблема в том, что у компенсации есть временной окно.
GR00T от NVIDIA является открытым и имеет высокую скорость итераций. Между N1 и N1.5 прошло менее трех месяцев. Если GR00T окажется достаточно удобным, все больше разработчиков и клиентов будут выбирать его по умолчанию.
Как и после того, как Android расширился, создать собственную операционную систему для смартфонов не невозможно, но становится все сложнее.
То, что делает Yushu сейчас, эквивалентно тому, как устанавливать чипы Qualcomm на Android-телефоны для продажи и заработка, одновременно тайно разрабатывая собственные чипы и операционную систему в лаборатории.
Я верю, что состояние с двумя мозгами одновременно не продлится долго, и исход будет одним из двух: либо собственный мозг догонит, и мозг Инцзы станет ненужным; либо не догонит, и мозг NVIDIA станет единственным выбором, и тогда Юшусь останется лишь с телом.
04
К этому стоит добавить один неизбежный вопрос: есть ли кто-то, кто действительно обходится без мозгов NVIDIA и справляется со всем сам?
Да, одна. Tesla. И пока только эта компания.
Чипы, используемые в роботе-андроиде Optimus, — это собственные чипы FSD от Tesla, те самые, которые установлены в автомобилях для автопилота.
Та же самая обучающая конвейерная система, система аннотации данных и архитектура нейронной сети были напрямую перенесены с автомобиля. То же самое аппаратное обеспечение для вывода используется сейчас на HW4, а следующее поколение будет обновлено до AI5.
Я проверил последние новости: на телефонной конференции по итогам первого квартала этого года Маск подтвердил несколько сроков.
Optimus V3 будет выпущен в середине года, а в июле-августе на заводе во Фримонте начнется серийное производство. Эта линия была ранее линией по производству Model S и Model X, которая была выведена из эксплуатации в мае и сейчас модернизируется под производство Optimus с целевым годовым объемом 1 млн единиц.
1 миллион единиц. В 2025 году Unitree выпустит 5500 человекоподобных роботов.
В 180 раз меньше.
В то же время, инференс-чип AI5 от Tesla уже прошел полный цикл производства, и сформирована собственная система поставок чипов; это означает, что на всей цепочке — от обучения до инференса, от облака до роботизированных устройств — нет продуктов NVIDIA.
Я считаю, что Tesla достигла этого благодаря трем козырям.
Первое — данные FSD. Миллионы автомобилей Tesla ежедневно ездят по дорогам, непрерывно передавая визуальные данные реального мира.
Эти данные используются для обучения автономным автомобилям, а также для обучения восприятию и принятию решений роботами; команде Optimus не нужно собирать данные для роботов с нуля, так как данные с автомобилей можно повторно использовать.
Вторая — собственная чип-разработка.
От Dojo до HW4 и до AI5 Tesla постоянно разрабатывает собственную вычислительную архитектуру. Несмотря на множество трудностей на этапе Dojo и то, что AI5 только что прошел производство, направление оставалось неизменным — компания не хочет передавать базовое аппаратное обеспечение своего «мозга» другим.
Третья, суперфабрика.
Производственная система, которую Tesla использовала для выпуска более миллиона автомобилей, может быть напрямую применена для производства роботов; управление цепочками поставок, контроль качества и масштабирование производства — это не то, что можно быстро купить за деньги.
Возвращаясь к Ю Шу, ни одна из этих трех карт не выпала. Означает ли это, что Ю Шу обязательно станет Вэньтай? Не обязательно.
Поскольку Unitree обладает картой, которой нет у Tesla, степень собственной разработки и производства ключевых компонентов превышает 90%. Моторы, редукторы и контроллеры — всё это производится самостоятельно.
Алгоритм управления движением четырехногого робота был разработан с нуля, а челове́коподобный робот H1 был создан через шесть месяцев после старта проекта — при этом над ним работали только три человека в полную ставку. Это говорит о том, что технологии宇树 в области тела обладают высокой степенью сложности.
Здесь есть важное различие, которое многие игнорируют, сравнивая телефон с роботом.
Физическая форма смартфонов уже сходится.
Экран, чип, батарея — всё это одно и то же, просто разные корпуса. На уровне аппаратного обеспечения почти нет возможностей для дифференциации. Поэтому, как только производители чипов выпускают эталонный дизайн, все телефоны становятся одинаковыми, и брендам приходится конкурировать только за счёт маркетинга и цен.
Роботы разные: одни могут уверенно ходить, другие — стоять на одной ноге и не падать, даже если их толкнуть, а третьи — откручивать крышки бутылок пятью пальцами. На сегодняшний день различия в этих способностях между разными компаниями очень велики.
Это означает, что, по крайней мере на текущем этапе, тело еще не является мертвой зоной; само тело еще имеет потенциал для роста и еще не было полностью стандартизировано.
Однако в отрасли появляются новые тенденции. Я заметил, что спрос на чипы для встраиваемого интеллекта переходит от покупки стандартных решений к заказу специализированных SoC.
Это означает, что в будущем каждая робототехническая компания может создать совместное предприятие с компанией-производителем чипов для разработки собственных специализированных чипов; если эта тенденция подтвердится, эффект привязки кreference-дизайну NVIDIA ослабнет.
Сейчас это окно еще открыто: если перебраться через него — это Тесла. Если не перебраться — это Вэньтай. Ю Шу поставил 2 миллиарда на это.
Окно не будет открыто постоянно; с каждой итерацией GR00T оно опускается немного ниже. От N1 до N1.5 — три месяца, время, оставшееся для Unitree, может составлять два-три года.
Конечно, не стоит быть слишком пессимистичным. Это всего лишь личные мнения и наблюдения.
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Ван Чжиянь» (ID: Z201440), автор: Ван Чжиянь