エヌビディアは、GPUで多数の計算を並列処理する基盤「NVIDIA CUDA（クーダ）」など、独自技術を重視する企業とみられがちだ。しかし、オープンモデルの主要な提供企業でもある。対象はAIエージェント、自動運転車、創薬など幅広い。同社はアナリスト向け説明会で、自社が開発した7系統のモデルと具体的な活用例を紹介した。
新たな発表ではなかったが、オープンモデル群の全体像を理解するうえで有益な説明だった。読者にも参考になるだろう。7系統のモデルは、パートナー企業とAIの実用化を進めるエヌビディアの力を示すとともに、自社製ハードウェアの需要も生み出している。なお、エヌビディアは私の調査会社Cambrian-AI Researchの顧客だ。
オープンモデルで専門分野を補い、企業向けツールを有料で提供
オープンモデルと、モデルの重みなどを公開しないクローズドモデルは、どちらか一方だけを選ぶ関係ではない。OpenAIやアンソロピックなどの基盤モデル開発企業は、AIの研究と性能向上をけん引している。クローズドモデルは今後も性能の基準であり続けるだろう。しかし、クローズドモデルだけでは対応しきれない専門領域もある。オープンモデルは、その不足を補い、費用面でも利点をもたらす。
エヌビディアが紹介した7系統のモデルは、すべて無償で利用できる。ただし、モデルの導入や運用を支える企業向けツールについては、「NVIDIA AI Enterprise」の有料ライセンスを販売している。モデル自体の無償提供と、企業向けの有料ツールを組み合わせる仕組みだ。
製品設計と工場検査、AI導入の具体的な成果
NVIDIA Nemotronは、AIが作業の手順を組み立てて実行するエージェント型AIが広まる前から、エヌビディアの主力生成AIモデルとして使われてきた。AIエージェントの普及に伴い、多くのサービスで基盤モデルとして採用されている。
Nemotronで自動車ドアの設計品質が28％向上
活用例の1つが、ダッソー・システムズの「Super Agent」だ。コンピューター支援設計（CAD）による製品設計や解析を支援するAIエージェントである。ダッソー・システムズはNemotronを自動車のドア設計に利用し、設計品質を28％高めた。幅広い設計業務で生産性が25％向上し、AIが外部ツールを呼び出す回数は35％減った。
Cosmosは工場の映像解析をどう変えるのか
Cosmosは、映像から現実世界の状況を推論し、物体の動きや周囲の環境を仮想的に生成するAIモデル群だ。単語や文章を主に扱う大規模言語モデル（LLM）とは異なり、物理法則を踏まえた予測やシミュレーションに使う。技術者はCosmosを活用し、自動車やロボット、工場設備などの現場で動くフィジカルAIを用途に合わせて開発できる。
シーメンスはCosmosで品質検査用の学習データを生成し、工場で常時稼働するAIエージェント「Always-On Factory Agents」の開発と実証を進めている。目標は映像を解析するAIの処理速度を10倍に高め、誤検出を40％減らすことだ。実物の部品が完成する前に仮想環境で検査の準備を進める方法では、技術者の作業量を最大85％削減できるとしている。
