NVIDIAは、ヒューマノイドロボットや物理AIを動かす「脳」を開発しました。価格はたったの3,499ドルです。
NVIDIAは、Jetson AGX Thorと呼ばれる「ロボットの頭脳」を発表しました。「Jetson Thor」と呼ばれるこのデバイスは、農業、医療、物流、製造、運輸など、様々な業界のロボットに搭載可能です。
物理的な AI や NVIDIA ロボット スタックについて聞いたことがないかもしれませんが、Jetson Thor の前身を搭載したデバイスのクリップを見たことがあるかもしれません。
Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、MetaなどはJetson Thorの早期導入企業です。John DeereとOpenAIは「ロボット脳」の物理的なAI機能を評価しています。
「私たちは、物理的な世界と相互作用し、それを形作るロボットシステムを開発している何百万人もの開発者のために Jetson Thor を開発しました」と NVIDIA の CEO であるジェンスン フアンは述べています。
「比類のないパフォーマンスとエネルギー効率、そしてエッジで複数の生成 AI モデルを実行できる能力を備えた Jetson Thor は、物理 AI と汎用ロボットの時代を推進する究極のスーパーコンピュータです。」
Jetson Thorは、NVIDIA Blackwell GPUを搭載しています。同社のBlackwellアーキテクチャは、B30A AIチップなどのAIチップの開発に使用されています。NVIDIAのコンシューマー向けRTXグラフィックスカードもBlackwellアーキテクチャを採用しています。
Jetson Thor 開発キットは現在 3,499 ドルで購入できます。
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Jetson Thor によって実現されるパフォーマンスの飛躍的な向上により、ロボットはこれまでサーバー レベルの計算能力を必要としていたタスクを実行できるようになります。
「Jetson Thorが提供する強力なエッジ処理により、Digitは新たなレベルに到達し、リアルタイム応答性が向上し、より幅広く複雑なスキルセットに能力が拡張されます」と、Agility RoboticsのCEO、ペギー・ジョンソン氏は述べています。
「Jetson Thor を利用することで、最新の物理 AI の進歩を実現し、お客様の倉庫や工場全体の業務を最適化できます。」
NVIDIA によると、Jetson Thor を搭載したロボットのデバイス内機能により、物理 AI は「大きな飛躍」を遂げることができるという。
物理AIとは何ですか？
大規模言語モデルの簡単な説明 - YouTube
NVIDIAの新しいロボット脳は、物理的なAIツールを動かすように設計されています。2025年にAIについて話すと、多くの人はChatGPTのようなボットを思い浮かべるでしょう。公平を期すために言うと、ChatGPTは毎日何百万人もの人々が利用するAIの一種ですが、AIの種類の一つに過ぎません。
NVIDIA CEO のジェンスン フアン氏によると、AI には 4 つの波があるそうです。
- 知覚 AI:音声認識、画像の識別、および同様のタスク。
- 生成 AI:テキストと画像の作成 — ChatGPT、DALL-E、Gemini などを検討してください。
- エージェントAI：タスクを自律的に実行する推論モデル。エージェントAIは比較的新しい技術です。Microsoftは最近、WindowsがエージェントAIになると予告しました。
- 物理 AI:ロボットなどの現実世界のデバイスと AI を統合します。
私たちは現在、第 2 の波の真っ最中であり、エージェント AI の波の最初の部分に入っています。
ウェーブからウェーブへと移行するにつれて、計算需要は劇的に増加します。Huang氏は、Agentic AIには当初の予想の100倍のトークンと計算リソースが必要になると指摘しました。
カーネギーメロン大学ロボティクス研究所の准研究教授セバスチャン・シェラー氏は、コンピューティング能力の進歩がロボット工学にどのような影響を与えるかについて次のように語った。
「私たちにできることは、利用可能なコンピューティング能力の範囲内に限られます。数年前、コンピュータービジョンのワークロードはリアルタイムの意思決定には遅すぎたため、コンピュータービジョンとロボティクスの間には大きな隔たりがありました。しかし今では、モデルとコンピューティングが十分に高速化され、ロボットはより繊細なタスクを処理できるようになりました。」
コンピューティング能力の需要を考慮すると、NVIDIA が Jetson Thor と同じくらい強力なデバイスを作る必要がある理由がわかります。
私はロボットエンジニアとは程遠いので、かなり単純化しすぎている点をご理解ください。
物理 AI により、ロボットや自動運転車などのデバイスは周囲の空間を認識し、それに応じて動作できるようになります。
相対的に言えば、同一の条件で同じタスクを繰り返し実行できるロボットや機械を作るのはそれほど難しくありません。しかし、世の中では必ずしも同一の状況が作り出されるわけではありません。
歩く、走る、這う、RL の楽しみ | ボストン ダイナミクス | アトラス - YouTube
物理AIを、はるかに高性能なロボット掃除機と考えてみてください。ロボット掃除機は家中を掃除しながら、様々な表面や障害物にぶつかり、時には隅っこで動けなくなってしまうこともあります。ロボット掃除機は、次の行動を決めるためにデータを必要とします。
NVIDIAのJetson Thorは、外科用ロボット、スマートトラクター、産業用マニピュレーター（微細運動能力と位置認識を必要とする機械）に搭載できます。これらのデバイスは、カーペットやフローリングの識別よりもはるかに複雑な問題に直面します。
Jetson Thorは、Jetson Orinの7.5倍の演算能力を発揮します。ロボットの頭脳についてより具体的な数値を挙げると、Jetson Thorは最大2070 FP4テラフロップスのAI演算能力と128GBのメモリを搭載しています。
NVIDIAは、Jetson Thorは「従来はサーバーレベルのコンピューティング能力」をデバイス上で実現すると説明しました。これは、ボストン・ダイナミクスのAtlasロボットのようなデバイスにとって、はるかに高いコンピューティング能力を意味します。
ショーン・エンディコットはWindows Centralのテクノロジージャーナリストで、Windows、Microsoftソフトウェア、AI、PCを専門としています。Windows 10と11からChatGPTのようなAIツールの台頭まで、主要なリリースを取材してきました。ショーンのキャリアはLumia 930から始まり、アプリ開発者との強いつながりを築きました。執筆活動以外では、アメリカンフットボールのコーチも務めており、チームの運営にMicrosoftのサービスを活用しています。ノッティンガム・トレント大学で放送ジャーナリズムを学び、X（@SeanEndicott_）とThreads（@sean_endicott_）で活躍しています。