NVIDIA基盤にFANUC、Sonyら9社

NVIDIAとQualcommの発表が届いた市場は、AI半導体、ロボティクス、エッジコンピューティング、産業オートメーションが交わる領域にある。主にクラウド向けに設計された従来のAIアクセラレーターとは違い、フィジカルAIアクセラレーターは物理世界で動く機械の内部で、リアルタイムの知覚、センサーフュージョン、推論、動作計画、制御を支える必要がある。典型的なアーキテクチャはセンサーから視覚処理、AIアクセラレーター、ワールドモデル、意思決定、モーション制御へと流れ、低遅延と低消費電力を保つ専用チップの需要を生む。

日本にはロボティクスと製造業の厚い基盤があり、この技術を導入できる場がそろっている。物理AIシステム上で動くモデルを訓練するための大規模なAIインフラも構築中だ。NVIDIAとNoetraは13,750基のVera CPUと27,500基のRubin GPUを備え、約140MWのデータセンター容量を供給する国家AIファクトリーを発表した。FRONTiaプロジェクトと、AIエージェント、デジタルツイン、ロボティクス、フィジカルAI向けのマルチモーダル基盤モデルを支える。これにより2層の連鎖が生まれる。中央のAIファクトリーが基盤モデルを訓練し、それがロボットや車両、産業機械に搭載される電力効率の高いアクセラレーターチップ向けに最適化される。

この連鎖がチップ供給企業とロボティクス開発者にとって持続的な事業になるかどうかは、フィジカルAIアクセラレーターが最終的にどこで設計され標準化されるかにかかっている。富士通、FANUC、安川電機、川崎重工業は2026年7月、製造、物流、医療向けの協調型フィジカルAI制御基盤の検討を開始した。Rapidusの2026年の計画には、2nm世代半導体向けのチップレット実装設計・製造技術が含まれる。競争の土俵がチップ製造を超え、実装、メモリー、ソフトウェアスタックに広がる可能性を示す兆候だ。