NVIDIA Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：The global buildout of AI infrastructure reached a new milestone today — Firebird, an emerging AI cloud, launched the CIS region’s largest AI factory in Armenia, establishing a new AI computing hub powered by NVIDIA accelerated computing and Dell Technologies high-performance AI infrastructure. Nikol Pashinyan, prime minister of the Republic of Armenia; Zhaslan Madiyev, deputy […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：August is here, bringing 26 new games for GeForce NOW members. Command the seas in World of Warships: Legends and discover what’s next in the GeForce NOW library, starting with the eight newly added games this week. In addition, GeForce NOW is at the QuakeCon gaming conference this week in Grapevine, Texas, with hands-on experiences […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：In July, NVIDIA joined more than 200 companies and organizations in signing “Open Weights and American AI Leadership,” an open letter arguing that AI leadership will be measured not by any single frontier model but by whether an open ecosystem reaches every sector.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：NVIDIA is participating in the U.S. National Science Foundation’s (NSF) State and Regional Artificial Intelligence Infrastructure Hubs program, an effort launching today to expand access to the advanced computing, data, software and expertise needed for AI-enabled research and education. Consistent with the aims of the Genesis Mission, the program will support state and multistate groups […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：For robotaxis and other autonomous vehicles (AVs), the hardest problems aren’t the everyday scenarios. They’re the rare, complex situations that are difficult to anticipate and train for. Handling these long‑tail events takes more than just object detection and motion prediction. AVs must understand the situation, reason about cause and effect, choose the right action and […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Surging AI demands are driving the need for massive datasets and context windows that burst past the confines of system memory. But rising needs aren’t met by simply adding more storage capacity. What’s needed is useful, grounded insights from AI factories and efficient, secure storage architectures that enable those insights. At this week’s Future of […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Members of the Open Secure AI Alliance — now more than 120 organizations strong — are developing new guidelines to strengthen agentic AI cybersecurity as the annual Black Hat conference begins in Las Vegas today. The Linux Foundation today shared a Request for Comments on Shared AI Findings Exchange (SAFE), a proposed set of guidelines […]

NVIDIA Jetson プラットフォームは、エッジ AI とロボティクスの強力な計算能力を手のひらサイズのモジュールに凝縮し、ハンドバッグにも収まります。ベンチャーキャピタリストの Sarah Guo 氏が Jetson Orin Nano Super 開発キットを紹介。67 TOPS の AI 性能を提供し、学生、研究者、開発者が AI ロボットや自律機械などを構築できます。本記事では Jetson シリーズのモデルと革新的なプロジェクト例を紹介します。

オープンセキュアAIアライアンスは、Linux FoundationのAkritesとOpenSSFを基盤に、主要テクノロジー企業が集まり、AIサイバーセキュリティのためのオープンツールを開発します。アライアンスは、防御者がAIを検査、適応、展開するためにオープンモデルが不可欠であると主張し、Hugging FaceのインシデントでオープンウェイトのGLM 5.2が防御に使用された事例を挙げています。主な貢献として、NVIDIAのNOOAフレームワーク、HPEのゼロトラストID、Hugging FaceのSafetensors、IBM/Red HatのLightwell、MicrosoftのMDASH、SpaceXAIのGrok Buildなどがあります。

NVIDIAはCadenceおよびSynopsysと協力し、Vera CPU向けに電子設計自動化（EDA）アプリケーションを最適化し、次世代CPUとGPUの設計ワークフローに展開しています。初期テストでは、Cadence JasperとSynopsys VCSの特定ワークロードで最大1.5倍の性能向上を示しました。

サンフランシスコで開催されたAIサミットで、韓国の李在明大統領とトップ企業幹部らがNVIDIAおよびエコシステムパートナーと会談し、韓国のAIインフラと専門知識の拡大を推進。KAISTとの共同AI研究所設立やSKグループとの連携強化が発表された。

NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンセン・フアン氏は、カリフォルニア州モントレーの海軍大学院（NPS）でNVIDIA DGX GB300システムの稼働開始式を行い、世界で最も強力なAIプラットフォームの1つを1500人以上の学生と600人の教職員に提供しました。このシステムは、天気予報、サイバーセキュリティ、災害対応などの分野でのモデルトレーニングや推論に使用され、NPSとNVIDIAの協力関係の新たな節目となります。

NVIDIAは、医療用ロボット向けのGPUアクセラレーション対応医用物理シミュレーションフレームワークをオープンソース化しました。このフレームワークは、解剖学的構造とデバイスの相互作用をシミュレートし、エッジケースのシナリオを生成し、仮想環境でロボットをトレーニングすることを可能にします。Isaac for Healthcareの一部として、CUDAと生成AIを活用し、数千の並列シミュレーションを実行してトレーニング時間を数時間から2分未満に短縮します。初期導入企業には、CMR Surgical、Johnson & Johnson MedTech、Medtronicなどが含まれます。

ウィストロンがテキサス州フォートワースに初の米国製造施設を開設し、NVIDIA GB300 Grace Blackwell UltraおよびVera Rubinスーパーチップを生産。7億ドルの投資で500人以上の雇用を創出し、デジタルツイン技術を活用した仮想シミュレーションを実施。

NVIDIA Vera Rubin NVL72の生産が本格化し、CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructureの各パートナーと連携しています。このプラットフォームは極限の共同設計により最高のパフォーマンス・パーワットと最低のトークンコストを実現し、DeepSeek-R1ベンチマークではGrace Blackwell NVL72と比較してメガワットあたりのスループットが10倍向上しました。また、MicrosoftとMistralの提携により欧州のオープンモデル時代を支援します。

NVIDIAは、Vera Rubinプラットフォームの一部として、前世代の2倍の容量を持つ102.4テラビット/秒のイーサネットスイッチシステム「Spectrum-6」の出荷を開始した。CoreWeave、Microsoft、Nebiusなどの主要AIインフラ構築企業が初めて導入する。Spectrum-6はSpectrum-Xイーサネットプラットフォームの次世代の中核であり、最大1.6倍のAIネットワーク性能向上と95%のネットワーク効率を実現する。

NVIDIAはSIGGRAPH 2026で、モデルコンテキストプロトコル（MCP）によるクリエイティブツールへのAIエージェント統合、合成動画検出NIMマイクロサービスの発表、エッジ向け物理AIモデルCosmos 3 Edgeのオープンソース化など、複数の革新を発表した。これらはコンテンツ作成、メディア検証、ロボティクスを加速する。

ブリストル・マイヤーズ スクイブ（BMS）は、8基のDGX Vera Rubin NVL72システムをベースにした2台目のNVIDIA DGX SuperPODを導入し、生命科学分野で最も強力でエネルギー効率の高いAIクラスターを実現しました。新システムはすべての科学者に開放され、待ち時間や制限なしで利用でき、創薬パイプライン全体でのAIアプリケーションをサポートします。BMSは既存のクラスターと統合し、統一環境とAIネイティブツールを提供します。

NVIDIA Vera Rubinプラットフォームは、極限のコデザインによりトークンあたりのコストを削減し、エージェンティックAI時代のポストトレーニングにおいて知能対ドルを最大化します。Nemotron 3 UltraモデルはSWE-bench verifiedで71.7%を達成し、効果的なポストトレーニングを示しました。

NVIDIAはThorアーキテクチャに基づくT3000およびT2000モジュールを発表し、大規模ロボティクスとエッジAIアプリケーションに対応。T3000は865 FP4テラフロップスの演算能力を持ち、T5000の半分のサイズと消費電力。T2000は400 FP4テラフロップスを提供。スケーラブルなエッジAIプラットフォームを実現し、新しいエージェントスキルによるメモリ最適化機能を搭載。Cosmos 3 Edgeモデルも同時に発表され、リアルタイムの視覚分析が可能。エミュレーションモードで即座に開発を開始でき、モジュールは2027年第1四半期に出荷予定。

日本は製造業、ロボット工学、インフラ構築の世界的リーダーであり、NVIDIAのフルスタック技術を活用してAIエコシステムを構築しています。NVIDIAとSEGAは30年にわたる協業を記念し、「バーチャファイター クロスロード」などのタイトルをNVIDIA RTX Sparkに提供することを発表。技術パートナーシップの進化を示しました。

NVIDIA Nemotronなどのオープンモデルは、企業がビジネスニーズに特化したAIを構築することを可能にし、完全な制御、カスタマイズ、コスト効率を提供し、AIの採用から所有への移行を推進します。

電力はAIインフラにとって避けられない制約です。固定電力予算内でAIファクトリーが生成できるトークン数が収益と収益性を決定します。そのため、パフォーマンス・パー・ワット（ごまかしが効かず、実際の成果のみで獲得できる指標）はAIファクトリーの基盤です。エージェンティックAIがトークン需要を押し上げる中、組織が今日行うインフラ決定が、電力制約のある世界で誰が規模拡大できるかを左右します。

NVIDIA Nemotron 3 Ultraは、最も広く採用されているAIエージェントオーケストレーションプラットフォームにおいて、トップクローズドモデルよりも低コストでリーディングパフォーマンスを提供。LangChainがNemotron 3 Ultra向けにDeep Agentsハーネスをチューニングした結果、オープンモデルで最高の精度を達成し、より多くのタスクを高いスループットで完了、実行あたりの推論コストは主要クローズドモデルの10分の1に抑えられました。

NVIDIA Veraは、エージェントAI時代のために設計された新しいタイプのCPUで、大規模な最大シングルスレッド性能を重視しています。自社開発のOlympusコアを搭載し、従来のGraceと比較してIPCが50%向上し、最大1.2TB/sのメモリ帯域幅を備えています。エージェントワークロードでは、x86と比較して1.8倍の持続的なコアあたり性能を実現し、実際のテストでは1.5～1.9倍の速度向上を示しました。Veraはツール呼び出しからデータ処理までを統合し、AIファクトリーのGPU活用を最大化します。

NVIDIAとHugging Faceは、ヒューマノイドロボット向けのNVIDIA Isaac GR00T 1.7モデルとIsaac TeleopフレームワークをLeRobotに統合し、さらにNVIDIA Cosmos 3の追加も計画しています。これらの統合により、開発者はロボット開発のためのよりアクセスしやすく標準化されたパスを得られ、オープンロボティクスコミュニティの革新を促進します。

ICML 2026では、2000以上の論文がNVIDIA GPUを引用し、Nemotron、Cosmos、BioNeMoなどのオープンモデルがロボティクス、ライフサイエンス、合成データ生成にわたるAI研究の基盤となっています。NVIDIAは74の論文が採択され、ビジョン、強化学習、エージェントトレーニングのトレンドが浮き彫りになりました。

各国は、生成AIとエージェント型AIによって、国内のAIインフラ、地域データで訓練された基盤モデル、人材育成に投資し、AIを地域のニーズに合わせてカスタマイズしています。欧州、アジア、ラテンアメリカの事例が社会的利益を示しています。

AIがモデル開発から本番推論へと移行する中、コンピュート需要は加速し、継続的に稼働するAIファクトリーへとシフトしています。NVIDIAは、収益分配モデルを通じて新興企業やモデル構築者などに大規模アクセラレーテッドコンピュートへのアクセスを提供する新戦略を発表。Sharon AIやFirmusが先行して展開しています。

NVIDIAとそのパートナーは、アメリカの製造業、サプライチェーン、エネルギーグリッド、熟練労働者に投資しており、米国がより良い医療、画期的な科学的発見、強力な産業生産性、世界的な技術リーダーシップに必要なインフラを生産できるようにしています。