Le previsioni del rapporto Counterpoint
Secondo l'ultimo rapporto globale sul tracciamento dei robot umanoidi di Counterpoint Research, citato da IT之家, entro il 2030 le spedizioni cumulative di acceleratori AI destinati ai robot umanoidi supereranno il milione di unità. La società stima inoltre un tasso di crescita annuo composto del 144% nel periodo 2026-2030. Si tratta di una previsione dell'istituto di ricerca e non di un dato consuntivo: il materiale non indica volumi attuali né margini di errore della stima.
GPU avanti nel breve periodo, ASIC in crescita
Sul fronte dell'architettura di calcolo, Counterpoint rileva che la GPU resterà la soluzione dominante nel breve termine per i robot umanoidi. La ragione indicata è la progressiva convergenza tra modelli visione-linguaggio-azione (VLA) e modelli del mondo. In parallelo crescono gli ASIC per l'AI: produttori verticalmente integrati come Tesla e Xiaopeng stanno trasferendo ai robot umanoidi i chip sviluppati internamente per il settore automobilistico.
Nvidia, secondo il rapporto, domina oggi il mercato delle GPU per robot umanoidi grazie a un ecosistema completo che comprende chip di calcolo, modelli e strumenti di simulazione. L'azienda ha rapporti di collaborazione con diversi produttori di corpi robotici, tra cui AgiBot, Unitree, UBTech, Galbot, Figure AI, Neura Robotics e Noetix Robotics.
Qualcomm si inserisce invece con un'architettura di calcolo eterogenea, puntando su efficienza energetica e costi dei materiali più contenuti. Ha accordi di progettazione con Neura Robotics, VinMotion, Booster Robotics e Figure AI, ma secondo Counterpoint i volumi di spedizione restano nettamente inferiori a quelli di Nvidia.
Le dichiarazioni degli analisti e il fronte cinese
Soumen Mandal, analista principale di Counterpoint, afferma che l'ecosistema di calcolo per i robot umanoidi sta passando da un dominio esclusivo della GPU a una convivenza tra più architetture AI. Con l'evoluzione dei modelli robotici dai VLA verso i modelli azione-mondo (WAM), secondo Mandal acquisteranno peso i calcoli specializzati, grazie a consumi ridotti, minori vincoli di dissipazione e maggiore efficienza energetica.
Ethan Qi, vice direttore di Counterpoint, sostiene che la GPU rimane la scelta preferita per l'esecuzione sul dispositivo dei modelli incarnati più avanzati e che le case automobilistiche, Tesla in testa, saranno i principali promotori dell'architettura ASIC. Qi prevede un'intensificazione della concorrenza quando, dopo il 2027, entreranno in produzione acceleratori di nuova generazione in grado di sostenere carichi di lavoro di intelligenza artificiale generale (AGI).
In Cina, D-Robotics, nata come spin-off di Horizon Robotics, collabora con produttori come Leju Robotics e LIMX Dynamics. Il suo kit di sviluppo integrato RDK S100 adotta un'architettura CPU+BPU+MCU con un'unità di elaborazione neurale BPU basata sull'architettura Nash e una potenza di calcolo dichiarata di 80 TOPS. L'obiettivo indicato è rafforzare l'autonomia dell'ecosistema cinese di calcolo per i robot umanoidi.
