- A LG está em discussões exploratórias com a NVIDIA sobre IA física, centros de dados e mobilidade, após reunião entre o CEO da LG e a diretora sênior da NVIDIA em Seul.
- As conversas destacam as exigências de hardware e processamento para rodar sistemas automatizados complexos e o alto investimento necessário para levar a IA de simulação à prática.
- A densificação de racks de servidor aumenta a demanda por refrigeração, levando a LG a oferecer soluções de HVAC de alta eficiência para data centers de IA.
- A colaboração mira integrar hardware de gestão térmica da LG à infraestrutura da NVIDIA, reduzindo custos de energia e possibilitando mais processamento em menos espaço.
- Também há foco na aplicação em casa e em veículos: LG quer ampliar atuação com robôs domésticos, edge computing com a NVIDIA e integração automotiva com as plataformas respectivas, incluindo a sinalização de expansão pela LG CNS.
LG e NVIDIA estão em conversas exploratórias sobre IA física, centros de dados e mobilidade. O encontro ocorreu em Seul entre o CEO da LG, Ryu Jae-cheol, e Madison Huang, diretora sênior de Marketing de Produto para Omniverse e Robótica da NVIDIA. As partes discutem requisitos operacionais para sistemas automatizados complexos.
As conversas destacam o alto capex necessário para levar sistemas autônomos além da simulação. O densificado de clusters de computação exige infraestrutura de refrigeração avançada, já que racks com alta densidade aumentam o consumo e o calor. NVIDIA tem faturamento recorde com data centers, o que eleva a relevância do tema.
Estrutura de hardware e desempenho
No CES 2026, a LG posicionou suas divisões comerciais para fornecer soluções de HVAC e gestão térmica de alta eficiência voltadas a data centers de IA. A densidade de energia cresce, tornando a refrigeração tradicional insuficiente para manter o desempenho.
Quando temperaturas dos data centers sobem, os nós de computação reduzem desempenho, prejudicando o retorno sobre o investimento. Integrar hardware térmico da LG ao ecossistema de infraestrutura da NVIDIA reduz desperdícios de margem e permite maior aproveitamento do espaço.
Aplicação em ativos de consumo e robótica
Para a LG, o objetivo é atuar como fornecedora de infraestrutura dentro de um ecossistema tecnológico lucrativo, gerando receita recorrente ao complementar a camada de computação. A LG CNS, subsidiária, apoia essa expansão, com patrocínio ao IoT Tech Expo North America.
Além da infraestrutura, as negociações buscam reduzir latência computacional em hardware doméstico autônomo. A LG já apresentou o CLOiD, robô residencial com braços e membros acionados, que opera na plataforma Affectionate Intelligence voltada a aprendizado ambiental contínuo.
Integração com edge computing e simulações
A LG carece de infraestrutura digital twin, modelos de manipulação pré-treinados e ambientes de simulação para implantar de forma segura a pipeline de percepção a movimento. A NVIDIA oferece essa arquitetura por meio de Omniverse e do stack Isaac para robótica em tempo real.
Ao adotar capacidades de edge compute da NVIDIA, a LG pode processar variáveis espaciais locais, reduzindo custos de computação na nuvem e acelerando a passagem de protótipo à produção.
Testes industriais e ambiente doméstico
A NVIDIA valida seu stack robótico com um ensaio de duas semanas na Siemens, anunciado em Hannover Messe. Um Humanoid HMND 01 Alpha realizou operações logísticas em oito horas, em um ambiente fabril estruturado.
A associação com a LG permite uso do ecossistema ThinQ para coleta de dados em ambiente doméstico real, onde variações como iluminação e interferência humana exigem modelos treinados em situações reais, e não apenas simulações.
Perspectiva automotiva e padronização
No setor automotivo, a LG fabrica unidades de infotainment, componentes para EV e plataformas gerativas embarcadas. A NVIDIA, por meio do DRIVE, tem alta participação no cálculo automotivo autônomo.
Uma colaboração formal entre LG e NVIDIA poderia integrar a camada de experiência interna dos veículos com a plataforma de computação subjacente, padronizando arquiteturas e reduzindo horas de engenharia com integrações de API.
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