Nvidia、320億パラメータのロボタクシーモデル「Alpamayo 2 Super」を発表

NvidiaのAlpamayo 2 Superは、前身モデルからパラメータ数を3倍の320億に拡大し、推論ベースの意思決定をレベル4自動運転にもたらす。

Nvidiaの新たなオープンソースモデル「Alpamayo 2 Super」は、320億パラメータで自動運転車に推論ベースの意思決定をもたらし、前身モデルから3倍の規模に拡大。TeslaやWaymoの内製アプローチに挑戦状を突きつける。

「Alpamayoは、自動車が単に走行するだけでなく、安全に推論を始める瞬間だ」とNvidiaの創業者兼CEOであるJensen Huang氏はGTC Taipeiで述べた。

同モデルは前方カメラから360度全方位認識へと拡張され、軌道出力に加えて、譲歩、車線変更、停止といった高レベルの運転判断である「メタアクション」を導入。さらに、2Dグラウンディングを備えた推論ベースの自動ラベリング機能を追加し、アノテーションサイクルを数カ月から数日に短縮するとNvidiaは発表した。

Nvidiaの株価は5月30日に211.26ドルで終了し、1.45％下落。出来高は2億6500万株で、20日平均の1億6600万株を59％上回った。同株は年初来で約12.6％上昇し、200日移動平均の187.65ドルを上回って取引されている。

Alpamayo 2 Superのスペックが推論ギャップを埋める

NvidiaのCosmos世界基礎モデルを基盤とするAlpamayo 2 Superは、車載のNvidia DRIVE AGX Thorプラットフォーム上で動作するコンパクトなバージョンに蒸留可能な教師モデルとして設計されている。同社によれば、この320億パラメータモデルは、従来の模倣学習システムが失敗するロングテールシナリオにおいて、因果連鎖のトレースと軌道品質を改善する。

Alpamayoファミリーは現在100億から320億パラメータにわたり、新モデルは推論、自動ラベリング、シーン理解、モデル批評、知識蒸留を含むマルチタスク機能をサポートする。AlpamayoはCOMPUTEX Best Choice Awardの車両技術およびスマートコックピット部門を受賞した。

モデルに加えて、Nvidiaはオープンソースのクローズドループ強化学習フレームワーク「AlpaGym」を発表。これはAlpaSimシミュレーター内でモデルを継続的な意思決定サイクルで実行するもので、記録データに対してモデルを評価するオープンループトレーニングとは異なり、ブレーキ、ステアリング、ナビゲーションの各選択が環境に影響を与えることで複合エラーを顕在化させる。同社はまた、フォトリアリスティックなシナリオ生成のための生成型世界モデル「OmniDreams」と、人間のアノテーションなしで生の走行クリップから因果ラベルを生成する「CoC自動ラベリングパイプライン」も発表した。

これがロボタクシー競争にもたらす意味

今回の発表は、Nvidiaを自動運転業界における主要なAIインフラプロバイダーとして位置づけ、TeslaやWaymoの垂直統合型ソリューションと直接競合するものだ。今夏にGitHubとHugging Faceでモデルをオープンソースとして公開することで、Nvidiaはより広範な開発者エコシステムが独自のプロプライエタリシステムを構築するのではなく、同社のスタックを採用するだろうと賭けている。

投資家にとっての課題は、開発者のダウンロードがハードウェア収益に結びつくかどうかだ。Nvidiaの自動車セグメントは歴史的にデータセンタービジネスに比べ小さな貢献にとどまってきたが、Alpamayoプラットフォームは発表以来約40万ダウンロードを記録し、勢いを増している。各デプロイメントにはNvidiaのDRIVE AGX Thorコンピューティングプラットフォームが必要であり、これにより中核のデータセンターおよびゲーム事業を超えて同社の総アドレス可能市場を拡大する可能性のある、継続的なハードウェア誘引需要が生まれる。

Alpamayo 2 Superは今夏、推論コードをGitHub、モデルウェイトをHugging Faceで入手可能となる見込み。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。