オープンソースAIウィーク — 開発者と貢献者がAIイノベーションをいかに推進しているか

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Open Source AI Week の閉幕にあたり、オープンソース AI を牽引するイノベーション、コラボレーション、そしてコミュニティを称えます。ハイライトをご覧いただき、来週ワシントン D.C. で開催される NVIDIA GTC で発表される今後の発表にもご期待ください。
オープンソースの勢いが止まらない 1 週間を締めくくる 🔗
PyTorch カンファレンスのステージから Open Source AI Week 全体のワークショップまで、今週はオープン AI の未来を形作る創造性と進歩にスポットライトが当てられました。
イベントのハイライトをいくつかご紹介します。

オープンソースへの貢献を称える：NVIDIA のシニア ディープラーニング フレームワーク エンジニアである Jonathan Dekhtiar 氏は、GPU アクセラレーション コンピューティングを可能にする Python ソフトウェアとライブラリのリリース メカニズムとパッケージング ソリューションの設計において重要な役割を果たした功績が認められ、PyTorch Contributor Award を受賞しました。

ModularのCEOがNVIDIAブースを訪問：ModularのCEOであり、オープンソースLLVMコンパイラ・インフラストラクチャ・プロジェクトの創設者兼チーフアーキテクトであるChris Lattner氏が、NVIDIA DGX Sparkを手に取ります。

fast.aiの創設研究者への7つの質問：fast.aiの創設研究者であり、アクセシブル・ディープラーニングの提唱者であるJeremy Howard氏が、オープンソースAIの未来について洞察を共有します。
PyTorchカンファレンスの基調講演で、Howard氏はオープンソース・コミュニティの力強さの高まりを強調し、オープンアクセスで高性能なAIモデルの発展におけるNVIDIAのリーダーシップを高く評価しました。
「実際、他社をはるかに凌駕する存在感を示している企業は2社あります」とHoward氏は述べました。「1社はPyTorchの開発元であるMeta社です。もう1社はNVIDIA社です。NVIDIAはここ数ヶ月で、世界最高峰のモデルをいくつか開発しました。しかも、それらはオープンソースであり、オープンライセンスです。」
vLLM、NVIDIA Nemotron モデルのアップストリームサポートを追加 🔗
オープンソースのイノベーションが加速しています。NVIDIA と vLLM チームは提携し、NVIDIA Nemotron モデル向けの vLLM アップストリームサポートを追加します。これにより、オープンな大規模言語モデル (LLM) サービングが、超高速パフォーマンス、効率的なスケーリング、そして NVIDIA GPU 全体へのシンプルな導入によって変革されます。
vLLM の最適化された推論エンジンにより、開発者は新しい Nemotron Nano 2 などの Nemotron モデルを実行できるようになります。Nemotron Nano 2 は、ハイブリッド Transformer-Mamba アーキテクチャと設定可能な思考予算を備えた、非常に効率的な小規模言語推論モデルです。
vLLM がオープンモデル イノベーションをどのように加速させているか、詳しくはこちらをご覧ください。
NVIDIA、Nemotron RAG モデルへのオープンアクセスを拡大 🔗
NVIDIA は、8 つの NVIDIA Nemotron RAG モデルを Hugging Face でオープンに公開し、研究用途だけでなく、商用モデルの全スイートへのアクセスも拡大します。
このリリースにより、開発者は検索拡張生成（RAG）システムの構築、検索およびランキング精度の向上、複雑なドキュメントからの構造化データの抽出のための幅広いツールを利用できるようになります。
新たにリリースされたモデルには、Llama 3.1を基盤とする多言語テキスト埋め込み機能を提供するLlama-Embed-Nemotron-8Bと、テキスト、画像、音声、動画のクロスモーダル検索をサポートするOmni-Embed-Nemotron-3Bが含まれます。
開発者は、テキスト埋め込み、再ランキング、PDFデータ抽出のための6つの製品グレードモデルにもアクセスできます。これらは、実世界における検索およびドキュメントインテリジェンスアプリケーションの主要コンポーネントです。
これらのオープンソースモデルにより、開発者、研究者、組織はRAGベースのシステムをより容易に統合および実験できます。
開発者はHugging FaceでNemotron RAGをすぐに使い始めることができます。
最新のオープンデータセットを用いたAIモデルの構築とトレーニング 🔗
NVIDIAは、開発者が大規模データ収集の課題を克服し、高度なAIシステムの構築に集中できるよう、高品質なオープンデータセットへのアクセスを拡大しています。
最新リリースには、Sovereign AI向けのNemotron-Personasデータセットのコレクションが含まれています。各データセットは完全に合成されており、現実世界の人口統計、地理、文化データに基づいており、個人を特定できる情報は含まれていません。米国、日本、インドのペルソナをフィーチャーしたこのコレクションは拡大を続けており、モデルビルダーは、サービスを提供する国の言語的、社会的、文脈的なニュアンスを反映したAIエージェントとシステムを設計できます。
NVIDIAは今年初め、700万以上のロボット軌跡と1,000のOpenUSD SimReadyアセットを収録したNVIDIA PhysicalAI Open Datasets on HuggingFaceをリリースしました。 600万回以上ダウンロードされたデータセットは、NVIDIA Cosmos、Isaac、DRIVE、Metropolis プラットフォームから収集された実世界データと合成データを組み合わせており、物理AI開発を加速させます。
NVIDIA InceptionスタートアップがAIイノベーションをアピール 🔗

PyTorch Conferenceのスタートアップショーケースでは、NVIDIA Inceptionプログラムのメンバーを含む11社のスタートアップが、実用的なAIアプリケーションの開発における取り組みを共有し、投資家、潜在顧客、そして同業他社との交流を深めています。
モデルのデプロイメントとオーケストレーションを最適化するAIインフラストラクチャスタートアップであるRunhouseが、2025 PyTorchスタートアップショーケースアワードの受賞者に輝きました。コミュニティチョイスアワードはCuraVoiceに授与され、CEOのSakhi Patel氏、CTOのShrey Modi氏、アドバイザーのRahul Vishwakarma氏がチームを代表して受賞しました。
CuraVoiceは、音声認識とテキスト読み上げにはNVIDIA Riva、会話型AIモデルにはNVIDIA NeMoを搭載したAI搭載の音声シミュレーションプラットフォームを医療系の学生や医療従事者向けに提供しており、患者とのコミュニケーションスキル向上のためのインタラクティブな演習とアダプティブフィードバックを提供しています。
CuraVoiceのCTOであるShrey Modi氏が、PyTorch Startup Showcase Community Choice Awardを受賞しました。
CuraVoiceに加え、Backfield AI、Graphsignal、Okahu AI、Snapshot AI、XORといったInceptionメンバー企業もStartup Showcaseの注目の参加者でした。
Snapshot AIは、再帰RAG、トランスフォーマー、マルチモーダルAIを用いて、エンジニアリングチームに実用的なリアルタイムの洞察を提供します。同社のプラットフォームはNVIDIA CUDA Toolkitを活用し、大規模な高性能分析と迅速な洞察を提供します。
XORは、他のAIのサプライチェーンにおける脆弱性を自動的に修正するAIエージェントを提供するサイバーセキュリティのスタートアップ企業です。同社は、企業が規制要件を遵守しながら脆弱性を排除できるよう支援しています。XORのエージェント技術は、インデックス作成、リアルタイム検索、コード分析にNVIDIA cuVSベクター検索を採用しています。また、GPUベースの機械学習を用いてモデルをトレーニングし、隠れたバックドアパターンを検出し、価値の高いセキュリティ成果を優先順位付けします。
左から：スタートアップショーケースにて：Dmitri Melikyan（Graphsignal, Inc.）、Tobias Heldt（XOR）、Youssef Harkati（BrightOnLABS）、Vidhi Kothari（Seer Systems）、Jonah Sargent（Node One）、Scott Suchyta（NVIDIA）。
オープンソースAIウィークのハイライト 🔗
オープンソースAIウィークの参加者は、オープンテクノロジーの未来を形作る最新の進歩と創造的なプロジェクトを垣間見ることができます。
会場で行われているイベントをご紹介します。

世界最小のAIスーパーコンピューター：NVIDIA DGX Sparkは、エンタープライズおよび研究アプリケーション向けの最先端AIコンピューティングハードウェアです。

ヒューマノイドとロボット犬を間近に：Unitreeロボットが展示され、最新のロボット技術を搭載した高度なモビリティで来場者を魅了しました。

オープンソースの重要性：オープンソースによって、開発者が強力なコミュニティを構築し、機能を反復的に改善し、オープンソースAIの優れた機能をシームレスに統合する方法を学びましょう。

オープンモデルによるAI研究の加速 🔗
セキュリティと新興技術センター（CSET）が本日発表した調査では、オープンモデルの重みへのアクセスが、世界中の研究コミュニティ全体で実験、カスタマイズ、コラボレーションの機会をどのように拡大するかが示されています。

このレポートでは、オープンモデルが効果を発揮している7つの重要な研究ユースケース（微調整、継続的な事前トレーニング、モデル圧縮、解釈可能性など）について概説しています。
重みにアクセスすることで、開発者はモデルを新しい領域に適応させ、新しいアーキテクチャを探索し、特定のニーズに合わせて機能を拡張できます。これは信頼性と再現性にもつながります。チームが独自のハードウェアで実験を実行し、アップデートを共有し、以前のバージョンを再検討できる場合、結果に対するコントロールと自信が得られます。
さらに、この調査では、ほぼすべてのオープンモデルユーザーがデータ、重み、コードを共有し、急速に成長するコラボレーション文化を構築していることが明らかになりました。このようなツールと知識のオープンな交換は、学界、スタートアップ企業、企業間のパートナーシップを強化し、イノベーションを促進します。
NVIDIAは、オープン重みだけでなく、事前トレーニングおよび事後トレーニングのデータセット、詳細なトレーニングレシピ、最新のブレークスルーを共有する研究論文などを提供するNVIDIA Nemotronファミリーのオープンモデルを通じて、研究コミュニティを支援することに尽力しています。
オープンモデルがAIコミュニティの進歩にどのように貢献しているかについては、CSETの調査全文をご覧ください。
オープンソース・イノベーションによる身体性知能の進化 🔗

PyTorchカンファレンスにおいて、NVIDIAのロボティクス担当ディレクター兼著名な研究科学者であるジム・ファン氏は、物理チューリングテストについて説明しました。これは、物理世界における知能機械のパフォーマンスを測定する方法です。
会話型AIが人間のような流暢なコミュニケーションを可能にするようになった今、ファン氏は、機械が同様の自然な動作をできるようにすることが次の課題だと指摘しました。物理チューリングテストとは、「知能機械は、人間がそれを人間かロボットか判断できないほど、現実世界のタスクをスムーズに実行できるか」という問いです。
ファン氏は、身体性AIと物理AIの進歩は、大量かつ多様なデータの生成、オープンなロボット基盤モデルとシミュレーションフレームワークへのアクセスに依存していると強調し、身体性AI開発のための統合ワークフローを解説しました。
NVIDIA Cosmos世界基盤モデルを基盤とするNVIDIA Isaac GR00T-Dreamsのような合成データワークフローを利用することで、開発者は画像やプロンプトから仮想世界を生成し、多様で物理的に正確な大規模データセットの作成を迅速化できます。

これらのデータは、NVIDIA Isaac GR00T N オープン基盤モデルを事後学習させ、汎用化されたヒューマノイドロボットの推論能力とスキルを習得するために活用できます。しかし、モデルを現実世界に展開する前に、これらの新しいロボットスキルをシミュレーションでテストする必要があります。
NVIDIA Isaac Sim や Isaac Lab といったオープンなシミュレーションおよび学習フレームワークを利用することで、ロボットは現実世界で動作する前に、何百万もの仮想環境で何度も「練習」することができ、学習と展開のサイクルを劇的に加速します。
さらに、NVIDIA Warp と OpenUSD を基盤とするオープンソースの微分化可能な物理エンジンである Newton を利用することで、開発者は動作、バランス、接触といった複雑なロボットダイナミクスに高忠実度のシミュレーションを適用でき、シミュレーションと現実世界のギャップを縮小できます。
これにより、より速く学習し、より安全に動作し、現実世界の環境で効果的に動作する、物理的に優れた AI システムの開発が加速されます。
しかし、具現化された知能の拡張は、コンピューティング能力だけでなく、アクセス性も重要です。ファン氏は、NVIDIAのオープンソースへのコミットメントを再確認し、同社のフレームワークと基盤モデルが世界中の開発者や研究者を支援するためにどのように共有されているかを強調しました。
開発者は、Hugging FaceでNVIDIAのオープンなエンボディドAIモデルとフィジカルAIモデルを活用できます。
Llama-Embed-Nemotron-8Bが多言語検索におけるトップオープンモデルにランクイン 🔗

NVIDIAのLlama-Embed-Nemotron-8Bモデルは、多言語テキスト埋め込みベンチマークのリーダーボードで、オープンかつポータブルなモデルとしてトップにランクインしました。
meta-llama/Llama-3.1-8Bアーキテクチャを基盤とするLlama-Embed-Nemotron-8Bは、テキストを4,096次元のベクトル表現に変換する研究用テキスト埋め込みモデルです。柔軟性を重視して設計されており、1,000以上の言語における検索、再ランキング、意味的類似性、分類など、幅広いユースケースをサポートしています。
1,600万もの多様なクエリとドキュメントのペア（半分は公開ソースから、半分は合成生成）を用いてトレーニングされたこのモデルは、洗練されたデータ生成技術、ハードネガティブマイニング、そしてモデルマージのアプローチを活用し、幅広い一般化能力を実現しています。
この成果は、NVIDIA が継続的に取り組んでいるオープンで高性能な AI モデルの研究に基づいています。LlamaNeMoRetrieverColEmbed モデルがリーダーボードで高く評価されたことに続き、Llama-Embed-Nemotron-8B の成功は、開発者コミュニティにとって AI を進化させる上で、オープン性、透明性、そしてコラボレーションがいかに重要かを浮き彫りにしています。
Hugging Face で Llama-Embed-Nemotron-8B をご覧になり、アーキテクチャの特長、トレーニング方法、パフォーマンス評価など、このモデルの詳細をご確認ください。

オープンソースがAI の進化について教えてくれること

オープンモデルは AI の未来を形作り、開発者、企業、そして政府が透明性、カスタマイズ性、そして信頼性をもってイノベーションを起こせるようにしています。 NVIDIA AI Podcastの最新エピソードでは、NVIDIAのブライアン・カタンザーロ氏とジョナサン・コーエン氏が、オープンモデル、データセット、そして研究が、AIエコシステム全体の共通の進歩の基盤をどのように築いているかについて議論します。
NVIDIA Nemotronファミリーのオープンモデルは、AI開発へのフルスタックアプローチを体現しており、モデル設計と、それを支えるハードウェアおよびソフトウェアを結び付けています。NVIDIAは、Nemotronモデル、データ、そしてトレーニング手法をオープンに公開することで、他の企業がその成果を洗練、適応、そして発展させ、アイデアの交換を迅速化し、より効率的なシステムを実現できるよう支援することを目指しています。
「私たちがコミュニティとして団結し、アイデア、データ、そしてモデルを提供することで、私たちは皆、より速く前進することができます」とカタンザーロ氏はエピソードの中で述べています。「オープンテクノロジーこそがそれを可能にするのです。」

今週のOpen Source AI Weekでは、オープンAIの限界を押し広げる開発者、研究者、そしてイノベーターが一堂に会するPyTorchカンファレンスの開幕など、さらに多くのイベントが開催されます。

参加者は、NVIDIAのロボティクス担当ディレクター兼著名な研究科学者であるジム・ファン氏による特別基調講演にご参加いただけます。シミュレーションや合成データからアクセラレーションコンピューティングまで、ロボティクスの最新の進歩についてご講演いただけます。「物理的チューリングテスト：汎用ロボティクスの解決」と題された基調講演は、10月22日（水）午前9時50分～10時05分（太平洋標準時）に開催されます。
アンドレイ・カルパシー氏のNanochatが開発者に4時間でLLMのトレーニング方法を伝授 🔗
コンピューターサイエンティストのアンドレイ・カルパシー氏は先日、Nanochatを「100ドルで買える最高のChatGPT」と称して紹介しました。Nanochatは、透明性と実験性を重視して構築された、オープンソースのフルスタック大規模言語モデル（LLM）実装です。約8,000行の最小限の依存性軽減コードで、Nanochatはトークン化と事前トレーニングからファインチューニング、推論、チャットに至るまで、LLMパイプライン全体をシンプルなWebユーザーインターフェースを介して実行します。
NVIDIA は、Karpathy のオープンソース Nanochat プロジェクトを支援するため、2 つの NVIDIA Launchables をリリースしました。これにより、Nanochat をさまざまな NVIDIA GPU に簡単に導入し、実験できるようになります。
NVIDIA Launchables を使用すると、開発者は 1 回のクリックで数時間で独自の会話モデルをトレーニングし、操作できるようになります。Launchables は、NVIDIA H100 や L40S GPU など、さまざまなクラウド上のさまざまなサイズの GPU を、変更を加えることなく動的にサポートします。また、NVIDIA Brev 上の 8 GPU インスタンスでも自動的に動作するため、開発者はすぐにコンピューティング アクセスを取得できます。
これらの Launchables を導入した最初の 10 名のユーザーには、NVIDIA H100 または L40S GPU へのコンピューティング アクセスが無料で提供されます。
Nanochat のトレーニングを開始するには、Launchable をデプロイしてください。

NVIDIA H100 での Nanochat スピードラン
NVIDIA L40S での Nanochat スピードラン

Andrej Karpathy 氏の次なる実験は NVIDIA DGX Spark で始まる

本日、Karpathy 氏は NVIDIA DGX Spark を受け取りました。これは、Blackwell のパワーを開発者のデスクトップに直接提供するために設計された、世界最小の AI スーパーコンピューターです。コンパクトなフォームファクターに最大 1 ペタフロップスの AI 処理能力と 128GB の統合メモリを搭載した DGX Spark は、Karpathy 氏のようなイノベーターが大規模なモデルをローカルで実験、微調整、実行することを可能にします。

PyTorch と NVIDIA で AI の未来を築く 🔗

最も急速に成長している AI フレームワークである PyTorch は、そのパフォーマンスを NVIDIA CUDA プラットフォームから引き出し、Python プログラミング言語を使用して開発者の生産性を飛躍的に向上させます。今年、NVIDIA は Python を CUDA プラットフォームのファーストクラス言語として追加し、PyTorch 開発者コミュニティが CUDA をより容易に利用できるようになりました。
CUDA Python には、カーネル フュージョン、拡張モジュールの統合、迅速な導入を可能にする簡素化されたパッケージングのサポートが組み込まれており、Python での GPU アクセラレーションをこれまで以上に容易にする主要コンポーネントが含まれています。
PyTorch のオープン コラボレーション モデルに従い、CUDA Python は GitHub と PyPI で入手できます。
PyPI Stats によると、PyTorch のダウンロード数は 1 日平均 200 万回を超え、10 月 14 日には 2,303,217 回に達し、先月は合計 6,500 万回に達しました。
世界中の開発者は毎月、CUDA、cuDNN、cuBLAS、CUTLASS など、数億もの NVIDIA ライブラリをダウンロードしており、そのほとんどは Python および PyTorch 環境内で使用されています。CUDA Python は、Python コードとこれらの高度に最適化された GPU ライブラリ間の橋渡しとなる新しいライブラリ、nvmath-python を提供します。
さらに、カーネルの強化と次世代フレームワークのサポートにより、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングは、より効率的で適応性に優れ、幅広いアクセス性を実現します。
NVIDIA は、オープンソースへの貢献と技術的リーダーシップ、そしてコミュニティ イベントやアクティベーションへのスポンサーシップと参加を通じて、PyTorch コミュニティとの長年にわたるコラボレーションを維持しています。
サンフランシスコで開催される PyTorch Conference 2025 では、NVIDIA が基調講演、5 つの技術セッション、9 つのポスター発表を行います。
NVIDIA は Open Source AI Week に参加します。オープンソース AI を推進するイノベーション、コラボレーション、そしてコミュニティの精神を強調するこのイベントにご期待ください。最新ニュースやインサイトについては、ソーシャル チャンネルで NVIDIA AI Developer をフォローしてください。
NVIDIA がオープンソース イノベーションにスポットライトを当てる 🔗

Open Source AI Week は月曜日に開幕し、AI、機械学習、オープンソース イノベーションの最新の進歩にスポットライトを当てる一連のハッカソン、ワークショップ、ミートアップが開催されます。
このイベントでは、主要な組織、研究者、オープンソースコミュニティが一堂に会し、知識の共有、ツールの共同開発、そしてオープン性がAI開発をいかに加速させるかについて探求します。
NVIDIAは、開発者を支援するために設計されたオープンソースのツール、モデル、データセットを提供することで、高度なAIイノベーションへのアクセスを拡大し続けています。NVIDIA GitHubリポジトリには1,000を超えるオープンソースツールが、NVIDIA Hugging Faceコレクションには500を超えるモデルと100を超えるデータセットが揃っており、NVIDIAはオープンで協調的なAI開発のペースを加速させています。
過去1年間で、NVIDIAはHugging Faceリポジトリにおける最大の貢献者となり、コミュニティを支援するモデル、フレームワーク、研究の共有への深いコミットメントを反映しています。

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オープンに利用可能なモデル、ツール、データセットは、イノベーションと進歩を推進するために不可欠です。誰もがテクノロジーを活用、変更、共有できるようにすることで、透明性が促進され、発見が加速し、業界とコミュニティの両方に利益をもたらすブレークスルーが促進されます。だからこそ、NVIDIA はオープンソース エコシステムの支援に尽力しています。
私たちは今週ずっと現地にいます。オープンソース AI を推進するイノベーション、コラボレーション、そしてコミュニティの精神を強調する祝賀イベントにご期待ください。そのフラッグシップイベントとなる PyTorch カンファレンスにぜひご注目ください。

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