2025 में Nvidia कंपनी के एक पूर्व जीपीयू आर्किटेक्ट द्वारा स्थापित स्टार्टअप भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता - यानी रोबोट और मशीनों के लिए प्रोसेसर विकसित कर रहा है जो वास्तविक दुनिया में धारणा, तर्क और कार्य कर सकते हैं। कंपनी का पहला उत्पाद, जिसका नाम Y10 रखा गया है, धारणा, आउटपुट और कार्रवाई के पूरे चक्र को एक मिलीसेकंड से भी कम तक कम करने पर केंद्रित है, जैसा कि Xu ने 10 अक्टूबर को चीनी स्टार्टअप प्रकाशन Cyzone को दिए गए साक्षात्कार में बताया।
Xu का दावा है कि अधिकांश आधुनिक रोबोट केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों (CPU), ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों (GPU) और स्वायत्त ड्राइविंग चिप्स का उपयोग करते हैं। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि जीपीयू बड़ी भाषा मॉडल के साथ काम करते समय उच्च थ्रूपुट के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि उस निरंतर चक्र के लिए जिसमें रोबोट अपने परिवेश को महसूस करता है, कोई कार्रवाई करता है, और फिर फीडबैक के आधार पर उच्च आवृत्ति पर उसे ठीक करता है। भौतिक एआई के लिए, समग्र चक्र समय, साथ ही ऊर्जा और लागत, केवल पीक TOPS प्रदर्शन से अधिक महत्वपूर्ण मीट्रिक हैं।
Xu के अनुमान के अनुसार, चिप वास्तुकला समानांतर प्रोसेसर की उपयोगिता का लगभग 70% निर्धारित करती है, जबकि सॉफ्टवेयर शेष 30% के लिए जिम्मेदार होता है। विशेष ASIC का उपयोग करने के बजाय, Y10 एक सामान्य-उद्देश्य वाला प्रोसेसर है जिसे कॉन्फ़िगर करने योग्य और अत्यधिक प्रोग्राम करने योग्य निर्देश सेट द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो इसे रोबोट मॉडलों में बदलाव के साथ अनुकूलित होने की अनुमति देता है। कंपनी की प्रारंभिक सामग्री के अनुसार, डिजाइन SomaArch नामक वास्तुकला पर आधारित है। Xu ने आगे कहा कि मुख्य टीम के सदस्यों के पास कई पीढ़ियों के Nvidia जीपीयू पर काम करने का अनुभव था और उन्होंने बड़े चिप्स, जिसमें 6-नैनोमीटर स्तर के घटक शामिल थे, को डिजाइन से लेकर बड़े पैमाने पर उत्पादन तक स्थानांतरित करने में भाग लिया, और निर्देश सेट इंजीनियरों के लिए माइग्रेशन को सरल बनाने के लिए विकसित किया गया है।
कंपनी ने बताया कि वह प्रमुख चीनी रोबोट निर्माताओं के साथ परीक्षण कर रही है। सिमुलेशन के परिणामों के अनुसार, जो कंपनी का अपना डेटा है, सिलिकॉन पर माप नहीं हैं, इसके समाधान वर्तमान x86 प्लस Orin कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में 80% लागत में कमी के साथ पांच गुना बेहतर समग्र प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं। Xu ने स्पष्ट किया कि टीम के सिमुलेशन आमतौर पर अंतिम परिणामों से 3% के भीतर मेल खाते हैं। चिप का विकास आधे रास्ते पर है, और वर्ष के अंत तक ग्राहकों को वास्तविक हार्डवेयर का परीक्षण करने के लिए FPGA-आधारित कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म संस्करण जारी करने की योजना है।
प्रारंभिक लक्ष्य मानव सदृश रोबोट नहीं, बल्कि औद्योगिक रोबोटिक मैनिपुलेटर हैं। एक भागीदार का हवाला देते हुए, Xu ने उल्लेख किया कि मौजूदा मैनिपुलेटर वास्तविक उत्पादन लाइनों पर केवल लगभग 2% मैनुअल संचालन करते हैं। इसके अलावा, कंपनी अपने चिप्स पर आधारित छोटे विश्व मॉडल सर्वर बनाने पर विचार कर रही है। Xu के अनुसार, रोबोट की वर्तमान कम्प्यूटेशनल शक्ति लगभग 1985 में 386 प्रोसेसर के स्तर के बराबर है।