※本発表資料は米国時間 2026 年 3 月 16 日に発表されたプレスリリースの抄訳です。
ニュース概要:
- ブループリントの活用により、視覚 AI エージェント、ロボティクス、自動運転車向けフィジカル AI モデルの大規模データ処理とキュレーション、合成データ生成、強化学習、評価が可能に
- Microsoft Azure や Nebius などのクラウド サービス プロバイダーが、世界規模のコンピューティングをエージェント駆動型のターンキー データ生産エンジンに変革するブループリントを提供
- フィジカル AI の主要開発企業である FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Skild AI、Uber、Teradyne Robotics は、このブループリントを活用して、ロボティクス、視覚 AI エージェント、自動運転車開発を加速
【プレス リリース】米国カリフォルニア州サンノゼ — GTC — 2026 年 3 月 16 日 — NVIDIA は本日、トレーニング データの生成、拡張、評価を統合および自動化し、フィジカル AI システムの大規模なトレーニングにおけるコスト、時間、複雑さを軽減するオープン リファレンス アーキテクチャ、NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint を発表しました。
このブループリントにより、開発者はオープンなNVIDIA Cosmos™ 世界基盤モデルと主要なコーディング エージェントを活用して、限られたトレーニング データを大規模で多様なデータセットに変換できます。これには、取得にコストと時間がかかり、実環境での収集が困難な希少なエッジ ケースやロングテール シナリオが含まれます。
NVIDIA は Microsoft Azure および Nebius と連携し、オープンなブループリントを各社のクラウド インフラおよびサービスと統合することで、開発者がアクセラレーテッド コンピューティングのパワーを大量のトレーニング データに変換できるようにします。フィジカル AIの主要な開発企業である FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Robo Force、Skild AI、Teradyne Robotics、Uber は、このブループリントを活用して、ロボティクス、視覚 AI エージェント、自動運転車開発を加速しています。
NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション テクノロジ担当バイス プレジデントであるレヴ レバレディアン (Rev Lebaredian) は、次のように述べています。「フィジカル AI は AI 革命の次のフロンティアであり、その成功は大量のデータを生成する能力にかかっています。NVIDIA はクラウド リーダーと協力して、コンピューティングを次世代の自律システムやロボットを実現するために必要な高品質なデータに変換する、新しい種類のエージェント型エンジンを提供します。この新時代において、コンピューティングこそがデータです」
フィジカル AI 開発向けの統合エンジン
フィジカル AI はスケーリング則に従います。データ、コンピューティング、モデル キャパシティの増大に伴い、パフォーマンスが向上します。Physical AI Data Factory Blueprint は、モジュール型の自動化ワークフローを通じて、チームを生データからモデル対応のトレーニング セットへと導く単一のリファレンス アーキテクチャとして機能します。
- キュレーションと検索: NVIDIA Cosmos Curator は、大規模な実世界データセットおよび合成データセットを処理、改良、アノテーションします。
- 拡張と増幅: Cosmos Transfer は、キュレーションされたデータを指数関数的に拡張し、多様化させ、実データとシミュレーションによる入力の両方を増殖させることで、環境や照明条件を問わず、稀なシナリオやロングテール シナリオをより適切に捉えることができます。
- 評価と検証: Cosmos Reason を搭載し GitHub で公開されている NVIDIA Cosmos Evaluator は、生成データを自動的に採点、検証、フィルタリングし、物理的精度とトレーニング適性を確保します。
NVIDIA は、Physical AI Data Factory Blueprint を活用して NVIDIA Alpamayo のトレーニングと評価を行っています。NVIDIA Alpamayo は、ロングテール自動運転向けの、世界初のオープンなリーズニング ベースの視覚言語行動モデル群です。Skild AI は汎用ロボット基盤モデルの推進にこのブループリントを適用し、Uber は自動運転車開発を加速させるために活用しています。
大規模なエージェント ドリブン オーケストレーション
多くのロボティクス 開発者は、大規模なデータ生成に必要な複雑な AI インフラを立ち上げ、管理するための体制が整っていません。
オープンソース オーケストレーション フレームワークである NVIDIA OSMO は、コンピューティング環境全体でこれらのワークフローを統合、管理し、手動タスクを削減することで、開発者がモデルの構築に集中できるようにします。
OSMO は現在、Claude Code、OpenAI Codex、Cursor などの主要コーディング エージェントと統合されており、エージェントがリソースをプロアクティブに管理し、ボトルネックを解消し、大規模なモデル デリバリーを加速する AI ネイティブな運用を実現します。
グローバルなフィジカル AI エコシステムの強化
クラウド サービス プロバイダーは、開発者が大規模なフィジカル AI を構築、展開するために必要な、アクセラレーテッド AI インフラ、機械学習運用、オーケストレーション サービスを提供する上で重要な役割を果たします。
Microsoft Azure は、Physical AI Data Factory Blueprint をオープンなフィジカル AI ツールチェーンに統合し、GitHub で公開しました。このブループリントは、Azure IoT Operations、Microsoft Fabric、Real-Time Intelligence、Microsoft Foundryなどの Azure のサービスとの連携を提供し、フィジカル AI システムのトレーニングと検証を迅速かつ大規模に行うためのエンタープライズ グレードのエージェント駆動型ワークフローを実現します。
FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Teradyne Robotics は、認識、モビリティ、強化学習パイプライン全体でのデータ生成、拡張、評価の加速と拡大に向けて、Azure フィジカル AI ツールチェーンを最初にテストする企業に含まれています。
Nebius は OSMO を自社の AI クラウドに統合し、開発者がブループリントを活用してニーズに合わせた本番環境対応のデータ パイプラインを展開できるようにしました。Nebius のインフラは、NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition GPU と超高速なオブジェクト ストレージ、ネイティブ データの管理とラベリング、サーバーレス実行、ビルトインのマネージド推論を組み合わせ、フィジカル AI スタックをエンドツーエンドで支えます。
初期ユーザーの Milestone Systems、Voxel51、RoboForce は、Nebius インフラ上でブループリントを活用して、動画解析 AI エージェント、自動運転車、そして産業用ヒューマノイド ロボット向けのモデル開発を高速化しています。
NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint は、4 月に GitHub で公開される予定です。
NVIDIA 創業者/CEO の ジェンスン フアン による GTC 基調講演のリプレイ、およびセッションをご視聴ください。
NVIDIAについて
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) はAIとアクセラレーテッド コンピューティングの世界的なリーダーです。
NVIDIA がクラウド リーダーと協力し、コンピューティングを次世代の自律システムおよびロボットを実現するために必要な高品質なデータに変換すること；新たな種類のエージェント エンジンを提供すること；NVIDIA の製品、サービス、技術の利益、影響、性能、提供可能性、協力企業やパートナーを含む NVIDIA の第三者との取り決めに関する期待、技術開発に関する期待；およびその他の歴史的事実でない記述は、また、これらに限定されない記載に関する利点と影響など、本プレスリリースに記載されている記述の中には、1933年証券法第27A条および1934年証券取引法第21E条（いずれも改正済み）に定める将来予測に関する記述に該当し、当該条項により定められた「セーフハーバー」の適用を受けるものであり、実際の結果が予想と著しく異なる原因となるリスクおよび不確実性に影響を受ける可能性があります。実際の結果が大幅に異なる可能性のある重要な要因には、以下のものが含まれます：世界的な経済状況；NVIDIAの製品を製造、組み立て、梱包、テストする第三者への依存；技術開発と競争の影響；新製品や技術の開発または既存製品、技術の改良；NVIDIAの製品またはパートナーの 製品の市場受け入れ状況；設計、製造またはソフトウェアの欠陥；消費者ニーズや需要の変化；業界標準やインターフェースの変更；NVIDIAの製品または技術がシステムに統合された際の予期せぬパフォーマンスにより生じる損失などを含み、NVIDIAが証券取引委員会（SEC）に提出する最新の報告書（年次報告書Form 10-Kおよび四半期報告書Form 10-Qを含むがこれらに限定されない）において随時開示されるその他の要因です。SECに提出された報告書は、NVIDIAのウェブサイトに掲載されており、NVIDIAから無償で入手可能です。これらの将来予測に関する記述は、将来の業績を保証するものではなく、本資料の発表現在時点での状況に基づくものであり、法律で義務付けられる場合を除き、NVIDIAは、将来の出来事や状況の変化を反映のためにこれらの将来予測に関する記述を更新する義務を負いません。
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