- Створення RynnBrain: Alibaba представила відкритий код нової моделі штучного інтелекту RynnBrain, яка дозволяє роботам сприймати фізичний світ, планувати завдання та взаємодіяти з об'єктами.
- Технічна архітектура RynnBrain: Модель поєднує візуальний трансформер, мовний декодер та дифузійний блок для генерації плавних рухів, забезпечуючи гнучкість та адаптивність роботів.
- Конкуренція на ринку робототехніки: Alibaba заявляє про перевагу RynnBrain над аналогами від Google та Nvidia, але експерти застерігають, що реальний світ складніший за контрольовані умови лабораторних тестів.
- Стратегія Китаю у робототехніці: Випуск RynnBrain є частиною масштабної державної програми Китаю, спрямованої на масове виробництво гуманоїдних роботів та лідерство у цій галузі до 2027 року.
Alibaba кинула виклик Google та Nvidia у сфері робототехніки. Китайський техногігант представив модель штучного інтелекту RynnBrain, яка дозволяє роботам сприймати фізичний світ, планувати завдання та взаємодіяти з об’єктами. Це відкритий код — і він уже доступний розробникам по всьому світу.
Зміст статті
Alibaba Group через свій дослідницький підрозділ DAMO Academy випустила модель штучного інтелекту RynnBrain. Це не черговий чат-бот і не генератор картинок. Це фундаментальна модель для робототехніки — програмне забезпечення, яке дає машинам змогу орієнтуватися у просторі, розпізнавати предмети та виконувати фізичні завдання без постійного людського контролю.
Чому це важливо? Бо штучний інтелект нарешті виходить за межі екранів. Він вчиться рухатися, хапати речі, обходити перешкоди. І Alibaba пропонує цю технологію безкоштовно — у форматі відкритого коду через платформи GitHub та Hugging Face. Будь-який стартап чи університет може завантажити модель і експериментувати.
Що таке RynnBrain і навіщо він потрібен
RynnBrain побудовано на візуально-мовній моделі Qwen3-VL від Alibaba. Призначення — так званий “втілений ШІ” (embodied AI). Це напрямок, де машини не просто обробляють тексти чи зображення, а фізично взаємодіють із навколишнім середовищем.
Модель доступна у кількох версіях. Найменша — на 2 мільярди параметрів, підійде для простих завдань. Найпотужніша використовує архітектуру Mixture-of-Experts на 30 мільярдів параметрів. Розробники обирають конфігурацію залежно від завдання та доступних обчислювальних ресурсів.
На демонстраційних відео робот з RynnBrain розпізнає фрукти та складає їх у кошик. Здається банально? Насправді це складний процес. Машина повинна ідентифікувати об’єкт, визначити його положення у тривимірному просторі, спланувати траєкторію руху маніпулятора та виконати дію без пошкодження предмета. Спробуйте навчити цього звичайну програму — витратите роки.
Технічна архітектура: як працює “мозок” для роботів
Технічна документація RynnBrain розкриває гібридну архітектуру. Система поєднує візуальний трансформер для обробки відеопотоку з камер, мовний декодер для інтерпретації команд та дифузійний блок для генерації плавних рухів. Звучить як набір модних слів? Пояснюю простіше.
Дифузійний підхід до генерації дій — справжня родзинка. Замість однієї фіксованої траєкторії модель створює розподіл можливих шляхів руху. Це забезпечує гнучкість у непередбачуваних ситуаціях. Скажімо, об’єкт раптово зміщується або з’являється перешкода — робот адаптується на льоту.
Alibaba стверджує, що навчала RynnBrain на одному з найбільших наборів даних для робототехніки у світі. Компанія використовувала як симульовані середовища, так і реальні сесії телеоперації. Хмарна інфраструктура Alibaba Cloud — найбільшого провайдера в Азії — дозволила запускати тренування на тисячах графічних процесорів одночасно.
Серія включає спеціалізовані версії: RynnBrain-Plan для планування завдань роботів, RynnBrain-Nav для візуально-мовної навігації та RynnBrain-CoP для ланцюгового просторового міркування. Кожна заточена під конкретний сценарій використання.
Конкуренція з Google та Nvidia: хто лідирує
Alibaba заявляє про перевагу над конкурентами. За внутрішніми тестами компанії, RynnBrain перевершив Google Gemini Robotics-ER 1.5 та Nvidia Cosmos-Reason2. Модель нібито встановила нові рекорди на 16 відкритих тестах для втіленого інтелекту.
Але варто бути обережними з такими заявами. Контрольні тести — це лабораторна стерильність, ідеальні умови. Реальний світ значно складніший. Там є пил, погане освітлення, несподівані перешкоди та люди, які постійно плутаються під ногами.
Google DeepMind теж не сидить склавши руки. Компанія опублікувала серію впливових досліджень у цій сфері: моделі RT-2 та її наступники продемонстрували, що великі мовні моделі можна адаптувати для керування роботизованими маніпуляторами. Nvidia просуває платформу Cosmos для фізичного ШІ та автономних транспортних засобів.
Ілон Маск розробляє власну систему для робота Tesla Optimus. А генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг називає штучний інтелект та робототехніку “багатотрильйонною можливістю для зростання”. На щорічних зборах акціонерів у червні 2025 року він підкреслив: компанія працює над тим, щоб мільярди роботів, сотні мільйонів автономних транспортних засобів та сотні тисяч роботизованих заводів працювали на технологіях Nvidia. Амбіції космічного масштабу.
Принципова різниця підходів очевидна: американські компанії переважно тримають передові технології за закритими дверима. Китайські гравці роблять ставку на відкритий код. Meta вчинила подібно з моделями LLaMA — і це різко змінило ландшафт галузі. Тисячі розробників отримали доступ до потужних інструментів. Alibaba йде тим самим шляхом.
Китайська ставка на фізичний штучний інтелект
RynnBrain — не ізольований проєкт ентузіастів. Це частина масштабної державної стратегії Пекіна.
Ще у листопаді 2023 року Міністерство промисловості та інформаційних технологій Китаю оприлюднило дев’ятисторінкову дорожню карту. Мета амбітна: масове виробництво гуманоїдних роботів до 2025 року та світове лідерство у технології до 2027-го. Терміни стислі, але китайці звикли працювати у такому темпі.
Результати вже помітні неозброєним оком. За даними Національної комісії з розвитку та реформ, станом на кінець 2025 року в Китаї працює понад 150 компаній-виробників гуманоїдних роботів. Сектор зростає більш ніж на 50% щорічно. Прогнозований обсяг ринку — 100 мільярдів юанів (приблизно 14 мільярдів доларів) до 2030 року.
Інвестиції йдуть рекою. За перше півріччя 2025 року вкладення у робототехніку та втілений інтелект перевищили показники за весь 2024 рік. До липня Китай інвестував 3,4 мільярда доларів у нові робототехнічні стартапи — на 42% більше, ніж США, та вп’ятеро більше за Європу. Цифри промовисті.
Шість з одинадцяти провідних китайських виробників гуманоїдних роботів — Unitree, AgiBot, Galbot, Engine AI, Leju Robotics — вже запустили масове виробництво. Компанія UBTECH поставила перші сотні одиниць промислових гуманоїдів Walker S2 і планує вийти на рівень 10 000 роботів щорічно до 2026 року. Це вже не експерименти — це індустрія.
Глобальні наслідки: нова гонка технологій
Випуск RynnBrain має очевидний геополітичний підтекст. Вашингтон посилює експортний контроль над передовими напівпровідниками. Пекін вкладає державні ресурси у розвиток внутрішніх можливостей штучного інтелекту. Протистояння загострюється.
Партнерство Alibaba та Nvidia: Революція у фізичному AI
Білий дім звинувачує Alibaba у допомозі китайській армії
Китай уже контролює близько 60% глобальних патентних заявок у сфері робототехніки з підтримкою ШІ. Між 2015 та 2022 роками кількість китайських наукових публікацій у робототехніці зросла на 545%. У 2022-му Китай обігнав США за загальним обсягом досліджень. Академічна перевага поступово трансформується у промислову.
Але є серйозні нюанси. Китайські компанії стикаються з обмеженнями доступу до найпотужніших графічних процесорів. Американські санкції ускладнюють придбання чипів Nvidia останнього покоління. Це змушує шукати альтернативні шляхи — через ефективніші алгоритми та локальне виробництво мікросхем.
Goldman Sachs прогнозує глобальні поставки 50 000–100 000 гуманоїдних роботів у 2026 році. Собівартість одиниці має знизитися до 15 000–20 000 доларів. Роботи почнуть працювати на складах, заводах, у лікарнях та приватних домогосподарствах. Фантастика стає буденністю.
Alibaba позиціонує RynnBrain як внесок у цю трансформацію. Компанія декларує амбітну мету: обслуговувати 2 мільярди клієнтів та створити 100 мільйонів робочих місць протягом наступних 20 років. Штат інженерів та науковців DAMO Academy налічує 25 000 фахівців. Лабораторії працюють у семи містах світу — від Пекіна до Тель-Авіва.
Чи змінить RynnBrain правила гри? Час покаже. Одне безперечно: гонка за фізичний штучний інтелект набирає обертів. І переможець визначить, хто контролюватиме наступну промислову революцію.
