NVIDIAが物理AI向け新モデル群を発表、世界各社が次世代ロボットを披露

NVIDIAは2026年1月5日、物理AI開発を加速する新たなオープンモデル群とフレームワークを発表した。

Boston DynamicsやCaterpillar、LG Electronicsなど世界的企業が、NVIDIA技術を活用した産業用ロボットからヒューマノイドまで多様な次世代ロボットを公開し、ロボティクス分野における実用化が本格的に進展している。

新たに公開されたNVIDIA Cosmos Transfer 2.5とPredict 2.5は、物理ベースの合成データ生成とシミュレーション内でのロボット動作評価を可能にする世界モデルだ。Cosmos Reason 2は、機械が人間のように物理世界を認識し理解して行動するための推論型視覚言語モデルとなる。

ヒューマノイドロボット専用に設計されたIsaac GR00T N1.6は、全身制御を実現し、Cosmos Reasonを活用することで高度な推論と文脈理解を提供する。これらのモデルはすべてHugging Faceで公開され、開発者は大規模な事前学習を省略して次世代AIロボットの開発に注力できる。

ロボット開発の効率化に向けて、NVIDIAはオープンソースフレームワークも提供する。Isaac Lab-Arenaは、大規模なロボット動作評価とベンチマークをシミュレーション環境で実施する共同システムで、LiberoやRobocasaなど業界標準のベンチマークに接続し、物理ハードウェアへの展開前にロボットのスキルを検証する。

OSMOはクラウドネイティブなオーケストレーションフレームワークで、合成データ生成、モデル学習、ソフトウェアインザループテストなどのワークフローを、ワークステーションから複数のクラウド環境まで統一されたコマンドセンターで実行できる。Microsoft Azure Robotics Acceleratorツールチェーンにも統合され、Hexagon Roboticsなどの開発者が既に活用している。

産業界では、複数の企業がNVIDIA技術を採用したロボットを発表した。NEURA RoboticsはPorscheデザインの第3世代ヒューマノイドと器用な制御に最適化された小型ヒューマノイドを発表し、Richtech RoboticsはDexと呼ばれる複雑な産業環境での操作とナビゲーションに対応するモバイルヒューマノイドを投入する。

LG Electronicsは屋内の家事タスクに対応する家庭用ロボットを公開した。Boston Dynamics、Humanoid、RLWRLDは既存のヒューマノイドにJetson Thorを統合し、ナビゲーションと操作能力を強化している。

医療分野では、LEM SurgicalがIsaac for HealthcareとCosmos Transferを使用してDynamis手術ロボットの自律アームを訓練し、XRlabsは外視鏡からリアルタイムAI分析で外科医を支援するシステムを開発している。

ハードウェア面では、Blackwellアーキテクチャを搭載したJetson T4000モジュールが登場した。1,000台単位で1,999ドルの価格設定で、FP4演算性能1,200TFLOPS、メモリ64GBを提供し、前世代比4倍のエネルギー効率を70ワットの電力枠内で実現する。

IGX Thorは産業エッジ向けに高性能AIコンピューティングとエンタープライズソフトウェアサポート、機能安全性を提供し、1月後半に提供開始予定だ。CaterpillarはNVIDIAとの協業を拡大し、建設・鉱業機器と作業現場に高度なAIと自律性を導入する計画を進めている。

NVIDIAとHugging Faceの連携により、IsaacとGR00T技術がLeRobotオープンソースフレームワークに統合され、NVIDIA の200万人のロボティクス開発者とHugging Faceの1,300万人のAI開発者コミュニティが結合される。

AI Marketの見解

NVIDIAの物理AI戦略は、ロボティクス開発における従来の障壁を大幅に低減する可能性を持つ。Cosmosシリーズの世界モデルとGR00Tの推論型VLAモデルを組み合わせることで、シミュレーション環境での学習から実世界への展開までのサイクルが短縮され、開発コストと時間が削減されると想定される。

特にオープンモデルとしての公開は、資本力に乏しいスタートアップや研究機関にも高度な物理AI技術へのアクセスを提供し、ロボティクス産業のエコシステム全体の成長を促進する要因となる。Hugging Faceとの統合により、既存のAI開発者コミュニティが容易にロボティクス分野に参入できる環境が整備され、人材流入が加速すると考えられる。

産業応用の観点では、複数の業界リーダーによる同時採用が注目に値する。製造業、建設・鉱業、医療、家庭用と幅広いセグメントでの展開は、物理AIが特定用途の実験段階から汎用技術としての実装段階に移行していることを示している。

特にCaterpillarのような重機メーカーの参画は、危険作業の自動化や生産性向上において具体的な経済効果が見込まれる領域での実用化を意味する。医療分野でのLEM SurgicalやXRlabsの取り組みは、高精度と安全性が要求される環境でのAI活用が現実的な段階に達したことを示唆している。

ハードウェア面では、Jetson T4000の価格性能比の向上が、エッジでの物理AI展開を現実的にする。前世代比4倍のエネルギー効率は、バッテリー駆動のモバイルロボットや電力制約のある産業環境での長時間運用を可能にし、実用性を高める。

IGX Thorによる産業エッジへの展開は、工場や建設現場などクラウド接続が制限される環境でのリアルタイムAI処理を実現し、レイテンシとデータプライバシーの課題に対応する。これらの技術的進展は、2026年以降のロボティクス市場において、NVIDIAプラットフォームを中心としたエコシステムが形成される基盤となると想定される。

参照元：NVIDIA

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