NVIDIAが「世界初」と位置付ける国家AI基盤、日本で始動へ　Rubin GPU 2万7,500基以上を導入

NVIDIAは7月16日、国内44社が出資するNoetra（ノエトラ）と連携し、2万7,500基以上のNVIDIA Rubin GPUを中核とするAIファクトリーを日本に構築すると発表した。経済産業省が支援し、NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）が実施する「FRONTia」プロジェクトの計算基盤として、フィジカルAI向けの国産マルチモーダル基盤モデル開発に用いる計画である。

NVIDIAは今回の取り組みを「世界初の国家AIインフラ」と位置付けている。ただし、これは発表主体であるNVIDIAによる表現であり、第三者機関が認定した順位ではない。確認できた予算額は2026年度の3,873億円で、5年間の総額については、NEDOや経産省などの公表資料から確認できなかった。

FRONTiaプロジェクトの全体像

国産マルチモーダル基盤モデルを開発

FRONTiaは「Foundation for Real-world Omni-Native Trustworthy Intelligence & Alignment」の頭字語である。事業の正式名称は「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」で、NoetraとAIST（産業技術総合研究所）が2026年6月30日に実施予定先として採択された。

開発対象は、高度な日本語理解や論理推論、指示遂行を備え、画像・動画・音声、さらに実空間情報へ段階的に対応する国産基盤モデルである。NEDOの事業概要では、実世界の認識・再現・予測を扱う「実世界ネイティブAI」への貢献を目標に掲げている。NVIDIAは、成果をAIエージェント、デジタルツイン、ロボティクスなどへ展開する構想を示した。

5年計画だが、継続は年次審査

事業期間は2026年度から2030年度までの5年間とされている。ただし、NEDOの採択発表で現時点の契約対象として示されているのは2026年度と2027年度である。2027年度以降は毎年ステージゲート審査を行い、進捗を踏まえて継続の可否を判断する。

PC Watchによると、2026年度予算は3,873億円で、四半期ごとのレビューも実施される。計画期間が5年であることと、5年分の予算が確定していることは分けて捉える必要がある。

NoetraとAISTの分担

「開発枠」と「探究枠」を一体で推進

実施体制は、Noetraが担う「開発枠」とAISTが担う「探究枠」で構成される。開発枠ではNoetraがAI基盤モデルの開発と提供を担当する。探究枠ではAISTが国内外の研究機関などと連携し、理論、要素技術、アーキテクチャに関する先導研究を担う。

元稿にあった「開発トラック」「探索トラック」は公式資料の用語ではないため修正した。また、Preferred Networks（PFN）については、Noetraの公式発表で同社の研究者・エンジニアが研究開発に参加すると説明されている。一方、「戦略的パートナー」や「PFN幹部が共同研究ディレクター」という記述は一次資料で確認できないため削除した。

国内44社が出資する企業体

Noetraは、ソニーグループ、ソフトバンク、NEC、Hondaを主要株主として設立され、計44社から出資を受けている。通信、エレクトロニクス、IT、自動車、金融など、複数の産業分野にまたがる構成である。

Noetraの公式発表には出資企業の一覧が掲載されている。元稿の「44社の全リストは公式に一括公開されていない」という記述は事実と異なるため削除した。

Vera Rubinを使う140MWの計算基盤

CPU・GPUはいずれも「以上」

計画されているAIファクトリーは、1万3,750基以上のNVIDIA Vera CPUと2万7,500基以上のNVIDIA Rubin GPUを備え、140MWのデータセンター容量を持つ。NVIDIA DSXを基盤とし、ネットワークにはSpectrum-X Ethernetを採用する。

Vera Rubin NVL72は、1ラックに72基のRubin GPUと36基のVera CPUを搭載する設計である。ただし、NVIDIAの発表はCPU・GPUとも「以上」としており、AIファクトリー全体のラック数は公表していない。元稿の「382ラック」はGPU数を72で割った概算にすぎないため削除した。

1兆パラメータ級モデルを支援

NVIDIAは、この計算基盤が1兆パラメータ規模のAIモデルの学習を支援すると説明している。PC Watchは国内最大規模のAI計算基盤になる見通しだと報じたが、設備の実効性能や稼働率は、構築後の運用条件によって左右される。

FRONTiaでは、NVIDIAのNemotron、Cosmos、Isaac GR00Tといったモデルや開発基盤も利用する計画である。言語モデル、世界モデル、ロボティクス向けモデルを組み合わせ、実世界の理解と行動につなげる狙いがある。

日本のAIロボティクス戦略との接続

2040年に世界市場30%以上を目標

日本政府は2026年3月26日に「AIロボティクス戦略」を取りまとめ、その後に改訂版を公表した。政府は2040年までに世界のAIロボティクス市場で30%以上を獲得する目標を掲げている。NVIDIAの発表では、この市場機会を約1,330億ドルと説明している。

国内のロボット導入目標は、2040年に約1,000万台である。元稿の「100万台」は桁が誤っていた。FRONTiaは、同戦略で重視されるフィジカルAIとロボティクスの研究開発基盤を具体化するプロジェクトの一つと位置付けられる。

海外モデル依存を減らせるか

NEDOは、日本の領域特化モデル開発が海外モデルに依存している現状について、デジタル赤字の拡大や持続的な供給への懸念を課題として挙げる。さらに、フィジカルAIでは産業現場のデータを保護しながら活用できる国産基盤モデルが必要だとしている。

このため、今回の意義はGPUの台数だけでは測れない。国内の産業データをどの条件で集め、企業間で安全に利用し、継続的なモデル改善につなげられるかが重要になる。計算基盤の整備は必要条件だが、それだけで競争力が生まれるわけではない。

今後の焦点

公開範囲と産業競争力の両立

NEDOの事業概要は、開発したモデルの学習済み重みを事業期間中から国内に公開し、利用を促進する方針を示している。NVIDIAも、事前学習済みモデルを国内のモデル開発者や企業が利用できるようにすると説明した。

したがって、現時点で確認できるのは国内向けの公開方針であり、海外企業へ無条件に公開する計画ではない。公開の対象、ライセンス、産業データの取り扱いをどう設計するかは、普及と国内競争力を両立させるうえで重要な論点になる。

ステージゲートで何を評価するか

もう一つの焦点は、年次ステージゲートの評価基準である。基盤モデル開発には継続的な投資が必要である一方、NEDOは進捗に応じて継続を判断する仕組みを採る。モデル性能だけでなく、産業データの整備、国内企業による利用、実環境での検証をどのように評価するかが問われる。

FRONTiaは、計算資源、国産モデル、産業データを一体で整備しようとする大規模プロジェクトである。今後は、AIファクトリーの構築状況に加え、モデルの公開条件と実際の産業利用、年次審査を経た継続状況を確認する必要がある。