物理AIが急成長し、市場シェア確保に向けた争奪戦が激化している

テクノロジー業界では、ある明確な勢いが高まりつつある。それは単一のブレークスルーによるものではなく、多くの技術が同時に融合していることによるものだ。フィジカルAIはまさに今、その瞬間を迎えている。その起源と理由を理解することは、個々の製品の発売がもたらすもの以上の示唆を与えてくれる。

「フィジカルAI」とは、極めて明快な用語だ。これは、単にデータを処理したりコンテンツを生成したりするだけでなく、現実世界で知覚し、推論し、行動するAIシステム——ロボット、自動運転車、適応型機械——を指す。NVIDIAのCEOジェンセン・フアンは、1月のCESでこれを「ロボット工学におけるChatGPTの瞬間」と表現した。これは意図的かつ有益な枠組みである。

ChatGPTとの比較は単なる誇大宣伝ではない。かつて研究機関に限定されていた技術が、今や主流の商用化段階に到達したことを示しているのだ。シリコンバレーの工場現場から上海のステージに至るまで、我々が目の当たりにしているのはまさにその移行の過程である。

西側諸国がスタックを構築する

欧米側において、物理的なAIの推進は、根本的にはプラットフォーム競争である。最も積極的な投資家は、主にロボット企業ではなく、ロボット工学をAI収益化の次の場と見なすインフラ企業である。

Nvidiaは、ロボットの学習と推論のための新しいオープンモデル「Cosmos」と「GR00T」をリリースした。これに加え、Blackwellを搭載したJetson T4000モジュールも発表しており、これはロボット工学向けコンピューティングにおいて4倍のエネルギー効率を実現する。

Armは、ロボット工学およびインテリジェント車両向けの半導体設計に特化した、全く新しい「Physical AI」事業部門を立ち上げた。

シーメンスとNvidiaは、世界初の完全AI駆動型適応型製造拠点の構築を目指し、「産業用AIオペレーティングシステム」と呼ばれるものを構築する計画を発表した。

さらにGoogleは先週、ロボット工学ソフトウェア部門であるIntrinsicを完全に社内に統合し、Alphabetの「Other Bets」からGoogleの中核事業へと移管しました。

この動きにより、Googleは製造業者に対し、DeepMindのAIモデル、Intrinsicの展開ソフトウェア、Google Cloudのクラウドインフラストラクチャという、垂直統合されたスタックを提供できる体制を整えた。社内で囁かれているAndroidとの類比は示唆に富む。Androidは最高のスマートフォンを製造したから勝ったのではなく、他のすべてが動作する基盤となることで勝利を収めたのだ。

まさにそれが、GoogleがフィジカルAIで目指していることだ。

企業への影響は甚大だ。デロイトが世界中のビジネスリーダー3,200人以上を対象に行った調査によると、58％がすでに何らかの形でフィジカルAIを利用しており、今後2年以内に導入を計画している企業を含めるとその割合は80％に達する。需要は確実に存在する。問題は「導入すべきか」から、「どのくらいのスピードで、どのプラットフォーム上で導入するか」へと移行している。

東洋の企業が機械を構築する

中国のフィジカルAIの展開は性質が異なり、おそらくより直感的なものだ。今年の春節ガラでは、複数の中国スタートアップのヒューマノイドロボットが、数億人の視聴者の前でカンフーの演武、空中宙返り、振り付けされたダンスを披露した。これは、わずか1年前に懐疑的な視線を浴びていた、つまずきがちなプロトタイプとは対照的だった。

確かにそれは壮観な光景だった。しかし、それは同時に一つの宣言でもあった。2025年時点で、世界の人型ロボットの導入台数の80％以上、産業用ロボットの半数以上を中国が占めている。その支配力は、ソフトウェアを超えた構造的な優位性によって支えられている。 中国は世界のLiDARセンサー市場の約70％を掌握し、ロボットの動きに不可欠な歯車であるハーモニック減速機の生産で世界をリードしているほか、EV産業を牽引したのと同じ規模の経済効果を通じてハードウェアコストの低減を実現してきた。

アリババは、ロボットが物理的な世界を理解し、物体を識別できるように設計されたオープンソースAIモデル「RynnBrain」でこの競争に参入し、基盤モデル層においてNVIDIAの「Cosmos」やGoogle DeepMindの「Gemini Robotics」と肩を並べる位置づけとなった。 国内には140社以上のヒューマノイドメーカーが存在し、すでに330機種以上のヒューマノイドモデルが発表されていることから、中国による「エンボディッドAI」への取り組みはもはや実験段階ではなく、商業化の段階に入っている。

見出しの背後にある重要性

欧米のプラットフォーム戦略と東アジアの製造規模が融合することで、真に新しいものが生まれている。それは、異なる競争優位性が衝突し合いながら、複数の戦線で同時に進展するグローバルな物理AIエコシステムである。

今回の動きが過去のロボット技術の波と一線を画すのは、専門知識によるボトルネックが解消された点だ。従来、産業用ロボットの導入には、専門のエンジニアリングチーム、数ヶ月に及ぶカスタムプログラミング、そしてダウンタイムに対する高い許容度が必要だった。現在、Google、Nvidia、Siemens、およびそれらの中国版企業によって構築されているプラットフォームは、その障壁を低減するよう明確に設計されている。

1月に1億1000万米ドルを調達したVentionのような企業は、自社の物理AIプラットフォームにより、自動化プロジェクトの期間を数ヶ月から数日に短縮できると主張している。その主張が当たり前になれば、製造業の経済構造は根本的に変わるだろう。

製品発表の裏には、静かに潜む地政学的な側面もある。現在開発されているあらゆるロボット工学の基盤モデル、プラットフォーム層、半導体アーキテクチャには、サプライチェーンへの依存、データの主権、そして長期的なインフラ制御に関する問題が伴っている。

フィジカルAIのソフトウェア層を支配する国、あるいは企業は、今後数年にわたり、世界中の産業活動に対して並外れた影響力を持つことになるだろう。

フィジカルAIは単なるトレンドではない。それは、世界がモノを作り、運び、大規模に運用する方法を再構築する、次なる重要な変革である。半導体企業の役員室から深センやシリコンバレーの工場現場に至るまで、今まさに交わされている議論は、単なる前段階ではない。それ自体が、すでに進行中の現実なのである。

関連記事：ゴールドマン・サックスとドイツ銀行、取引監視向けにエージェント型AIを試験導入

業界のリーダーたちからAIとビッグデータについてさらに学びたいですか？アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催される「AI & Big Data Expo」をチェックしてください。この包括的なイベントはTechExの一部であり、他の主要なテクノロジーイベントと同時開催されます。詳細はこちらをクリックしてください。

AI NewsはTechForge Mediaが運営しています。その他の今後のエンタープライズ・テクノロジー・イベントやウェビナーについては、こちらをご覧ください。