Nscaleとヒューマノイドロボット企業Figureは、フィジカルAI向けのクラウド計算能力を中心とした複数年の戦略提携を結んだ。発表された初期の計算資源コミットメントは35億ドルで、両社は60億ドル超へ拡大する意向も示している。NscaleはFigureに金額非公表で出資し、Figureの優先コンピュートプロバイダーとなる。14

もっとも、発表で最も目を引く規模は、現時点で稼働が確定した設備量ではない。両社が示したのは、NVIDIAのVera Rubinプラットフォームを用いて最大10万基のGPUを配備できる可能性であり、最初のGPU導入はNscaleの米テキサス州バーストー拠点で2027年後半から始めることを目標としている。14

契約の柱は「計算資源・出資・優先供給」

今回の取り決めは、主に3つで構成される。

• 計算資源： NscaleはFigure向けに35億ドル分のクラウド計算資源を初期コミットメントとして提供し、60億ドル超へ拡大する意向を表明した。これは計算能力の供給に関する約束であり、Figureへの出資額とは別である。14
• 出資： NscaleはFigureの株主になる。出資額や企業価値の評価額は両社とも明らかにしていない。14
• 優先プロバイダー： FigureはNscaleを優先コンピュートプロバイダーに指定した。今後のモデル開発やロボット展開に伴う計算需要と、Nscaleのインフラ事業をより密接に結び付ける枠組みだ。14

単なるクラウド利用契約に比べ、出資と優先供給の組み合わせは両社の利害を強く結び付ける。ただし、初期コミットメントを超える将来の受注額や、最大規模までのGPU導入を保証するものではない。

最大10万基は「上限の可能性」、初期導入は2027年後半

提携はNVIDIAのVera Rubinプラットフォームを軸に進められる。両社によると、最大10万基のNVIDIA GPUを配備する可能性があり、最初のGPUは2027年後半からテキサス州バーストーで導入する計画だ。4

この発表を読む際には、次の2点を分けて捉える必要がある。

1. 最大10万基は、初日から設置される台数ではなく、将来的に到達し得る上限規模である。4
2. 60億ドル超は拡大の意向であり、当初の契約コミットメント額は35億ドルである。14

大規模AIインフラでは、GPUの供給、データセンターの整備、電力の確保、顧客側の需要が導入ペースを左右する。したがって、この数字は確定済みの稼働規模としてではなく、実行を前提とする計画値として見るべきだ。

Helixと汎用ヒューマノイドの開発を支える計算基盤

Figureはこのインフラを、Helix AIモデルと自律型・汎用ヒューマノイドロボットの開発に使う考えだ。24

ロボット開発で必要となる演算は、単一の基盤モデルを一度学習させるだけではない。大規模モデルの訓練に加え、シミュレーション、合成データの生成、テスト、現実の環境で得た知見を反映する継続的な改善が求められる。ロボット群が実用規模で展開されれば、こうした処理は継続的なクラウド需要になり得る。一方で、その前提となる商用展開の成否はなお未確定だ。

NVIDIAが描く「フィジカルAIの循環」

この提携は、NVIDIAがロボティクスで提案する開発モデルとも重なる。中央のAIインフラで学習とシミュレーションを行い、実世界で動くロボット上では低遅延の推論を実行する、という考え方だ。

NVIDIAのIsaac Simは、物理法則を反映した仮想環境でロボットのシミュレーション、テスト、合成データ生成を行うためのフレームワークである。より広いIsaacプラットフォームには、ヒューマノイドを含む自律機械向けのシミュレーション／ロボット学習フレームワーク、CUDAで高速化されたライブラリー、AIモデル、開発ワークフローが含まれる。

想定される流れを整理すると、次のようになる。

1. クラウド基盤： NscaleのVera Rubin計算能力が、大規模なモデル学習とシミュレーションを担う。
2. シミュレーションと合成データ： Isaac Simが仮想環境でロボットの動作を検証し、学習データの生成にも使われる。
3. ロボット上の推論： 実運用のロボットには、認識と制御を低遅延で処理するため、クラウドだけでなく機体側の計算能力も必要になる。
4. 反復改善： 現実環境での運用結果を、次のテスト、シミュレーション、モデル更新へ戻す。

これは開発の方向性を示すモデルであり、Figureがどのような完成形の運用アーキテクチャーを採用するかまでを確定するものではない。今回公表されたのはインフラ提携であり、実際のロボット配備の詳細や規模は今後の検証課題となる。

Nscale自身のサプライチェーンでFigureロボットを使う可能性も

両社は、NscaleのサプライチェーンでFigureのロボットを活用する可能性も検討する。8 ただし、これは将来のユースケースの検討であって、ロボットの発注、施設での導入、実施時期が決まったという発表ではない。

それでも戦略面では注目に値する。NscaleはAIインフラの提供者であると同時に、将来は自社が支えるフィジカルAIシステムの企業ユーザーにもなり得るからだ。

Anthropic向け大型案件とは、異なる需要を狙う

Figureとの提携により、Nscaleは一般的なAIクラウド需要に加え、身体性を持つAI、すなわちフィジカルAIへ事業の射程を広げる。別途、Nscaleはウェストバージニア州のMonarchキャンパスで、Anthropic向けに約450億ドル、6年間、約460メガワット規模と報じられた計算資源契約にも関わっている。

2つの案件が示す需要の性質は異なる。

• 最先端モデル向けのクラウド需要： 高度なAIモデルの開発・提供に向け、巨大な計算能力をデータセンターに集中させる需要。
• フィジカルAI向けの需要： 中央集約型の学習・シミュレーションに加え、将来的にはロボット群の運用、学習、推論を支える需要。

公表された金額だけで比べれば、Figure案件は報道ベースのAnthropic案件より小さい。しかしFigure案件は、より高性能なロボットが、シミュレーション、マルチモーダルモデル学習、ロボット群の継続改善に対する反復的な需要を本当に生むのか、という別の長期市場を試すものだ。

その答えは、テキサス州での整備、電力とハードウェアへのアクセス、そしてFigureがヒューマノイドロボットを大規模に商用化できるかにかかっている。

まとめ

NscaleとFigureの提携は、GPU供給の話にとどまらない。35億ドルの計算資源コミットメント、60億ドル超への拡大意向、Nscaleによる出資、優先プロバイダーの地位を組み合わせた提携だ。14

一方、最大10万基のGPUと60億ドル超という大きな数字はいずれも将来を見据えたものだ。Vera Rubinの初期導入は2027年後半が目標であり、計画の実行とロボット市場の受容が、フィジカルAIが持続的なクラウド計算需要になるかを測る本当の試金石となる。14

Nscaleとヒューマノイドロボット企業Figureは、フィジカルAI向けのクラウド計算能力を中心とした複数年の戦略提携を結んだ。発表された初期の計算資源コミットメントは35億ドルで、両社は60億ドル超へ拡大する意向も示している。NscaleはFigureに金額非公表で出資し、Figureの優先コンピュートプロバイダーとなる。14

もっとも、発表で最も目を引く規模は、現時点で稼働が確定した設備量ではない。両社が示したのは、NVIDIAのVera Rubinプラットフォームを用いて最大10万基のGPUを配備できる可能性であり、最初のGPU導入はNscaleの米テキサス州バーストー拠点で2027年後半から始めることを目標としている。14

契約の柱は「計算資源・出資・優先供給」

今回の取り決めは、主に3つで構成される。

• 計算資源： NscaleはFigure向けに35億ドル分のクラウド計算資源を初期コミットメントとして提供し、60億ドル超へ拡大する意向を表明した。これは計算能力の供給に関する約束であり、Figureへの出資額とは別である。14
• 出資： NscaleはFigureの株主になる。出資額や企業価値の評価額は両社とも明らかにしていない。14
• 優先プロバイダー： FigureはNscaleを優先コンピュートプロバイダーに指定した。今後のモデル開発やロボット展開に伴う計算需要と、Nscaleのインフラ事業をより密接に結び付ける枠組みだ。14

単なるクラウド利用契約に比べ、出資と優先供給の組み合わせは両社の利害を強く結び付ける。ただし、初期コミットメントを超える将来の受注額や、最大規模までのGPU導入を保証するものではない。

最大10万基は「上限の可能性」、初期導入は2027年後半

提携はNVIDIAのVera Rubinプラットフォームを軸に進められる。両社によると、最大10万基のNVIDIA GPUを配備する可能性があり、最初のGPUは2027年後半からテキサス州バーストーで導入する計画だ。4

この発表を読む際には、次の2点を分けて捉える必要がある。

1. 最大10万基は、初日から設置される台数ではなく、将来的に到達し得る上限規模である。4
2. 60億ドル超は拡大の意向であり、当初の契約コミットメント額は35億ドルである。14

大規模AIインフラでは、GPUの供給、データセンターの整備、電力の確保、顧客側の需要が導入ペースを左右する。したがって、この数字は確定済みの稼働規模としてではなく、実行を前提とする計画値として見るべきだ。

Helixと汎用ヒューマノイドの開発を支える計算基盤

Figureはこのインフラを、Helix AIモデルと自律型・汎用ヒューマノイドロボットの開発に使う考えだ。24

ロボット開発で必要となる演算は、単一の基盤モデルを一度学習させるだけではない。大規模モデルの訓練に加え、シミュレーション、合成データの生成、テスト、現実の環境で得た知見を反映する継続的な改善が求められる。ロボット群が実用規模で展開されれば、こうした処理は継続的なクラウド需要になり得る。一方で、その前提となる商用展開の成否はなお未確定だ。

NVIDIAが描く「フィジカルAIの循環」

この提携は、NVIDIAがロボティクスで提案する開発モデルとも重なる。中央のAIインフラで学習とシミュレーションを行い、実世界で動くロボット上では低遅延の推論を実行する、という考え方だ。

NVIDIAのIsaac Simは、物理法則を反映した仮想環境でロボットのシミュレーション、テスト、合成データ生成を行うためのフレームワークである。より広いIsaacプラットフォームには、ヒューマノイドを含む自律機械向けのシミュレーション／ロボット学習フレームワーク、CUDAで高速化されたライブラリー、AIモデル、開発ワークフローが含まれる。

想定される流れを整理すると、次のようになる。

1. クラウド基盤： NscaleのVera Rubin計算能力が、大規模なモデル学習とシミュレーションを担う。
2. シミュレーションと合成データ： Isaac Simが仮想環境でロボットの動作を検証し、学習データの生成にも使われる。
3. ロボット上の推論： 実運用のロボットには、認識と制御を低遅延で処理するため、クラウドだけでなく機体側の計算能力も必要になる。
4. 反復改善： 現実環境での運用結果を、次のテスト、シミュレーション、モデル更新へ戻す。

これは開発の方向性を示すモデルであり、Figureがどのような完成形の運用アーキテクチャーを採用するかまでを確定するものではない。今回公表されたのはインフラ提携であり、実際のロボット配備の詳細や規模は今後の検証課題となる。

Nscale自身のサプライチェーンでFigureロボットを使う可能性も

両社は、NscaleのサプライチェーンでFigureのロボットを活用する可能性も検討する。8 ただし、これは将来のユースケースの検討であって、ロボットの発注、施設での導入、実施時期が決まったという発表ではない。

それでも戦略面では注目に値する。NscaleはAIインフラの提供者であると同時に、将来は自社が支えるフィジカルAIシステムの企業ユーザーにもなり得るからだ。

Anthropic向け大型案件とは、異なる需要を狙う

Figureとの提携により、Nscaleは一般的なAIクラウド需要に加え、身体性を持つAI、すなわちフィジカルAIへ事業の射程を広げる。別途、Nscaleはウェストバージニア州のMonarchキャンパスで、Anthropic向けに約450億ドル、6年間、約460メガワット規模と報じられた計算資源契約にも関わっている。

2つの案件が示す需要の性質は異なる。

• 最先端モデル向けのクラウド需要： 高度なAIモデルの開発・提供に向け、巨大な計算能力をデータセンターに集中させる需要。
• フィジカルAI向けの需要： 中央集約型の学習・シミュレーションに加え、将来的にはロボット群の運用、学習、推論を支える需要。

公表された金額だけで比べれば、Figure案件は報道ベースのAnthropic案件より小さい。しかしFigure案件は、より高性能なロボットが、シミュレーション、マルチモーダルモデル学習、ロボット群の継続改善に対する反復的な需要を本当に生むのか、という別の長期市場を試すものだ。

その答えは、テキサス州での整備、電力とハードウェアへのアクセス、そしてFigureがヒューマノイドロボットを大規模に商用化できるかにかかっている。

まとめ

NscaleとFigureの提携は、GPU供給の話にとどまらない。35億ドルの計算資源コミットメント、60億ドル超への拡大意向、Nscaleによる出資、優先プロバイダーの地位を組み合わせた提携だ。14

一方、最大10万基のGPUと60億ドル超という大きな数字はいずれも将来を見据えたものだ。Vera Rubinの初期導入は2027年後半が目標であり、計画の実行とロボット市場の受容が、フィジカルAIが持続的なクラウド計算需要になるかを測る本当の試金石となる。14