世界最大規模のテックイベント「CES2026」最新レポート！フィジカルAIの時代（後編）

共通点：ロボットも車も「同じ問題」を解いている

NVIDIAとTeslaを理解するための第一歩は、両社が次の前提を共有していると認識することだ。ロボット・自動運転・工場は、別の技術問題ではない。すべては「物理世界をどう理解し、その中でどう行動するか」という同一問題の別表現である。この前提に立つと、従来の産業分類は意味を失う。自動運転AI、ロボットAI、工場AIという分け方は、WFM以前の思考様式にすぎない。

NVIDIA：WFMを「明示的に構築する企業」
世界を“先に”作るという発想

NVIDIAの戦略の核心は、「まず世界を作る」という点にある。現実世界を直接相手にするのではなく、物理法則を持った仮想世界、時間変化を伴う3D空間、人・機械・物体が相互作用する環境をデジタルツインとして先に構築し、その中でAIを鍛える。これは、WFMを“仮想世界で育てる”アプローチと表現できる。

NVIDIAにとってのWFMとは何か

NVIDIAにとってWFMは、ロボット用でも車両用でも工場用でもない。「世界理解そのものを担う中枢」である。だからこそ、ロボット向け（Isaac：ロボットが世界を理解して動くための基盤）、自動運転向け（Drive：車両が周囲を理解して判断するための基盤）、工場・倉庫向け（Omniverse / Factory：工場や倉庫の状態を理解して最適化するための基盤）といった製品群が、一つの思想の下で整然と並ぶ。NVIDIAは、WFMを“共通OS”として提供し、実行体は顧客に委ねる。

NVIDIA型の強みと制約

強み

制約

つまりNVIDIAは、WFMを“地形”として提供する企業であり、自らはその上を走らない。

Tesla：WFMを「暗黙的に実装する企業」
世界を“後から”言語化しないという選択

Teslaは、WFMという言葉をほとんど使わない。しかし、それは理解していないからではない。あえて言語化していないのである。Teslaの戦略は、極めて一貫している。実世界で走らせる。実世界のデータを集める。実世界で失敗し、修正する。世界理解は、現実の中で鍛えるものという思想だ。

TeslaにとってのWFMとは何か

TeslaにとってWFMは、論文の概念でも製品カテゴリでもない。自動運転を成立させるために必然的に生まれた“内部構造”である。だからTeslaは、車両という身体で鍛えた世界理解をそのままヒューマノイド（Optimus／オプティマス：Teslaが自動運転で培った世界理解を人型の身体で実行することを目的としたロボット）へ接続するという選択を、一切の迷いなく行える。