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2024-12-29 05:00:00
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FT 編集者の Roula Khalaf が、この週刊ニュースレターでお気に入りの記事を選びました。
世界で最も価値のある半導体企業が中核となる人工知能チップ製造事業で激化する競争に直面しているため、エヌビディアは次の成長の大きな原動力としてロボット工学に賭けている。
AI ブームを支えてきたインフラストラクチャで最もよく知られる米国のテクノロジー大手は、2025 年前半に人型ロボット用の最新世代の小型コンピューター (Jetson Thor と呼ばれる) を発売する予定です。
Nvidia は、テクノロジーグループが差し迫ったロボット革命であると信じているもののための主要なプラットフォームになることを目指しています。同社は、AI 搭載ロボットを訓練するためのソフトウェア層からロボットに組み込まれるチップに至るまで、「フルスタック」ソリューションを販売しています。
「物理的な AI とロボット工学における ChatGPT の瞬間が近づいています」と Nvidia ロボット工学担当副社長の Deepu Talla 氏はフィナンシャル・タイムズに語り、市場は「転換点」に達していると信じていると付け加えました。
Nvidiaがロボット工学への取り組みを進める背景には、NVIDIAが自社の強力なAIチップを巡って、AMDなどのライバルチップメーカーや、米国の半導体大手への依存を減らそうとしているAmazon、Microsoft、Googleなどのクラウドコンピューティング大手との競争が激化していることが背景にある。
AIチップへの膨大な需要を背景に評価額が3兆ドルを超えて急騰したエヌビディアは、次世代のロボット企業の成長を支援するために、自らを「物理的AI」分野の投資家として位置付けている。
2月にはマイクロソフトやオープンAIなど数社が人型ロボット企業フィギュアAIに26億ドルの評価額で投資したうちの1社だった。
ロボット工学はこれまでのところ新興ニッチ市場にとどまっており、まだ大きな利益を生み出していない。この分野の多くの新興企業は、ロボット製品の規模拡大、コスト削減、精度向上に苦労しています。
Nvidia はロボット製品の売上高で最大のシェアを占めているわけではありませんが、現在、売上高全体に占める割合は比較的小さいです。人気の AI GPU チップを含むデータセンターの収益は、グループの第 3 四半期の総売上高 351 億ドルの約 88% を占めました。
しかし、タラ氏は、ロボット市場の変化は2つの技術的進歩によって推進されていると述べた。それは、生成AIモデルの爆発的な増加と、シミュレートされた環境を使用してこれらの基本モデルに基づいてロボットを訓練する機能である。
後者は、ロボット工学者が「シムとリアルのギャップ」と呼ぶものを解決するのに役立ち、仮想環境で訓練されたロボットが現実世界で効果的に動作できるようにするため、特に重要な開発であると同氏は述べた。
「過去 12 か月間。 。 。[this gap]は十分に成熟しており、2 年前には実行できなかった生成 AI と組み合わせたシミュレーション実験を実行できるようになりました」と Talla 氏は述べています。 「私たちは、これらすべての企業がこれらのタスクを実行できるようにするためのプラットフォームを提供します。」
Talla氏は2013年にNvidiaに入社し、当初はスマートフォン市場を対象とした「Tegra」チップの開発に携わった。しかし、同社はすぐに方向転換し、タラ氏は約 3,000 人のエンジニアを「AI と自律型トレーニング」に再配置することを監督しました。 [for vehicles, for example]」これは、2014 年に登場した Nvidia のロボット「頭脳」モジュール シリーズである Jetson の起源です。
Nvidia は、ロボット開発の 3 つの段階でツールを提供しています。Nvidia の「DGX」システムから提供される、基礎モデルをトレーニングするためのソフトウェアです。 「オムニバース」プラットフォームにおける現実世界の環境のシミュレーション。そしてロボットの「頭脳」として内部に組み込まれるハードウェアです。
人型ロボットの開発全体で Nvidia のテクノロジーを使用している Apptronik も 12 月に、製品の改善を目的とした Google DeepMind との戦略的提携を発表しました。
米国の市場調査会社BCCによると、世界のロボット市場は現在約780億ドルと評価されており、2029年末までに1,650億ドルに達すると予測されている。
Amazon はすでに Nvidia のロボット シミュレーション テクノロジーを米国内の 3 つの倉庫に導入しており、トヨタやボストン ダイナミクスなども Nvidia のトレーニング ソフトウェアを使用している顧客です。
ノースイースタン大学のロバスト自律研究室を率いるデビッド・ローゼン氏は、ロボット市場はモデルのトレーニングや展開時の安全性の検証など、依然として大きな課題に直面していると述べた。
「現時点では、特にロボット工学における機械学習システムの安全性と信頼性の特性を検証するための非常に効果的なツールがありません。これは、この分野における未解決の大きな科学的疑問です」とローゼン氏は述べた。
#Nvidia #は将来の成長を促進するためにロボット工学に賭けています