Da Seoul alla Silicon Valley, il futuro della robotica umanoide si sta costruendo a velocità sorprendente, e Nvidia ha deciso di mettere il proprio peso direttamente sul tavolo. Come riferito da Reuters, al termine di un incontro bilaterale con il presidente del gruppo LG, Koo Kwang-mo, il ceo di Nvidia Jensen Huang ha dichiarato ai giornalisti che le due aziende stanno lavorando congiuntamente su tecnologia motoristica e sistemi meccanici per integrare i robot umanoidi con le più avanzate infrastrutture di intelligenza artificiale. “Stiamo lavorando con loro nella tecnologia dei motori e nei sistemi meccanici, in modo da poter mettere insieme la robotica umanoide e il futuro della robotica”, ha detto Huang, aggiungendo che la collaborazione si estende anche alla progettazione architetturale dei data center di nuova generazione. Non è un’alleanza marginale: è la fotografia di un settore che sta rapidamente smettendo di essere fantascienza per diventare infrastruttura industriale.
In questo articolo:
- Nvidia, LG e i robot umanoidi
- La corsa ai robot
- Nvidia e il tema della convergenza tra robot e data center
Nvidia, LG e i robot umanoidi
La partnership con LG si inserisce in un ecosistema più ampio che Nvidia ha costruito attorno alla propria piattaforma Isaac GR00T, presentata alla fine di maggio alla conferenza GTC Taipei 2026. Si tratta di un robot umanoide di riferimento in formato open platform, pensato per essere adottato e personalizzato da partner industriali. LG Electronics ha annunciato l’intenzione di utilizzare gli strumenti Isaac, GR00T e Cosmos di Nvidia lungo l’intero ciclo di sviluppo dei propri robot umanoidi e logistici.
Non è un esordio nel settore: già al CES 2026, il gruppo sudcoreano aveva presentato LG CLOi, un robot domestico alimentato dalla piattaforma Jetson Thor di Nvidia. Ma l’accordo siglato in questi giorni a Seoul segna un salto di qualità, trasformando quella che era una collaborazione tecnologica in una strategia industriale condivisa che abbraccia anche la mobilità e le infrastrutture digitali. Huang, che in pochi giorni aveva già incontrato i presidenti di SK e Naver a una cena a Hongdae, si è congedato invitando Koo Kwang-mo in California per proseguire i colloqui: un gesto che vale più di qualsiasi comunicato stampa.
La corsa al settore
Il contesto in cui si colloca questa mossa di Nvidia è quello di una competizione a livello mondiale che si sta intensificando con cadenza mensile. Sul fronte opposto, Elon Musk ha reso la robotica umanoide il nuovo centro di gravità di Tesla, al punto da annunciare la riconversione delle linee di assemblaggio dello stabilimento di Fremont – quelle che fino a ieri producevano Model S e Model X – per fabbricare il robot Optimus nel secondo trimestre del 2026.
Musk ha fissato obiettivi ambiziosi: produzione interna a basso volume già avviata, vendita ai consumatori entro la fine del 2026 dopo il superamento dei test di sicurezza, produzione ad alto volume per aziende terze nel corso del 2027. Il mercato potenziale, secondo le sue stime, supererebbe i venti miliardi di unità, sommando la domanda individuale globale agli utilizzi industriali. Una proiezione che, come spesso accade con Musk, deve essere letta con il necessario scetticismo metodologico: il Full Self-Driving di Tesla era stato annunciato come “feature complete” nel 2019 e nel 2026 l’autonomia completa è ancora un orizzonte incompiuto.
Ciò che separa l’approccio di Nvidia da quello di Tesla non è solo tecnico, ma filosofico. Musk punta su un ecosistema verticalmente integrato: hardware, software, AI e distribuzione tutti sotto il tetto Tesla. Huang ha scelto la strada della piattaforma aperta, costruendo un’infrastruttura – Isaac GR00T – che altri possono adottare, personalizzare e scalare. Tra i partner che già utilizzano lo stack robotico di Nvidia figurano Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, Humanoid e NEURA Robotics, oltre naturalmente a LG. È un modello che ricorda quello che ha reso Nvidia dominante nell’intelligenza artificiale generativa: non costruire l’applicazione finale, ma diventare lo strato abilitante su cui tutti costruiscono.
In questo senso, la partnership con LG ha un valore strategico che va oltre la robotica stessa, poiché consolida la presenza di Nvidia in Corea del Sud – dove la stessa settimana sono stati annunciati accordi con SK Telecom per i data center e con SK hynix per i chip di memoria avanzata utilizzati nei sistemi AI – trasformando Seoul in un avamposto dell’ecosistema fisico dell’intelligenza artificiale.
Nvidia e il tema della convergenza tra robot e data center
Il tema della convergenza tra robot e data center, che Huang ha citato esplicitamente nella conferenza stampa di Seoul, è forse il più sottovalutato nell’analisi corrente del settore. I robot umanoidi non sono macchine autonome nel senso tradizionale: dipendono da enormi capacità computazionali per apprendere, adattarsi e operare in ambienti non strutturati. L’architettura dei data center che li supporta non è un dettaglio accessorio, ma una condizione abilitante. Che Nvidia stia lavorando simultaneamente sulle due facce del problema – il robot fisico e l’infrastruttura digitale che lo alimenta – suggerisce una visione integrata del mercato che poche altre aziende al mondo possono vantare.
Il chip Jetson Thor, già presente in LG CLOi, è progettato proprio per essere il punto di giunzione tra il mondo fisico e quello computazionale: un sistema embedded ad alte prestazioni pensato per l’edge AI in applicazioni robotiche e autonome. Sul piano degli investimenti, il settore dei robot umanoidi sta attirando capitali con un’intensità che ricorda i primi anni del boom dell’intelligenza artificiale generativa. Figure AI, Agility Robotics, Apptronik, Unitree e diversi altri player stanno già testando robot in magazzini, fabbriche e contesti logistici, anche se la distanza tra una dimostrazione convincente e un robot affidabile e conveniente per turni completi di lavoro rimane ancora significativa.
La difficoltà tecnica risiede in elementi che sembrano banali solo a chi non li conosce: mani abbastanza destramente da manipolare oggetti irregolari, autonomia energetica sufficiente per un turno lavorativo, sicurezza operativa in ambienti condivisi con esseri umani. Nvidia non compete direttamente con questi player, ma fornisce a molti di loro la spina dorsale computazionale. È una posizione di rendita straordinaria, analoga a quella che ha costruito nell’AI generativa: chiunque vinca la gara dei robot umanoidi, Nvidia incassa.
