NvidiaとHyundai Motor Groupは2026年6月8日、ソウル・楊才洞（Yangjae）にある同グループ本社で、3つの軸を中心とする新たな協業フェーズを発表した。すなわち、ソフトウェア定義車両（SDV）向けの自動運転車、子会社Boston Dynamicsを通じたヒューマノイド・ロボティクス、そしてSaemangeumプロジェクトに紐づくBlackwell GPU搭載のAI factoryである。同日、数キロ離れた場所ではLGとNvidiaが、Mobility、AI Infra、Physical AIを柱とするM.A.P.パートナーシップを同時に発表し、広く重なる領域をカバーした。同じ流れの中で、Jensen Huangは6件の契約を確定させた。2月6日のUnitreeに続き、6月5日から8日の韓国訪問中にSK Hynix、Naver、Doosan、Hyundai、LGと合意したのである。このパターンは通常の営業ツアーではない。分析的にはAndroidの前例に近いが、商業的非独占、寛容なライセンス、実質的なハードウェア依存という3点で共通しつつ、決定的な違いがある。GoogleはAndroidのシリコンを製造していなかったのに対し、NvidiaはGR00Tを動かすシリコンを設計し、販売している。
オープンなライセンス、クローズドなシリコン
GR00T N1.7は、NvidiaがApache 2.0ライセンスの下でopen-weightとして公開した30億パラメータのVLA（Vision-Language-Action）モデルである。これは2層構成で、画像と指示を行動意図に変換するCosmos-Reason2-2Bモジュールと、その意図をリアルタイムのモーター指令へ変換する32層のDiffusion Transformerから成る。ライセンスは、フォーク、再学習、ロイヤリティ不要のデプロイを許可する。一方で、推論性能は組み込みモジュールJetson Thorに結び付けられており、Nvidiaによれば2,070 FP4 TFLOPS、128GBメモリ、前世代AGX Orinの7.5倍のAI性能を備える。FP4形式——4ビットの数値表現——を本格的に活用できるのは現時点でこのシリコンのみであり、Omniverseの学習エコシステムはCUDAに依存している。Nvidiaの開発者ページには、実世界の製造タスクにおけるGR00T N1.7の第三者評価は掲載されておらず、ドキュメントもシミュレーションでのデモに重点が置かれている。
Hyundai、実行不確実なケーステスト
Hyundaiが掲げる目標は、2028年までにジョージア州サバンナ近郊の新しいロボティクス工場でAtlasを年間3万台生産することだ。これはCES 2026でグループが発表した目標であり、Nvidiaの6月8日付プレスリリースでは再掲されていない。Hyundaiの公表データによれば、そのうち2万5,000台超は同グループおよびKiaの生産ライン向けで、目標能力の83%を占める。したがって、展開先の大半は社内用途であり、ここで実行上の難しさが増す。Axiosは、同グループの労組が事前の社会的合意なしにロボット導入を進めることに反発したと報じており、公式発表ではその合意形成の時期について言及されていない。技術面では、Boston Dynamicsが、視覚認識ではなく内部の力覚フィードバックによって重量物の運搬を学習させる手法を説明するブログを公開している。これは、Atlasの性能がプラットフォームの物語が示唆するほどVLAモデルの視覚的推論に依存していないことを意味する。
プラットフォームの射程：全体ではなく、特定セグメント
ヒューマノイド分野の主要プレーヤー3社はIsaacの外にいる。TeslaのOptimus、Figure AI、Apptronikはいずれも独自のソフトウェアスタックを開発しており、GR00T N1.7にもJetson Thorにも依存していない。したがって、韓国で示されたプラットフォームとしての地位は、特定のセグメント、すなわち強い垂直統合と自社生産の自動化意欲を併せ持つアジアの既存製造業者に対して有効だと言える。前例としてのAndroidは、商業的非独占、寛容なライセンス、実質的なハードウェア依存という3点で分析的に近いが、ひとつの重要な点で異なる。GoogleはAndroidのシリコンを製造していなかったのに対し、NvidiaはGR00Tを実行するシリコンを設計し、販売している。現時点で読み取れるシグナルは限定的であり、Nvidiaが韓国のPhysical AI産業においてプラットフォーム供給者の地位を確立している一方、ヒューマノイド市場全体を支配しているわけではない。