Дженсен Хуанг стал предводителем робоутят

На конференции Nvidia GTC 23 октября 2026 года глава компании Дженсен Хуанг представил стаю миниатюрных роботов Microduck. Высота каждого — около 25 сантиметров, вес — меньше килограмма, внутри — 15 моторчиков. Продажи этих open-source платформ на следующий день подскочили в несколько раз.

Смотрите, что произошло. Хуанг попросил своих механических «питомцев» прилечь и отдохнуть. Трое послушно завалились на бок. Четвертый продолжил комично семенить по сцене, прежде чем тоже присоединиться к общему «сну». Зал хохотал.

На практике такие демонстрации работают лучше любых технических спецификаций. Когда ты видишь, как робот с пятнадцатью сервоприводами пытается понять команду «отдых» и в итоге просто падает — это запоминается сильнее, чем слайды с терафлопсами. Те, кто работал с робототехникой, знают: именно такие моменты создают ажиотаж вокруг продукта.

Microduck — это компактная платформа для экспериментов с физическим ИИ. Open-source архитектура позволяет разработчикам модифицировать конструкцию, добавлять сенсоры, тестировать алгоритмы управления. Грубо говоря, это конструктор для тех, кто хочет понять, как виртуальные нейросети работают в реальном мире.

Рынок отреагировал мгновенно. По данным открытых источников, на следующий день после презентации продажи устройств резко подскочили. Конкретные цифры Nvidia пока не раскрывает, но тренд очевиден: физический ИИ перестает быть абстракцией.

Конференция GTC традиционно фокусировалась на вычислениях и дата-центрах. Но в этот раз Хуанг сделал ставку на переход от виртуальных мощностей к физическому миру. Робототехника — это не просто новое направление для Nvidia. Это попытка доказать, что их технологии могут работать не только в облаке, но и на полу конференц-зала.

Интересно, что Microduck — не первый подобный проект. В последние годы появились открытые платформы для образовательной робототехники, но ни одна не получала такой поддержки от индустриального гиганта. Фактически Nvidia создает экосистему: разработчики экспериментируют с дешевыми роботами, находят интересные применения, а Nvidia поставляет вычислительные мощности для обучения моделей.

Что будет дальше — пока неясно. Сможет ли Nvidia удержать интерес к физическому ИИ после первоначального ажиотажа? Зависит от того, насколько быстро сообщество разработчиков создаст реальные применения для таких платформ. А пока четвертый робоутенок, который не хотел ложиться, стал негласным символом конференции.

Никита Карпов

Главный редактор

Пишу о гаджетах, нейросетях и том, как технологии меняют нашу жизнь. Проверяю всё на себе, чтобы вы не тратили деньги зря.