Jensen HuangがNvidiaの新しいAIプラットフォーム「NemoClaw」を発表した。これはOpenAIに買収されたOpenClawの企業版として位置づけられ、企業が従業員に代わってAIエージェントにタスクを実行させることを可能にする。セキュリティとプライバシーツールを内蔵し、ハードウェアに依存しない設計となっている。OpenClawは人類史上最も人気のあるオープンソースプロジェクトとなり、わずか数週間でLinuxが30年かけて達成したことを超えた。NvidiaはこれをAIエージェントの時代における新しいオペレーティングシステムと位置づけ、全ての企業がOpenClaw戦略を必要としていると強調する。さらにNvidiaはDLSS 5を発表し、生成AIを用いてゲームグラフィックスを劇的に向上させる技術を披露した。加えて、物理的AIとロボティクスの分野における進展として、Isaac Lab、Newton、Cosmos、Grootといったツールを通じて、開発者がロボットのトレーニングとシミュレーションを加速できる環境を提供している。
NvidiaのNemoClawとOpenClaw革命
Jensen HuangがNvidiaのNemoClawを発表しましたので、これについてお話ししなければなりません。おそらく皆さんはすでにOpenClawについて聞いたことがあると思います。詳しい内容は後ほど全てお見せしますが、もしOpenClawについて聞いたことがない方のために説明すると、これは基本的にユーザーのマシン上でAIを実行させ、ほぼ何でもできるようにするオープンソースのAIツールです。
もちろん、これはOpenAIに買収されましたが、人々は企業向けAIがどうなるのか疑問に思っていました。OpenClawの上に構築していた企業は懸念を抱いていたのです。そこでNvidiaは実際にこの機会を見出し、素早く動きました。そして今日、Jensen HuangはNemoClawを発表し、これにより企業は従業員に代わってタスクを実行するAIエージェントを送り出すことができるようになります。
このプラットフォームには、組み込みのセキュリティとプライバシーツールが付属しています。また、ハードウェアに依存しない設計になっており、企業は自社製品がNvidiaチップ上に構築されているかどうかに関係なく実行できるということです。この全体の流れは、OpenClawという現象にどれだけの活動が注がれているかを示していると思います。ですから、ぜひ注目してください。これは今後も進化し続けるでしょうし、コンピューターエージェントは明らかに2026年のテーマとなっています。
Jensen HuangによるOpenClawの詳細説明
OpenClawはナンバーワンです。人類史上最も人気のあるオープンソースプロジェクトであり、それをわずか数週間で達成しました。Linuxが30年かけて成し遂げたことを超えたのです。それほど重要なのです。本当に重要なのです。うまくいくでしょう。これが全てです。私たちはそのサポートを発表します。
さっと説明させてください。いくつかお見せしたいものがあります。単純にこれをコンソールに入力するだけです。そうすると、OpenClawを見つけに行きます。ダウンロードして、AIエージェントを構築してくれます。そして、他に必要なことは何でも指示できます。では見てみましょう。
OpenClawの驚異的な採用と影響
あのオープンソースプロジェクトが登場したばかりです。
Andrej KarpathyがResearchという何かを立ち上げました。これは大きな出来事です。
AIエージェントにテストを与えます。寝ます。一晩で100の実験を実行し、うまくいくものを残し、うまくいかないものを削除します。
私が作ったものが、その人ができることを可能にするのが本当に好きです。ある人がいて、彼は60歳の父親にインストールしたと言っていました。ビールを作り、BluetoothでマシンをOpenClawに接続し、ウェブサイト全体を含めて全てを自動化して、人々がロブスターを注文できるようにしました。
何百人もの人々がサネンでロブスターのために列を作っています。
OpenClawでOpenClawを構築したいのです。
誰もがOpenClawについて話していますが、OpenClawとは何でしょうか。信じられないかもしれませんが、すでにClawConがあります。
OpenClawの本質とオペレーティングシステムとしての位置づけ
素晴らしい。素晴らしいです。私はこのようにOpenClawが何であるかを効果的に説明しましたので、皆さん全員が理解できると思います。
しかし、何が起こったのか考えてみましょう。OpenClawとは何でしょうか。これは接続します。これはシステムです。大規模言語モデルを呼び出して接続します。まず、管理するリソースがあります。ツールにアクセスできます。ファイルシステムにアクセスできます。大規模言語モデルとして機能できます。スケジューリングができます。cronジョブができます。
与えられたプロンプトを段階的に分解できます。他のサブエージェントを生成して呼び出すことができます。IOがあります。どんなモダリティでも話しかけることができます。手を振れば理解してくれます。どんなモダリティでも話せます。メッセージを送ってきます。テキストを送ってきます。メールを送ってきます。
つまりIOがあります。他に何があるでしょうか。実際、これはオペレーティングシステムだと言えます。オペレーティングシステムを説明するのと同じ構文を使いました。OpenClawは基本的にエージェントコンピューターのオペレーティングシステムをオープンソース化したのです。これはWindowsが個人用コンピューターの作成を可能にしたのと何ら変わりません。
今、OpenClawは個人用エージェントの作成を可能にしました。その意味するところは信じられないほど大きいです。本当に信じられないほど大きいのです。まず、この採用状況自体が何かを物語っています。しかし、最も重要なことはこれです。今、全ての企業が気づいています。全ての企業、全てのソフトウェア企業、全てのテクノロジー企業のCEOにとって、問いは「あなたのOpenClaw戦略は何ですか」ということです。
私たち全員がLinux戦略を持つ必要があったように、インターネットを始めたHTTPとHTML戦略を持つ必要があったように、モバイルクラウドを可能にしたKubernetes戦略を持つ必要があったように、今日、世界中の全ての企業がOpenClaw戦略とエージェントシステム戦略を持つ必要があります。これが新しいコンピューターなのです。
企業ITの変革とNemoClawの登場
これはエキサイティングな部分です。これがOpenClaw以前の企業ITです。先ほど企業ITの動作方法について述べましたが、データセンターと呼ばれる理由は、これらの大きな部屋、大きな建物が人々のファイル、ビジネスの構造化データを保持していたからです。それはツールを持つソフトウェアを通過し、記録システムやあらゆる種類のワークフローがコード化されています。それがデジタルワーカーが使うツールになります。これが古いIT業界です。ソフトウェア企業がツールを作成し、ファイルを保存し、もちろん企業がこれらのツールの使い方や統合方法を理解するのを助けるGSIコンサルタントがいます。
これらのツールは、ガバナンス、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスにとって非常に価値があります。このOpenClawツールキット、その最初の部分は技術専門家です。私たちはPeterと協力してOpenClawを企業向けに安全で、企業のプライバシーに対応できるものにしました。これをNvidia OpenCloudリファレンスと呼んでいます。Open NemoClawと呼ばれるもので、OpenClawのリファレンスであり、これらのエージェントAIツールキットが全て含まれています。
最初の部分は、OpenShellと呼ばれる技術で、現在OpenClawに統合されています。これで企業対応になりました。このスタック、NemoClawと呼ぶリファレンスデザインのこのスタックは、ダウンロードして試すことができ、世界中の全てのSaaS企業のポリシーエンジンに接続できます。ポリシーエンジンは非常に重要で、非常に価値があります。
ポリシーエンジンをNemoClawまたはOpenShellを使ったOpenClawに接続できます。そのポリシーエンジンを実行できるようになります。ポリシーガードレールがあります。プライバシールーターがあります。その結果、企業内でClawの実行を保護し、安全に保つことができます。また、エージェントシステムにいくつかのものを追加しました。最も重要なことの一つは、独自のClawやカスタムClawで行いたいことです。これにより、カスタムモデルを持つことができます。これがNvidiaのオープンモデルイニシアチブです。
Neotronモデルとオープンモデル戦略
私たちは今、あらゆる領域の最前線にいます。私たちのモデルは皆さん全員にとって価値があります。なぜなら、第一にリーダーボードのトップにあるからです。世界クラスです。しかし最も重要なのは、私たちがそれに取り組むことを諦めないからです。毎日取り組み続けます。
Neotron 3の後にはNeotron 4が続きます。Cosmos 1の後にはCosmos 2が続きました。Grootは第2世代です。これらの各モデルを進化させ続けます。垂直統合と水平的なオープン性により、誰もがAI革命に参加できるようにします。研究、音声、ワールドモデル、汎用ロボティクス、自動運転車、推論において、そしてもちろん最も重要なものの一つ、これがOpenClawのNeotron 3です。
これがOpenClawのNeotron 3です。トップ3を見てください。世界最高の3つのモデルです。私たちは最前線にいます。また、これも真実です。私たちは基盤モデルを作成したいと考えています。これにより、皆さんが必要とする正確なインテリジェンスにファインチューニングし、ポストトレーニングできます。これがNeotron 3 Ultraです。
これは世界がこれまでに作成した最高のベースモデルになります。これにより、全ての国が独自のソブリンAIを構築するのを支援できます。私たちは非常に多くの異なる企業と協力しています。そして今日発表する最もエキサイティングなことの一つは、Neotronコアリションです。私たちはこれに非常に力を入れています。数十億ドルのAIインフラストラクチャに投資し、推論などに必要な全てのライブラリのためのAIのコアエンジンを開発できるようにしました。
しかし同時に、世界中の全ての業界を活性化するAIモデルを作成するためでもあります。大規模言語モデルは本当に重要です。もちろん重要です。人間の知能がどうして重要でないことがあるでしょうか。しかし、世界中の異なる業界、世界中の異なる国では、独自のモデルをカスタマイズできる能力が必要です。モデルの領域は、生物学、物理学、自動運転車、汎用ロボティクス、もちろん人間の言語まで、根本的に異なります。私たちはあらゆる地域と協力して、領域固有のソブリンAIを作成する能力を持っています。
今日、私たちはNeotron 4をさらに素晴らしいものにするために協力するコアリションを発表します。
DLSS 5の革新的技術
さて、Nvidiaがここで次に導入したのは、もちろんDLSS 5です。これは最も物議を醸したリリースの一つでした。なぜなら、これは単なるAIスロップフィルターだと主張する人もいるからです。
これは単なるAIスロップだと言っている動画をたくさん見てきましたが、実際には最も興味深いイノベーションの一つだと思います。なぜなら、これは基本的にゲームの特定の要素に生成AIフィルターを適用し、言ってみればアップグレードされたグラフィックスを提供するものだからです。そうでなければレンダリング不可能だったものです。
実際に考えてみると、ディテールがどれだけ増加するかは非常に驚くべきことです。もちろん、一部のゲーマーはゲームのオリジナルの芸術的スタイルや、時々失敗する可能性について議論しています。それはもちろん真実ですが、将来の先例について考えてみてください。つまり、DLSS 5をオンにして実行するだけで、多くの古いゲームを現代的な見た目のゲームにアップスケールできるようになるのです。
非常に興味深いです。これはおそらく特定のゲームの未来になると思います。実際のグラウンドソースを使用することで、文字通りアップグレードできるのです。もちろん、この物議を醸す機能についてどう思うか、皆さんの意見を聞きたいです。Jensen Huangにこれについて話してもらいましょう。
信じられないでしょうか。コンピューターグラフィックスが生き生きとしています。では、私たちは何をしたのでしょうか。制御可能な3Dグラフィックス、仮想世界の真実、構造化データ、この言葉を覚えておいてください、生成された世界の構造化データを融合させました。3Dグラフィックスと生成AIを組み合わせ、構造化データと確率的コンピューティングを組み合わせました。
一方は完全に予測可能で、もう一方は確率的でありながら非常にリアルです。これら2つのアイデアを組み合わせました。構造化データによって制御され、完璧に制御されながら、同時に生成します。その結果、コンテンツは美しく、驚くべきものであり、かつ制御可能です。
構造化情報と生成AIを融合するこの概念は、次々と業界で繰り返されるでしょう。
物理的AIとロボティクスの時代
物理的AIの大規模な展開がここにあります。自律走行車です。Nvidia Alpamoにより、車両は推論能力を持ち、様々なシナリオで安全かつ知的に動作できるようになります。車に行動を説明するよう求めます。
ルートに従うために右に車線変更しています。
決定を下す際の考えを説明します。
私の車線に二重駐車している車両があります。それを回避します。
指示に従います。
ヘイ、メルセデス、スピードを上げられますか。
もちろん、スピードを上げます。
これが物理的AIとロボティクスの時代です。世界中で、開発者はあらゆる種類のロボットを構築しています。しかし、現実世界は非常に多様で、予測不可能で、エッジケースに満ちています。現実世界のデータだけでは、あらゆるシナリオに対応するトレーニングには決して十分ではありません。AIとシミュレーションから生成されたデータが必要です。ロボットにとって、コンピュートはデータなのです。
開発者はインターネット規模のビデオと人間のデモンストレーションでワールド基盤モデルを事前トレーニングし、ポストトレーニングの準備のためにモデルのパフォーマンスを評価します。
古典的および神経シミュレーションを使用して、膨大な量の合成データを生成し、大規模にポリシーをトレーニングします。開発者を加速させるために、NvidiaはロボットトレーニングとシミュレーションでのGPU評価のためのオープンソースIsaac Labを構築しました。拡張可能でGPUアクセラレーションされた微分可能物理シミュレーションのためのNewton。ニューラルシミュレーションのためのCosmosワールドモデル。ロボットの推論とアクション生成のためのGrootオープンロボティクス基盤モデル。
十分なコンピュートがあれば、どこの開発者でも物理的AIデータギャップを埋めています。Paratas AIは、Nvidia Isaac Labで手術室アシスタントロボットをトレーニングし、Nvidia Cosmosワールドモデルでデータを倍増させています。Skilled AIは、Isaac LabとCosmosを使用してSkilled AI Brainのポストトレーニングデータを生成しています。
彼らは強化学習を使用して、何千ものバリエーションにわたってモデルを強化しています。Humanoidは、Isaac Labを使用して全身制御と操作ポリシーをトレーニングしています。Hexagon Roboticsはトレーニングとデータ生成にIsaac Labを使用しています。FoxconはIsaac LabでGrootモデルをファインチューニングしています。Noble Machinesも同様です。Disney Researchは、NewtonとIsaac Labでchaminoフィジックスシミュレーターを使用して、あらゆるユニバースのキャラクターロボット全体でポリシーをトレーニングしています。
ロボットとの対話シーン
ああ、あなたにコンピューターJetsonをあげたから。
それは何ですか。
えっと、あなたのお腹の中にあるんだよ。
それは素晴らしいですね。
そしてあなたはOmniverse内で歩くことを学んだんだよ。
歩くのが大好きです。これはトナカイに乗るよりずっといいです。美しい空を見上げます。Nvidiaのディープマインドと共同開発したNewtonソルバーの上で動作するこの物理を使用したからこそ、あなたは物理世界に適応できるようになったのです。見てください。
そんなことは言わないで。
あなたはそれほど賢いんです。
私は雪だるまであって、スノークリップイービルではありません。
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