シーメンスとNVIDIAが共同推進する産業AIシステム：デジタルツインから自律工場へ、製造業のAI導入を加速

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持有超過175年工業底蘊的シーメンス (Siemens)が正式にNVIDIA (NVIDIA)と提携し、工業AI分野での協力を深化させる。両者はハードウェアとソフトウェアの統合だけでなく、AI、シミュレーション、デジタルツイン、自動化を全面的に結びつけ、実際の工場で「実運用・規模展開可能」な工業AI運用システムの構築を目指す。これについて、シーメンスのCEO Roland Buschと輝達のCEO黄仁勳は、初めてこの工業AIシステムの実現スケジュール、適用シナリオ、製造業、エネルギー、グローバルサプライチェーンへの実質的な影響について詳述した。

工業AIの現場導入、意思決定支援から行動代行へ

Buschは、工業AIの現在の重要な変化は、新世代モデルが提案だけでなく、直接人の意思決定と実行を代行できることにあると指摘し、システムが自治と自己調整能力を備え始めていると述べた。

また、多くの顧客が製造プロセスをデジタルツイン化し、仮想空間で最適化した後、実工場に展開していることにも触れた。AIはすでに生産ラインで稼働しているが、より高次のレベルに向かって進化している。

規模展開こそ最も重要な課題であり、導入のハードルを下げて展開と複製を容易にすべき

Buschは、真の難しさはAIの実現可能性ではなく、「大規模化と広範囲展開」ができるかどうかにあると正直に語った。重要なポイントは以下の通り：

顧客に十分なスキルがあるかどうか

システムの導入が容易かどうか

工場間・産業間で迅速に複製できるかどうか

現在、工業AIの導入は高度な専門人材と複雑な統合に大きく依存しているため、シーメンスは導入のハードルを下げ、より簡単に使える直感的なシステムに重点を置いている。彼はまた、造船、重工業、新創企業などですでに採用例が増えており、市場の動きが加速していることを示した。

輝達、シーメンスのソフトウェアを加速させ、設計から工場まで一貫した連携を実現

黄仁勳は、今回の協力は象徴的な提携ではなく、ハードウェアとソフトウェア、工程を越えた深い統合であると述べた。協力のポイントは以下の通り：

シーメンスのEDAソフトウェアの加速

物理・工程シミュレーションソフトの加速

AI、実体AI、大規模モデルをTeamcenterや工場自動化システムに統合

これにより、輝達は今後、チップやシステム設計において、シーメンスのシミュレーションとデジタルツインツールにより直接依存するようになる。また、輝達の自社工場やパートナー企業（例：鴻海）もこの工業AI運用システムを生産ラインや工場管理に活用し、研究開発から製造までの完全な閉ループを形成する。

(注：Teamcenterはシーメンスが開発した製品ライフサイクル管理ソフトウェアで、企業の人員、工程、データをつなぐデジタルプラットフォーム。機械、電子、ソフトウェア設計、部品表、工程管理を統一したデジタルスレッドで連携し、製品のコンセプトから設計、製造、サービスまでの全工程を協働させ、市場投入を加速し開発コストを削減する。EDAソフトは、コンピュータ支援設計（CAD）ツールを用いて、複雑な集積回路（IC）や電子システムの設計工程を自動化し、論理設計、回路シミュレーション、レイアウト、検証などを行う。)

デジタルツインは試行錯誤コストを低減し、エッジ推論の効率を加速

AIが現実世界に与える影響について、黄仁勳は「Vera Rubin」を例に挙げ、システムの複雑さとコスト圧力が高まり、新たな設計手法が必要になっていると説明した。このシステムは6つのチップを統合し、GPU1台の消費電力は24万ワットに達し、エネルギー効率とコスト効率は前世代の10倍に向上している。

彼のポイントは、シーメンスのデジタルツイン内でシステム全体の設計と検証を完結できれば、試行錯誤コストを大幅に削減し、「不可能」を「量産可能」に変え、より一発で成功させることに近づくということだ。

Buschも補足し、AIの戦場はデータセンターだけでなく、低遅延推論が工場のエッジに落とせるかどうかに価値があると述べた。現在、AIチップはコントローラーや産業用PC、エッジデバイスに入り、工場はリアルタイムで調整・最適化できるようになり、事後分析から脱却し、歩留まり、エネルギー消費、全体効率を向上させている。

(注：エッジデバイスとは、工場や機械、現場に設置されたコンピュータ／コントローラーで、リアルタイムに感知・演算・反応を行う装置。(

自治工場とエネルギーのボトルネックは並行して進行し、サプライチェーンの圧力は宇宙にまで及ぶ

両者は、自治化と高度自動化工場の需要が高まっていると一致して認識しており、その背景には労働力不足、良品率向上、エネルギー効率の改善、特に米国製造業の回帰にとって重要な要素がある。

黄仁勳は、現代の工場は「巨大ロボットそのもの」と表現し、過去最も難しかったのはロボットの教育とソフトウェア人材の確保だったと述べた。実体AIの価値は、ロボットを「教える」ことを容易にし、多くの手書きプログラムに代わるデモンストレーションを用いることにある。

エネルギーについては、黄仁勳はすべての工業革命がエネルギー制約を受けてきたと直言し、AI革命も例外ではなく、各世代の製品はより省電力化が求められると語った。Buschは、電力供給全体の視点に切り替え、データセンターの高品質電力需要により、発電、ガスタービン、高圧変圧器、配電設備に負荷がかかり、一部地域ではボトルネックが生じる可能性を指摘した。

中国市場に話を広げると、黄仁勳は需要は依然強く、企業側の間接的な反応を通じて示されていると述べた。Buschも、シーメンスのソフトウェア投資は今後も拡大し、買収による強化も視野に入れていると述べた。

最後に、両者は長期的な展望を描き、宇宙のデータセンターはエネルギーと冷却の優位性を持つ可能性があり、宇宙での生産を本格化させるなら、最も適した製品は地球に素早く伝送できる知能と計算能力だと考えている。今後2〜3年で、AI、デジタルツイン、自動化が全面的に融合し、自治工場は単なる概念から、世界の製造業競争の新たな出発点となるだろう。

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この記事は、シーメンスと輝達が共同推進する工業AIシステム：デジタルツインから自治工場へ向かう加速と、製造業のAI導入促進について最初に掲載されたのは鏈新聞 ABMedia。