CES 2025でNVIDIAのCEOであるジェンスン・フアンは、「AIの次なる開拓領域はフィジカルAIです。AIはいま物理法則を理解し始めています」と述べ、今年の基調講演では「ロボティクス分野にもChatGPTの時代が到来しました」と宣言しました。

• 「現実世界を理解し、推論し、行動を計画するフィジカルAIモデルの飛躍は、まったく新しいアプリケーションを可能にします。Jetsonロボティクスプロセッサ、CUDA、Omniverse、そしてオープンなフィジカルAIモデルで構成されるNVIDIAのフルスタックは、グローバルなパートナーエコシステムがAI駆動のロボティクスで産業を変革できるよう支援します。」- Jensen Huang, NVIDIAのCEO

これは、AIモデルがデジタルデータの領域を超え、物理世界を理解し相互作用できる臨界点を突破したことを示唆しています。2026年は、ロボットが研究室を離れ、工場・家庭・道路など日常の現場へと入り込み、フィジカルAIを身近に体感できる年になると見られます。

これまでSuperb AIブログでは、NVIDIAのフィジカルAI戦略とその拡張について取り上げてきました。本稿では、CES 2026でフィジカルAIがどのように主要キーワードとして浮上したのか、そしてNVIDIAの今年の戦略がどうなるのかを整理します。

1. フィジカルAIの「頭脳」と「心臓」：NVIDIAと次世代チップセット競争

フィジカルAIを現実のものにするには、高度な計算能力が不可欠です。

CES 2026でNVIDIAは、次世代AIチップ「Vera Rubin」を公開し、その可能性を切り開きました。Blackwellと比べて推論性能は5倍、学習性能は3.5倍に向上したこのチップセットは、複雑な物理法則をリアルタイムで計算する必要があるロボットに強力な頭脳を提供します。これに対しAMDも、計算性能を10倍に高めた「Helios」プラットフォームを公開し、競争を激化させました。

ハードウェア以上に注目すべきなのは「ロボット・ファウンデーションモデル」です。NVIDIAはフィジカルAIに向けたオープンモデルのエコシステムを大規模に公開しました。

• NVIDIA Cosmos：物理ベースの合成データ生成とシミュレーションのためのワールドモデル（World Model）です。ロボットが現実世界に出る前に、仮想世界で物理法則を学習できるよう支援します。
• GR00T N1.6：ヒューマノイドロボットに特化したVLA（Vision-Language-Action）モデルで、ロボットが人の言語を理解し、全身を制御して作業を実行できるようにします。

これは、ロボット開発者が最初からすべての動作をコーディングしていた時代から、大規模モデルをファインチューニングしてロボットに「知能」を与える時代へ移行することを意味します。

2. ロボットは研究室を超え、日常と現場へ

フィジカルAI技術の進展は、すぐにロボットハードウェアの革新へとつながりました。特に韓国企業の躍進が際立ちました。

• 現代自動車グループ「Atlas（次世代モデル）」：油圧式から電動式へと完全に生まれ変わったAtlasは、関節を360度回転させるなど、人間の身体的限界を超える動きを披露しました。現代自動車はこれを2028年から実際の工場に投入すると明らかにしており、フィジカルAIが単なる「見せ物」ではなく「生産手段」へと踏み出したことを示唆しています。

Atlas。出典：Hyundai Motor Group

• LG Electonics「Cloyd」：家事支援ロボットのCloydは、洗濯物を運んだり、タオルを整理したり、オーブンにパンを入れたりするなど、繊細な家事作業をこなす様子をデモしました。
• HL Mando：ゴルフ場のディボット（芝の損傷）を自ら見つけて修復するロボットを通じて、特定ドメインに特化したフィジカルAIの商用化可能性を示しました。

このほかにも、Boston DynamicsやNeura Roboticsなどのグローバル企業は、NVIDIAの「Jetson Thor」を搭載したヒューマノイドを披露し、ロボットが自ら判断して動く自律型マシン（Autonomous Machine）へ進化していることを証明しました。

3. 核心は「Sim-to-Real（仮想と現実のギャップ）」の克服

CES 2026が示した明るい未来像にもかかわらず、フィジカルAIの商用化には依然として障壁があります。それが「データ格差」と「Sim-to-Real（シミュレーションと現実の不一致）」の問題です。

オンラインのテキストや画像で学習できる生成AIとは異なり、フィジカルAIには、重力・摩擦・照明変化など予測不能な変数が満ちた3次元の物理世界データが必要です。現実世界でロボットを何万回も転倒させながら学習させることは、コストと時間の面でほぼ不可能です。

そのため今回のCESでも、ジェンスン・フアンCEOが強調した「合成データ（Synthetic Data）」と「シミュレーション」技術が中核ソリューションとして浮上しました。NVIDIAが公開した「Isaac Lab-Arena」や「OSMO」といったフレームワークは、仮想環境でロボットを大規模に学習させ、その知能を現実へ移すプロセスを効率化することに焦点を当てています。

4. フィジカルAIのエコシステムとパートナーシップ

フィジカルAIは、単一企業が独占できない巨大な産業です。ハードウェア、AIモデル、シミュレーション、データ処理、通信など多様な技術が融合する必要があるためです。NVIDIAはこのエコシステムを育成するため、スタートアッププログラム「NVIDIA Inception」を運営しています。

CES 2026では、NVIDIA InceptionのLes Karpas（フィジカルAIのグローバル責任者）が、フィジカルAI時代を牽引する中核パートナー企業を公開しました。彼は、世界中のロボティクスおよびフィジカルAIスタートアップとNVIDIAの協業を主導しています。また、フィジカルAIスタートアップが現実世界で、より賢いロボット、より安全な工場、そしてより高性能な機械を生み出せるよう支援する架け橋の役割を果たしています。

NVIDIAがSuperb AIをビジョンAIの主要パートナーとして掲載。出典：NVIDIA for Startups

発表スライドを見ると、ビジョンAIのパートナー企業としてSuperb AIが掲載されていることが分かるはずです。ビジョンAIパートナーの中で、韓国企業はSuperb AIのみです。ビジョンAIは、ロボットの「目」と「判断力」を担う領域です。フィジカルAIは、絶えず流入する視覚データを解釈し、とりわけ予期せぬ状況（エッジケース）をデータ化して、モデルを継続的に再学習させる必要があります。現実世界は無限に複雑であり、ロボットが遭遇し得るすべての状況を事前にプログラミングすることは不可能です。ロボットは、現場で取得したデータを通じて絶えず学習し続ける必要があります。

Superb AIは、こうした課題を解決する「データ中心AI」プラットフォームを提供しています。ロボットに適用されたモデルが各産業現場（工場、リテール、建設など）に合わせて最適化できるように、高品質データを選別（Curation）し、加工（Labeling）し、管理（Management）するためのインフラを提供します。

Superb AIは、NVIDIAのVSSを活用し、仁川国際空港とCS WINDに適用した実際の事例も保有しています。

CES 2026は、AIが「考える」段階を超えて「行動する」段階へ入ったことを告げる号砲でした。Jensen Huangが宣言したとおり、フィジカルAIはいまや研究プロジェクトではなく、巨大な産業的潮流です。

Superb AIはこの流れに歩調を合わせ、ビジョンAI技術とデータキュレーションの能力を通じてフィジカルAIの「目」を高度化し、Sim-to-Realのギャップを縮めることに注力しています。

2026年もSuperb AIは、NVIDIAのようなグローバル企業の中核パートナーとして、圧倒的なビジョンAIソリューションを提供し、グローバルなフィジカルAI市場の中核プレイヤーとしての地位を確立していきます。

迫り来るフィジカルAIの時代において、技術の進歩にとどまらず、現場にすぐ適用できる実用的なAIソリューションにご関心があれば、下記にご連絡先をご記入ください。Superb AIの専門家が速やかにご連絡します。