Nvidia、自動運転向けに320億パラメータのAlpamayo 2 Superを発表

Nvidiaの新しいAlpamayo 2 Superオープン推論モデルは、自動運転車開発者に、運転スタック全体にわたって推論、計画、行動できる320億パラメータのシステムを提供し、データアノテーションサイクルを数カ月から数日に短縮する。

「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です」とNvidiaの創業者兼CEOであるJensen Huang氏は声明で述べた。「オープンモデル、シミュレーション、実世界データ、エージェントスキルを利用可能にしているのはNvidiaだけであり、これにより世界中のロボタクシーエコシステム全体がレベル4の能力を開発できるのです。」

本モデルはNvidiaファミリーを100億から320億パラメータに拡大し、高レベルの運転判断のためのメタアクション出力を備えた完全360度全方位認識を追加する。Nvidiaによれば、推論による自動ラベリングによりアノテーションのタイムラインを数カ月から数日に短縮でき、モデルを車載ハードウェア展開用のコンパクトな形式に蒸留することも可能だ。このリリースと並んで、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であるAlpaGymも発表された。これは、静的な記録データに対してではなく、シミュレーション内での継続的な意思決定サイクルに基づいてモデルを訓練し、オープンループ訓練では見逃される複合エラーやエッジケースの障害を明らかにする。

Nvidiaはまた、標準的なデータセットではカバーできない稀でロングテールな運転シナリオのためのフォトリアリスティックなシミュレーションツール、OmniDreamsも発表した。Omniverse NuRecを搭載したNeural Reconstructionは、実世界のフリート映像を、さまざまなセンサー構成に適応可能な3Dシーンに変換し、反復的な物理データ収集の必要性を低減する。この統合パイプラインは、実世界のデータキャプチャから車載展開までをカバーする。

この自動運転への推進は、コアデータセンター事業を超えた新たな収益源をNvidiaにもたらす。同事業は直近の会計年度で475億ドルの収益を生み出した。同社のDrive Hyperionプラットフォームはすでに4つの新たなロボタクシーパートナーを獲得しており、Alpamayo 2 Superのオープンソース戦略は、NvidiaのCUDAソフトウェアをAIトレーニングの標準としたアプローチを反映している——QualcommのSnapdragon RideやMobileyeのEyeQといった競合が勢いを得る前に、開発者をNvidiaのエコシステムにロックインする戦略だ。Nvidia株は予想利益の約35倍で取引されており、自動運転市場の総獲得可能市場規模は、Goldman Sachsの推定によると2035年までに1.3兆ドルに達する可能性がある。

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ない。