Nvidia Nemotron 3 Ultra：自律型AIエージェントのための超巨大オープンモデルが登場

この設計は、長時間稼働するAIエージェントのタスクにおける二大ボトルネック、すなわち「メモリ消費量」と「推論速度」に直接対処するものです。Mamba-2のような状態空間モデルは、Attention機構のように計算量が二次関数的に増加するのではなく、系列長に対して線形にスケールします。これとMoEのルーティング（トークンごとに一部のパラメータだけを起動する仕組み）を組み合わせることで、Nvidiaは競合他社の同等クラスのモデルよりも大幅に高速でありながら、最高水準の精度を維持することに成功しました。

このアーキテクチャには、**マルチトークン予測（MTP）**という技術も組み込まれています。これは、文章を生成する際に、将来の複数のトークンを同時に予測するものです。これにより、別の「ドラフトモデル」を用意することなく、投機的デコーディングと同様の効果をネイティブに得られ、スループットがさらに向上します。

最大100万トークンのコンテキストウィンドウも、エージェントのワークフローを意識したものです。エージェントは数十から数百回に及ぶツール呼び出しの状態を保持し、長い計画履歴をメモリに留め、大規模なコードベースや文書群を推論する必要があります。ウィンドウが小さいと、重要な情報を切り捨てたり要約したりせざるを得ません。100万トークンあれば、エージェントの状態、ログ、計画の全てを、長時間のセッションにわたって保持し続けられます。

パフォーマンスとベンチマーク：知能を犠牲にしない速度

総合的なモデル性能を測る「Artificial Analysis Intelligence Index」において、Nemotron 3 Ultraは48のスコアを記録しました。これは、米国発のオープンウェイトモデルとしては最高ランクです。このスコアはLlama 3.1 405BやMixtral 8x22Bを上回るものですが、全体的な能力では中国発のトップクラスのオープンモデルに及ばない点も示されています。

しかし、より重要な数字はおそらく「スループット」でしょう。Nvidiaのテクニカルレポートによると、Nemotron 3 Ultraは他の最新オープン大規模言語モデルと比較して、最大約6倍の推論スループットを同等の精度で達成しています。Blackwellプラットフォーム上で「NVFP4」量子化フォーマットを用いると、推論速度が5倍になり、複雑なエージェントタスクの総コストを最大30%削減します。

テクニカルレポート内の具体的なスループット比較では、8000トークンの入力と64,000トークンの出力という設定で、Nemotron 3 UltraはGLM-5.1-754Bの5.9倍、Kimi-K2.6-1Tの4.8倍、Qwen-3.5-397Bの1.6倍のスループットを達成したと報告されています。

ただし、全てのベンチマークで圧倒しているわけではありません。MMLU、HumanEval、GSM8Kといった個別のベンチマークではLlama 3.1 405BやMixtral 8x22Bを上回りますが、GPT-4oなどと比較すると、指標によって結果が分かれるケースもあります。テクニカルレポート自体も、本モデルの強みは純粋な精度だけでなく、推論スループットと精度のバランスが取れたフロンティアにあると位置づけています。

提供形態：オープンウェイト、しかし極めて高いハードウェア要件

NvidiaはHugging Face上で、二つの形式でモデルのウェイト（重み）を公開しています。一つはBlackwellハードウェアで最大速度を狙う「NVFP4」量子化版（NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4）、もう一つは最高精度が必要な環境向けのBF16フルバージョンです。ウェイトはLinux Foundationの「OpenMDW」ライセンスの下で公開されており、Nvidiaはライセンスが許諾する範囲で、訓練のレシピやデータセットも公開する予定です。

ただし、ハードウェア要件は非常に厳しいものとなっています。展開に最低限必要なGPU構成は、GB200 x4、B200 x4、GB300 x4、B300 x4、またはH100 x8です。より手軽な環境で実験したい開発者向けには、GGUF量子化バージョンがUnslothを通じて提供されており、1ビット量子化の場合はディスク容量を約189GBにまで抑えられます。

クラウド展開については、Amazon SageMaker JumpStartでの即日提供が実現しており、すでにAWSインフラを利用している企業にとっては、ワンクリックで展開できる手軽さが用意されています。

Nvidiaのより大きな戦略：エンタープライズAIエージェントのスタックを手中に収める

Nemotron 3 Ultraの発表は、単独の製品発表ではありません。これは、Nvidiaが企業向けAIエージェントのデフォルトのインフラプロバイダーになろうとする、より大規模な戦略的動きの中で、最も目立つピースなのです。この戦略は三つの要素で構成されています。

Nemotron Coalition（ネモトロン連合）

2026年3月のGTCで発表された「Nemotron Coalition」は、NvidiaのDGX Cloud上で最先端のオープンモデルを共同開発するAIラボや企業のグループです。Cursor、Mistral AI、Perplexityなどが名を連ね、今回のComputexではH Company、NAVER Cloud、Nous Research、Prime Intellectが新たにメンバーとして加わりました。

この連合の目的は、専門知識、データ、計算リソースを結集してオープンな最先端モデルを進化させることです。特に、「エージェントを最大限に活用する仕組み（エージェントハーネス）」の構築と、エージェントの挙動を包括的に可観測化することに重点を置いています。連合のパートナーは、Nemotronの新モデルへ一般公開前に早期アクセスできるなどの特典を受けられます。

Nvidia Agent Toolkit

同じGTCイベントでNvidiaが発表したのが、「Nvidia Agent Toolkit」です。これは、自律型AIエージェントを展開する複雑さを、単一のNvidia最適化パイプラインに集約するために設計された、オープンソースのソフトウェア群です。

このツールキットには、自律エージェントのランタイム「OpenClaw」をNvidia向けに強化したNemoClaw、安全な実行環境を提供するOpenShell、最適化や情報検索といったエージェントのスキルをプリロードしたCUDA-Xライブラリ、そしてこのNemotronモデル群自体が含まれています。

このアーキテクチャで特筆すべきは、フレームワークに依存しない「アグノスティック」な設計である点です。つまり、LangChain、CrewAI、AutoGen、あるいは企業独自のオーケストレーションレイヤーと組み合わせて利用できます。ツールキットを真に有用なオープンソースとして提供することで、企業がエージェント群を大規模展開する際に、その土台としてNvidiaのGPUが選ばれることを確実にする、というのがNvidiaの狙いです。

大規模なエンタープライズパートナーシップ

CrowdStrike、Palantir、Adobe、Salesforce、SAP、ServiceNow、Siemensを含む150社以上のパートナーが、Nvidiaのインフラ上でAIエージェントを構築することにコミットしています。2026年3月には、そのフレームワークのダウンロード数が10億を超えるLangChainが、NvidiaのNemotronモデルとAgent Toolkitを土台とした包括的なエンタープライズ向けAIエージェント開発プラットフォームを発表し、同時に自社もNemotron Coalitionに参加しました。

こうした統合の深さが重要です。LangChainのエージェント開発管理プラットフォーム「LangSmith」とNvidiaのインフラが組み合わさることで、開発からデプロイ、監視、監査までをカバーするエンドツーエンドのパイプラインが生まれます。すでにいずれかのベンダーに投資している企業にとって、このパートナーシップは、実用的なエージェントシステム構築の障壁を大幅に下げるものとなります。

競合環境：米国発オープンウェイトモデルの競争

NvidiaはNemotron 3 Ultraを、米国発の「最も賢いオープンウェイトモデル」として明確に位置づけています。この位置づけには大きな意味があります。オープンウェイトモデルの最前線は、ここ数ヶ月、DeepSeekやQwenといった中国発のモデルが席巻してきたからです。Nemotron 3 Ultraは、Nvidiaからの反撃です。

それは、必ずしも生のベンチマークスコアで中国モデルを打ち負かすことではなく、企業の顧客が実際に使うであろう特定のワークロード（長時間稼働するエージェント）と特定のハードウェア（NVFP4を備えたBlackwell GPU）に最適化することで差別化する、という戦略です。

このモデルは、推論時に「思考の深さ（推論予算）」を制御できる機能をサポートしています。つまり、タスクに応じて速度と思考の深さをトレードオフできます。この柔軟性はAIエージェントのシステムにとって重要です。「計画を立てる」段階では深い推論が必要でも、「ツールを呼び出す」段階では速度が求められる、といった異なる要求に対応できるからです。

対応言語は英語、フランス語、スペイン語、イタリア語、ドイツ語、日本語、韓国語、ポルトガル語、中国語に及び、グローバルに展開する企業での活用も視野に入れています。

結論

Nemotron 3 Ultraの主目的は、単にベンチマーク記録を樹立することではありません。エンタープライズAIエージェントのための「デフォルトのインフラ」を確立することです。Nvidia自身のハードウェアで最も高速に動作する最先端モデルをオープンソース化し、展開を容易にするオープンソースのエージェントツールキットを構築し、そのスタックにコミットするAIラボとエンタープライズソフトウェアベンダーの連合を結成する。これは、かつてCUDAで取ったのと同じ賭け、すなわち「開発者の経験を掌握した者が、最終的に市場を制する」という戦略を、AIエージェントの領域で再現しようというものです。

このモデルは、特にスループットとコンテキスト長において意味のある技術的進歩をもたらし、企業が導入を始めているエージェントのワークロードに真に適したものとなっています。しかし、その戦略の本質は、こうしたワークロードの推論インフラそのものを囲い込むところにあります。2026年半ばの時点で、エージェントプラットフォームを評価する企業にとって、Nvidiaのスタックは現在利用可能なオープンソースの選択肢の中で、最も完成度の高いものとなっているのです。