GTC DC25において、NVIDIAは製造、製薬、自律走行車、ネットワーク、ロボティクス分野における最新情報とパートナーシップを発表しました。また、オープンソースモデルも導入しました。NVIDIAはPalantir Technologiesと連携し、運用AI向けの独自の統合テクノロジースタックを構築します。このスタックには、分析機能、リファレンスワークフロー、自動化機能、カスタマイズ可能なAIエージェントが含まれます。企業や政府機関の複雑なシステムの改善と最適化を目指します。
Palantir AI Platform (AIP) の主要部分である Palantir Ontology には、NVIDIA GPU アクセラレーションによるデータ処理、ルート最適化ライブラリ、オープンソースモデル、そして高度なコンピューティング技術が組み込まれます。Ontology と NVIDIA AI の組み合わせは、運用 AI に不可欠なコンテキストアウェアな推論を提供することで、お客様を支援することを目的としています。
このカスタマイズ可能なテクノロジースタックを活用する組織は、データを活用して特定の自動化やAIエージェントを実現し、小売、医療、金融、公共部門における複雑なタスクを容易に実行できます。NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン・フアン氏は、AIをビジネスオペレーションに統合するためのPalantirとのパートナーシップを強調しました。フアン氏は、PalantirのAIドリブンプラットフォームとNVIDIAのCUDA-Xアクセラレーテッドコンピューティング、そしてNemotronオープンAIモデルを組み合わせることで、複雑な産業プロセスと運用プロセスをサポートする新たなフレームワークを開発していると述べました。
Palantir Technologiesの共同創業者兼CEOであるアレックス・カープ氏は、顧客に迅速かつ非対称的な価値を提供するAIの導入に同社が注力していることを強調しました。また、NVIDIAとの提携は、PalantirのAIを活用した意思決定インテリジェンスシステムを、最先端のAIインフラと統合することを目指していると述べました。ロウズは、この統合ソフトウェアスタックを導入し、グローバルサプライチェーンのデジタルレプリカを構築した最初の企業であり、継続的なAI最適化を可能にしています。
運用インテリジェンスの進化
Palantir AIPは、最高水準のプライバシーとデータセキュリティを保証します。Ontologyは、データを現実世界の概念を反映した接続された仮想オブジェクトに整理することで、組織のデジタルレプリカを作成します。これにより、自動化によって効率性を向上させるAI搭載オペレーティングシステムが実現します。NVIDIAのデータ処理、オープンモデル、アクセラレーテッドコンピューティングは、OntologyとAIPを通じて適切に統合され、アクセス可能になりました。お客様は、NVIDIA CUDA-XデータサイエンスライブラリとOntologyのアクセラレーテッドコンピューティング機能を組み合わせてデータ処理を行い、複雑でビジネスクリティカルなワークフローにおいて、リアルタイムのAI主導の意思決定を実現できます。
NVIDIA AI EnterAacuOpt、Nemotron、NeMo モデルは、企業が AI エージェントを迅速に構築し、動的なサプライチェーン管理に AI を活用するのに役立ちます。NVIDIA と Palantir は、NVIDIA Blackwell アーキテクチャを Palantir AIP に統合し、推論エージェントを用いてデータ処理から AI 生成まで AI パイプライン全体を高速化します。企業は NVIDIA AI ファクトリーで AIP を運用することで、パフォーマンスを向上させることができます。
Palantir AIP は、本日別途発表された新しい NVIDIA AI Factory for Government でもサポートされます。
AIネイティブ6Gスタック
NVIDIAは、米国初となる6G向けAIネイティブワイヤレススタックを発表しました。これには、Booz Allen、Cisco、MITRE、ODC、T-Mobileといった大手企業との提携により、次世代ワイヤレステクノロジーを進化させる新たなアプリケーションが含まれています。AIネイティブネットワークは、無線信号に無線周波数を割り当てることで、スペクトル利用効率を向上させます。この新たなワイヤレス通信の中核となるのは、ソフトウェア定義アプリケーションによってサポートされる統合プラットフォームを通じて、接続性、コンピューティング、センシングを統合するAI-RANアーキテクチャです。
NVIDIAの通信部門シニアバイスプレジデント、ロニー・ヴァシシュタ氏は、6GはAIを中核として開発されており、より高い周波数効率、広範な接続性、そして新たなアプリケーションの実現を目指していると述べた。ヴァシシュタ氏は、業界リーダーとの連携を強調し、高度な機能を備えたAIネイティブの無線スタックの構築に注力していることを強調し、6G開発における米国の役割を強調した。
AI-WIN プロジェクトを開始してからわずか 6 か月後、NVIDIA とそのパートナーは、カリフォルニア州サンタクララの NVIDIA 施設で、完全な AI ネイティブ ワイヤレス スタックを構築し、ネットワーク経由で初めてのユーザー間通話を実行し、革新的な 6G アプリケーションを開発しました。
このシステムは、NVIDIA AI Aerial プラットフォームと、ODC の 5G RAN ソフトウェア、シスコのユーザー プレーン機能および 5G コア ソフトウェア、そして MITRE と Booz Allen の専用 6G アプリケーションを組み合わせています。シスコは AI-WIN イニシアチブを通じて AI 時代の安全なネットワーク接続の強化に取り組んでおり、物理 AI と統合センシングを効率的かつ安全に実現するための基盤構築を支援しています。
シスコ プロバイダー モビリティ担当シニア バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーのマサム・ミール氏は、モバイル ネットワークにAIを統合し、リアルタイムのセンシング、学習、そしてアクションを実現する画期的なパートナーシップについて強調しました。ミール氏は、この進歩はサービス プロバイダーが高価値サービスを提供できるよう支援することを目指しており、接続性とセキュリティを向上させるためにネットワークにAIを技術的に統合することの重要性を強調しました。
NVIDIA AI Aerialを搭載したCerberus ODCの完全ソフトウェア定義5G RANは、重要なエンタープライズアプリケーションにおいてRANとAIのワークロードを同時に処理できるようにすることで、新たな基準を確立します。従来のRANシステムを凌駕し、セル容量は7倍、電力効率は3.5倍向上します。
画期的なアプリケーションが6G標準を推進
NVIDIAとBooz Allenは共同で、カメラビジョンと無線周波数センシングを融合し、視界不良時でも正確な物体検知と追跡を実現する、画期的なマルチモーダルISACアプリケーションを開発しました。カメラビジョンは移動物体を捉えることはできますが、追跡は困難です。一方、無線周波数センサーは光がなくても物体の位置と速度を正確に特定できます。この2つのアプローチを組み合わせることで、ISACシステムは公共安全、産業監視、セキュリティアプリケーションにおいて、単一モダリティのセンシングを凌駕するリアルタイムの空間認識を実現します。
MITRE社が開発したAIを活用したスペクトラムアジリティは、セルサイト内で無線スペクトラムをリアルタイムでアクティブに管理します。これにより、ユーザーはシームレスな接続を維持し、事業者はスペクトラム効率を大幅に向上させることができます。ネットワーク帯域全体をシャットダウンする従来の方法とは異なり、このAI主導のアプローチは、影響を受ける周波数を選択的にターゲットとすることで、スペクトラム効率を向上させながら、管理上の課題を解決します。
NVIDIA AI Aerial ソフトウェア ライブラリは、早期の 6G アプリケーション開発を可能にし、AI とニューラル ネットワークをベースとした新たな統合により、パフォーマンスと効率性が向上します。NVIDIA Aerial Framework は、モジュール式のプログラマブル パイプラインを提供することで、サードパーティ アプリケーションがリアルタイムの無線信号データにアクセスできるようにし、AI モデルのトレーニングと強化学習を促進します。
AI ネイティブのワイヤレス ネットワークは、5G から 6G への通信の大きな転換を示しており、効率的なエッジ AI 処理とセンシングにより、数千億のネットワーク接続を管理し、通信事業者の収益を増やすことができます。
NVIDIAとNokiaのパートナーシップ
NVIDIAとNokiaは、NVIDIAのAI-RANソリューションをNokiaのRAN製品に統合するための戦略的パートナーシップを締結しました。この協業により、通信サービスプロバイダーはNVIDIAプラットフォームを用いてAIネイティブの5G-Advancedおよび6Gネットワークを構築できるようになります。Omdiaによると、このパートナーシップは急成長を遂げているAI-RAN市場に対応しており、2030年までに売上高は200億ドルを超えると予想されています。
NVIDIAとNokiaは、通信事業者がスケーラブルなエッジAI処理を導入し、新たな機会を創出できるインフラストラクチャを構築しています。T-Mobile USは、NokiaおよびNVIDIAと連携し、6G開発のためのAI-RANテクノロジーを開発します。試験運用は2026年に開始される予定です。この取り組みにより、デバイス上のAIアプリケーションのパフォーマンスと効率が大幅に向上し、将来のAIネイティブデバイスや、センシングや通信などの6Gサービスをサポートします。
AIトラフィックは急速に増加しており、モバイル通信事業者はNokiaとNVIDIAのAI-RANシステムを活用することで、パフォーマンスを向上させ、新たな6G AIサービスを導入することができます。NVIDIAのARC-Proプラットフォームは5Gから6Gへの移行を可能にし、Nokiaはパートナーシップとソフトウェア統合を通じてAI-RANの導入を加速させます。
NVIDIAは、コネクティビティ、コンピューティング、センシング機能を統合した6G対応コンピューティング プラットフォーム「Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro)」を発表しました。このプラットフォームは、ソフトウェア アップグレードを通じて通信事業者の5G-Advancedから6Gへの移行を支援します。NVIDIA ARC-Pro リファレンス デザインは、メーカーやネットワーク プロバイダーが商用または独自のAI-RAN製品を開発するために利用でき、新規構築や既存基地局の拡張をサポートします。
Nokiaは、NVIDIA CUDAプラットフォーム上での5Gおよび6G RANソフトウェアの導入を加速し、NVIDIA ARC-Proを新しいAI-RANソリューションに統合することでRANの提供範囲を拡大する予定です。このパートナーシップにより、Nokiaのモバイルネットワーククライアントは、既存のRANネットワークから将来のAIを活用したRANネットワークへのシームレスな移行が可能になります。
NokiaのanyRANは、クラウドRANと専用RAN向けのソフトウェア定義RANの進化を促進することで、ARC-Proプラットフォームの実装を簡素化します。AirScaleベースバンド設計はモジュール式で、新旧のカードの共存が可能です。Nokiaは、5G-Advancedおよび6G時代に向けて、新しいAI-RAN機能を搭載したAirScaleをアップグレードする予定です。
Dell Technologiesは、Dell PowerEdgeサーバーによりNokiaのAI-RANを強化します。容易な拡張性を実現するこれらのサーバーは、ソフトウェアの自動アップデートを可能にし、ハードウェアの変更を最小限に抑えることで、5Gから5G-Advanced、そして6Gへのスムーズな移行を実現します。Dell PowerEdgeは、AI-RANソリューションを導入する通信事業者にとって理想的なプラットフォームです。
6G の将来に対応
NokiaとNVIDIAのAI-RANプラットフォームは、ソフトウェア定義の高速インフラストラクチャ上でAIと無線アクセスワークロードを統合します。これにより、パフォーマンス、効率性、収益性が向上し、6Gへのコスト効率の高いパスが提供されます。ソフトウェアアップデートを通じて新機能が追加されるため、6G以降の投資を確保し、AIのスピードで迅速なイノベーションサイクルを実現できます。RAN機能に加え、生成型AIとエージェント型AIのトラフィック増加にも対応します。また、AIアルゴリズムを適用することで、スペクトル効率とエネルギー効率、そしてネットワーク全体のパフォーマンスを向上させます。さらに、十分に活用されていないRAN資産をエッジAIサービスのホスティングに活用することで、収益の最大化を目指します。
デル・テクノロジーズの会長兼CEOであるマイケル・デル氏は、通信業界はデータが生成されるエッジにおけるAIに大きな可能性を秘めていると指摘しました。ノキアおよびNVIDIAとのAI-RANパートナーシップは、この可能性を現実のものにしつつあると述べました。デル氏は、100,000万基を超えるGPUを搭載した大規模AIクラスターの構築経験と、その知見を活かして数百万台のエッジノードにインテリジェンスを分散させてきたことを強調しました。今すぐインフラをアップデートすることで、通信事業者はAIトラフィックを管理し、低レイテンシとデータ主権が重要となるローカルでデータを処理する分散型AIグリッドファクトリーへと変革することができます。
追加のAIネットワーキングソリューション協力
Nokia と NVIDIA は、NVIDIA Spectrum-X Ethernet ネットワーキング プラットフォーム向けの Nokia の SR Linux ソフトウェアを使用したデータ センター スイッチングや、NVIDIA AI インフラストラクチャへの Nokia のテレメトリおよびファブリック管理プラットフォームの実装など、AI ネットワーキング ソリューションでも連携します。
NVIDIAはUberと提携し、世界最大のレベル4対応モビリティネットワークの構築を目指します。このネットワークは、Uberの次世代ロボタクシーと自動運転配送車両を活用します。このパートナーシップには、自動運転車開発のためのNVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10プラットフォームと、レベル4の自動運転向けに特別に設計されたNVIDIA DRIVE AVソフトウェアも含まれます。
NVIDIAは、Uberの自動運転車両群を2027年までに100,000万台に拡大することを目指しています。NVIDIA DRIVEを活用し、様々なパートナーと連携していく予定です。さらに、自動運転車開発のためのデータ管理のため、NVIDIA Cosmosを活用したデータファクトリーの構築を進めています。
NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10は、量産コンピューターおよびセンサーのリファレンスデザインとして機能し、あらゆる車両をレベル4対応プラットフォームへと進化させます。これにより、自動車メーカーは、互換性のある自動運転ソフトウェアを実行できる承認済みのハードウェアとセンサーを搭載した乗用車、トラック、バンを開発できるようになります。これにより、安全でスケーラブルなソフトウェア駆動型モビリティの強固な基盤が構築されます。
Uberは、人間のドライバーと自動運転車を一つの配車ネットワークに統合します。NVIDIA DRIVE AGX Hyperionを搭載した車両とAIを活用し、現在の人間によるモビリティと将来の自動運転車両を融合させます。
世界の大手自動車メーカー、ロボタクシー会社、ティア 1 サプライヤーはすでに NVIDIA および Uber と連携し、NVIDIA AI を搭載したレベル 4 車両群の導入を進めています。
- ステランティスは、Uberとの提携の下、NVIDIAのAI技術を活用し、レベル4およびロボタクシーの要件を満たす自動運転対応プラットフォームを開発しています。また、ハードウェアとシステムに関してはFoxconnと協業しています。
- Lucid は、DRIVE Hyperion プラットフォーム上の NVIDIA AV ソフトウェアを使用して、今後の米国モデルのレベル 4 の自律性を向上させています。
- メルセデス・ベンツは、MB.OSとDRIVE AGX Hyperionを活用した将来のパートナーシップを模索しています。新型Sクラスは、レベル4のラグジュアリーな自動運転体験を提供します。
NVIDIA と Uber は、NVIDIA DRIVE プラットフォーム上で、Avride、May Mobility、Momenta、Nuro、Pony.ai、Wayve、WeRide などの世界的な Level 4 エコシステム パートナーを引き続きサポートします。
Aurora、Volvo Autonomous Solutions、Waabiは、NVIDIA DRIVE AGX Thorを搭載したレベル4の自動運転トラックを開発しています。これにより、Volvoのレベル4車両群が強化され、NVIDIA AIの活用範囲が旅客輸送から貨物輸送へと拡大します。
NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10 量産プラットフォームは、NVIDIA DRIVE AGX Thor システムオンチップ、安全認証済みの NVIDIA DriveOS オペレーティングシステム、そして完全に認証されたマルチモーダルセンサースイートを搭載しています。このスイートには、14台の高解像度カメラ、9台のレーダー、1台のLIDAR、12台の超音波センサーに加え、認証済みのボード設計が含まれています。
DRIVE AGX Hyperion 10はモジュール式でカスタマイズ性に優れています。これにより、メーカーやAV開発者は、それぞれのニーズに合わせてカスタマイズすることができます。このプラットフォームは、開発期間の短縮、コスト削減を実現する認定済みのセンサースイート設計を提供し、お客様はNVIDIAの幅広い自動車エンジニアリングと安全性に関する専門知識を活用できます。
DRIVE AGX Hyperion 10の中核を成すのは、NVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用した2つの強力なDRIVE AGX Thor車載プラットフォームです。それぞれが2,000 FP4テラフロップス（INT8で1,000 TOPS）を超えるリアルタイムコンピューティング能力を提供します。DRIVE AGX Thorは、様々な360度センサー入力を統合し、トランスフォーマー、視覚・言語・行動モデル、生成AIタスク向けに最適化されており、最高水準の安全認証とサイバーセキュリティ標準に裏付けられた安全なレベル4自動運転を実現します。
さらに、DRIVE AGX の拡張性と既存の AV ソフトウェアとの互換性により、企業は無線アップデートを通じてロボタクシーや自律走行モビリティ フリートに将来のプラットフォーム アップグレードをスムーズに追加して展開できます。
NVIDIA は、数兆マイルにわたってトレーニングされた基礎 AI、大規模言語、生成モデルを採用し、人間のような推論で複雑な都市状況を管理できるように自動運転車を支援します。
視覚理解、自然言語推論、行動生成を組み合わせた新しいVLAモデルは、人間レベルの自動運転車の理解を実現します。これらのモデルを車両に搭載することで、交通の流れ、交差点、人間の行動といった複雑で予測不可能な状況をリアルタイムで解釈することが可能になります。ForetellixはNVIDIAと提携し、NVIDIA DRIVEとForetify Physical AIツールキットを用いてこれらのモデルのテストと検証を行っています。
業界による大規模な自動運転モデルの開発と評価を支援するため、NVIDIAは世界最大規模のマルチモーダルAVデータセットを公開します。このデータセットには、25か国から収集された1,700時間分の実世界のカメラ、レーダー、LIDARデータが含まれています。自動運転の基盤モデルの開発、トレーニング後、そして検証を支援することを目的としています。
NVIDIA Halos システムは、クラウドから車両に至るまで最高レベルの安全対策を提供し、安全でスケーラブルな自律走行モビリティのフレームワークを構築します。
NVIDIA Halos AI システム検査ラボは、自動車とロボット工学における AI の安全性とサイバーセキュリティを評価し、信頼できる AI の展開を確保するために Halos 認定プログラムを管理します。
AUMOVIO、Bosch、Nuro、Wayveなどの企業は、レベル4の自動運転の安全な展開を加速することを目指すNVIDIAのHalos AI System Inspection Labの最初の認定メンバーです。
メーカーとオムニバース
NVIDIAは、大手メーカーやロボット企業がOmniverseを利用して、労働力不足に対処し、再工業化を促進するための高度な工場やロボットを開発していると主張している。
ジェンセン・フアン氏は、AIが工場をスマートシステムへと変革し、新たな産業革命をもたらしていると指摘した。同氏は、米国製造業における生産性、回復力、競争力の向上を目指し、フィジカルAI、オムニバース・デジタルツイン、協働ロボットの開発を強調した。
NVIDIA は、ロボット フリートのシミュレーション用の「メガ」 NVIDIA Omniverse ブループリントを拡張し、工場のデジタル ツインを設計およびシミュレーションするテクノロジを追加すると発表しました。
シーメンスは、メガ・オムニバース・ブループリントと互換性のあるデジタルツイン・ソフトウェアを開発した最初の企業です。現在ベータテスト中のこの新しい産業技術スタックは、シーメンスXceleratorプラットフォームの一部となります。これにより、エンジニアはリアルな3Dモデルとリアルタイムの運用データを組み合わせることで、大規模な工場のデジタルツインを設計・運用できるようになります。AI時代に向けて設計されたこの技術スタックは、広範なシミュレーション、最適化、そしてリアルタイムのパフォーマンス監視を可能にします。これにより、よりスマートで効率的な工場、製品、そしてデータセンターの構築に貢献します。
FANUC と Foxconn Fii は、ロボットの 3D の OpenUSD ベースのデジタル ツインをサポートする最初のロボット メーカーの 1 つであり、メーカーが機器をデジタル ツインに簡単に統合できるようにしています。
フアン氏は、Foxconn が新しい Omniverse テクノロジーを活用して、テキサス州ヒューストンにある NVIDIA AI インフラストラクチャ システムの生産のための新しい 242,287 平方フィートの施設を設計、シミュレーション、最適化する方法を紹介しました。
2025年には、主に電子機器、製薬、半導体企業から1.2兆ドルが米国の製造業に投資されました。企業は、AIとシミュレーションを組み合わせた独立系ソフトウェアやOmniverseツールを活用し、ロボット工場の構築と製造のスピードアップに取り組んでいます。
- Belden は、NVIDIA テクノロジーを搭載した Accenture の Physical AI Orchestrator を使用して、工場の安全性と品質検査を行っています。
- Caterpillar は、NVIDIA Omniverse とマイクロサービスを使用して予測メンテナンスを可能にするために、工場とサプライ チェーンのデジタル ツインを作成します。
- Lucid Motors は、工場をリアルタイムで最適化し、AI ベースのロボットをトレーニングするためのデジタル ツインを構築します。
- トヨタは、自動化シナリオに IdealWorks の iW.sim を使用して、ケンタッキー工場のデジタル ツインを開発しています。
- TSMC は、Omniverse と NVIDIA Isaac を使用して、アリゾナ工場での製造設計とロボット工学を加速します。
- Wistron はテキサスの施設でデジタル テストに NVIDIA AI と Omniverse を使用しています。
ロボティクス企業は、NVIDIAの3コンピュータアーキテクチャを採用し、高度なロボット群を構築・導入しています。これらのロボットは、様々な業界において、スキルギャップの解消、労働者の生産性向上、そして安全性の向上に不可欠な存在となるでしょう。
- FigureとNVIDIAは、ヒューマノイドロボットの研究開発を加速させるため提携しています。両社は、Helix視覚言語モデルとIsaacシミュレーション・トレーニングプラットフォームを開発しています。家庭や産業の作業をこなせる大規模なヒューマノイド群の開発を目指しています。
- Agility Robotics の Digit は、NVIDIA Isaac Lab を活用し、強化学習を通じて制御を洗練させ、ステップリカバリーなどのスキルを向上させています。リアルタイムの認識と意思決定には、NVIDIA Jetson AGX Thor が活用されています。
- Amazon Roboticsは、NVIDIA OmniverseとJetsonプラットフォームを活用し、マニピュレーションロボットと移動ロボットを迅速に開発しています。同社のBlueJay多腕マニピュレーターは、シミュレーショントレーニングのおかげで、構想から生産開始まで約1年で完了しました。
- Skild AIは、様々なロボット向けの汎用ロボット工学基盤モデルを開発しています。データセットにはIsaac LabとNVIDIA Cosmosを使用しています。
- FieldAIは、建設および石油・ガス分野の監視用クロスエンボディドロボットを開発しています。強化学習にはIsaac Lab、合成データ生成にはIsaac Simを使用しています。
NVIDIA はエッジ ソリューションを提供し、大手クラウド サービス プロバイダーと連携して、米国の製造業の加速に必要な強力な AI およびシミュレーション インフラストラクチャへのアクセスを提供します。
NVIDIA IGX Thorは、NVIDIA Blackwellを搭載したエンタープライズ対応プラットフォームです。産業および医療分野におけるエッジAIアプリケーションの次世代をサポートするように設計されています。Diligent Robotics、EndoQuest Robotics、Hitachi Rail、Joby Aviation、Maven、SETI Instituteといった業界リーダーが採用しています。
Google Cloudは、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUを搭載した新しいG4インスタンスの提供開始を発表しました。同時に、MicrosoftはこれらのGPUをMicrosoft Azureのパブリッククラウドサービスと、Azure Local分散インフラストラクチャを使用したエッジにまもなく組み込む予定です。
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