8 czerwca 2026 r. Nvidia i Hyundai Motor Group ogłosiły w siedzibie konglomeratu w Yangjae (Seul) nowy etap współpracy oparty na trzech filarach: pojazdach definiowanych programowo (SDV) z funkcjami autonomicznej jazdy, robotyce humanoidalnej rozwijanej poprzez spółkę zależną Boston Dynamics oraz AI factory zasilanej przez GPU Blackwell w ramach projektu Saemangeum. Tego samego dnia, kilka kilometrów dalej, LG i Nvidia jednocześnie ogłosiły partnerstwo M.A.P. — Mobility, AI Infra, Physical AI — obejmujące w dużej mierze zbliżony zakres. W tej samej serii Jensen Huang sfinalizował sześć porozumień: z Unitree 2 czerwca, a następnie z SK Hynix, Naver, Doosan, Hyundai i LG podczas koreańskiej trasy od 5 do 8 czerwca. Ten wzorzec nie przypomina zwykłej trasy sprzedażowej: analitycznie blisko mu do przypadku Androida pod trzema względami — brak wyłączności handlowej, liberalna licencja, faktyczna zależność od warstwy sprzętowej — ale różni się kluczowym elementem: Google nie produkowało krzemu dla Androida, podczas gdy Nvidia projektuje i sprzedaje układ, który uruchamia GR00T.
Otwarta licencja, zamknięty krzem
GR00T N1.7, model VLA (Vision-Language-Action) o 3 miliardach parametrów opublikowany przez Nvidia w modelu open-weight na licencji Apache 2.0, łączy dwie warstwy: moduł Cosmos-Reason2-2B, który przekłada obrazy i instrukcje na intencje działania, oraz 32-warstwowy Diffusion Transformer, przekształcający te intencje w komendy ruchowe w czasie rzeczywistym. Licencja pozwala na fork, ponowne trenowanie i wdrażanie bez opłat licencyjnych. Wydajność inferencji jest jednak powiązana z modułem brzegowym Jetson Thor, któremu Nvidia przypisuje 2 070 FP4 TFLOPS, 128 GB pamięci i 7,5-krotnie większą moc AI niż w poprzednim AGX Orin. Format FP4 — czterobitowa reprezentacja numeryczna — w pełni wykorzystywany jest dziś wyłącznie na tym krzemie; ekosystem treningowy Omniverse pozostaje natomiast osadzony w CUDA. Na stronie dla deweloperów Nvidia nie publikuje niezależnych testów GR00T N1.7 w rzeczywistych zadaniach produkcyjnych, a dokumentacja koncentruje się głównie na demonstracjach w symulacji.
Hyundai jako testowy przypadek o niepewnym wdrożeniu
Deklarowany przez Hyundai cel to 30 000 robotów Atlas rocznie do 2028 r. w nowej fabryce robotyki w pobliżu Savannah w stanie Georgia — cel ogłoszony przez grupę podczas CES 2026 i niepowtórzony przez Nvidia w komunikacie z 8 czerwca. Według danych przekazanych przez Hyundai, ponad 25 000 z tych jednostek miałoby trafić na linie produkcyjne grupy i Kia, czyli 83% planowanej zdolności. W praktyce oznacza to, że głównym rynkiem zbytu będzie wdrożenie wewnętrzne, a tu egzekucja staje się bardziej złożona: Axios informuje, że związek zawodowy w grupie zakwestionował wprowadzanie robotów bez wcześniejszego porozumienia społecznego, a oficjalna komunikacja nie podaje żadnego harmonogramu takiego uzgodnienia. Po stronie technicznej Boston Dynamics opublikowało wpis opisujący uczenie przenoszenia ciężkich ładunków poprzez wewnętrzne sprzężenie zwrotne siły, a nie identyfikację wizualną — to metoda, która czyni wydajność Atlas mniej zależną od wizualnego rozumowania modelu VLA, niż sugerowałaby narracja platformowa.
Zakres platformy: segment, nie cały rynek
Trzej ważni gracze rynku humanoidów pozostają poza Isaac: Tesla z Optimus, Figure AI i Apptronik rozwijają własny stos programowy i nie są zależni ani od GR00T N1.7, ani od Jetson Thor. Pozycja platformy, którą pokazuje koreańska sekwencja, dotyczy więc konkretnego segmentu: azjatyckiego producenta z silną integracją pionową i ambicją automatyzacji własnej produkcji. Przypadek Androida jest analitycznie podobny w trzech aspektach — brak wyłączności handlowej, liberalna licencja, faktyczna zależność od warstwy sprzętowej — ale różni się jednym: Google nie produkowało krzemu dla Androida, podczas gdy Nvidia projektuje i sprzedaje układ, który uruchamia GR00T. Obecnie czytelny sygnał jest więc ograniczony: Nvidia zajmuje pozycję dostawcy platformy dla koreańskiego przemysłu physical AI, a nie dla całego rynku humanoidów.