NVIDIA、AIエージェント安全基盤「OpenShell」発表

NVIDIAはドイツ・ベルリンで開催中のGTC Berlinにて、企業インフラおよびエッジ環境向けに安全なAIエージェントを構築・隔離・監視・強制執行するための「NVIDIA OpenShell Reference Architecture（カーネルレベル隔離とDPU監視を組み合わせたAIエージェントの安全実行基盤）」を発表した。

モデル推論を担う「Vera Rubin」、オーケストレーションを司る「Vera CPU」、そしてインシリコン監視を行う「BlueField-4 DPU」とセキュリティソフトウェア「NVIDIA Sentry」をフルスタックで統合したアーキテクチャであり、同日より提供が開始された。

フルスタック安全アーキテクチャの構成

OpenShell Reference Architectureは、オープンソースのセキュアランタイム「NVIDIA OpenShell」を基盤に、産業規模のハードウェア・ソフトウェアを連携させる設計となっている。

• ​推論基盤（Vera Rubin NVL72）​: 事前学習、事後学習、推論に共通利用（fungible）可能。エージェントワークロードにおいてメガワットあたりのスループットを30倍向上させる。
• ​オーケストレーション・実行境界（Vera CPU）​: x86プロセッサ比で2倍の性能と高エネルギー効率を発揮。オープンソースのNVIDIA OpenShellを実行し、自律エージェントのセキュアなランタイム境界とハーネス制御を提供する。
• ​インシリコン監視・ポリシー強制（BlueField-4 DPU + NVIDIA Sentry）​: DOCAソフトウェア基盤上で動作するNVIDIA Sentryが、エージェントの挙動を専用の帯域外監視ハードウェアで常時モニタリング。エージェントが定義された境界の外へ逸脱しようとした場合、ミリ秒単位で検知して隔離・停止する。また、監視処理をオフロードすることでエージェント処理容量を最大20%拡大する。

フアンCEOは「企業が数十億のAIエージェントを配備する準備を進めるなか、安全性と制御は計算アーキテクチャそのものに組み込まれなければならない。エージェントはRubinで思考し、Veraで行動し、BlueFieldで統制される」と述べている。

エッジからクラウド、主要OSへの対応

本アーキテクチャは、データセンターだけでなく「RTX Spark」「DGX Spark」「DGX Station」といったデスクトップおよびエッジシステムへも拡張可能である。

オペレーティングシステムとしては、Canonical、Red Hat、SUSEなどのLinux環境に加え、Microsoft WindowsおよびMicrosoft Execution Containers（MXC）をサポートする。さらにAWS、Google Cloud、Microsoft Azureのクラウド基盤にも対応する。

広範な業界パートナーとの協業

本アーキテクチャの導入に向けて、以下の通り広範なエコシステムが参画している。

分野	主要パートナー企業
モデル開発元	Anthropic、Cohere、Google、Meta、OpenAI、Perplexity、SpaceX Super Intelligence
セキュリティベンダー	CrowdStrike、Palo Alto Networks、Cisco、Check Point、1Password、Fortinet、Zscaler
エンタープライズソフトウェア	SAP（Joule Studio統合）、ServiceNow（ServiceNow ArcおよびAI Passport連携）、IBM、Siemens
サーバー製造・クラウド	Dell Technologies、HPE、Lenovo、Supermicro、CoreWeave、Oracle Cloud Infrastructure

特にServiceNowは、長期実行型エージェント「ServiceNow Arc」とポリシー権限層「AI Passport」をOpenShellおよびSentryと連携させ、不正なエージェントのアクセス権限をハードウェア・ソフトウェア双方で数秒以内に失効できる仕組みを構築している。

日本の事業者への影響と未確認事項

日本国内の製造業、金融機関、医療機関など、高いセキュリティと厳格なコンプライアンスが求められる業界において、自律型AIエージェントを社内ネットワークや基幹システムに接続する際のセキュリティ懸念を払拭する基盤として期待される。

ただし、本アーキテクチャをフルに活用するにはBlueField-4 DPUやVera Rubinなどの最新ハードウェアの導入が前提となる。既存のH100やH200環境に対するソフトウェア単体での適用範囲や、国内クラウド事業者（さくらインターネット等）での展開計画、導入コストの詳細は現時点で未公表であり、ハードウェアの調達計画を踏まえた検討が必要となる。

物理層による自律エージェントの統制

従来のソフトウェアプロンプトによるガードレールだけでは、プロンプトインジェクションや予期せぬ権限行使を完全に防ぐことは困難であった。NVIDIAがDPUのハードウェア層で「境界外アクセスをミリ秒単位で強制停止する」仕組みを標準アーキテクチャとして確立したことは、自律エージェントの本格的な実務投入に向けた安全基準の再定義につながるとみられる。

引用元：NVIDIA Newsroom