NVIDIA GTC 2025 Keynote セッションレポート

NVIDIAの最新イベント、NVIDIA GTC 2025では、AIの未来を切り開く革新的な技術が次々と発表されました。特に注目を集めたのは、次世代GPU「Blackwell Ultora」と新しい接続技術「MV Link 72」です。これにより、AIファクトリーのパフォーマンスが飛躍的に向上し、データ処理の効率が大幅に改善されます。また、NVIDIA Dynamoという新しいオペレーティングシステムが登場し、AIのトレーニングと推論を最適化することで、企業のAIインフラを革新します。

さらに、ゼネラルモーターズ（GM）との提携が発表され、NVIDIAのAI技術を活用した自動運転車の未来が描かれました。これにより、自動運転技術の進展が加速し、製造プロセスの革新が期待されます。ヒューマノイドロボット向けの基盤モデル「Groot N1」や、高度な物理エンジン「Newton」も紹介され、ロボティクス分野での新たな可能性が広がります。

このイベントは、AIとテクノロジーの融合がもたらす未来のビジョンを示し、業界全体に新たな刺激を与えるものでした。NVIDIAは、AIの力で世界を変えるという使命を再確認し、参加者にその可能性を強く印象づけました。

新しい発表まとめ

ゼネラルモーターズ（GM）とNVIDIAとの協業

ゼネラルモーターズ（GM）はNVIDIAと提携し、将来の自動運転車のフリートを構築することを発表しました。この協業では、製造プロセスの革命、企業の運営方法の再設計、車両内のAIインフラストラクチャの構築に焦点を当て、NVIDIAは、ゼネラルモーターズ（GM）が自動運転車を製造するためのAI技術を提供するとのことです。

このパートナーシップは、自動運転車の実現に向けた重要なステップであり、AIを活用して製造プロセスや車両の設計を革新することを目指しているとのことです。

MV Link 72の発表

MV Link 72は、新しい接続技術として発表され、AIファクトリーにおけるデータ転送の効率を大幅に向上させることを目的としています。この技術は、すべてのGPUが同時にフルバンド幅で通信できるように設計されており、AI処理のパフォーマンスを最大化します。

MV Link72は、データセンターのスケーラビリティを向上させ、AIモデルのトレーニングや推論に必要な計算リソースを効果的に活用することを可能にします。この技術の導入により、AIファクトリーの運用効率が向上し、より多くのデータを迅速に処理できるようになります。

MV Link72は、AI処理のための新しいインフラ技術として、NVIDIAの次世代コンピューティングアーキテクチャの重要な要素となるとのことです。

AIファクトリー向け新オペレーティングシステムNVIDIA Dynamoの発表

NVIDIA Dynamo は、AIファクトリーのための新しいオペレーティングシステムとして発表されました。  このシステムは、AIのトレーニングや推論を効率的に管理し、AIモデルの運用を最適化することを目的としています。  

Dynamoは、AIファクトリーの複雑なワークロードを管理し、リソースの最適な配分を実現するためのソフトウェアソリューションです。  オープンソースとして提供され、パートナー企業と協力して、AIのインフラストラクチャを強化することを目指しています。

この新しいオペレーティングシステムは、AIの進化に伴うニーズに応えるために設計されており、データセンターの運用を革新する重要な要素となります。  

NVIDIA Dynamoは、AI処理の効率を向上させるための重要な技術革新となるとのことです。

ヒューマノイド基盤モデルGroot N1の発表

Groot N1 は、ヒューマノイドロボットのための一般的な基盤モデルとして発表されました。  

このモデルは、合成データ生成とシミュレーション学習に基づいており、ロボットが環境を認識し、適切な行動を計画する能力を持っています。  

Groot N1は、迅速な動作と計画的な行動を実現するために、二つのシステムアーキテクチャを採用しています。  

このモデルは、一般的な物体を扱う能力や、複数のステップを協力して実行する能力を持ち、さまざまな環境での適応性を高めます。  

Groot N1は、ロボット開発者が多様なタスクに対応できるように設計されており、オープンソースとして提供されることで、広範な利用が期待されています。  

この発表は、ロボティクス分野における新たな進展を示し、AIを活用したロボットの未来を切り開く重要なステップとなっています。

まとめ

細かいものも含め、その他様々な発表がありましたが物理的AIとAIファクトリー、GPUの拡張性に関する新技術がメインの基調講演でありました。
GPUの性能と拡張性、電力効率や物理AIが今後重要なファクターとなることを示す発表でありました。