エンタープライズおよびそれ以降へのAIの適応
最近開催されたGPU Technical Conference (GTC) 2025で、NvidiaのCEOであるJensen Huangは、同社のアクセラレーテッドコンピューティングの能力を幅広いアプリケーションに適合させる戦略の概要を説明しました。Nvidiaの次世代’Blackwell’ B300 GPUと将来の’Rubin’ファミリーのアクセラレータにスポットライトが当てられましたが、Huangは、企業、エッジコンピューティング、および物理AIの領域のニーズに応えるという同社のコミットメントも強調しました。
Huangは、クラウドサービスプロバイダーはNvidiaの最先端テクノロジーとフルスタックアプローチに惹かれる一方で、AIの幅広い採用には、より微妙な戦略が必要であると強調しました。「アクセラレーテッドコンピューティングはチップだけではなく、チップとライブラリ、プログラミングモデルだけでもありません。チップ、プログラミングモデル、そしてその上に構築される多数のソフトウェアの集合体です。」
AIの進化：クラウドからユビキタスへ
AIの最初の勢いはクラウドから始まったかもしれませんが、その軌道は明らかにそれをはるかに超えて広がっています。AIがさまざまな分野に浸透するにつれて、多様なシステム構成、オペレーティング環境、ドメイン固有のライブラリ、および使用パターンに遭遇します。Huangは、エンタープライズIT、製造、ロボット工学、自動運転車、さらには新興のGPUクラウドプロバイダーの独自の要件に言及し、この拡大を強調しました。
コンピューティングの基本的な性質は、AIと機械学習によって再構築されており、プロセッサ、オペレーティングシステムからアプリケーションとそのオーケストレーションまで、あらゆるものに影響を与えています。エンタープライズワークフローは、単純なデータ検索から、AIシステムとのインタラクティブな質疑応答へと進化しています。
AIエージェントとデジタルワーカーの台頭
Huangは、AIエージェントがデジタルワークフォースに不可欠になる未来を思い描いています。彼は、世界の10億人のナレッジワーカーに加えて、100億人のデジタルワーカーが出現し、シームレスに協力すると予測しています。このAIエージェントのユビキタスな存在は、独自の運用要求に最適化された新しい種類のコンピューターを必要とします。
AI時代のための新しいハードウェアの導入
Nvidiaは、2つのパーソナルAIスーパーコンピューター、DGX SparkとDGX Stationを導入することで、このニーズに対応しています。これらのデスクトップシステムは、推論やその他のタスク向けに設計されており、ローカルでの運用や、NvidiaのDGX Cloudおよびその他のアクセラレーテッドクラウド環境との統合に柔軟性を提供します。
DGX Sparkは、GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載し、AIの微調整と推論に卓越したパフォーマンスを提供します。より強力なデスクトップシステムであるDGX Stationは、GB300 Grace-Blackwell Ultra Desktop Superchipを搭載し、784 GBのコヒーレントメモリ、NvidiaのConnectX-8 SuperNIC、AI Enterpriseソフトウェアプラットフォーム、およびNIM AIマイクロサービスへのアクセスを提供します。
エージェントを超えて：AI推論の夜明け
これらの新しいシステムは、企業にAIワークロードのための強力なツールを提供するだけでなく、AI進化の次の段階である推論モデルへの道を開きます。これらのモデルは、基本的なAIエージェントを大幅に超える飛躍を表しており、複雑な問題に取り組み、現在のAIチャットボットのプロンプトと応答の性質をはるかに超える推論能力を発揮できます。
Huangはこの進歩について、「問題を段階的に分解すること、それが推論の基本です。思考の連鎖、ベストオブN、一貫性チェック、パスプランニングなど、さまざまな技術を使って、段階的に推論できるAIができました。」と説明しました。
Nemotronモデル：AI推論の強化
Consumer Electronics ShowでLlama NemotronおよびCosmos Nemotronモデルを発表した基盤の上に構築され、NvidiaはGTCでオープンなLlama Nemotronモデルのファミリーを発表しました。これらのモデルは、数学、コーディング、意思決定、および指示に従うことにおける複数ステップのタスクに対する強化された推論機能を誇っています。
Nvidiaのエンタープライズ向けジェネレーティブAIソフトウェア担当バイスプレジデントであるKari Briskiは、同社の開発者サポートへのコミットメントを強調しました。Nvidiaは、600億トークンの合成生成データで構成されるデータセットと、これらのモデルの採用を促進するための技術を提供しています。
Briskiは、「人間と同じように、エージェントは複雑な要求を分解し、ユーザーの意図を理解し、リアルタイムで適応するためにコンテキストを理解する必要があります。」と説明しました。
Nemotronモデルは、さまざまなレベルの推論機能を提供し、3つのサイズで提供されます。Nano（PCおよびエッジデバイス向けに最適化）、Super（単一GPUでの高精度とスループット）、Ultra（複数GPU向けに設計）。
AI-Q Blueprint：データを推論エージェントに接続
NvidiaのAI Enterpriseソフトウェアプラットフォームは、AI-Q Blueprintで強化されています。これは、企業が独自のデータを推論AIエージェントに接続できるようにするNIMベースの製品です。このオープンソフトウェアは、NvidiaのNeMo Retrieverツールと統合されており、多様なデータタイプ（テキスト、画像、ビデオ）のクエリを可能にし、Nvidiaのアクセラレーテッドコンピューティングとサードパーティのストレージプラットフォームおよびソフトウェア（Llama Nemotronモデルを含む）間のコラボレーションを促進します。
Briskiは、開発チームにとっての利点を強調し、「接続されたエージェントのチームにとって、ブループリントはエージェントのアクティビティに対する可観測性と透明性を提供し、開発者が時間の経過とともにエージェントを改善できるようにします。開発者はエージェントの精度を向上させ、これらのタスクの完了時間を数時間から数分に短縮できます。」と述べました。
AI Data Platform：エンタープライズインフラストラクチャのリファレンスデザイン
NvidiaのAI Data Platformは、エンタープライズインフラストラクチャのリファレンスデザインとして機能し、AI-Q Blueprintを使用して構築されたAIクエリエージェントを組み込んでいます。
物理AI：デジタルと物理の世界の橋渡し
Huangはまた、物理AIの急成長分野についても言及しました。これは、AIを物理システムに統合して、現実世界の認識と相互作用を可能にすることを含みます。彼は、この分野がAI市場の最大のセグメントになる可能性があると予測しました。
「摩擦や慣性、原因と結果、物体の永続性など、物理的な世界を理解するAI、つまり3次元の世界を理解する能力。それが物理AIの新時代を可能にし、ロボット工学を可能にするものです。」とHuangは説明しました。
ロボット工学と自動運転車の進歩
いくつかの発表は、ロボット工学と自動運転車向けに特別に設計されたNvidia AI Datasetの導入を含め、物理AIに対するNvidiaのコミットメントを強調しました。このデータセットは、開発者が、NvidiaのCosmos世界モデル開発プラットフォーム、Drive AVソフトウェア、Isaac AIロボット開発プラットフォーム、およびスマートシティ向けのMetropolisフレームワークで使用される実世界データと合成データの両方を活用して、基盤モデルを事前トレーニング、テスト、検証、および微調整することを可能にします。
データセットの最初のイテレーションはHugging Faceで利用可能であり、ロボット工学トレーニング用に15テラバイトのデータを提供し、近い将来、自動運転車開発のサポートが予定されています。
さらに、Nvidiaは、ヒューマノイドロボットの基盤モデルであるIsaac GROOT N1を発表しました。これは、実データと合成データでトレーニングされており、Project GROOTの進歩を表しています。
AIの地平線を広げる
Nvidiaの戦略的イニシアチブは、AIの将来に対する明確なビジョンを示しており、その範囲をクラウドの範囲をはるかに超えて、エンタープライズと物理世界の中心にまで拡大しています。最先端のハードウェア、革新的なソフトウェアプラットフォーム、および開発者エンパワーメントへのコミットメントの組み合わせを通じて、Nvidiaは、AIイノベーションの次の波の原動力としての地位を確立しています。推論機能の導入は、物理AIのためのツールとデータセットの開発と相まって、AIが私たちの日常生活とシームレスに統合され、産業を変革し、私たちがテクノロジーと相互作用する方法を再定義する未来への重要な一歩を示しています。エンタープライズソリューション、エッジコンピューティング、およびロボット工学への焦点は、AIランドスケープの多様で進化するニーズに対するNvidiaの理解を強調し、この変革的な技術革命のリーダーとしての地位を確固たるものにしています。