サムスン シミュレーション18時間→41秒、エヌビディアとフィジカルAI協業

エヌビディアが2026年11月9日に発表した韓国企業との協業内容によると、サムスン電子は約18時間かかっていた半導体シミュレーションをGPUアクセラレーションで41秒に短縮しました。エヌビディアは、サムスン電子、LG電子、カカオモビリティなど韓国企業とアクセラレーテッドコンピューティング、AI、シミュレーション技術を活用し、韓国の「フィジカルAI」エコシステムの発展を支援していると発表しました。フィジカルAIとは、AIが現実世界の物理的環境を理解し、ロボットや自動車などを制御する技術です。

3社はエヌビディア技術で何をしているか

• サムスン電子：半導体材料研究や工程開発、素子設計などにAI技術を適用しています。エヌビディアによると、「PhysicsNeMo」を活用した半導体の熱・機械解析において、従来32コアCPUで約18時間かかっていたシミュレーションを、GPUアクセラレーション技術により41秒で処理しました。演算速度にして約1600倍です。
• LG電子：エヌビディアのロボットAIモデル「Isaac GR00T」を活用し、ロボット学習と製造環境シミュレーションを高度化しています。両社はLG電子の「CLOi」ロボットを実際の製造環境で稼働させる実証を完了し、AI学習と性能検証を繰り返す技術開発体制も構築しました。
• カカオモビリティ：エヌビディアの自動運転プラットフォーム「Hyperion」と安全技術「Halos」を活用し、運転者の介入なしに指定区域内を走行するレベル4自動運転システムを開発しています。起亜のPBV（目的別車両）を中心に技術を統合し、韓国国内での自動運転サービス商用化の基盤を整える計画です。

韓国企業のAX（企業AI転換）への示唆

サムスン電子の事例で注目すべき点は、速度そのものより反復回数です。一回の解析に約18時間かかると、設計条件を変えて検証する作業は1日1回もぎりぎりですが、41秒なら条件を変えながら何度も試行できます。設計・工程解析に時間がかかっている組織がGPUアクセラレーションの導入を検討するなら、反復回数が最も制約されている解析から対象に選ぶのが順序です。

LG電子は製造環境シミュレーションでロボット学習を高度化しつつ、CLOiを実際の製造環境で稼働させる実証まで完了しました。仮想環境で学習・検証を繰り返した後、実際の現場へ移す順序です。ロボット導入を検討するなら、ロボットの機種以前に、そのロボットを仮想環境で学習・検証する手段があるかをまず確認するのが安全です。

3社の進捗段階もそれぞれ異なります。結果値が出た件（サムスン電子）、実証を終えた件（LG電子）、開発を進めながら商用化基盤を整える計画段階の件（カカオモビリティ）が、一つの発表の中に混在しています。協業発表を導入検討資料として使う際は、この3段階を区別して読む必要があります。

今週確認すべきことは一つです。自社の設計・工程解析のうち、一回の実行に何時間以上かかり反復が滞っている作業は何か、リストアップしてみてください。

出典： エヌビディア、サムスン・LG・カカオと手を組み韓国の「フィジカルAI」を育成