NVIDIA、英国のAIエコシステム支援に2億5000万ドル規模の計算資源を投入

NVIDIAは、英国全土にわたる一連の大型イニシアチブを発表した。その中核となるのが、エージェンティックAIの安全性およびセキュリティ研究に特化した、5年間で2億5000万ドル規模の計算資源提供コミットメントだ。この計画では、University of OxfordのBOLD、University College London（UCL）のSOFAIR、Imperial College Londonをはじめとする学術機関を通じ、年間5000万ドル相当のアクセラレーテッドコンピューティングへのアクセスを提供する。

学術向けの計算資源提供に加え、NVIDIAは「Earthshot Prize」のグローバル・アライアンス・ファウンディング・パートナーとして提携し、気候変動や持続可能性の分野に取り組むイノベーターに計算資源と技術リソースを提供する。これらのイニシアチブは英国内での企業による急速なAI導入を浮き彫りにするものであり、同国のスタートアップ向けプログラム「NVIDIA Inception」には現在3,100社以上が参加している。

ヘルスケアの変革と自律型ラボの進展

英国の国民保健サービス（NHS）や医療研究パイプラインにおけるAI導入は急速に拡大している。

• AI主導のトリアージ： ソフトウェアプロバイダーのOneAdvancedは、NVIDIA Agent Toolkitソフトウェアとオープンモデルを用いてファインチューニングした大規模言語モデルを展開し、何百万人ものNHS患者を対象としたプライマリケア向けAIトリアージを処理している。

• 臨床データへのアクセス： 臨床プラットフォームのHeidiは、NVIDIA Nemotronオープンモデルを統合し、医師が医学文献やエビデンスへより迅速にアクセスできる環境を整えた。

• 医療音声AI： Speechmaticsは、患者の音声データ処理に関する制御性を維持するため、NVIDIA Triton Inferenceを活用した多言語医療音声認識モデル「Oak」を展開している。

• 院内ロボティクス： Apian、SYNLAB、NVIDIAは、NVIDIA Cosmosを用いたデジタルシミュレーションで協力している。自律型病院ロボットによる検体サンプルの搬送を支援し、医療従事者の身体的負担を軽減する狙いだ。

• 自律型科学： ライフサイエンス企業のDanaherは、AI主導のタンパク質設計ワークフローにNVIDIA BioNeMoモデルを活用している。同社のAI駆動型自律ラボは、アクセラレーテッドコンピューティングと科学向けAIにより、アフィニティ試薬の発見プロセスを最大8倍高速化することを目指している。

企業およびソブリンAIの実装

消費者向けエネルギー分野では、Fuse Energyが英国内の45万以上の世帯を支援するため、顧客対応AIをNVIDIA B300 Blackwell Ultraシステムを搭載した専用の社内インフラへと移行させている。

代表性と公平性を担保したAI開発を支援するため、ソブリンAIスタートアップのLocai Labsは、英国の人口統計、地域、文化的な多様性を反映した100万件の合成ペルソナで構成されるオープンソースデータセット「Nemotron-Personas-UK」を公開した。

自治体においても行政サービスへのAIフレームワーク導入が進む。Liverpool City Regionは、単一自治体向けの青写真となるNVIDIA搭載の「City Brain」を構築中であり、Digital Jersey、Innovation City Belfast、Tees Valley Combined Authorityは、公共サービス向けの信頼性の高い計算インフラの評価を進めている。

金融モデルのスケーリングと量子統合

金融セクターでは、英国の金融機関が膨大な取引データセットを領域特化型の基盤モデルへと転換させている。

• Revolutは、2,600万件の匿名化されたユーザー履歴でトレーニングされた銀行イベントシーケンス向け基盤モデル「PRAGMA」を、研究段階からリアルタイムの本番環境へと移行させた。

• Lloyds Banking Groupは、数十億件の銀行取引を実行可能なAIシステムへと変換する独自基盤モデル「ATUM」を構築した。

• Starling Bankは、Civoの英国ソブリンクラウドインフラ上でホストされるバンキング特化型の基盤モデルを構築している。

• NatWestとModulrは、音声理解やマルチエージェント決済ワークフロー向けにNVIDIA Nemotronモデルを導入している。

商用化の動きは量子コンピューティングにも及ぶ。ケンブリッジを拠点とするRiverlaneは、NVIDIA GPUを活用することで量子誤り訂正におけるデコーダの再キャリブレーションワークフローを高速化し、量子ハードウェアのリアルタイムな物理的変化にデコーダを適応させられることを実証した。