自動運転車向けの推論AIに賭けるNvidia

自動運転車が混雑した交差点で故障した信号機に遭遇したとき、Nvidiaは単に反応するのではなく、問題を考え抜いてほしいと考えている。

Nvidiaの創業者兼CEOであるジェンスン・フアン氏は月曜日、ラスベガスで開催されたCES 2026の開幕で、同社が自動運転車開発向けのオープンな推論モデルファミリー「Alpamayo」と、同社初のエクストリーム・コードザインによる6チップAIプラットフォーム「Rubin」（現在フル生産中）を発表した。

「ロボティクスにおけるChatGPTの瞬間が来た。物理AI――現実世界を理解し、推論し、行動を計画するモデル――のブレークスルーが、まったく新しいアプリケーションを解き放っている」と同氏は述べ、さらに付け加えて「ロボタクシーはその恩恵を最初に受けるものの一つだ」と語った。

Alpamayoファミリーの中核に位置するのがAlpamayo R1で、Nvidiaはこれを自動運転向けの初のオープンな推論型ビジョン・言語・アクションモデルだと説明している。「センサー入力を受け取り、ステアリング、ブレーキ、加速を作動させるだけでなく、これから取ろうとしている行動についても推論する」とフアン氏は基調講演で述べた。

Nvidiaの自動車部門バイスプレジデントであるアリ・カニ氏は述べ、100億パラメータのこのモデルにより、自動運転車は事前の経験がなくても複雑なエッジケースを解決できるとした。「問題を手順に分解し、あらゆる可能性を推論し、そのうえで最も安全な経路を選ぶことで実現する」とカニ氏は語った。

Alpamayoのポートフォリオには、自動運転車テスト向けのオープンなシミュレーション設計図「AlpaSim」と、1,700時間超の走行データを含むデータセットが含まれる。開発者はHugging FaceでAlpamayo R1のコードに、GitHubでAlpaSimフレームワークにアクセスできる。

メルセデス・ベンツが、量産車にAlpamayoを導入する最初の自動車メーカーとなる。フアン氏は、新型メルセデス・ベンツCLAにNvidiaのDriveプラットフォーム上に構築されたAI定義のドライビングが搭載され、今年米国で投入されると発表した。

メルセデス・ベンツ・グループAGのCEOであるオラ・ケレニウス氏は、導入にあたって慎重さを求めた。「4,000ポンドの物体を動かし、それが時速50マイルで走っているなら、『すみません』では済まない」とケレニウス氏は報じられるところによれば述べた。「市場投入を急ぐ必要はない。」

フアン氏は、自動車メーカー、サプライヤー、ロボタクシー事業者に採用されているNvidiaのレベル4対応プラットフォーム「Drive Hyperion」への勢いが増していると述べた。「私たちのビジョンは、いつの日か、すべての車、すべてのトラックが自動運転になることだ。そしてその未来に向けて取り組んでいる」とフアン氏は語った。

そのビジョンの実現時期は不透明だ。Nvidia自身がパートナーとともにロボタクシーサービスをテストする計画は2027年に予定されている一方で、自動運転車は雇用喪失を懸念する労働組合からの反発にも直面している。

PP Foresightのアナリストであるパオロ・ペスカトーレ氏はBBCに語り、今回の発表はNvidiaの市場での立ち位置を強化すると述べた。「規模のAIと、差別化要因としてのAIシステムへと舵を切るNvidiaの動きは、競合他社に対して大きく先行し続ける助けになる」と同アナリストはBBCに語った。

フアン氏はまた、天文学者ヴェラ・ルービンにちなんで名付けられたRubinプラットフォームを紹介した。Blackwellの後継となるこのプラットフォームは、次世代GPUに新CPUと高度なネットワーキングを組み合わせ、より高速で効率的な大規模AI推論を支える。従来システムの10分の1のコストでAIトークンを提供することを目指す。「AIモデルをより速く学習させられれば、次のフロンティアをより速く世界に届けられる」とフアン氏は述べた。

Nvidiaはさらに、Inference Context Memory Storage PlatformによるAIネイティブなストレージも発表した。これはKVキャッシュ層で、長文コンテキスト推論を、毎秒トークン数で5倍、電力効率で5倍向上させる。

NvidiaでAIインフラ担当シニアディレクターを務めるディオン・ハリス氏は、このストレージの革新について詳述した。「エージェント型AIや長期タスクのような新しい種類のワークフローを可能にし始めると、KVキャッシュには多くの負荷と要件がかかる」とハリス氏は報じられるところによれば述べた。「そこで、計算デバイスに外部接続する新しいストレージ層を導入した。」

フアン氏は、6つの領域にまたがるNvidiaのオープンモデル戦略を説明した。医療向けのClara、気候科学向けのEarth-2、推論およびマルチモーダルAI向けのNemotron、ロボティクスとシミュレーション向けのCosmos、身体性知能向けのGR00T、そして自動運転向けのAlpamayoだ。「これらのモデルは世界に開かれている」とフアン氏は述べた。「モデルを作り、評価し、ガードレールを設け、展開できる。」

同CEOは、Nvidia DGX Sparkデスクトップ・スーパーコンピュータ上でローカルに動作し、Hugging Faceのモデルを用いてReachy Miniロボットとして具現化されたパーソナライズAIエージェントを実演した。「驚くべきことに、今ではそれがまったく些細なことになった。しかし、ほんの数年前なら不可能で、まったく想像もできなかっただろう」とフアン氏は語った。

パランティア、ServiceNow、Snowflake、CodeRabbit、CrowdStrike、NetApp、Semantecを含む企業が、自社製品を強化するためにNvidia AIを統合しているとフアン氏は述べた。「PalantirであれServiceNowであれSnowflakeであれ――そして私たちが協業している他の多くの企業でも――エージェント型システムがインターフェースなのだ」と同氏は語った。

「コンピューティングは、アクセラレーテッド・コンピューティングと人工知能の結果として、根本的に作り替えられた」とフアン氏は述べた。「つまり、過去10年ほどの約10兆ドル規模のコンピューティングが、いまこの新しいコンピューティングのやり方へとモダナイズされているということだ。」