NVIDIA 不造机器人，110 家机器人公司却建在它的技术栈上

主题演讲舞台留给别人的机器人

事实 2026 年 3 月的 GTC 上，NVIDIA 没有发布任何一台机器人，只念了一长串伙伴名单。工业侧有 ABB Robotics、FANUC、Yaskawa、KUKA 和 Universal Robots，人形和机器人大脑侧有 AGIBOT、Agility、Figure、1X、Boston Dynamics、Skild AI 和 NEURA Robotics。据 The Robot Report 统计，这次公告涉及 110 家公司。NVIDIA 称，FANUC、ABB、Yaskawa、KUKA 四家合计装机量超过 200 万台。6

事实 同一份公告还覆盖了医疗（CMR Surgical、Johnson & Johnson MedTech、Medtronic）、物流与制造（Foxconn、KION、GXO、Teradyne Robotics），以及包括 Microsoft Azure、Alibaba Cloud 在内的四家云厂商。Hugging Face 宣布把 Isaac 和 GR00T 接入它的开源框架 LeRobot。6

事实 同一份公告里，NVIDIA 也给这页名单背后的漏斗估了个数：平台上约 200 万机器人开发者，Inception 创业公司计划成员超过 4 万家，Hugging Face 上有 1,300 万 AI 开发者。NVIDIA 的 Rev Lebaredian 称，投向人形机器人的资金已达 200 亿美元。6

我们的判断 对卖机器人的公司来说，这是理解 NVIDIA 最重要的一点。它把自己做成了一群互相竞争的公司共同的供应商，再用主题演讲把这件事摆到台面上。人形机器人创业公司上了那页名单，就能向买方借到一份信用；不在名单上，就得解释为什么不在

开放模型是漏斗的入口

事实 2025 年 3 月 18 日，NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1，称其为首个开放、可完全定制的人形机器人基础模型。它由两部分组成：一个较慢的视觉语言模型负责理解环境、规划动作，一个较快的动作模型负责输出连续运动。Agility Robotics、Boston Dynamics、Mentee Robotics 和 NEURA Robotics 拿到了早期使用权，1X 则在演讲台上展示了跑着 GR00T N1 后训练策略的人形机器人。1

事实 这次发布的重点之一是合成数据。NVIDIA 称它在 11 小时内生成了 78 万条合成轨迹，相当于 6,500 小时的人类示教数据；把合成数据与真实数据混合训练，GR00T N1 的表现比只用真实数据提升了 40%。1

事实 两个月后，2025 年 5 月 18 日的 Computex 上，NVIDIA 发布了 GR00T N1.5，以及用于生成合成运动数据的 GR00T-Dreams 蓝图。NVIDIA 称，研究团队借助这套蓝图 36 小时就做出了 N1.5，而人工采集数据要将近三个月。AeiRobot、Foxlink、Lightwheel 和 NEURA Robotics 被列为 GR00T N 系列模型的早期采用者，Foxconn 和 Foxlink 则在用 GR00T-Mimic 蓝图生成操作数据。8

事实 到 GTC 2026，模型已经迭代了几轮。GR00T N1.7 进入早期访问，并附带商业授权；NVIDIA 还预告了 GR00T N2，计划 2026 年底前发布，称它在新环境、新任务上的成功率是主流视觉-语言-动作模型的两倍以上。6

我们的判断 发布顺序本身就是商业模式。第一版免费开放，先让各家实验室用起来；等机器人公司在上面做完后训练、准备量产，商业授权才跟上。每一代模型都默认数据中心训练和机上推理用的是 NVIDIA 硬件，所以模型本身就是买芯片的理由

Jetson Thor 给机器人大脑标了价

事实 Jetson AGX Thor 于 2025 年 8 月 25 日正式开售，开发套件起价 3,499 美元。NVIDIA 给出的参数是：FP4 算力最高 2,070 TFLOPS，内存 128GB，功耗 130 瓦；AI 算力最高是 Jetson Orin 的 7.5 倍，能效是 3.5 倍。量产用的 T5000 模组通过分销伙伴销售。2

事实 NVIDIA 列出的早期采用者包括 Agility Robotics、Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、Figure、Hexagon、Medtronic 和 Meta；1X、John Deere、OpenAI 和 Physical Intelligence 正在评估。公司称有超过 200 万开发者在用它的机器人技术栈，上一代 Jetson Orin 的客户超过 7,000 家。2

我们的判断 公开标价的作用比看上去大。机器人团队不用先找 NVIDIA 销售就能做算力预算，工程师刷卡就能买到套件。这和开发者工具的自下而上路径是一样的：工程师先选定平台，等到模组要批量采购时，采购部门只能接着这个决定往下走

我们的判断 从采用者名单也能看出 NVIDIA 不选边。给亚马逊自家仓库造机器人的 Amazon Robotics，和向物流客户卖人形机器人的 Agility 排在一起；Meta、OpenAI 也和 Figure 出现在同一张名单上。中立本身就是 NVIDIA 卖的东西，前提是它自己不推出带 NVIDIA 品牌的整机

仿真和世界模型卡在每次部署的上游

事实 2025 年 1 月 6 日，NVIDIA 在 CES 上发布 Cosmos 世界基础模型平台，以其开放模型许可证发布。NVIDIA 称，Cosmos 的数据管线在 Blackwell 上 14 天就能处理并标注 2,000 万小时视频，纯 CPU 管线则需要三年以上。早期采用者包括 1X、Agility、Figure AI、Skild AI、XPENG、Waabi 和 Uber。3

事实 在发布 GR00T N1 的同一届 GTC 上，NVIDIA 宣布与 Google DeepMind、Disney Research 合作开发开源物理引擎 Newton。GTC 2026 上以早期访问形式推出的 Isaac Lab 3.0，就构建在 Newton 1.0 和 PhysX 之上。2027 财年第二季度，NVIDIA 又发布了 Cosmos 3，称其为面向 Physical AI 的完全开放前沿模型。165

我们的判断 NVIDIA 的位置在这里最稳。一台机器人在 Isaac Lab 里训练、用 Cosmos 生成的场景测试、跑在 Thor 上，NVIDIA 就写进了它的研发过程，不只是物料清单里的一行。换芯片是一个工程项目；换掉仿真、数据和训练管线，等于把机器人推到试点的那些工作重做一遍

我们的判断 NVIDIA 生成不了的，是真实现场最后一段数据：某个客户厂房里特定的周转箱、光照、地面磨损和异常情况。这些数据来自部署，部署掌握在整机厂手里。这是 NVIDIA 自己的管线里，唯一由伙伴控制的输入

机器人在 NVIDIA 账上仍然很小

事实 NVIDIA 把机器人业务记在汽车板块里。据 2026 年 2 月 25 日发布的财报，截至 2026 年 1 月 25 日的财年，汽车板块营收创纪录地达到 23 亿美元，同比增长 39%；公司总营收 2,159 亿美元，其中数据中心 1,937 亿美元。4

事实 2026 年 8 月 26 日发布的 2027 财年第二季度财报中，NVIDIA 营收 962 亿美元，边缘计算营收 72 亿美元，没有单独披露机器人或汽车业务数字。同一份财报还宣布了基于 Jetson Thor 的 Isaac GR00T 人形机器人参考设计，以及面向 Physical AI 的安全系统 Halos for Robotics。5

事实 NVIDIA 同时也投资它的客户。2025 年 9 月 16 日，Figure 完成超过 10 亿美元的 C 轮融资，投后估值 390 亿美元，NVIDIA 在投资方名单之中。7

我们的判断 一边持有 Figure 的股份，一边把 Thor 卖给 Agility 和 Boston Dynamics，这点利益冲突 NVIDIA 担得起，因为它的股权投资和芯片收入比起来微不足道。对创业公司而言，NVIDIA 的投资更多是给其他投资人和买方看的信号，钱本身倒在其次。

我们的判断 按这些数字算，2026 财年连同机器人在内的整个汽车板块只占营收约 1%，所以 NVIDIA 有余地把模型免费送出去。回报在上游：每个用合成数据训练的人形团队都要租 GPU。人形参考设计则降低了新硬件公司的入场门槛，给 Thor 带来更多买家，也会压低已经在卖整机的公司的硬件毛利

对卖机器人的公司意味着什么

我们的判断 NVIDIA 的打法可以拆开来学。先给开发者一样免费的东西，再通向付费产品；公开标价，让工程师不用约销售就能上手；把伙伴放进自己的主题演讲，让伙伴的成功看起来也是它的成功。这些都不需要你是芯片公司。整机厂可以开源自家机器人的仿真模型，公开开发套件价格，再把基于它做应用的集成商推到台前

我们的判断 反过来，风险也在这里。模型、仿真器、数据管线和算力都来自同一家供应商时，整机厂自己的差异化就只剩硬件、部署和服务。上了 NVIDIA 伙伴名单的公司，更应该把客户关系、现场数据和服务合同攥在手里，这几样恰恰是 NVIDIA 不卖的