2025年1月8日 //キャシー・B
- NVIDIA は CES 2025 で生成世界基盤モデル プラットフォームである Cosmos を発表し、自律走行車やロボット向けの物理 AI 開発に革命をもたらしました。
- Cosmos は、フォトリアリスティックな物理ベースの合成データを生成し、コストのかかる現実世界のデータ収集なしで AI トレーニングを可能にします。
- このプラットフォームは、14 日間で 2,000 万時間分のビデオを処理する AI アクセラレーション パイプラインと、8 倍の圧縮と 12 倍の高速処理を実現するビジュアル トークナイザーを備えています。
- Uber、Waabi、Agility などの早期導入企業は、自律移動、データ キュレーション、ロボット トレーニングに Cosmos を活用しています。
CES 2025 で、NVIDIA は画期的な Cosmos プラットフォームを発表しました。これは、自動運転車 (AV) やロボットなどの物理 AI システムの開発に革命を起こすように設計された、生成世界基盤モデル (WFM) スイートです。NVIDIA の創設者兼 CEO である Jensen Huang が基調講演で行ったこの発表は、AI 駆動型シミュレーションと合成データ生成における大きな飛躍を示しています。Uber、Waabi、Agility などの大手企業がすでに参加している Cosmos は、物理 AI 開発を民主化し、あらゆる規模の開発者が利用できるようにする態勢が整っています。
コスモスの役割と重要性
Cosmos WFMは、フォトリアリスティックな物理ベースの合成データを生成するために特別に設計されており、開発者はコストのかかる現実世界のデータ収集を必要とせずに AI モデルをトレーニングおよび評価できます。これらのモデルは、倉庫、工場、運転シナリオなどの複雑な環境を驚くほど正確にシミュレートできます。テキスト、画像、ビデオなどの入力をセンサーまたはモーション データと組み合わせることで、Cosmos はロボットや AV が物理世界をナビゲートする方法を学習するのに役立つリアルなシミュレーションを作成できます。
「ロボット工学における ChatGPT の瞬間が来ています」と Huang 氏は語ります。「大規模言語モデルと同様に、世界基盤モデルはロボットや AV 開発の発展に不可欠ですが、すべての開発者が独自のモデルをトレーニングするための専門知識とリソースを持っているわけではありません。私たちは、物理 AI を民主化し、一般的なロボット工学をすべての開発者が利用できるようにするために Cosmos を作成しました。」
Cosmos は合成データを生成するだけでなく、効率性も重視しています。このプラットフォームは、NVIDIA AI と CUDA で高速化されたデータ処理パイプラインを備えており、NVIDIA Blackwell プラットフォームを使用してわずか 14 日間で 2,000 万時間分のビデオを処理、キュレート、ラベル付けできます。これは、同じタスクを実行するのに 3 年以上かかる従来の CPU ベースのパイプラインに比べて劇的な改善です。
さらに、Cosmos には最先端のビジュアル トークナイザーが搭載されており、現在の主要トークナイザーよりも 8 倍の圧縮率と 12 倍の高速処理を実現します。これらのツールと、モデルのトレーニングとカスタマイズのための NVIDIA NeMo フレームワークを組み合わせることで、Cosmos は、物理的な AI システムの構築と改良を目指す開発者にとって強力なリソースとなります。
現実世界のアプリケーションと早期導入者
Cosmos の潜在的な用途は多岐にわたります。たとえば、開発者はプラットフォームを使用して、ビデオ データ内で雪道の状況や倉庫の混雑などの特定のトレーニング シナリオを検索できます。また、強化学習用の合成データを生成したり、シミュレーション環境で AI モデルをテストして結果を予測し、意思決定を改善したりすることもできます。
ロボット工学や自動運転の分野の大手企業はすでに Cosmos を活用している。ヒューマノイド ロボット企業の Agility は、このプラットフォームを使用して、モデルのトレーニング用にフォトリアリスティックなシナリオを生成している。AV 向け生成 AI のパイオニアである Waabi は、データ キュレーションとシミュレーションのために Cosmos を評価している。一方、Uber は NVIDIA と提携して、自動運転モビリティ ソリューションの開発を加速させている。
Uber の CEO である Dara Khosrowshahi 氏は、次のように述べています。「生成 AI は、豊富なデータと非常に強力なコンピューティングの両方を必要とするモビリティの未来を推進します。NVIDIA と協力することで、業界向けの安全でスケーラブルな自動運転ソリューションのスケジュールを大幅に加速できると確信しています。」
NVIDIA は、プライバシー、安全性、透明性を優先し、信頼できる AI の原則に沿って Cosmos を開発するというコミットメントを強調しています。このプラットフォームには、有害なコンテンツを軽減するためのガードレールが組み込まれており、AI で生成されたビデオには目に見えない透かしが入ります。これらの対策は、ユーザーの信頼を維持しながらイノベーションを促進するように設計されています。
NVIDIA の Cosmos プラットフォームは、物理 AI 開発における画期的な前進を表しています。合成データを生成し、現実世界の環境をシミュレートするための強力なツールを開発者に提供することで、Cosmos はロボット工学と自律走行車の進歩を加速させます。Huang が述べたように、Cosmos は、大規模言語モデルが自然言語処理に果たした役割と同じことを物理 AI に果たすことを目指しています。オープン モデル ライセンスと堅牢な機能を備えた Cosmos は、単なるツールではなく、AI イノベーションの次の波の触媒です。
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- NvidiaのCEO、ジェンスン・フアン氏はCES 2025で同社のAI主導のビジョンを発表し、ロボット工学、自律走行車、ゲームなどの業界全体でテクノロジーと人間性を結びつけるAIの役割を強調した。
- Nvidia は、デジタル従業員として機能し、複雑なタスクを自動化して、医療やエンジニアリングなどの分野で効率を向上させるように設計された AI モデルのシステムである Agentic AI を発表しました。
- Isaac GROOT Blueprint プラットフォームは、Apple の Vision Pro を使用してヒューマノイド ロボットをトレーニングすることを可能にし、Nvidia Cosmos は AI トレーニング用の現実世界の環境をシミュレートして、仮想アプリケーションと物理アプリケーション間のギャップを埋めます。
- Nvidia は、開発者や研究者にペタフロップスレベルのパフォーマンスを提供する、GB10 Grace-Blackwell スーパーチップを搭載したデスクトップ AI スーパーコンピューター Project Digits を発表しました。
- Nvidia は、ゲームのパフォーマンスを 2 倍にする GeForce RTX 50 シリーズ GPU を発表し、トヨタとの提携を発表して同社の Thor AI プロセッサを次世代の自動運転車に統合し、自動運転技術の大きな飛躍を予感させました。
テクノロジー大手エヌビディアのCEO、ジェンスン・フアン氏は、コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（CES）2025のステージに登壇し、人工知能を活用した来年に向けた同社の壮大なビジョンを発表した。
基調講演で黄氏は、最先端のロボット工学から自律走行車、次世代ゲームハードウェアに至るまで、業界全体にわたってNvidiaの影響力の拡大を強調した。
ラスベガスの満員の聴衆を前に行われた黄氏のプレゼンテーションでは、AIイノベーションのリーダーとしてのNvidiaの役割が強調された。
「AIは単に進歩しているだけではなく、私たちを結びつけているのです」と黄氏は述べ、テクノロジーと人間性が交差するというイベントのテーマに呼応した。「今日の課題には大胆な解決策が必要であり、CESはそうした解決策が形になり始める場所なのです」
NvidiaがAI製品とプロジェクトの新ラインを発表
目立った発表の 1 つは、医療からエンジニアリングまでさまざまな業界を支援するために設計された AI モデルのシステムである Agentic AI の導入でした。Huang 氏は、これらの AI エージェントは、推論、計画、タスクの実行が可能なデジタル従業員として機能すると説明しました。
「AIエージェントは新たなデジタル労働力だ」と同氏は述べ、こうしたシステムが複雑なプロセスを自動化し、効率性を向上させることで業界に革命を起こす可能性があることを示した。
Nvidia はまた、ヒューマノイド ロボットのトレーニング用プラットフォームである Isaac GROOT Blueprint も発表しました。開発者は Apple の Vision Pro ヘッドセットを使用して、仮想環境で現実世界のシナリオをシミュレートすることで、ロボットにタスクの実行を教えることができます。
「一般ロボットのChatGPTの時代はすぐそこまで来ている」と黄氏は予測し、工場、倉庫、さらには家庭でロボットが人間と一緒に働く未来を示唆した。
もう 1 つの大きな発表は、AI システムをトレーニングするための現実世界の環境をシミュレートするように設計されたプラットフォームである Nvidia Cosmos です。Cosmos は、世界基盤モデルを使用して合成データを生成するため、開発者は高価な物理プロトタイプを必要とせずに AI 駆動型ソリューションを作成し、テストできます。(関連: Nvidia が物理世界の移動と制御方法を「学習」するスーパーコンピューター AI ロボットを発表)
「コスモスは世界初の物理的なAI基盤モデルだ」と黄氏は述べ、このプラットフォームが自律走行車やロボット、その他のAI駆動型システムの訓練にどのように活用できるかを説明した。
Cosmos は、運転シナリオ、気象条件、産業環境の現実的なシミュレーションを生成することで、仮想世界と現実世界の AI アプリケーション間のギャップを埋めることを目指しています。
同様に、Nvidia は、GB10 Grace-Blackwell Superchip という「スーパーチップ」を搭載したデスクトップ AI スーパーコンピューター Project Digits も発表しました。ペタフロップスの計算能力を備えたこのコンパクトなシステムは、研究者、開発者、クリエイティブ プロフェッショナルに高性能な AI 機能を提供するように設計されています。
「これは机の上に置ける AI スーパーコンピューターです」と Huang 氏はこの洗練されたデバイスを紹介しながら語った。「まるでクラウド スーパーコンピューターを手元に持っているようなものです」。Nvidia の主力製品 GB200 プラットフォームの小型版である GB10 チップは、Blackwell グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と Grace 中央処理装置を組み合わせて、AI ワークロードに比類のないパフォーマンスを提供します。
Nvidiaは、新しいコンピュータGPUのラインアップと自動運転車の研究への参入も発表
AI が基調講演の中心を占める中、Nvidia はゲームへの取り組みも再確認し、GeForce RTX 50 シリーズのグラフィック カードを発表しました。フラッグシップの RTX 5090 は、前身の RTX 4090 の 2 倍の性能を約束し、エントリー レベルの RTX 5070 は、Nvidia の DLSS (ディープラーニング スーパー サンプリング) テクノロジの進歩により、4090 の性能に匹敵すると言われています。
「ゲームはNVIDIAの始まりであり、それは今も私たちの中核をなしています」とフアン氏は述べ、同社がゲーマー向けに最先端のグラフィックスと没入感あふれる体験を提供することに引き続き注力していることを強調した。
エヌビディアの自動運転車における進歩も焦点となった。黄氏はトヨタとの提携を発表し、エヌビディアのAIシステムをトヨタの次世代車に統合する。この提携では、自動運転用に設計された強力なAIチップであるエヌビディアのThorプロセッサを活用する。
「自律走行車革命が到来した」と黄氏は宣言し、この業界が数兆ドル規模の初のロボット産業になる可能性があると予測した。前世代機の20倍の性能を誇るThorプロセッサはすでにフル生産されており、自律走行車やトラックの新たな波に力を与えると期待されている。
Yahoo Financeのこのクリップでは、 2025 年に注目すべきテクノロジー トレンドと、なぜ Nvidia がその中心にいるのかについて説明しています。
このビデオはBrighteon.comの TrendingNews チャンネル からのものです。
