NVIDIA の動画紹介

通信事業者を取り巻くAI活用の最前線を、NVIDIAの視点から整理するキーノートです。既存の電信インフラがどうAI時代の計算資源や接続性として再評価され、通信の変革がどのような順序で進んでいるのかを解説します。

■ 通信業界を再構築するAI
- 既存インフラの電力・接続性をAIへ活用する考え方
- AI基盤構築・AI RAN・ネットワーク運用の自律化という3つの変革
- 共通の5層プラットフォームが支える変革の構造

■ AI RANの展開とハードウェア
- 新発表のMGXシステムとAerial RAN Computerファミリー
- 各国キャリアにおける導入状況と実証の進捗

■ エッジAIと6G研究のツール群
- ロボット制御やリアルタイム音声翻訳のエッジ活用事例
- Sionna・Aerial・6G開発者プログラムなどの研究環境

■ パートナーシップと運用効率化
- Nokiaとの提携による無線技術の高度化
- オープンモデルの後学習を使ったネットワーク診断・施工検証

通信・ITインフラ、無線ネットワークの研究開発、あるいはAIの業務適用に関心のある方にとって、産業横断で進む変革の全体像と、具体的な取り組みの事例を俯瞰できます。視聴の前後で自社や自身の関心領域に照らして論点を整理する際に役立ちます。

ComfyUIのオリジナル開発者が、2023年1月にオープンソースとして始まった経緯や、自分自身の実験環境として構築した理由を振り返ります。あわせて、多数のモデルを動作させるために必要なハードウェア条件と、RTX Sparkがその条件を満たす点について触れています。

■ ComfyUIの成り立ちと思想
- 2023年1月にオープンソースプロジェクトとして開始
- 自分や利用者が実験の自由度を持てるよう設計
- 子どもの頃のゲーム体験がコンピュータへの関心の起点
- 手を動かして調整することを好む人向けの特性

■ ハードウェア要件とRTX Spark
- ComfyUIでモデルを動かすために必要な性能とメモリ
- RTX SparkでComfyUIがサポートするモデルを動作可能
- 小型で軽い筐体でも多くの処理を実行できる点

生成AIツールを自分の手で調整しながら使いたい人や、実行環境のハードウェア選択を検討している人向けです。開発者の視点から、ツールの設計思想と実行環境の要件を短時間で把握できます。まず環境を整えたい方は、対応モデルと必要スペックを確認するところから始めてください。

GTCの基調講演から、AIがもたらす新たな産業革命と、ヨーロッパで形成されつつあるAI経済について語られた内容を紹介します。AIを消費するだけでなく自ら生産する側にまわる視点や、ヘルスケア・ライフサイエンスをはじめ各産業への影響、欧州でのスタートアップ投資の動きが伝えられています。

■ AI経済への転換
- 消費者ではなくAIの生産者として市場に参画する重要性
- 全企業・全産業がAIによって変容し、新たな産業が生まれるという見通し
- AIが企業の成立条件そのものを変化させている点

■ 産業分野への影響
- ヘルスケア・ライフサイエンス分野への期待
- ヨーロッパのメカトロニクス・電子機械システムの精密性や技術力の強み

■ 投資と地域の取り組み
- フランス、イギリス、スウェーデン、ベルリンと各地を巡り発表されたスタートアップ14社への投資
- 欧州におけるAI経済の構築を各主体が協力して推進する呼びかけ

欧州でのAIビジネスの動きや産業応用に関心を持つビジネスパーソン、スタートアップ関係者、政策や地域経済の動向を追う方に向いています。AIが各業界に与える影響の全体像と、欧州の取り組みの現在地を短時間で把握できます。

Euro NCAPの2025年ベストパフォーマーに選ばれたMercedes-Benz CLAを題材に、NVIDIAが発表した安全保証評価フレームワーク「Halos SAFE」の全体像を紹介します。実走試験・シミュレーション・走行データを一つのループでつなぎ、L2の運転支援からL4のロボタクシーまで幅広い安全評価をエビデンスとして積み上げる仕組みが、実際の工程に沿って示されます。

■ Halos SAFEの概要
- 安全性の裏付けに必要な検証の考え方と、枠組みの目的を提示
- 各市場のNCAP試験に対応するテストスイートと評価範囲を紹介

■ 検証の流れ
- 実走試験で計測したデータを基準にシーンを再構築し、シミュレーションと照合
- 照合済みの再現環境を使って新しいソフトウェア版を再テスト
- ハードウェア在ループのシミュレータで実機（NVIDIA DRIVE AGX Thor）の挙動を確認
- 実車に仮想的な危険要因をリアルタイムで与え、危険な状況を安全に検証
- すべての結果を安全目標と照合し、開発に戻して次バージョンを再検証

■ 条件変化への対応
- NVIDIA Cosmosで照明・天候・路面・交通の変化をオフラインに大量生成し、状況の違いによる車両の応答を確認

自動運転やADASの開発、認証、安全性評価に関わる方、NCAP対応やシミュレーション検証の進め方に関心のある方に向きます。視聴後は、実測とシミュレーションを整合させながらソフトウェアのバージョンごとに安全を示証し、市場ごとの認証に備えるという検証の枠組みを理解できます。まずは自組織の検証工程とどこが対応しているかを照合するところから始めてみてください。

GTCのセッションにて、NVIDIAエネルギー業界部門の主導のもと、ドイツ最大級の配電事業者Bayernwerk、送電網を運営するTenneT、そしてSiemens Energyの各リーダーが登壇。エネルギー転換の進行、需要の増大、そして物理的・サイバー的な脅威が高まるなかで、AIとデータを活用しグリッドをよりレジリアントに運営するための取り組みが語られます。

■ グリッド運営が直面する課題
- ドイツの分散型エネルギーシステムの構造と、エネルギー転換に伴うシステムの複雑化
- 送電網（TenneT）が抱える資産投資、需要増への対応、地政学的リスクという3つの大きな課題
- 欧州と世界（アジア、北米・南米など）で共通する需要増と容量制約の課題

■ 脅威の把握とAIの活用
- 物理的保護、サイバー攻撃・偽情報、そして人の要素という3つの視点からのセキュリティ対応
- 攻撃事例を踏まえた早期検知・復旧、およびドローン検知などの対策
- 自動運転車技術を応用した周辺監視ソリューション、2か月で構築した取り組み

■ デジタルツインとエージェントセキュリティ
- 変圧器および電力系統のデジタルツイン構築をめぐる取り組みと、ユースケースの整理
- AIエージェントのガバナンスとエージェントセキュリティプラットフォームの重要性

■ 今後5〜10年・2030年に向けた展望
- グリッドの自律化の可能性と、技術的進展と社会的議論のバランス
- リアルタイム運営、フレキシシティ、データ活用の推進といった優先行動

エネルギー産業のデジタル化、グリッドのセキュリティ、AI導入の実務に携わる方、電力インフラのこれからに関心のある方に向けた内容です。実際の攻撃事例や、業界横断の技術転用の考え方など、現場の視点が共有されています。視聴後は、データ活用と自律化に向けた自社・自組織での第一步を整理する手がかりが得られます。

NVIDIAのヘルスケア・ライフサイエンス担当バイスプレジデント、Kimberly PowellによるGTC基調講演です。医療分野におけるAIエージェントの導入状況、ロボティクス、創薬・タンパク質設計など、デジタルAIとフィジカルAIを統合した次世代ヘルスケアの全体像が紹介されています。

■ エージェンティックAIによる医療の変革
- ヘルスケア業界におけるエージェンティックAIの導入状況と投資効率の解説
- セキュアなランタイム環境とオープンモデル戦略の紹介

■ 医療現場へのAIエージェント展開
- 患者ケア、診療記録、臨床意思支援など各領域での活用事例
- Sword Health、Heidi、Corti、Laya Scientificなどパートナー企業の取り組み

■ 医療ロボティクスとリアルタイム処理
- Isaac for Healthcare、Holoscan 5、IGX Thorの発表
- 医療機器の自律化とリアルタイム適応放射線治療への取り組み
- OpenH for Hospitalsデータセットの発表

■ 創薬とタンパク質設計
- BioNeMo Agent Toolkitを用いたエージェンティック創薬ワークフロー
- Washington大学と共同開発したRFdiffusion 4 Proteinaモデルの発表
- Danaherとの協業による自律ラボの実現

医療のデジタル化、ロボティクス、創薬AIに興味のあるエンジニア、研究者、ヘルスケア分野のイノベーターに向けた内容です。NVIDIAのエコシステム全体を通じて、医療の次世代インフラをどう構築しているかを体系的に把握できます。

NVIDIA創業から約30年にわたる英国との協働の軌跡を振り返り、GPUやCUDAの誕生からAI工場による新たな産業革命までを描くキーノートです。英国の科学的遺産と現代AIの接点をたどり、AIが社会の基盤として広がる姿と今後の役割を紹介します。

■ 英国との歴史
- SGS-Thompsonとの協力による最初のチップ設計
- 1999年のGPU発明とCUDAの登場
- Isaacロボティクス・Turing GPUアーキテクチャという英国の科学者へのオマージュ

■ AIによる産業革命
- AI工場とNVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティング
- フルスタックAIコンピューティング・プラットフォームとCUDA-Xエコシステム
- インフラとしてのAIが全業種・全企業・全国家に及ぶ役割

■ AIの応用と未来
- 生命科学における創薬研究への貢献
- ロボティクスにおける物流とボイス・ビデオツールの開発
- 英国内で進行中のAI工場の建設と今後の発見への期待

NVIDIAの歴史や英国の技術的背景を踏まえ、AIの社会実装とその意義を知りたい視聴者、テクノロジーの展望に興味がある方に向いています。視聴後は、AIが基盤技術として広がる文脈と、各分野での活用状況を把握できます。

Audiが毎日約100万点の部品を組み立てに準備する中で、物理AIとロボットがどのように活用されるのかを解説します。Dassault SystèmesのDELMIAやLEO、Omniverseを用いたデジタルツイン構築から、ロボットの検証・スケーリングまでの流れが紹介されます。

■ デジタルツインによる検証環境の構築
- DELMIAおよびLEOを活用したデジタルツインの構築
- 3D Experienceプラットフォームの知識やOmniverseのセンサー・物理ライブラリの活用
- 知覚と動作のシミュレーションの実現

■ ロボットの検証とスケーリング
- 各種タスクやシナリオのテストと検証
- 複数ロボットフリートへのスケーリング
- タスクの安全な実行と物流プロセス検証期間の短縮

製造業のデジタル化やロボティクス、サプライチェーン最適化に関心のある方にとって参考となる内容です。デジタルツインを活用した検証のアプローチや物流プロセスへの適用方法についての視点を得られます。

NVIDIAとフランスの協業の歩みをたどり、AIが産業インフラとして社会に組み込まれていく現在の流れを紹介するキーノートです。半導体の共同開発からGPU・CUDA・AIスーパーコンピュータの誕生、さらにフランスの研究者や企業がAIを活用している現場まで、歴史と現在・未来を一貫した流れで提示します。

■ 協業の原点
- 30年以上前のスタートアップ時代、SGS-Thompsonとの協業による初代チップの製造
- 設計のみで工場を持たなかった状況から製品化に至った経緯

■ 技術革新の歩み
- GPUの発明、CUDAによる計算領域の再構築
- Pascalアーキテクチャ搭載のDGX-1と深層学習の拡大

■ AI時代の現在地
- 電力やインターネットに並ぶ基盤技術としてのAI
- 単一のCUDAアーキテクチャを多様な用途や産業へ展開するフルスタックプラットフォームとCUDA-Xエコシステム
- 医療などフランス国内でのAI活用事例、産業の再構築や研究開発への影響

AIや半導体、産業史に関心のある視聴者に適しています。技術が社会インフラへと発展する経緯を俯瞰でき、自らの業務や研究にAIを取り入れる際の思考の枠組みを得られます。関心を持たれた方は、CUDA-Xエコシステムや国内のAI導入事例について追加で調べてみるのがおすすめです。