アプライド　NVIDIA RTX Pro 6000搭載 PC

アプライド株式会社は、2026年9月1日～4日に金沢大学で開催された「第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ 2026）」に出展しました 会場では、AIを搭載した自動巡回ロボットや産業用ヒューマノイドロボットなど、 最先端のロボット技術が数多く展示され、フィジカルAIやローカルLLMへの関心の高さが感じられるイベントとなりました 当社ブースでは、NVIDIA DGX SparkのOEM製品であるMSI「EdgeXpert」と、 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchipを搭載した次世代AIワークステーション「XpertStation WS300」を展示 AI推論やロボット開発に必要なGPU・計算リソースについて、多くのご相談をいただきました アプライドでは、VLM/VLAなどのAI学習用途から、Isaac Simを活用したSim2Realシミュレーションまで、用途に応じたAIサーバー・GPUワークステーションをご提案しています フィジカルAIを活用した次世代R&D環境の構築をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、文章生成や要約、翻訳、プログラミング支援など、さまざまな場面でAIが活用されるようになりました。 一方、企業や研究開発の現場では、単に質問に答えてもらうだけではなく、 ・社内の技術資料から必要な情報を自動で探す ・複数の情報を比較して次に行うべき作業を判断する ・外部ツールや業務システムを操作する ・調査、分析、コード生成、レポート作成までを一連の流れで進める といった、さらに高度なAI活用への期待が高まっています。 こうした、目的に応じて自ら推論し、必要な情報やツールを利用しながらタスクを進める仕組みが、「エージェント型AI（Agentic AI）」です。 そして、このエージェント型AIを支えるオープンなモデルファミリーとしてNVIDIAが展開しているのが、NVIDIA Nemotron（ネモトロン）です。 今回は、NVIDIA Nemotronとは何なのか、従来の生成AIと何が違うのか、そして製造業・研究開発でどのような活用が考えられるのかをご紹介します。

生成AIの活用が広がる一方、製造業や研究機関では、 ・機密データや設計情報をクラウドへ出せない ・利用したいAIモデルがGPUメモリに収まらない ・クラウドの利用コストや待ち時間を抑えたい といった課題が顕在化しています。 特に、大規模言語モデルのLLMや、画像と文章を組み合わせて処理するVLMは大型化が進んでいます。一般的な48GBや96GBクラスのGPUでは、モデル全体を読み込めないケースも少なくありません。 こうした課題に対する新たな選択肢が、748GBのコヒーレントメモリを搭載した「MSI XpertStation WS300」です。 本記事では、WS300の特徴と、どのようなAI開発に適しているのかを分かりやすく解説します。

昨今のAI需要の一つとして「フィジカルAI」がありますが、関連するワードとして「Omniverse」「Isaac Sim」などのワードを 耳にする機会も増えていると思います。 今回は「Omniverse」について現在の役割と立ち位置を少し紐解いて行きたいと思います