1. フィジカルAIとは何か：NVIDIAの戦略転換

CES2026におけるNVIDIAの基調講演は、同社の戦略的方向性を明確に示すものとなった。過去5年間で初めてコンシューマ向けGPUの発表がなく、講演の全時間がエンタープライズAIと自律システムに費やされた。フアンCEOは「10年から15年ごとにコンピュータ産業はリセットされる。今回は、ソフトウェアをプログラムするのではなく、訓練する時代だ」と述べ、AI時代における根本的なパラダイムシフトを強調した。

「フィジカルAI」とは、NVIDIAが提唱する概念であり、現実世界を理解し、推論し、行動できる人工知能システムを指す。テキストや画像を生成する「デジタルAI」とは異なり、フィジカルAIは自動運転車、産業用ロボット、ヒューマノイドロボットなど、物理的環境で動作する機械を駆動する。フアンCEOはこれを「機械が現実世界を理解し、推論し、行動し始める時代」と表現した。

この戦略転換の背景には、NVIDIAのビジネス構造の変化がある。同社の時価総額は5兆ドルを超え、その大部分はデータセンター向けAIインフラストラクチャから生み出されている。フアンCEOは「100兆ドル規模の産業投資がAIへ移行している」と述べ、R&D予算の大規模な流入を指摘した。NVIDIAは単なるチップメーカーから、AIファクトリー全体の設計図、機械、オペレーティングシステムを提供するフルスタックプラットフォームプロバイダーへと進化している。

NVIDIAの自動運転への取り組みは8年前に始まった。フアンCEOによれば、この取り組みはAIがコンピューティングスタック全体をどのように再構築するかを理解するためであり、チップやインフラストラクチャからソフトウェアモデル、シミュレーションツールに至るまで、すべてを自社で構築する必要があった。この長期的投資が、今回のフィジカルAI戦略の基盤となっている。

2. CES2026主要発表の技術分析

CES2026でNVIDIAは、フィジカルAI実現のための包括的な技術スタックを発表した。以下に主要な発表内容を整理する。

2.1 Alpamayo：推論ベース自動運転AIプラットフォーム

今回の発表の中核をなすのが「Alpamayo」である。NVIDIAはこれを「世界初の思考し推論する自動運転AI」と位置づけている。従来の自動運転システムがパターン認識に依存していたのに対し、Alpamayoは「チェーン・オブ・ソート推論」を採用し、複雑なシナリオを人間のドライバーのように段階的に判断する。

Alpamayoはオープンソースとして公開され、Hugging Faceでモデル重み、GitHubでAlpaSimシミュレーションフレームワーク、1,700時間以上の運転データセットが利用可能となっている。この開放的なアプローチは、自動車業界全体での採用を促進する戦略と考えられる。

Mercedes-Benzとの5年間の協業により開発された最初の自動運転車は、2026年第1四半期に米国で、第2四半期に欧州で、その後アジアで発売予定である。搭載されるMercedes-Benz CLAは、Euro NCAPで2025年最高の安全評価を獲得しており、フアンCEOは「世界で最も安全な車」と評した。

2.2 Cosmosプラットフォームの進化

フィジカルAI開発における最大のボトルネックの一つは、危険または稀な状況に対する実世界データの不足である。数千台の車を衝突させて自動運転システムを訓練することは現実的ではない。NVIDIAのCosmosは、この問題を合成データ生成によって解決する。

Cosmosの技術的特徴として、テキストプロンプトからリアルな3D映像を生成する能力、単一画像から完全な3Dシミュレーションを外挿する能力が挙げられる。これにより、GPUの計算能力を活用して数十万のシナリオをレンダリングし、実世界での訓練よりも遥かに高速にロボットや自動運転車を訓練できる。

2.3 Vera Rubin：次世代AIインフラストラクチャ

ハードウェア面では、Blackwellの後継となる「Rubin」アーキテクチャが発表された。Rubinプラットフォームは6つのコンポーネントで構成される：RubinおよびRubin Ultra版のGPUとCPU、NVLink 6スイッチ、ConnectX-9 SuperNICである。

NVIDIAによれば、Vera RubinはBlackwellと比較して推論性能が最大5倍、トークンあたりのコストが10分の1に低減される。Rubinベースの製品は2026年後半にパートナーから出荷開始予定である。

2.4 GR00Tロボティクスモデル

ヒューマノイドロボット向けには「Isaac GR00T N1.6」が発表された。これは推論型ビジョン言語アクション（VLA）モデルであり、Cosmos Reasonと連携してフルボディ制御と文脈理解を実現する。Franka Robotics、NEURA Robotics、Humanoidなどのパートナーが、GR00T対応ワークフローを使用してロボットの新しい行動をシミュレート、訓練、検証している。

CES会場では、スター・ウォーズのBD-1ドロイドが登壇し、完全自律で動作するデモンストレーションが行われた。これらのドロイドはNVIDIA Cosmosで訓練されており、フアンCEOの発言をリアルタイムで追従していた。

3. 産業への影響と今後の展望

フアンCEOは「今後10年で、世界の自動車の非常に大きな割合が自律運転または高度自律運転になる」と予測した。自動運転車に続き、同じ技術が工場、倉庫、その他の物理的環境の機械に適用されることで、ロボティクス分野の急速な進歩が見込まれる。

3.1 パートナーエコシステムの拡大

Alpamayoの早期採用者として、Lucid Motors、Jaguar Land Rover、Uber、Berkeley DeepDrive、S&P Globalなどが発表された。これらのパートナーは電気自動車、従来型自動車、ライドヘイリング、学術研究、金融サービスにまたがっている。

ロボティクス分野では、NEURA RoboticsがPorscheデザインの第3世代ヒューマノイドを発表、Richtech RoboticsはDexという産業向けモバイルヒューマノイドを発表した。AGIBOTは産業用と消費者向けの両方のヒューマノイドを投入し、LG Electronicsは家庭内タスク向けの新型ホームロボットを発表した。Boston Dynamics、Humanoid、RLWRLDはJetson Thorを既存のヒューマノイドに統合し、ナビゲーションと操作能力を強化している。

3.2 産業界への戦略的示唆

3.3 技術的課題と今後の展開

フアンCEOは、フィジカルAIの将来を「マルチモーダル」（テキスト、視覚、音声の理解）、「マルチモデル」（異なるタスクに異なるAIモデルを使用）、「マルチクラウド」（様々なクラウドプロバイダーへの展開）と描写した。物理世界で自律的に動作できる機械こそが次の1兆ドル規模の機会であるというのがNVIDIAの賭けである。

Siemensとの提携拡大は、自動運転車向けに開発されたAIシステムが産業環境に移行しつつあることを示している。両社はNVIDIAのAI、シミュレーション、デジタルツイン技術を工場、インフラストラクチャ、産業オートメーションに適用し、グローバルサプライチェーン全体で効率性、レジリエンス、自動化を改善することを目指している。

今回の発表は、NVIDIAがRTX 50シリーズの中間サイクルリフレッシュを見送り、より高マージンのフィジカルAIおよび自動運転車市場にリソースを集中することに満足していることを示唆している。コンシューマ市場からの撤退ではないものの、企業の優先順位が明確に変化していることは認識すべき点である。

「すべての動くものは最終的に完全に自律化され、フィジカルAIによって駆動される」
— Ali Kani, NVIDIA自動車部門VP