Figure AI zet een enorme stap in de strijd om de slimste humanoid. Het bedrijf heeft een strategische samenwerking aangekondigd met AI-infrastructuurbedrijf Nscale voor de inzet van maximaal 100.000 NVIDIA Vera Rubin-GPU’s. De eerste systemen moeten vanaf de tweede helft van 2027 beschikbaar komen.
Wat is er gebeurd?
Volgens Figure vertegenwoordigt de overeenkomst in eerste instantie circa 3,5 miljard dollar aan rekenkracht, met de intentie om dat op termijn uit te breiden tot meer dan 6 miljard dollar. Nscale investeert daarnaast strategisch in Figure.
De capaciteit wordt vooral gebruikt voor het trainen van Helix, het AI-systeem dat Figure’s humanoid robots moet leren steeds complexere fysieke taken uit te voeren. Figure zegt inmiddels vooral te worden beperkt door twee zaken: trainingsdata en beschikbare rekenkracht.
Waarom is dit belangrijk?
Humanoid robots worden niet alleen beter door sterkere motoren, sensoren of handen. De echte voorsprong ontstaat steeds meer in de AI die begrijpt wat een robot ziet en hoe hij vervolgens moet handelen. Juist daarvoor zijn enorme hoeveelheden data en GPU-capaciteit nodig.
Figure bouwt tegelijk aan een grote trainingsdataset via zijn Index-programma. Met de extra GPU-capaciteit kan die datastroom sneller worden omgezet in betere modellen voor beweging, manipulatie en algemene robotintelligentie.
Gevolgen voor de humanoid-race
De deal laat zien dat de concurrentie tussen bedrijven als Figure, Tesla, Apptronik en Chinese robotbouwers steeds minder alleen om hardware draait. De strijd verschuift naar schaal: wie de meeste bruikbare robotdata verzamelt en over voldoende rekenkracht beschikt om daarvan te leren, kan zijn robots sneller verbeteren.
Voor Figure is dit daarom meer dan een datacenterdeal. Het bedrijf probeert een eigen AI-vliegwiel op te bouwen: robots verzamelen data, die data traint nieuwe AI-modellen en die modellen maken de volgende generatie robots weer capabeler.
Wat betekent dit voor de toekomst?
Als Figure erin slaagt die combinatie van data en rekenkracht daadwerkelijk om te zetten in betere prestaties, kan de ontwikkeling van humanoids sneller gaan dan veel mensen nu verwachten. Niet alleen in fabrieken en magazijnen, maar uiteindelijk ook in bredere commerciële toepassingen.
De omvang van de investering maakt tegelijk duidelijk dat algemene humanoid robots nog een kapitaalintensieve race zijn. Bedrijven die miljarden kunnen investeren in chips, datacenters en trainingsdata krijgen daardoor een steeds grotere voorsprong.
Bron
Figure AI – strategische samenwerking met Nscale voor maximaal 100.000 GPU’s