NVIDIA、ロボティクスや自動運転開発などを加速するオープン基盤を発表

　NVIDIAは、AIおよびロボティクス、自動運転車両向けの大量データ生成、強化学習、評価を一元化・自動化する新リファレンスアーキテクチャ「Physical AI Data Factory Blueprint」を発表した。

　この設計図によって、開発者は従来コストと時間がかかっていたトレーニングデータの生成・拡張・評価を効率化できる。NVIDIA Cosmos世界基盤モデルの活用により、限られた実世界データから多様なデータセットへの変換が可能となり、自動運転車などで重要になる希少なエッジケースや複雑なシナリオにも対応できる。

　Microsoft AzureやNebiusといったクラウドサービスプロバイダーも本設計図を自社のインフラやサービスに統合。クラウド上で開発者が膨大なトレーニングデータを効率よく活用できる体制を整備している。主要ロボティクス・AI企業のFieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、RoboForce、Skild AI、Uber、Teradyne Roboticsなども採用し、自動運転やロボティクス開発を加速させているという。

　データ生成の各段階では、NVIDIA Cosmos Curatorがデータのキュレーションとアノテーション、Cosmos Transferがデータ拡張、Cosmos Evaluatorが生成データの評価と検証を自動で行う。さらにオープンソースのオーケストレーションフレームワーク「NVIDIA OSMO」により、複雑なAIインフラの運用も簡素化。現在、Claude Code、OpenAI Codex、Cursorなどのコーディングエージェントとも連携し、リソース管理やボトルネック解消を自律的に行うことで運用上の負担を減らしている。

　Microsoft Azureはこの設計図を自社のIoTやデータサービスと統合し、各種企業がテストを開始。Nebiusは独自のAIクラウドにOSMOを統合し、フィジカルAI開発の基盤を提供している。実際にMilestone Systems、Voxel51、RoboForceは、Nebiusインフラで動画解析AIや自動運転、産業用ロボットのモデル開発にこの設計図を利用している。

　なお、「Physical AI Data Factory Blueprint」は2026年4月にGitHubで公開される見込みだ。