NVIDIA、ロボティクスとAI開発を加速し新製品を発表

NVIDIAは、ロボティクスと、同社が「物理AI」と呼ぶ分野への注力を大幅に強化しており、この戦略的転換はバンクーバーで開催された最近のSIGGRAPHカンファレンスで大きく取り上げられました。同社は、AIシステムが現実世界と相互作用し、それを理解するこの領域を、人工知能における次の主要なフロンティアと見なしており、NVIDIAのOmniverseおよびシミュレーション技術担当副社長であるRev Lebaredianは、開発のペースを「信じられないほど」と表現しています。このコミットメントは、インテリジェントな自律システムの作成と展開を加速するために設計された、新しいハードウェア、ソフトウェア、およびAIモデルのスイートによって裏打ちされています。

NVIDIAが定義する物理AIは、大規模言語モデルのようにデジタル環境のみで動作する従来のAIモデルを超越します。代わりに、物理AIシステムは、3次元の物理世界で知覚し、推論し、複雑な行動を実行できるエンドツーエンドのモデルです。このパラダイムシフトは、「ソフトウェア1.0」（人間がコーディングした逐次コード）から「ソフトウェア2.0」（GPUアクセラレーションによる機械学習を介してソフトウェアがソフトウェアを作成する）へと移行し、ロボットと自律システムが物理的な環境を感知し、対応し、そこから学習できるようにすることを目指しています。製造業や物流から医療、スマートシティに至るまで、様々な産業がこの進歩によって変革されると予想されます。

NVIDIAの戦略の中心にあるのは、物理AIロボティクス向けの「3つのコンピューターソリューション」であり、基盤モデルのトレーニングからロボット上でのリアルタイム操作まで、ライフサイクル全体をカバーしています。大規模なロボット基盤モデルの集中的なトレーニングには、NVIDIAはDGX AIスーパーコンピューターを活用しています。シミュレーションとテストには、物理的に正確なデジタルツインを備えたNVIDIA Omniverseプラットフォームが重要な役割を果たし、開発者が実世界に展開する前にロボットフリートを仮想的にテストおよび最適化できます。最後に、ロボット上での推論とリアルタイム操作のために、NVIDIAはJetson AGX Thorを提供しています。これは、マルチモーダルAI推論モデルをロボット上で直接実行するように設計された、コンパクトでエネルギー効率の高いコンピューターです。

さらにAIインフラストラクチャを強化するため、NVIDIAはSIGGRAPHでBlackwellアーキテクチャを搭載した新しいRTX Proサーバーを発表しました。これらのRTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUは、AI、機械学習、データ分析、3Dグラフィックスを含むエンタープライズワークロードを高速化するように設計されており、CPUのみのシステムと比較して最大45倍のパフォーマンス向上と18倍のエネルギー効率向上を実現します。Cisco、Dell Technologies、HPE、Lenovo、Supermicroなどのグローバルシステムパートナーは、これらの新しい2Uメインストリームサーバーを提供し、Blackwellのパワーをエンタープライズおよび産業AIによりアクセスしやすくします。

同社はまた、Nemotron AIリソースファミリーを拡張し、洗練されたAIエージェントの開発に不可欠な新しいワールドシミュレーションSDKとライブラリを導入しました。Nemotronファミリー（Nemotron Nano 2およびLlama Nemotron Super 1.5を含む）は、複雑な多段階タスクを処理できるよりスマートなAIエージェントを構築するための高度な推論機能を提供します。これらのモデルは、ハイブリッドアーキテクチャや量子化（NVFP4）などの機能により、高い精度と効率性を提供し、推論コストを削減します。CrowdStrike、Uber、Magna、NetApp、Zoomなどの主要企業は、すでにこれらのモデルを利用しているか、利用を計画しています。

新しいNVIDIA OmniverseライブラリとCosmosワールド基盤モデル（WFM）も発表され、ロボティクスソリューションの開発と展開を加速します。これには、大規模な世界再構築のためのRTXレイトレース3Dガウススプラッティングを備えたOmniverse NuRecライブラリが含まれており、開発者はシミュレーションで現実世界をキャプチャし、再構築できます。さらに、Cosmos ReasonのようなCosmosモデル（70億パラメータのビジョン言語モデル）は、物理学と常識を理解することでロボットとAIエージェントが「推論」できるようにし、環境との計画と相互作用に不可欠です。これらの進歩は、物理的に正確なデジタルツインの作成と合成データの生成を促進します。これは、物理AIモデルのトレーニングや物理世界を理解するAIエージェントの構築に不可欠です。Amazon Devices & Services、Boston Dynamics、Figure AI、Hexagonなどの業界リーダーは、すでにNVIDIAのシミュレーションおよび合成データ生成機能を活用しています。

NVIDIAのロボティクスと物理AIへの戦略的な推進は、ハードウェア、ソフトウェア、高度なモデルの包括的なエコシステムに支えられており、産業を変革し、インテリジェントな機械が私たちの物理世界とシームレスに統合する未来を実現するという深いコミットメントを示しています。