インテル、フィジカルAI新戦略披露 NVIDIAとエッジで対抗

インテルは2026年7月23日、東京都内で自社イベント「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」を開催し、ロボティクスやフィジカルAI（ロボットなど物理世界で動作するAI）向けの新戦略を披露した。データセンターや大規模AIモデルの処理に強みを持つNVIDIAに対し、インテルは電力効率に優れたエッジ（現場に近い場所での処理）向けソリューションで対抗する構えを示した形だ。日本国内の組み込み機器メーカーやロボット開発者にとって、選択できるAIプラットフォームの幅が広がる可能性がある。

Core Ultra シリーズ3、CPU/GPU/NPUを1チップに統合

イベントでは、AI PC向けプロセッサ「Intel Core Ultra シリーズ3」（開発コード名：Panther Lake）が主役として紹介された。CPU、GPU、NPU（AI処理専用回路）を単一のSoC（System on Chip）に統合し、最大​180TOPS​のAI演算性能を提供する。

従来は「AI推論用」と「ロボット駆動制御用」の2つの計算基盤を別々に用意する必要があったが、これを1枚のボードに統合したことで、TCO（総所有コスト）の削減、省電力化、ms（ミリ秒）単位の低遅延な制御を同時に実現したという。実際に「Core Ultra シリーズ3」を搭載する評価ボードや、中国Unitree製ヒューマノイド「G1」に同プロセッサを組み込んだデモ機も会場で公開された。

ソフトウェア面では2つの開発ツールが紹介された。

• OpenVINO Physical AI: ロボットごとに個別の制御パイプラインを構築する手間を減らすオープンソースのロボティクスライブラリ。カメラ・センサー・アクチュエーターの統合APIを共通化し、異なるロボット間でのコード再利用を可能にする。
• Physical AI Studio: データ収集からモデルのファインチューニング、最適化、検証までを一括して行える開発ツール。視覚・言語・行動を統合したVLAモデル（視覚・言語・行動を組み合わせたAIモデル）の模倣学習を効率化し、工場・倉庫・医療現場への低コストな展開を狙う。

NVIDIAとの立ち位置の違い

インテル 代表取締役社長の大野誠氏は講演で、「われわれは40年を超える産業向けコンピューティングの実績を積んできている」と述べ、同社が長年組み込み・産業機器向け半導体を手掛けてきた経緯を強調した。大野氏はさらに、「現在AIのほとんどはクラウド上で処理され、使われているのはほぼGPUだが、開発環境は限定的なエコシステムにとどまっている」と指摘し、「今後はクラウド型からエッジ型に変わっていくのではないか」と語った。

こうした発言の背景には、データセンターや巨大なAIモデルのリアルタイム処理に強みを持つNVIDIAと、エッジでの省電力性能を訴求するインテルという構図がある。同じ「ロボット・フィジカルAI」市場でも、NVIDIAはクラウド・データセンター側の演算基盤で存在感を持つのに対し、インテルは現場（エッジ）に近い機器への搭載を軸に据えている点が、今回のイベントで示された両社のアプローチの違いだ。

編集部注：未確認事項と今回のポイント

今回インテルが示したのは自社イベントでの戦略発表であり、NVIDIA側から対抗策や公式コメントが出されたわけではない。「Core Ultra シリーズ3」の日本国内での具体的な価格や搭載製品の発売時期など、詳細は今回のレポートには記載がなく、現時点では未確認である。

編集部注: インテルが強調する「エッジでの省電力性能」がどの程度の実用的な競争力を持つかは、今回のデモや講演内容だけでは判断が難しく、実際のロボット導入事例や第三者によるベンチマーク結果を待つ必要があるとみられる。とはいえ、NVIDIAが強いデータセンター向けAIと、インテルが訴求するエッジ向け省電力AIという二極化が今後のフィジカルAI市場で鮮明になっていく可能性はありそうだ。

引用元：MONOist