NVIDIA NeurIPS 2025: Alpamayo-R1 та розвиток фізичного ШІ трансформують автономні системи

10 грудня 2025 Автор: Blake Crosley

NVIDIA представила DRIVE Alpamayo-R1 (AR1) — модель візуально-мовних дій з ланцюговим мисленням на 10 мільярдів параметрів для мобільності — на конференції NeurIPS 2025 у Сан-Дієго.¹ Цей реліз є найбільшим внеском NVIDIA у відкритий код для досліджень автономного водіння, який супроводжується набором даних з 1727 годин водіння в 25 країнах — приблизно втричі більше за Waymo Open Dataset.² Дослідники NVIDIA представили понад 70 доповідей та сесій на конференції, що свідчить про розширення ролі компанії від апаратного забезпечення до розробки моделей ШІ.³

Реліз Alpamayo-R1 вирішує фундаментальну проблему розробки автономних транспортних засобів: непрозорість прийняття рішень ШІ як "чорної скриньки". AR1 генерує проміжний "процес мислення" перед виконанням дій, що дозволяє перевіряти ланцюги міркувань, а не лише вхідні та вихідні дані.⁴ Цей підхід застосовує ланцюгове мислення ШІ до реальних фізичних систем, де пояснюваність впливає на безпеку та регуляторне схвалення.

Архітектура Alpamayo-R1

NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1 інтегрує ланцюгове мислення з плануванням траєкторії — компонент, критично важливий для підвищення безпеки автономних транспортних засобів у складних дорожніх сценаріях та досягнення автономності рівня 4.⁵

Технічні характеристики

Модель досягає 12% покращення точності планування в складних випадках порівняно з базовими моделями лише траєкторії, зі зниженням на 35% показника виїзду за межі дороги та на 25% показника близьких зіткнень у симуляції замкнутого циклу.⁶

Основа та дизайн

Alpamayo-R1 побудована на базовій моделі NVIDIA Cosmos-Reason, зокрема Cosmos-Reason1-7B, яка пройшла додаткове навчання на 3.7 мільйона зразків Visual Question Answering для розвитку фізичного здорового глузду та втіленого мислення.⁷ Модульна архітектура поєднує візуальний енкодер, механізм мислення та дифузійний декодер траєкторії для генерації планів у реальному часі.

Дизайн відходить від наскрізних нейронних мереж, які безпосередньо відображають входи на виходи. Натомість AR1 генерує проміжні міркування, які можуть оцінювати людські рецензенти та системи безпеки. Пояснюваність підтримує як ітерації розробки, так і регуляторну відповідність для автономних систем.

Масштаб набору даних

Супровідний набір даних містить 1727 годин відеозаписів водіння з 25 країн, встановлюючи безпрецедентну географічну та сценарну різноманітність для досліджень автономного водіння.⁷ Масштаб перевищує Waymo Open Dataset приблизно в 3 рази, забезпечуючи значно ширші дані для навчання та оцінки.

NVIDIA випустила підмножину даних для навчання та оцінки через колекцію Physical AI Open Datasets. Фреймворк AlpaSim з відкритим кодом дозволяє дослідникам оцінювати продуктивність AR1 на стандартизованих бенчмарках.[^8] Комбінація моделі, даних та фреймворку оцінки забезпечує повну інфраструктуру для досліджень автономного водіння.

Наслідки для інфраструктури

Розвиток фізичного ШІ від NVIDIA створює специфічні вимоги до обчислень, які впливають на планування інфраструктури.

Вимоги до навчання

Візуально-мовно-поведінкові моделі, такі як Alpamayo-R1, потребують мультимодальних конвеєрів навчання, що одночасно обробляють відео, дані сенсорів та текст. Навчальний корпус з понад 1 мільярда зображень вимагає інфраструктури зберігання петабайтного масштабу. Накладні витрати на обробку відео підвищують вимоги до обчислень у 3-5 разів порівняно з еквівалентними моделями лише для тексту.

Мінімальна інфраструктура для навчання: - Кластер GPU з інтерконектами NVLink/NVSwitch для ефективної синхронізації градієнтів - Сховище з високою пропускною здатністю (100+ ГБ/с агреговано) для потокової передачі відеонаборів даних - 10+ ПБ ємності зберігання для наборів даних з багатьма камерами - Орієнтовна вартість навчання: $500K-2M для повного навчання моделі з нуля

Організації, що розробляють автономні системи, повинні планувати інфраструктуру, яка підтримує інтенсивні відеонавантаження. Дотренування Alpamayo-R1 для конкретних доменів потребує значно менше обчислень — досяжно на кластерах з 8 GPU з 24 ГБ+ VRAM на GPU.

Розгортання інференсу

Інференс автономних транспортних засобів працює в умовах жорстких обмежень затримки — цільова затримка 99 мс означає, що рішення повинні завершуватися протягом одного кадру при 10 Гц. NVIDIA DRIVE Orin забезпечує 254 TOPS при 65-70 Вт, уможливлюючи інференс AR1 у реальному часі в транспортних засобах.[^9]

Варіанти розгортання на периферії: | Платформа | Продуктивність | Потужність | Використання | |----------|-------------|-------|----------| | DRIVE Orin | 254 TOPS | 65-70 Вт | Серійні автомобілі | | DRIVE Thor | 1 000+ TOPS | ~100 Вт | Системи L4 наступного покоління | | Jetson AGX Orin | 275 TOPS | 15-60 Вт | Розробка/робототехніка |

Повний конвеєр охоплює від кластерів GPU у дата-центрах для навчання до вбудованих обчислень у транспортних засобах для розгортання. Організації повинні планувати обидва рівні інфраструктури.

Додаткові релізи NeurIPS

NVIDIA представила кілька додаткових моделей та фреймворків, що підтримують розробку ШІ в різних доменах.

Моделі цифрового ШІ

NVIDIA випустила MultiTalker Parakeet — модель розпізнавання мовлення для середовищ з кількома спікерами, та Sortformer — модель діаризації, яка ідентифікує та розділяє спікерів.[^9] Nemotron Content Safety Reasoning забезпечує можливості модерації контенту з явним обґрунтуванням.

Релізи розширюють програмну екосистему NVIDIA за межі апаратного забезпечення до виробничих компонентів ШІ. Організації можуть розгортати моделі NVIDIA на апаратному забезпеченні NVIDIA з оптимізованою інтеграцією. Вертикальна інтеграція зміцнює позиції NVIDIA як постачальника платформи ШІ, а не чистого постачальника апаратного забезпечення.

Інструменти розробки

NVIDIA відкрила NeMo Data Designer Library під ліцензією Apache 2.0, що дозволяє генерувати синтетичні дані для навчання.[^10] NeMo Gym надає середовища навчання з підкріпленням для розробки ШІ. Ці інструменти знижують бар'єри для розробки ШІ, водночас створюючи прив'язку до екосистеми платформ NVIDIA.

Інструменти для синтетичних даних вирішують обмеження навчальних даних, які стримують розробку ШІ. Організації, нездатні зібрати достатньо реальних даних, можуть генерувати синтетичні альтернативи. Ця можливість особливо корисна для автономних систем, де збір реальних даних пов'язаний з міркуваннями безпеки.

Конкурентна динаміка

Релізи моделей NVIDIA впливають на конкурентне позиціонування як апаратного забезпечення, так і розробки ШІ.

Платформна стратегія

Випускаючи потужні моделі, які оптимально працюють на апаратному забезпеченні NVIDIA, компанія зміцнює свої позиції в екосистемі. Організації, що використовують моделі NVIDIA, природно розгортають їх на GPU NVIDIA. Інтеграція створює витрати на перехід, що виходять за межі специфікацій апаратного забезпечення.

Стратегія паралельна підходу Apple до інтеграції апаратного та програмного забезпечення, що створює прив'язку до платформи. NVIDIA розширюється від чіпів до систем і моделей, кожен рівень підсилює інші. Конкуренти стикаються з труднощами у створенні відповідного інтегрованого стеку.

Позиціонування відкритого коду

Релізи з відкритим кодом позиціонують NVIDIA як учасника співпраці у розвитку ШІ, а не чисто комерційного постачальника. Це позиціонування підтримує регуляторне та суспільне сприйняття в умовах посиленого контролю над ШІ. Відкриті моделі та набори даних демонструють прихильність до доступу дослідницької спільноти.

Однак оптимальна продуктивність вимагає апаратного забезпечення NVIDIA. Доступність відкритого коду демократизує доступ, тоді як комерційні розгортання концентруються на платформах NVIDIA. Цей підхід захоплює переваги відкритості без шкоди комерційній перевазі.

Матриця прийняття рішень: коли впроваджувати Alpamayo-R1

Практичні кроки: 1. Завантажити та оцінити: Отримати доступ до Alpamayo-R1-10B з Hugging Face (потрібно мінімум 24 ГБ VRAM) 2. Провести бенчмарк на ваших сценаріях: Використати фреймворк AlpaSim для стандартизованої оцінки 3. Спланувати інфраструктуру зберігання: Закласти бюджет на 10+ ПБ для серйозної розробки фізичного ШІ 4. Розглянути шлях дотренування: Кластера з 8 GPU достатньо для адаптації до домену

Професійна підтримка

Складна інфраструктура ШІ виграє від досвідчених партнерів з впровадження.

550 польових інженерів Introl підтримують організації, що розгортають інфраструктуру для автономних систем та застосувань фізичного ШІ.[^14] Компанія посіла 14 місце в рейтингу Inc. 5000 2025 року з трирічним зростанням 9594%.[^15]

Професійне розгортання у 257 локаціях по всьому світу задовольняє потреби інфраструктури фізичного ШІ незалежно від географії.[^16] Експертиза впровадження знижує ризики, коли організації впроваджують нові можливості ШІ.

Ключові висновки

Для розробників автономних транспортних засобів: - Alpamayo-R1 надає першу відкриту VLA-модель з міркуванням промислового масштабу із затримкою 99 мс у реальному часі - Ланцюгове мислення забезпечує пояснюваність, сприятливу для регуляторів - Набір даних з 1727 годин (у 3 рази більше Waymo) забезпечує безпрецедентну різноманітність навчання

Для планувальників інфраструктури: - Навчання вимагає петабайтного зберігання та високопропускних інтерконектів GPU - Дотренування можливе на кластерах з 8 GPU з 24 ГБ+ VRAM - Розгортання на периферії орієнтоване на DRIVE Orin (254 TOPS) або Thor (1000+ TOPS)

Для стратегічного планування: - Вертикальна інтеграція NVIDIA (чіпи → системи → моделі) створює витрати на перехід - Доступність відкритого коду дозволяє впровадження, але оптимальна продуктивність вимагає апаратного забезпечення NVIDIA - Інфраструктура фізичного ШІ суттєво відрізняється від розгортань ШІ лише для тексту

Перспективи

Релізи NVIDIA на NeurIPS 2025 демонструють розширення амбіцій від апаратного забезпечення до моделей ШІ та інструментів розробки. Alpamayo-R1 просуває дослідження автономного водіння, водночас утверджуючи NVIDIA як учасника відкритої розробки ШІ. Релізи зміцнюють позиції NVIDIA як інтегрованого постачальника платформи ШІ.

Організації, що будують автономні системи або застосування фізичного ШІ, повинні оцінити релізи NeurIPS для прискорення розробки. Комбінація моделей, наборів даних та інструментів знижує навантаження на розробку, тоді як доступність відкритого коду дозволяє налаштування для конкретних застосувань. Планування інфраструктури повинно враховувати обчислювальні вимоги та вимоги до даних, яких потребують ці передові застосування.

Посилання

[Контент скорочено для перекладу]