グラフィック処理装置（GPU）で「考える機械」を作り出したエヌビディアがいまは「世界を直接動かす機械」に目を向けている。現実の重力と摩擦、空間と時間をGPUの上で計算して再現する、現実世界の物理法則を学習した「フィジカルAI」の戦略を本格化したものだ。単純にデータを処理する人工知能（AI）を超え、ロボットが実際の世界で自ら判断して行動する時代を開くのが目標だ。エヌビディアは最近ロボティクス分野を中心にこの戦略を具体化している。9月にソウルのCOEXで会ったエヌビディアのロボティクス部門プロジェクトリーダー、スペンサー・フアン氏は、「AIはもう世界を『見る』だけで終わらない。AIが世界を触って、感じて、自ら学ぶ時代がきている」と話した。AIが言語からイメージ、そして物理世界へ拡張されるいま、エヌビディアが開こうとするフィジカルAI時代は果たしてどんな姿だろうか。エヌビディアの戦略を整理した。

◇フィジカルAI時代、エヌビディアの次の戦略

「チャットGPTのような革新がロボット工学分野にもまもなく現れるだろう。われわれは処理と推論、計画と行動が可能なフィジカルAIの時代に入っている」ジェンスン・フアンCEOは1月に開かれたCESキーノートでAIの進化方向についてこのように要約した。AIの進化が「言語→イメージ→物理世界」とつながるもので、エヌビディアはGPUと高性能演算、シミュレーション生態系を現実中心戦略に連結するという構想だ。

AIの中心軸が物理世界へシフトし演算の舞台もやはりサーバー室を超え道路、工場、ロボットアームへと拡張している。エヌビディアはソフトウエアと現実が接する地点を先取りしようとしている。シミュレーション基盤プラットフォームでロボット開発のハードルを下げ、すべてのフィジカルAIがエヌビディアGPUの上で学習・推論・実行されるようにする戦略だ。現実の重力と摩擦、空間と時間をデータに還元しGPUで回すことができるならば、GPU需要とプラットフォーム主導権をすべて確保することになる。

現実的にロボット需要が増加している点でビジネスチャンスも開かれている。まだ初期段階であるロボティクス分野が発展するほど、エヌビディアのプラットフォームを使う顧客も増えるだろう。エヌビディアのジム・ファン首席AI研究科学者は開発者行事GTC2025で「10年間で先進30カ国の求人公告は4．2倍増えた、レジャー、ヘルスケア、建設、運送、製造など体を使う雇用は2倍近く増加した。毎年未補充雇用による経済損失が1兆4000億ドルに達するが、この格差を埋める解決策がフィジカルAI」と話した。

◇デジタルカズンとロボット訓練場

エヌビディアの戦略を理解するには、これらがデータを分類する方式から調べなければならない。エヌビディアはフィジカルAIが学習する方式を「データピラミッド」と呼ぶ。実際の世界で得たデータは正確だが集めるのに時間も費用も多くかかる。反対にシミュレーションデータは速くて安いが現実と完全に同じではない。そこでエヌビディアはこの2種類を混ぜる技術に集中している。現実で得た少量のデータを基準とし、これを仮想世界で数千倍にふくらませてロボットを学習させる形だ。この時に使われる概念が「デジタルカズン」だ。現実をそのままコピーした「デジタルツイン」ではなく、環境や条件を少しずつ変えた数多くのバージョンを作り出す方式だ。例えばロボットが物をつかむ状況ならば、大きさ、色、照明のような変数を変え続け多様な状況を学習させる形だ。

エヌビディアのプロジェクトリーダーが明かすフィジカルAI戦略（2）