米NVIDIAは11月9日（現地時間）、韓国・ソウルで開催される技術カンファレンス「NVIDIA AI Day Seoul 2026」に合わせ、韓国政府や同国の主要企業との大規模な連携を発表した。
創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏をはじめとする同社幹部は、韓国の言語や文化、産業のニーズに対応したAI基盤の構築を柱に、AIモデルの開発やセキュリティ対策、半導体、自動車、ロボティクスなど、幅広い分野で協力していく方針を明らかにした。
NVIDIAが韓国の「ソブリンAI」構築を支援。国産NPUとGPUの融合からロボット開発まで
今回の発表で大きな柱となっているのが、韓国独自のAI環境を整える「ソブリンAI」と、AIを実際の機械やロボットに組み込み現実の環境で動かす「フィジカルAI」だ。韓国国内で開発されたAI半導体とNVIDIAのGPUを組み合わせる取り組みから、自動運転車や工場で働くロボットの開発まで、AIを研究段階から実際の産業利用へと広げるための協業が進んでいる。
ソブリンAIの構築では、韓国科学技術情報通信部（MSIT）の支援を受け、同国の半導体メーカーや通信事業者と連携する。なかでも注目されるのが、AI半導体を開発するスタートアップのリベリオンズと、大手通信事業者のSKテレコムとの協業だ。
リベリオンズは次世代AI半導体「Rebel R200」の開発を進めている。NVIDIAは、このNPUを自社の高速接続技術「NVIDIA NVLink Fusion」を通じてNVIDIAのシステムに組み込めるようにする。
従来、AIデータセンターでは同じメーカーの半導体を中心にシステムを構成するケースが多かったが、今回の仕組みではNVIDIA製GPUと韓国メーカーのNPUを組み合わせて運用できるようになる。異なるメーカーのAI半導体を共通の基盤で扱えるようにすることで、用途や処理内容に応じた柔軟なシステム構築を目指す。
そのための設備として活用されるのが、NVIDIAのサーバーラック設計「NVIDIA MGX」の第3世代モデルだ。冷却に液体を使う全液冷方式に対応しており、GPUとNPUを同じラックに搭載できる。
SKテレコムは、自社が運営するAIデータセンターに、このMGXを採用したシステムを導入する計画だ。リベリオンズのNPUとNVIDIAのGPUを同じ基盤上で動かし、AIの回答を生成する処理を効率化するための仕組みも開発している。
ここで採用されるのが「非集約型推論（Disaggregated Inference）」と呼ばれる方式だ。AIが文章を生成する際には、入力された文章を読み取って回答を組み立てる準備をする「プレフィル」と、実際に回答の文章を生成する「デコード」という2段階の処理が行われる。
今回の構成では、前半のプレフィルをNVIDIAのGPUが担当し、後半のデコードをリベリオンズのNPUが受け持つ。処理の種類に応じて得意な半導体を使い分けることで、AIが回答を生成する速度や一度に処理できる量を増やしながら、消費電力も抑える考えだ。
こうして整備されるAI基盤は、SKテレコムが開発した大規模言語モデル「A.X K2」の運用に使われるほか、韓国政府が進める国家プロジェクト「AI for All」で公共サービスを支えるシステムにも活用される予定となっている。
韓国で開発されたAIモデルをより効率よく動かすための取り組みも進んでいる。NVIDIAは大規模なAIシステムで複数のGPUを連携させ、推論処理を効率化するためのオープンソースソフトウェア「NVIDIA Dynamo」について、韓国の主要なAIモデルに対応した最適化手法を公開した。
対象となるのは、SKテレコムの「A.X K2」、LG AI Researchの「K-EXAONE 2.0」、Upstageの「Solar Open 2」、Motif Technologiesの「Motif-3」の4モデルだ。最新の「NVIDIA Blackwell」GPUで動作させた場合、標準的な設定と比べて最大2倍の推論性能を発揮するとしている。
また、LG AI ResearchはNVIDIAが公開しているAI学習用データセット「NVIDIA Nemotron」を活用し、新たなオープンモデル「K-EXAONE 2.5」の開発を進めている。韓国企業が独自に開発したAIモデルとNVIDIAの技術を組み合わせることで、国内のニーズに対応したAIの開発と普及を後押しする狙いだ。
AIエージェントを企業で安全に使うための取り組みも発表された。現代自動車グループ（ヒョンデ）は、AIエージェントを動かすための実行環境「NVIDIA NemoClaw」とAIの動作を監視・制御する「NVIDIA OpenShell」の検証を開始した。
韓国のAIセキュリティ企業AIM Intelligenceも、自社の攻撃検出プラットフォーム「Starfort」とOpenShellを組み合わせる。AIエージェントに対する悪意のある指示を検知したり、機密情報が外部に流出するのを防いだりすることで、企業がAIを業務に取り入れる際の安全性を高める考えだ。
今回の発表はAIをデータセンターや企業の業務システムの中だけで使う段階から、実際の自動車や工場設備、ロボットなどに組み込む段階へと広がっていることも示している。
自動車分野では、3,000万人以上のユーザーを抱える韓国の移動サービス大手カカオモビリティが、独自の自動運転ソフトウェアとNVIDIAの車載コンピューティング技術を組み合わせる。
同社は、AI処理用の車載コンピューター「NVIDIA DRIVE AGX Thor」を搭載したセンサー・コンピューティング基盤「NVIDIA Hyperion」と、自動運転システムの安全性を高めるための仕組み「NVIDIA Halos」を採用する。これらを起亜（Kia）の目的特化型車両（PBV）に組み込み、レベル4の自動運転に対応したタクシー、いわゆるロボタクシーの開発を進める。
半導体の製造や研究開発でも、NVIDIAの技術が活用される。サムスン電子は、NVIDIAが提供するGPU向けのソフトウェアライブラリ群「CUDA-X」から、6種類の技術を導入する。対象は「cuLitho」「cuEST」「PhysicsNeMo」「cuISS」「cuDSS」「cuEquivariance」で、半導体の材料研究や製造工程のシミュレーション、熱や機械的な負荷の解析などに使われる。
特に注目されるのが、半導体チップの熱や機械的な動きを解析する作業の高速化だ。従来は32コアのCPUを使って約18時間かかっていたチップ規模の解析を、NVIDIAのGPUとAIを組み合わせた技術によって、わずか41秒で完了できたという。処理時間は約1,600分の1に短縮された計算になる。
また、半導体の研究開発工程全体でも、最大5倍の処理速度向上が確認されたとしている。半導体の設計や製造では、複雑な計算やシミュレーションを何度も繰り返す必要があるため、こうした処理の高速化は開発期間の短縮にもつながる。
ロボティクス分野では、LGエレクトロニクスが自社工場で自律型産業ロボット「CLOiD」の実証実験を行った。
CLOiDの開発には、NVIDIAのロボット開発基盤「NVIDIA Isaac GR00T」や、現実世界の物理現象を再現するAIモデル「Cosmos」、ロボットに搭載する小型AIコンピューター「Jetson Thor」などが使われている。
実証実験では、ロボットが工場内で部品を運んだり、組み立て作業を行ったりしながら、実際の現場で必要となるデータを収集した。そのデータをコンピューター上の仮想環境に取り込み、さまざまな状況を再現して学習させたうえで、再び実機で動作を確認するという流れを構築している。
実際の工場で集めたデータを使ってロボットを学習させ、シミュレーションで動作を改善し、再び現場で試す。このサイクルを繰り返すことで、ロボットが作業環境に適応するためのデータや技術を蓄積していく考えだ。こうした一連の仕組みは「データフライホイール」と呼ばれ、実際の現場での経験を次の学習に生かす方法として注目されている。
さらに、韓国のAIスタートアップRLWRLD（リアルワールド）は、産業用ロボットの性能を評価するためのベンチマーク「Dexbench」を発表した。開発には、NVIDIAのロボット学習環境「Isaac Lab」と、物理現象をシミュレーションする「Newton」を活用している。
ロボットを実際の工場などで使うには、決められた作業を正確にこなせるかだけでなく、異なる環境や状況にも対応できるかを評価する必要がある。Dexbenchは、こうしたロボットの能力を測るための共通の評価基盤を整える取り組みとなる。
韓国ではAI半導体の開発からデータセンターの整備、AIモデルの開発、そして自動車や工場でのロボット活用まで、さまざまな企業がそれぞれの技術を持ち寄る形でAI関連の取り組みが進んでいる。NVIDIAは今回の協業を通じて、自社のGPUやソフトウェアを提供するだけでなく、韓国企業が開発した半導体やAIモデルも組み合わせながら、国内の産業に適したAI環境の整備を支援する。
(画像提供：NVIDIA)
