Nvidia e Hyundai Motor Group hanno annunciato l’8 giugno 2026, presso la sede del conglomerato a Yangjae (Seoul), una nuova fase di cooperazione articolata attorno a tre assi: veicoli a guida autonoma di generazione software (SDV), robotica umanoide tramite la controllata Boston Dynamics, e una AI factory alimentata da GPU Blackwell collegata al progetto Saemangeum. Lo stesso giorno, a pochi chilometri di distanza, LG e Nvidia hanno annunciato simultaneamente la partnership M.A.P. - Mobility, AI Infra, Physical AI - su un perimetro ampiamente parallelo. Nella stessa sequenza, Jensen Huang ha siglato sei accordi: Unitree il 2 giugno, poi SK Hynix, Naver, Doosan, Hyundai e LG durante il tour coreano dal 5 all’8 giugno. Questo pattern non è un normale tour commerciale: il precedente Android è analiticamente vicino per tre aspetti - non esclusività commerciale, licenza permissiva, dipendenza materiale effettiva - ma differisce su un punto cruciale: Google non produceva il silicio di Android, Nvidia progetta e vende quello che esegue GR00T.
Una licenza aperta, un silicio chiuso
GR00T N1.7, un modello VLA (Vision-Language-Action) da 3 miliardi di parametri pubblicato in open-weight sotto licenza Apache 2.0 da Nvidia, combina due livelli: un modulo Cosmos-Reason2-2B che traduce immagini e istruzioni in intenzioni d’azione, e un Diffusion Transformer a 32 strati che trasforma tali intenzioni in comandi motori in tempo reale. La licenza consente fork, riaddestramento e distribuzione senza royalty. La performance di inferenza, invece, è legata al modulo embedded Jetson Thor, accreditato da Nvidia di 2.070 FP4 TFLOPS, 128 GB di memoria e 7,5 volte la potenza AI del precedente AGX Orin. Il formato FP4 - una rappresentazione numerica a quattro bit - oggi è sfruttato a pieno regime solo su questo silicio; l’ecosistema di addestramento Omniverse, invece, è ancorato a CUDA. La pagina sviluppatori di Nvidia non pubblica una valutazione di terze parti di GR00T N1.7 su compiti reali di produzione, e la documentazione resta centrata sulle dimostrazioni in simulazione.
Hyundai, caso di test dall’esecuzione incerta
L’obiettivo dichiarato da Hyundai è di 30.000 robot Atlas all’anno entro il 2028, in un nuovo impianto di robotica vicino a Savannah, in Georgia - obiettivo annunciato dal gruppo al CES 2026 e non ripreso da Nvidia nel suo comunicato dell’8 giugno. Secondo i dati comunicati da Hyundai, oltre 25.000 di queste unità sarebbero destinate alle linee di produzione del gruppo e di Kia, cioè l’83% della capacità prevista. Il deployment interno è quindi il principale sbocco, ed è qui che l’esecuzione si complica: Axios riporta che un sindacato del gruppo ha contestato l’introduzione dei robot senza un accordo sociale preliminare, e la comunicazione ufficiale resta muta sul calendario di un tale accordo. Sul piano tecnico, Boston Dynamics ha pubblicato un blog che descrive l’apprendimento del trasporto di carichi pesanti tramite feedback di forza interno piuttosto che tramite identificazione visiva - un metodo che rende le prestazioni di Atlas meno dipendenti dal ragionamento visivo di un modello VLA di quanto suggerisca la narrazione di piattaforma.
Il perimetro della piattaforma: un segmento, non un universo
Tre grandi attori dell’umanoide restano fuori da Isaac: Tesla con Optimus, Figure AI e Apptronik sviluppano il proprio stack software e non dipendono né da GR00T N1.7 né da Jetson Thor. La posizione di piattaforma che documenta la sequenza coreana vale quindi per un segmento preciso: il produttore asiatico già insediato, che combina forte integrazione verticale e volontà di automatizzare la propria produzione. Il precedente Android è analiticamente vicino per tre aspetti - non esclusività commerciale, licenza permissiva, dipendenza materiale effettiva - ma differisce su un punto: Google non produceva il silicio di Android, Nvidia progetta e vende quello che esegue GR00T. Il segnale leggibile oggi è circoscritto: Nvidia occupa una posizione di fornitore di piattaforma nell’industria coreana dell’AI fisica, non sull’intero mercato umanoide.