NVIDIAは3月16日、年次開発者会議「GTC 2026」で、ロボティクスや自動運転、産業自動化、エッジ、宇宙を対象とするフィジカルAIのフルスタック戦略を発表した。中核には、合成データの生成からシミュレーション、評価、導入までを一体化する「フィジカルAIデータファクトリー・ブループリント」を据える。あわせて、宇宙向けAIコンピューティングモジュールも披露し、宇宙データセンター構想を打ち出した。

同社は今回のGTCで、ロボットから宇宙までを一貫した拡張ロードマップとして提示した。デジタルAIがデータセンター向け半導体需要を押し上げてきたのに対し、フィジカルAIはエッジ機器やロボット、宇宙船へとNVIDIAのハードウェア適用領域を広げる新たな成長分野と位置付ける。

3月16日のメディアブリーフィングで同社は、フィジカルAIの課題は単なるデータ不足ではないと説明した。現実世界のデータは多様で予測が難しく、実運用だけで十分な学習データを確保するのは難しい。このため、コンピュート資源を活用して合成データを生成する仕組みが重要になるという。NVIDIAは、フィジカルAI市場の規模を100兆ドルと見積もっており、IT産業の約2兆ドルの50倍に当たるとしている。

その中核基盤が、フィジカルAIデータファクトリー・ブループリントだ。CosmosのワールドモデルとOsmoのオーケストレーターをベースに、データ生成、シミュレーション、評価、導入までのパイプラインを統合したオープンなリファレンスアーキテクチャとして提供する。従来は工程ごとに分断されていたワークフローを、NVIDIAのインフラ上で一気通貫に処理できるようにする狙いだ。

クラウド分野では、Microsoft AzureとNebiusが最初の採用パートナーとなった。Field AI、Hexagon Robotics、Milestone Systems、Teradyne Roboticsも初期顧客として参加する。NVIDIAは、オープンモデルのAlphaM、Cosmos、Grootもこのパイプライン上で構築したと明らかにした。

産業ソフトウェア分野でも、NVIDIAのエコシステム拡大が鮮明になった。Cadence、Dassault Systemes、PTC、Siemens、Synopsysは、NVIDIAのAIモデルやCUDA-X、Omniverseライブラリを自社アプリケーションに統合すると発表した。NVIDIAは、これにより最大100倍の性能向上が可能になるとしている。HondaはSynopsys FluentをGrace Blackwell上で動かし、開発サイクルを34倍短縮したという。さらにSamsung ElectronicsとSK hynixも、NVIDIAアクセラレーション対応のEDAツールをDellおよびHPのシステム上で活用し、半導体生産の効率を高めているとした。

ロボティクス分野では、ABB、Fanuc、KukaがOmniverseライブラリを採用した。Figure、Hexagon、Agibot、1Xといったヒューマノイド関連企業は、Isaac Lab、Newton、Cosmosライブラリ、Jetson Thorを基盤にロボット向けの推論基盤を構築しているという。NVIDIAは、幅広いロボティクス企業が自社プラットフォーム上で開発を進めていると説明した。あわせて、商用ヒューマノイド向けとして「Groot N1.7」も公開した。

自動運転では、Uberとの協業が柱の1つとなる。Uberは、Drive Hyperionを基盤とするロボタクシーネットワーク全体を、NVIDIAのフルスタック自動運転ソフトウェアで運用する計画だ。2027年にロサンゼルスとベイエリアで実証を始め、2028年末までに4大陸28都市へ拡大する。BYD、Geely、NissanもDrive Hyperionを新たに採用した。

このほか、レベル4自動運転車向けの統合ソフトウェア安全基盤「Halo OS」も発表した。エッジAIでは、Nokia、T-Mobileとともに、通信ネットワーク上でフィジカルAIアプリケーションを動かすAI RAN統合を推進する。MetropolisベースのフィジカルAIアプリケーションは1500件に達しており、Siemens Energyの送電網点検自動化では処理速度が5倍に向上し、スマートシティでは事故対応時間を80％短縮したとしている。

NVIDIAが最終的な展開先として見据えるのが宇宙だ。同社はGTC 2026で、宇宙向けに最適化したAIコンピューティングモジュール「ベラ・ルービン・スペースモジュール」を発表した。軌道上でリアルタイムの検知や意思決定、自律運用を直接実行することを目指す。Aetherflux、Axiom Space、Planet Labs、Starcloudがパートナーとして参画する。

NVIDIAによると、GPUは前年に初めて軌道上へ到達した。今後数年以内に、本格的な宇宙データセンターの実現が視野に入るとしている。同社は、宇宙船をロボットシステムへと進化させ、軌道上データセンターを科学的発見の基盤にすることを最終目標に掲げている。