エヌビディア・オムニバース50TドルのフィジカルAIオペレーティングシステム
NVIDIA Omniverseは、コラボレーティブな3Dプラットフォームから、物理AIと産業用デジタルツインのための包括的なオペレーティングシステムへと進化しており、2025年8月現在、製造、自動車、ロボット、メディア業界全体で30万以上のダウンロードと252以上の企業への導入実績があります¹ Universal Scene Description（OpenUSD）上に構築され、RTXテクノロジーを搭載したプラットフォームのモジュラーアーキテクチャは、産業規模でのリアルタイムコラボレーション、物理精度の高いシミュレーション、AIを活用した合成データ生成を可能にします。BMW、Amazon、General Motors、Siemensを含む主要企業は、計画時間の短縮、数百万ドルを超えるコスト削減、様々なワークフローにわたる30～70%の効率化を通じて、定量化可能なROIを達成しています² 最近のOmniverse Cloud APIのローンチ、Cosmos World Foundation Modelsとの統合、および50兆ドル規模の物理AI機会の基盤としての位置づけにより、NVIDIAはOmniverseを産業デジタル化と自律システム開発のデファクトスタンダードとして確立しました³。
Siemens TeamcenterとNVIDIA Omniverseの統合により、製造最適化のためのフォトリアリスティックなデジタルツインが作成されます。このパートナーシップは、CAD、シミュレーション、ビジュアライゼーションツール間のシームレスなワークフローを可能にする、プラットフォームの82以上のサードパーティアプリケーションエコシステムを例証するものです。
オムニバースの仕組み建築と知能の融合
NVIDIA Omniverseのモジュラーアーキテクチャを支えるOpenUSD（Universal Scene Description）基盤は、50以上の3Dフォーマットとアプリケーション間でシームレスなデータ交換を可能にします。このコア技術スタックは、リアルタイムRTXレンダリング、PhysX物理シミュレーション、AIサービスを組み合わせ、業界初のネイティブOpenUSDプラットフォームを構築します。
NVIDIA Omniverseは、前例のない産業スケールのコラボレーションとシミュレーション機能を可能にする3つの基礎的な柱に基づいて構築されたモジュール式のマイクロサービスアーキテクチャ上で動作します。NVIDIA RTX レンダリングエンジンは、リアルタイムのレイトレーシングとパストレーシング機能を提供し、フォトリアリスティックなビジュアライゼーションを実現します。
Omniverse Kit SDKは、アプリケーション、マイクロサービス、またはプラグインを構築するための中心的なツールキットとして機能し、マイクロサービスとしてヘッドレスで実行することも、完全にカスタマイズ可能なUIで実行することもできます。プラットフォームのデータベースとコラボレーションエンジンであるOmniverse Nucleusは、複数のユーザーが異なるクライアントアプリケーション間で同時にライブ接続することを可能にし、バージョン管理、認証、階層化されたツリー状のファイル構造による大容量ファイル転送の最適化を管理します。
NVIDIA PhysX SDKを採用したこのプラットフォームの物理シミュレーション機能は、包括的な剛体ダイナミクス、PhysX Flowによる流体シミュレーション、PhysX Blastによる破壊モデリングを提供します。これらのシステムは、基本的な衝突検出から高度なソフトボディ物理やビークルダイナミクスまで、パフォーマンス最適化のためのCPU/GPU実行を設定可能です。 ⁸ 統合は、自律走行車、ロボット工学、コンピュータビジョンアプリケーションで知覚ネットワークを訓練するための物理的に正確な3Dデータセットを作成する合成データ生成エンジンとして機能するOmniverse Replicatorを通じて、AIを搭載した機能に拡張されます。
インフラ要件は、RTX 3060 GPUと16GB RAMを搭載した基本的な使い方をする個々のワークステーションから、各48GB以上のVRAMを搭載したシステムあたり最大16個のGPUをサポートするエンタープライズ展開まで、幅広く対応します。このプラットフォームはWindows 10/11とUbuntu 20.04+ Linuxディストリビューションをサポートし、コンテナ展開オプションとAWS、Azure、Google Cloudを含む主要プロバイダーのクラウドストリーミング機能を備えています¹¹⁰ この技術基盤により、Omniverseはジェンセン・フアンが言うところの「物理的にリアルなデジタルツインを構築・運用するためのオペレーティングシステム」としての役割を果たすことができます¹¹。
変貌する産業：ピクセルから生産ラインへ。
BMWグループのデジタルツイン工場は、NVIDIA Omniverseで可視化され、100万平方メートルに及ぶ31のグローバル施設のうちの1つを表しています。この自動車メーカーは、年間250万台のカスタマイズ車両の生産を管理し、リアルタイムのコラボレーションを通じて、計画プロセスの30%効率化と数十万ドルの節約を達成しました。
製造業がOmniverseの採用をリードするBMWグループの画期的な導入は、全世界31の工場にまたがり、サッカー場140個分に相当する100万平方メートルの施設をシミュレートしています。BMW社は、カスタムFactoryExplorerプラットフォームを使用したリアルタイムのコラボレーションにより、計画プロセスの効率が30%向上し、工場の再構成にかかるコストが数十万ドル削減されたと報告しています¹²。BMW社は、年間250万台の車両を99%カスタマイズして生産していますが、これらはすべて、同時の設計変更、可視化、並行した設計レビューを可能にするOmniverseデジタルツインを通じて調整されています¹³。
WPPのデジタルツイン導入により、マーケティングとクリエイティブのワークフローにOmniverseの機能が導入されました。このプラットフォームのリアルタイムレイトレーシングとコラボレーション機能は、コンテンツ制作のタイムラインを数週間から数時間に変換します。
自動車業界では、日産自動車とKatana StudioのCOATcreateプラットフォームが、リアルタイムのマーケティングコンテンツ制作の変革力を実証しています。グローバル市場向けに800以上のマーケティング画像を生成する10のキャンペーンにおいて、このパートナーシップは、アセット作成のタイムラインを70％削減し、ワークフローを数週間から数時間に短縮することで、110万ドル以上の制作コスト削減を達成しました¹⁴ このプラットフォームのクラウドベースのSaaSアーキテクチャは、RTXを搭載したリアルタイムレイトレーシングにより、自動車会社のビジュアルコンテンツ作成への取り組み方を根本的に変えており、日産のChad Taylor氏は「OpenUSDはもはや将来のビジョンではなく、現在のワークフローです」と述べています¹⁵。
Amazon RoboticsのAI対応デジタルツインは、200以上のフルフィルメントセンターで50万台以上のモバイルロボットによるオペレーションを最適化しています。Omniverseの導入により、倉庫の設計、合成データ生成によるロボットのトレーニング、1日数千万件の荷物配送を管理するフリートコーディネーションが強化されます。
Amazon Roboticsは、Omniverseを活用して200以上のフルフィルメントセンターのオペレーションを最適化し、50万台以上のモバイルロボットで毎日数千万個の荷物を管理している。同社は、倉庫設計の最適化、合成データ生成によるロボットトレーニング、フリートコーディネーションにAI対応デジタルツインを使用し、生産性を大幅に向上させています¹⁶ Substance 3DとIsaac Simの統合により、倉庫レイアウトを最大効率に最適化しながら、ロボットの知能を向上させる知覚モデルのトレーニングが可能になりました。
スケーラブルなロボットシミュレーションとトレーニングのためのOmniverse Cloud上で動作するIsaac Sim。この統合により、合成データ生成、ROS互換性、自律システムのAIモデルトレーニングが可能になり、倉庫AMRからヒューマノイドロボットまでの展開をサポートします。
Foster + Partnersのような建築事務所は、グローバルなコラボレーション能力を変革し、14カ国にまたがる17のオフィスが、複雑な建築設計をリアルタイムで同時に行うようになりました。同社は、Omniverse Enterpriseの統合BIMワークフローにより、モデル処理時間を大幅に削減し、クリエイティブな設計時間配分を強化したと報告しています¹⁷ 同様に、OutdoorLiving3Dは、レンダリング時間を72時間以上から1.5時間未満に短縮しながら、制作時間を年間1,000時間削減し、このプラットフォームが建築ビジュアライゼーションワークフローに与える影響を実証しています¹⁸。
メディアとエンターテインメント業界は、Omniverseをバーチャル・プロダクションに採用し、Versatile Mediaは3つの物理的な小道具のみを使用して、わずか9日間でSF短編映画「New Air」を完成させた。このプロダクションは、プリンシパル撮影を4日間、ポストプロダクションを1日で達成し、2022年スパーク・アニメーション・フェスティバルで最優秀VFX物語短編映画賞を受賞しました¹⁹ これは、リアルタイム合成が従来のポストプロダクションVFX要件を排除するという、コンテンツ制作におけるパラダイムシフトを表しています。
プラットフォームの進化：コラボレーションからコスモスへ
2024年から2025年にかけてのNVIDIA Omniverseの変革は、コラボレーティブなプラットフォームからフィジカルAIのための包括的なオペレーティングシステムへの戦略的なピボットを意味する。2024年3月のGTCで発表されたOmniverse Cloud APIの発表は、その基礎となる転換を象徴するもので、5つの新しいAPI（USD Render、Write、Query、Notify、Omniverse Channel）を導入し、より広範なソフトウェアエコシステムにプラットフォームを開放しました⁰ 主要企業は直ちにこれらの機能を採用し、シーメンスはフォトリアリスティックなデジタルツイン用にTeamcenter Xを統合し、アンシスは自律走行シミュレーションに適用し、マイクロソフト、ロックウェル・オートメーション、トリンブル、ヘキサゴンはさまざまなデジタルツインソリューションを実装しました²¹。
2024年3月に発表されたApple Vision Proとの統合は、空間コンピューティングに対するNVIDIAのコミットメントを示すものであり、ローカルとクラウド処理を組み合わせた「ハイブリッドレンダリング」によって、産業用デジタルツインの没入型ビューイングを可能にします。グラフィックス・デリバリー・ネットワークは、130カ国以上のVision Proへのストリーミングをサポートし、巨大なエンジニアリング・データセットを損なうことなく、忠実度の高いビジュアライゼーションを維持します。
SIGGRAPH 2024では、エイダ・ラブレス・アーキテクチャのDLSS 3統合、産業シーンのリアルタイム4Kパストレーシング、ネイティブXR機能により、Omniverseエコシステム全体にジェネレーティブAIの統合をもたらしました²³ プラットフォームのモジュラーアーキテクチャは、600以上のコア拡張機能を含むまでに拡大し、エコシステムのパートナーシップは、Adobe Firefly API、Wonder Dynamics、Convai、SideFX Houdiniを包含するまでに拡大し、前例のないクリエイティブ・テクノロジー・スタックを生み出しました²⁴。
CES 2025では、NVIDIAがOmniverseを「生成的物理AI」の基盤として位置づけ、テキストから3Dアセット生成のためのUSD CodeとUSD Search NIMs、40時間以上の手作業を数分に短縮する自動3DアセットラベリングのためのEdify SimReady、ロボットフリート、自律走行車、空間ストリーミング、リアルタイムCAEのための4つの新しいブループリントを紹介しました。⁵ アクセンチュアによるKIONの自律型倉庫とゼネラルモーターズによる工場強化のための主要な採用は、プラットフォームのエンタープライズ対応力を証明しました。
2025年のGTCまでにジェンセン・フアンは、OmniverseをAI工場のオペレーティングシステムと位置づけ、"50兆ドルの物理的AIの機会 "を実現するとしている。先進的な冷却システムとネットワーク・トポロジーの最適化を備えたCadence Reality Digital Twinプラットフォームを統合し、物理的な建設前にOmniverseを使用して1ギガワットのAIデータセンターを設計・最適化するデモンストレーションは、AI時代の重要なインフラストラクチャへのプラットフォームの進化を示しました⁷ NVIDIA Cosmos世界基盤モデルとの深い統合により、物理ベースの世界生成、合成データ作成、前例のない規模でのデジタル・ツイン・コンディショニングが可能になります⁸。
AVの安全性に革命を起こすワールド・ファウンデーション・モデル
WFM自律走行シミュレーションのケーススタディでは、World Foundation Models（物理学と実世界の特性を理解するニューラルネットワーク）を特徴とするNVIDIAのCosmosプラットフォームが、自律走行車の開発と安全性検証にどのような変革をもたらしているかが明らかにされています。これらのモデルは、2,000万時間に及ぶ9兆トークンのロボット工学および運転データでトレーニングされ、実世界のデータ収集だけでは不可能なトレーニング能力を劇的に拡張する合成データセットを生成します。
Cosmos Predict-2は、マルチモーダル入力から未来の世界状態を予測する最大30秒の連続映像を生成し、速度（2Bモデル）または高忠実度出力（14Bモデル）のいずれかに最適化されたバリエーションを備えています。Cosmos Transferは、既存のシナリオに天候、照明、地形などの重要なバリエーションを追加するもので、CARLAの15万人の開発者向けに統合が計画されています。Cosmos Reasonは、思考連鎖推論を使用して合成ビジュアルを評価し、データ注釈の質を向上させます。
主要な自律走行車メーカーは、これらの機能を急速に採用しています。Foretellix はCosmos Transfer を統合し、天候や照明の変化による挙動シナリオを強化することで、エンドツーエンドの検証のための忠実度の高いセンサーシミュレーションを可能にしています。Mcity 社は、AV シミュレーションのブループリントを使用して、32 エーカーの試験場のデジタルツインを構築しており、カメラ、ライダー、レーダー、超音波センサーデータの物理ベースのモデリングを通じて、シミュレーションとリアルのギャップの課題に取り組んでいます。
NVIDIA Physical AI Datasetには、Cosmosを使用して生成された40,000のクリップが含まれており、処理効率は、最新の方法よりも12倍高速なトークン化と、8倍の圧縮を実現しています。ビデオ品質では、再構成品質が+4 dB PSNR向上しています。おそらく最も印象的なのは、最適化されていないCPUシステムでは3年以上かかる作業を、NVIDIA Hopper GPUでは2,000万時間分のデータをわずか40日で処理できることです。
安全性検証プロセスは、NVIDIA Halosプラットフォーム強化の恩恵を受けており、現実世界では安全にテストすることが不可能な稀で危険な状況を含む、多様なシナリオ作成が可能です。クローズドループテスト機能により、AVスタックとシミュレートされた世界との完全な相互作用が可能になり、物理ベースのシミュレーションにより、多様な環境条件下での現実的なセンサーの挙動が保証されます³⁶この安全テストへの包括的なアプローチは、CVPRによって2年連続でAutonomous Grand Challengeの受賞者として認められ、AV開発と検証の新しい基準を確立しました³⁷。
戦略ロードマップは産業AIの変革を目標とする
NVIDIAのビジョンは、OmniverseをフィジカルAIのオペレーティングシステムと位置づけ、50兆ドル規模の製造・物流市場をターゲットとしている。2025年のBlackwell Ultraリリースは、288GB HBM3Eメモリによる1.5倍の性能向上を実現し、次いで2026年のVera Rubinプラットフォームは、50ペタフロップスのFP4性能を持つデュアルGPU R100設計による3.3倍の性能向上を提供する。
2027Rubin Ultraアーキテクチャは、Blackwell Ultraの14倍の性能を約束し、VR300 NVL576構成でラックあたり576個のGPUを搭載しています。各GPUソケットは、1TBのHBM4Eメモリで100ペタフロップスのFP4性能を実現し、ラックあたり15エクサフロップスの推論と5エクサフロップスのトレーニングを可能にする。
デジタルツインの実装は、即座にその価値を実証します。FoxconnのFiiプラットフォームは、Cadenceとの統合により150倍高速な熱シミュレーションを実現し、BMWは物理的な建設前に数年先の工場計画を可能にします。TSMCは、マルチレベル配管システム生成のためのcuOpt最適化を使用して、2Dレイアウトを数秒で3D設備モデルに変換しています。Delta Electronics社は、コンピュータビジョンのトレーニングを100倍高速化し、90%の物体検出精度を実現したと報告しています。
産業メタバース戦略は、Omniverseでの世界構築、現実的な動作のための物理ラベリング、現実と見分けがつかないフォトリアリスティックレンダリングという3つの段階を含んでいる。GR00Tの基礎モデルによってヒューマノイド・ロボットの開発が可能になり、メガ・ブループリントによって、AMR、マニピュレータ、ヒューマノイド・ロボットのフリートが統一されたスケジューリング・システムによって調整される。
技術要件は野心とともに拡大する
NVIDIA OVXシステムは、1システムあたり最大16 GPUまで拡張可能な構成で、企業のOmniverse展開を強力にサポートします。これらの専用システムは、プラットフォームの厳しい要件をサポートします：これらの専用システムは、RTXレンダリング、物理シミュレーション、および産業用デジタルツイン向けのAIワークロードなど、プラットフォームの厳しい要件をサポートしています。
Omniverseの導入を検討している組織は、ユースケースの複雑さに応じて劇的にスケールする技術要件を慎重に評価する必要があります。GPUの仕様は、基本的な用途のための12GB VRAMを搭載した最小のNVIDIA RTX 3060から、1ユニットあたり48GB以上のVRAMを搭載したRTX A6000またはそれ以降のGPUを搭載したエンタープライズ構成まで多岐にわたります。³⁸ プロフェッショナルなワークステーションには、通常24～48GB VRAMを搭載したRTX 4080/4090 GPUが必要ですが、データセンターへの導入では、最大パフォーマンスを得るためにシステムあたり最大16 GPUまで拡張でき、プラットフォームはいくつかの制限付きでGPU混在構成をサポートします。
CPUとメモリーの要件は、基本的な用途では8コアのIntel/AMDプロセッサーと16GBのRAMから始まりますが、プロフェッショナルなワークフローでは16コア以上のCPUと64GB以上のRAMに急速に拡大します。高度なユースケース、特にXRアプリケーションと大規模なシーンの処理には、128GB以上の高速DDR5メモリが必要です。⁴⁰ ストレージのニーズは、250GBの利用可能なSSDスペースから始まりますが、複雑なプロジェクトでは数テラバイトのNVMeストレージに拡張され、共同ワークフローにはネットワーク接続ストレージのサポートが不可欠です。
ネットワークインフラはリアルタイムのコラボレーションに不可欠であり、低遅延接続が不可欠で、クラウド展開ではクロスアベイラビリティゾーントラフィックが遅延とコストの両方を増加させます。企業での導入では、Nucleusサーバーの配置がクライアントシステムまでの距離を最小限に抑えることを考慮する必要があります。-VMwareの導入研究では、最適化された構成で12.05%の低レイテンシを示しました。
NVIDIA Omniverseクラウドアーキテクチャは、AWS、Azure、およびGoogleクラウドプラットフォームにまたがるエンタープライズデプロイメントをサポートします。2024年に発表された5つのクラウドAPI（USD Render、Write、Query、Notify、Channel）は、プログラムによる3Dシーン操作と分散チームコラボレーションを可能にします。
クラウド展開のオプションは、主要なプロバイダーにまたがり、NVIDIA Omniverse on DGX Cloudは、完全に管理されたプラットフォームを提供し、L40S GPUを搭載したAWS EC2 G6eインスタンスは、スケーラブルなインフラストラクチャを提供し、Microsoft Azureは、A10 GPUインスタンス上で事前に設定されたOmniverseイメージを特徴としています。⁴³オンプレミスの要件は、VMware vSphere仮想化サポートとコラボレーション用のEnterprise Nucleus Serverを搭載したNVIDIA RTXプロフェッショナルワークステーションとサーバーを中心としています。Dell、HP、LenovoなどのパートナーによるNVIDIA認定システムは、ハードウェアの互換性とパフォーマンスを保証します。
ライセンスは、NVIDIA Omniverse EnterpriseのGPU1台あたり年間4,500ドルというわかりやすいモデルで、エンタープライズサポートポータルを通じた24時間365日のフルエンタープライズサポート、優先的なバグフィックス、予測可能なリリースサイクルを含みます。また、教育機関では教育や研究のための無料サブスクリプションが提供されます。個人の開発者は、1人の開発者と共同作業するための無料レベルにアクセスできますが、本番環境で使用するにはエンタープライズライセンスが必要です。
各大陸で市場の勢いが増す
NVIDIA Omniverseは、2025年8月現在、30万ダウンロードを超え、252社以上の企業がAIアプリケーションのためにプラットフォームを積極的に使用しており、市場への大きな浸透を達成しています⁷ 地理的分布は、先進国市場での強力な採用を示しており、米国が48.日本ではトヨタ自動車、安川電機、セブン＆アイ・ホールディングスが導入しており、インドではリライアンスとオラ・モーターズが導入している。
ペガトロンのOmniverse搭載品質管理システムは、物理的AIベースのビデオ分析により99.8%の欠陥検出精度を達成。この電子機器メーカーは、Blackwellプラットフォーム製造をサポートする大量生産設備と人型ロボットシミュレーションにこのプラットフォームを使用しています。
Omconnのような電子機器メーカーは、Omconnのプラットフォームを使用しています。自動車業界では、BMWグループの31の施設にわたるデジタルツイン工場計画や、メルセデス・ベンツのデジタルファースト生産アプローチが、製造業の変革を実証しています⁹ Foxconnのような電子機器メーカーは、大量生産施設にOmniverseを使用し、Blackwellプラットフォーム製造にヒューマノイドロボットシミュレーションを使用し、Pegatronは物理的AIベースのビデオ分析によって99.消費財大手のペプシコとユニリーバは、それぞれオペレーションとマーケティングを最適化し、ユニリーバは製品イメージングのコストを50%削減したと報告している。
デジタルファーストの生産戦略でOmniverseを活用する自動車メーカー。メルセデス・ベンツではサプライヤーの調整プロセスを50％削減、日産ではプラットフォームのリアルタイム・ビジュアライゼーション機能によりコンテンツ制作を70％高速化し、マーケティングコストを110万ドル削減したと報告しています。
競合状況において、Omniverseは他社とは一線を画しています。Unityはゲーム開発とクロスプラットフォームの互換性に優れていますが、インストールごとの価格設定モデルに対する開発者の懸念が市場の不確実性を生んでいます。Blenderは、強力なコミュニティ・サポートを持つオープンソースの代替ツールだが、企業向け機能には欠ける。 ⁵³従来のオートデスク・プラットフォームは、リアルタイム・コラボレーション機能を持たないCAD/デザイン・ツールに重点を置いている。Omniverseの差別化要因には、50以上の3Dフォーマットで真の相互運用性を可能にするUniversal Scene Description基盤、AIを搭載したリアルタイムRTXレンダリング、NVIDIA IsaacとCosmosプラットフォームによる物理AIの統合、Nucleusバージョンコントロールによるエンタープライズグレードのコラボレーション、82以上のサードパーティアプリケーションによる広範なコネクタエコシステムなどがあります。
パートナーシップエコシステムは、シーメンス（Teamcenter、NX、Process Simulate）、SAP、シュナイダーエレクトリック、Ansys、Databricks、およびCadenceとの主要なソフトウェア統合を通じて、大きな競争上の優位性を生み出しています。また、Dell、HP、Lenovo、Supermicro、BOXX Technologiesとのハードウェアパートナーシップにより、認定された導入オプションが確保されています。
エヌビディアのビジネスモデルにおける財務統合によると、Omniverse は同社の 2025 会計年度の売上高 1,305 億ドルに貢献しており、特に 2025 年第 4 四半期のデータセンター部門の売上高 356 億ドルと、通年のオートモーティブ部門の売上高 17 億ドルを支えている。NVIDIAはOmniverseの具体的な売上高を明らかにしていないが、このプラットフォームは「フィジカルAIのためのオペレーティングシステム」として戦略的に重要であり、50兆ドルの産業デジタル化の機会をターゲットとするNVIDIAの将来の成長戦略の中心的な位置づけとなる⁵⁸。
結論
NVIDIA Omniverseは、野心的なコラボレーションプラットフォームから、フィジカルAIと産業デジタル化のための事実上のオペレーティングシステムへと進化し、製造、自動車、ロボット工学、およびメディア産業にわたって、30万以上のダウンロードと定量化可能なROIで、測定可能な企業採用を達成しています。モジュラーマイクロサービスアーキテクチャ、OpenUSD相互運用性、RTXレンダリング、物理シミュレーション、AI統合を組み合わせたこのプラットフォームの技術的洗練性により、産業規模でのデジタルツイン作成、リアルタイムコラボレーション、合成データ生成のための前例のない機能が可能になります。大手企業では30～70％の効率化と数百万ドルのコスト削減が報告されており、さらに50兆ドル規模の物理的AIの機会に対する戦略的な位置づけもあり、Omniverseは現在の企業向けソリューションであると同時に、次の10年の産業変革の基盤となるプラットフォームでもあります。⁵ ⁹2025年10月のプラットフォーム移行が近づくにつれ、組織はデジタルトランスフォーメーション戦略を評価しなければなりません。
大規模なGPUインフラストラクチャの導入を専門とするイントロールのような企業にとっては、次のようなメリットがあります。 グローバルカバレッジOmniverseの拡大は大きなチャンスを意味します。企業がデジタルツイン機能やAIを活用したシミュレーションを構築するにつれ、洗練されたGPUの導入、広帯域幅のネットワーク、特殊な冷却ソリューションに対する需要は加速し続けている。最大10万GPUの導入管理におけるイントロルの専門知識は、急速に成長するアジア太平洋地域の産業デジタル化市場において、Omniverseの導入に必要なインフラをサポートするのに役立ちます。
参考文献
6sense."NVIDIA Omniverse - 人工知能における市場シェア、競合他社の洞察".2025年8月5日アクセス。 https://6sense.com/tech/artificial-intelligence/nvidia-omniverse-market-share.
エアカーダ"Nvidia OmniverseとUnreal Engineの比較"Aircada ブログ.2025年8月5日アクセス。 https://aircada.com/blog/nvidia-omniverse-vs-unreal-engine.
CGチャンネル"GTC 2024からNVIDIAのOmniverse発表をチェック"2024年3月。 https://www.cgchannel.com/2024/03/check-out-nvidias-omniverse-announcements-from-gtc-2024/.
GlobeNewswire."エヌビディア、フィジカルAI開発を加速するCosmos World Foundation Model Platformを発表"2025年1月7日。 https://www.globenewswire.com/news-release/2025/01/07/3005070/0/en/NVIDIA-Launches-Cosmos-World-Foundation-Model-Platform-to-Accelerate-Physical-AI-Development.html.
ISM"Nvidia Contribution to the Metaverse Case Study".2025年8月5日アクセス。 https://ismguide.com/nvidia-xr-metaverse-case-study/.
LinkedIn「産業シミュレーションの移り変わり：Unity、Unreal Engine、Omniverse".2025年8月5日アクセス。 https://www.linkedin.com/pulse/shifting-landscape-industrial-simulation-unity-unreal-thomas-strigl.
マービック"NVIDIAオムニバースとアイザック・シムの探究"2024年11月26日。 https://blog.marvik.ai/2024/11/26/exploring-nvidia-omniverse-and-isaac-sim/.
NVIDIA."Case Study - NVIDIA Omniverse上に構築されたリアルタイムアプリケーションによる自動車マーケティング".2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/katana-studio-streamlines-automotive-marketing-with-real-time-application/.
---."Case Study - Paving the Future of Factories with NVIDIA Omniverse".2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/customer-stories/paving-the-future-of-factories-with-nvidia-omniverse-enterprise/.
---."NVIDIA Cosmos：フィジカルAIを支える世界の基盤モデル"2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/.
---."オムニバース・エンタープライズ"2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/enterprise/.
---."Omniverse Platform for OpenUSD".2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/.
---."プラットフォーム概要 - Omniverse Developer Overview".2025年8月5日アクセス。 https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-overview/latest/platform-overview.html.
---."製品ライセンス - Omniverse Enterprise".2025年8月5日アクセス。 https://docs.omniverse.nvidia.com/enterprise/latest/common/product-licenses.html.
---."RTX - リアルタイムモード - Omniverse マテリアルとレンダリング".2025年8月5日アクセス。 https://docs-prod.omniverse.nvidia.com/materials-and-rendering/latest/rtx-renderer_rt.html.
---."Technical Requirements - Omniverse Developer Guide".2025年8月5日アクセス。 https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-guide/latest/common/technical-requirements.html.
---."技術要件 - オムニバース・エンタープライズ".2025年8月5日アクセス。 https://docs.omniverse.nvidia.com/enterprise/latest/common/technical-requirements.html.
---."クラウドにおける究極のAI体験｜NVIDIA DGX Cloud".2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/cloud/.
---.「デジタルツインとは？| NVIDIA用語集".2025年8月5日アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/solutions/digital-twins/.
NVIDIAブログ。"GTC 2025 - 発表とライブアップデート"2025年3月. https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates/.
---."Industrial Ecosystem Adopts Mega NVIDIA Omniverse Blueprint to Train Physical AI in Digital Twins".2025年8月5日アクセス。 https://blogs.nvidia.com/blog/mega-omniverse-blueprint-industrial-digital-twins/.
---."NVIDIA、クラウドからエッジまでロボティクスを加速させるアイザック・ソフトウェア・アクセスと Jetson プラットフォームの可用性を拡大".2025年8月5日アクセス。 https://blogs.nvidia.com/blog/isaac-jetson-robotics/.
---."NVIDIA、Cosmos World FoundationモデルをフィジカルAI開発者コミュニティに公開".2025年8月5日アクセス。 https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/.
---."エヌビディア、産業用ロボット・フリート・デジタル・ツイン構築のための「メガ」オムニバース設計図を公開".2025年8月5日アクセス。 https://blogs.nvidia.com/blog/mega-omniverse-blueprint/.
---."事実上信じられない：メルセデス・ベンツ、NVIDIA Omniverse、MB.OS、ジェネレーティブAIで次世代プラットフォーム向けデジタル生産システムを準備".2025 年 8 月 5 日アクセス。 https://blogs.nvidia.com/blog/mercedes-benz-ev-nvidia-omniverse-generative-ai/.
NVIDIA Corporation."NVIDIA Omniverse Physical AI Operating System、より多くの産業とパートナーに拡大"2025年1月. https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-Omniverse-Physical-AI-Operating-System-Expands-to-More-Industries-and-Partners/default.aspx.
NVIDIA開発者。"Develop on NVIDIA Omniverse Platform".2025年8月5日アクセス。 https://developer.nvidia.com/omniverse.
---."NVIDIA Omniverse：ランチャーからの移行について開発者が知っておくべきこと".2025年8月5日アクセス。 https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-omniverse-what-developers-need-to-know-about-migration-away-from-launcher.
---."New NVIDIA Cosmos World Foundation Models でエンドツーエンドの自律走行車開発を簡素化".2025年8月5日アクセス。 https://developer.nvidia.com/blog/simplify-end-to-end-autonomous-vehicle-development-with-new-nvidia-cosmos-world-foundation-models/.
NVIDIAニュースルーム"NVIDIA、Cosmos World Foundationモデルと物理AIデータツールのメジャーリリースを発表"2025年8月5日アクセス。 https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-major-release-of-cosmos-world-foundation-models-and-physical-ai-data-tools.
---."NVIDIA Expands Omniverse With Generative Physical AI".2025年1月. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-omniverse-with-generative-physical-ai.
---."NVIDIA、フィジカルAI開発を加速するCosmos World Foundation Model Platformを発表".2025年1月. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-world-foundation-model-platform-to-accelerate-physical-ai-development.
---."NVIDIA OmniverseフィジカルAIオペレーティングシステム、より多くの産業とパートナーに拡大"2025年1月. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-omniverse-physical-ai-operating-system-expands-to-more-industries-and-partners.
---."エヌビディア、ジェネレーティブAIとOpenUSDを搭載したオムニバースのメジャーアップグレードをリリース"2024年8月。 https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-major-omniverse-upgrade-with-generative-ai-and-openusd.
ProX PC。"2025年のNVIDIAオムニバースのシステムハードウェア要件".2025年8月5日アクセス。 https://www.proxpc.com/blogs/system-hardware-requirements-for-nvidia-omniverse-in-2025.
ロボティクス24/7"CES 2025：NVIDIA、世界基盤モデルCosmosを発表、Omniverseを拡張"2025年1月. https://www.robotics247.com/article/ces_2025_nvidia_launches_cosmos_world_foundation_model_expands_omniverse.
TechCrunch"CES2025で、UberがNvidiaと組み、自律走行の高速化を目指す。"2025年1月7日。 https://techcrunch.com/2025/01/07/at-ces-2025-uber-teams-up-with-nvidia-to-scale-autonomous-driving-faster/.
TechRadar."Nvidia GTC 2025 - 見逃したかもしれない全てのニュース".2025年3月. https://www.techradar.com/pro/live/nvidia-gtc-2025-all-the-news-and-updates-from-jensen-huang-keynote-as-it-happens.
ロボットレポート"AWS、NVIDIAとロボットシミュレーションの高速化を提供".2025年8月5日アクセス。 https://www.therobotreport.com/aws-offers-accelerated-robotics-simulation-nvidia/.
VentureBeat."Nvidia expands Omniverse ecosystem as downloads hit 300K.".2025年8月5日アクセス。 https://venturebeat.com/metaverse/nvidia-expands-omniverse-ecosystem-as-downloads-hit-300k/.
Wccftech。"2025年第1四半期、NVIDIAが92%のシェアでAIB GPU市場を独占、AMDは8%に低下、Intelは0%に".2025年8月5日アクセス。 https://wccftech.com/nvidia-dominates-aib-gpu-market-share-in-q1-2025-amd-intel-drop/.
