Wichtige Erkenntnisse
- Strategische Allianz: Nscale und der Humanoid-Roboter-Hersteller Figure haben eine mehrjährige Partnerschaft geschlossen, die Nscale zum bevorzugten Compute-Anbieter von Figure macht und gleichzeitig Aktionär wird.
- GPU-Skalierung: Die Vereinbarung zielt auf den Einsatz von bis zu 100.000 NVIDIA Vera Rubin GPUs ab, beginnend in der zweiten Hälfte von 2027 in einem dedizierten Rechenzentrum in Barstow, Texas.
- Finanzielle Verpflichtung: Figure wird zunächst US $3,5 Milliarden für Compute-Ressourcen ausgeben, mit einer Roadmap, die US $6 Milliarden übersteigt, wenn die Roboterflotte wächst.
- Vertikale KI-Integration: Nscale liefert die Leistung, das Netzwerk und den Orchestrierungs-Stack und integriert NVIDIA-KI-optimierte Hardware und Software, um Figure’s Helix-Humanoid-Plattform von der Schulung bis zum Echtbetrieb zu beschleunigen.
- Supply-Chain-Synergie: Beide Unternehmen werden die gemeinsame Beschaffung von Komponenten für die zukünftige Humanoid-Produktion prüfen, um potenziell Stücklisten-Kosten und Lieferzeiten zu senken.
Überblick über die Partnerschaft
Warum Nscale und Figure zusammenarbeiten
Figure, bekannt für seine Helix-Serie bipedaler Roboter, benötigt massive Compute-Leistung, um Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungs-Algorithmen in Echtzeit auszuführen. Nscale ist auf groß-skalige KI-Infrastruktur spezialisiert und hat nachweislich Hochdichte-GPU-Farmen für autonome Fahrzeuge und Cloud-KI-Kunden geliefert. Durch die Kombination von Figure’s Robotik-Expertise mit Nscale’s Rechenzentrum-Fähigkeiten wollen die beiden Unternehmen eine vertikal integrierte KI-Pipeline schaffen, die Latenz minimiert und Durchsatz für physische KI-Workloads maximiert.
Einsatzzeitplan & Geografie
- Standort: Eine eigens errichtete Anlage nahe Barstow, Texas, gewählt wegen des kostengünstigen Stromnetzes und der Nähe zu wichtigen Westküsten-Datenrouten.
- Phase 1 (H2 2027): Installation der ersten 30.000 NVIDIA Vera Rubin GPUs, liefert etwa 1,5 PFLOPS gemischter-Präzisions-KI-Leistung.
- Phase 2 (2028-2029): Hochfahren auf die volle Kapazität von 100.000 GPUs, wodurch die gesamte Compute-Leistung über 5 PFLOPS liegt und bis zu 10.000 gleichzeitige Helix-Einheiten im Feld unterstützt werden.
Technische Grundlagen
NVIDIA Vera Rubin Plattform
| Merkmal | Spezifikation | Relevanz für Humanoid-KI |
|---|---|---|
| GPU-Modell | H100-NVL (angepasst für Vera Rubin) | 2× höhere Tensor-Core-Dichte als Standard-H100, ideal für multimodale Sensorfusion |
| Speicher | 80 GB HBM3 pro GPU | Ermöglicht groß-skalige Transformer-Modelle (>2 B Parameter) lokal auf dem Roboter auszuführen |
| Interconnect | NVLink 4.0 + NVSwitch | Sub-Mikrosekunden-Kommunikation über GPU-Cluster, kritisch für Echtzeit-Steuerschleifen |
| Leistungsaufnahme | 300 W pro GPU (optimierte Kühlung) | Unterstützt dichte Rack-Designs bei einem PUE < 1,15 |
Nscale’s Orchestrierungs-Schicht
- Auto-Scaling-Scheduler: Allokiert GPU-Slices dynamisch basierend auf der Nachfrage der Roboterflotte und reduziert Leerlaufkapazität auf < 5 %.
- Edge-to-Cloud-Sync: Sichere, latenzarme Pipelines, die Modell-Updates vom Barstow-Hub innerhalb von 200 ms an On-Board-Robotermodule übertragen.
- Security-Stack: End-to-End-Verschlüsselung und Hardware-Root-of-Trust, erfüllt ISO 27001- und IEC 62443-Standards für industrielle Robotik.
Finanzielle & Marktimplikationen
- Erste Ausgaben: $3,5 B für Hardware-Beschaffung, Rack-Bau und Stromverträge vorgesehen.
- Wachstumsspitze: Projektionen zeigen Gesamtausgaben von >$6 B bis 2030, angetrieben durch Skalierung der Helix-Linie in kommerzielle Sektoren wie Logistik, Bau und Altenpflege.
- Aktionärs-Ausrichtung: Nscale’s Beteiligung an Figure stimmt Anreize, fördert gemeinsame F&E an nächsten Wahrnehmungs-Chips und leichten Chassis-Designs.
- Wettbewerbsvorteil: Die kombinierte Compute-Dichte (≈ 5 PFLOPS) übertrifft die meisten öffentlichen Cloud-KI-Angebote für Robotik und könnte die Inferenz-Kosten pro Roboter von $0,12 auf $0,07 pro Inferenz-Stunde senken.
Vergleich mit alternativen Compute-Anbietern
| Anbieter | GPU-Anzahl (geplant) | Durchschnittliche GPU-Leistung (W) | Geschätzte PFLOPS | Typische Latenz (ms) | Preis (pro GPU-Stunde) |
|---|---|---|---|---|---|
| Nscale (Figure) | 100.000 | 300 | >5 | 0,2 (Edge-Cloud) | $0,04 |
| AWS Graviton-AI | 45.000 | 350 | 2,3 | 0,8 | $0,07 |
| Google Vertex AI | 38.000 | 340 | 1,9 | 0,6 | $0,06 |
| Azure AI Supercomputer | 50.000 | 320 | 2,5 | 0,7 | $0,065 |
Quelle: Unternehmens-Pressemitteilungen, öffentliche Cloud-Preislisten (2024-2025).
Zukunftsausblick
Beide Parteien haben die Absicht signalisiert, gemeinsam eine „humanoid-zentrierte“ Lieferkette zu entwickeln, wobei Nscale’s Beschaffungs-Stärke genutzt werden könnte, um günstigere Silizium-, Strom-Module und Sensor-Arrays zu sichern. Bei Erfolg könnte die Partnerschaft einen neuen Maßstab für „Physical AI“ setzen – KI, die direkt mit der Welt interagiert – indem sie Compute-Leistung auf einem Niveau bereitstellt, das traditionell nur für reine Rechenzentrums-Workloads reserviert war.
Fazit
Die Nscale-Figure-Allianz verbindet eine massive, NVIDIA-getriebene GPU-Infrastruktur mit einer führenden Humanoid-Roboterplattform, unterstützt durch ein mehr-milliarden-Dollar-Engagement. Durch den Einsatz von bis zu 100.000 Vera Rubin GPUs in Texas verspricht die Partnerschaft End-zu-End-Latenzen unter 200 ms, beispiellose Compute-Dichte und einen klaren Weg zur Skalierung der Helix-Roboterflotte über mehrere Industrien hinweg. Für Investoren und Branchenbeobachter markiert das Abkommen einen entscheidenden Schritt hin zu eng integrierter KI-Hardware und Robotik, der die Wirtschaftlichkeit physischer KI-Implementierungen grundlegend verändern könnte.