Amazon SageMaker JumpStart で NVIDIA Cosmos 3 モデルが利用可能に

Amazon SageMaker JumpStart に、NVIDIA の物理 AI 用オムニモーダル世界モデル「Cosmos 3」ファミリーが追加されました。提供されるモデルは、用途に応じて 4B、16B、64B パラメータの 3 種類です。Cosmos3-Edge はエッジデバイスでのリアルタイム制御、Cosmos3-Nano は物理法則を考慮した世界生成と推論、Cosmos3-Super は大規模シミュレーションや合成データ生成に適した最高忠実度のモデルです。SageMaker JumpStart を使用することで、数クリックでこれらのモデルをデプロイ即可します。

物理 AI 開発の強力な武器が登場

今回の発表は、ロボティクスや自動運転、ビジョン AI の開発において、「物理世界を理解し、行動する AI」 を構築するための重要なステップです。従来のテキストや画像のみのモデルとは異なり、アクション（行動）の軌道や物理法則を考慮した推論が可能な点が非常に強力です。

モデル選定のポイント

• Cosmos3-Edge: NVIDIA Jetson Thor などのエッジハードウェアでのリアルタイム制御を想定。低遅延が求められる現場に最適。
• Cosmos3-Nano: 物理的な常識や推論が必要な、より高度なエージェント開発に。
• Cosmos3-Super: シミュレーション環境での学習や、高品質な合成データ生成によるポリシー学習に。

日本国内の利用環境について

提供された公式情報およびリサーチ結果に基づくと、東京リージョンや大阪リージョンでの具体的な提供状況については明記されていません。 利用を開始する前に、SageMaker コンソールまたは SDK を通じて、自身の AWS アカウントで利用可能なモデルカタログを確認することをお勧めします。

実務上のアドバイス

物理 AI モデルは計算リソースの要求が非常に高いことが予想されます。特に 64B パラメータの Cosmos3-Super を扱う場合、大規模な GPU インスタンスのプロビジョニングが必要です。コスト管理とスケーラビリティを考慮し、まずは Edge や Nano モデルからプロトタイプを作成し、段階的にスケールアップするアプローチが現実的です。

次のアクション

1. SageMaker JumpStart のモデルカタログを SageMaker コンソールで確認する。
2. SageMaker Python SDK を使用して、デプロイのテストを行う。

参照資料: Amazon SageMaker JumpStart ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html