時代はDXからAIが当たり前に浸透する「IX」に突入へ CES 2026の内容をひもとく：CES 2026（2/2 ページ）

[坪田澪樹，MONOist]

注目を集めたNVIDIAの「Alpamayo」

　CES 2026で基調講演に立ったNVIDIAのジェンスン・フアン氏だが、辻氏はその内容とともに同社の狙いを解説した。

　フアン氏は「2026年はフィジカルAIをはじめとするAI技術があらゆるデバイスに浸透していく中で、NVIDIAがそのプラットフォームになる」ということを強調していた。CES 2026では、同社のデータセンターやAI推論向けの次世代チップアーキテクチャである「Vera Rubin（ベラ ルービン）」や、ロボット開発のためのモデルやフレームワークのオープンソース化、自動運転やロボットなど瞬時の判断が必要な処理をエッジデバイス側で完結させる仕組みの強化について発表した。

NVIDIAの基調講演の主なトピック［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

　会場の発表で特に注目を集めていたのは新しいプラットフォームである「Alpamayo（アルパマヨ）」だ。Alpamayoは、自動運転開発のためのオープンプラットフォームであり、走行データやモデル、シミュレーション環境などを統合して提供する。メルセデス・ベンツなどの事例を紹介し、技術的には単なる「認識（Recognition）」から、次に何が起こるかを予測する「推論（Reasoning）」へと進化していると発表した。

Alpamayoが注目された理由［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

　他にも、ロボットの動作シミュレーションなどをワンストップで提供するプラットフォーム「NVIDIA Cosmos」を披露。同プラットフォームは、ロボット開発のハードルを下げ、フィジカルAIの開発基盤となる。

NVIDIAが披露したエコシステムについて［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

フィジカルAIが浸透するために越えるべき「3つの壁」とは

　フィジカルAIの実用化に向けて、辻氏は「フィジカルAIがビジネスや家庭に入り込むために越えるべき『3つの壁』が存在している」と強調する。

　1つ目の壁は「推論の性能と速度」である。現実世界においては予測できないことが常に起こり得る。例えば、急な子供の飛び出しといったような不確実な状況に対して、高速かつ正確に推論する能力が必要であり、AIが実世界の状況に合わせて瞬時に判断し、物理世界で対応することが必要になってくる。

物体認識の一貫性維持に関する研究が進む［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

　2つ目の壁は「一貫性と深度認識」である。これは、物事の見る角度が変わっても同じものであると認識をする一貫性や、単眼カメラから3次元情報といった奥行きを正確に把握する技術のことであり、これを推論と組み合わせて見えない部分を注意深く確認するといった行動が必要である。

画像からの深度推定のイメージ［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

　3つ目の壁は「稼働の持続性（バッテリー）」である。展示会で披露しているロボットは電源につながっていることが多いが、実際に使用する環境では、電源がないため数時間しか稼働できないケースが多い。バッテリー技術はAIとは別の物理的な難しさがあり、実用化における大きな障壁となってしまっている。

　辻氏は「フィジカルAIはPC画面から現実世界に飛び出してきたが、SF作品に登場するロボットのような完全な自律性を持っているわけではなく、ここからスタートという立ち位置である。ただ、推論速度などの技術は1〜2年で急速に進化しているため、今後は実用的な場面が増えていくと考えられる」と語っている。

フィジカルAIが次のステップに進むうえでの課題［クリックして拡大］ 出所：ブレインパッド

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