{{Azure AI インフラ更新: NVIDIA GTCでAzureを強化}}
概要
{{Microsoft は NVIDIA GTC で Azure AI の主要アップデートを発表しました。これには、Microsoft Foundry 機能の拡張、推論負荷の高い AI ワークロード向けの新しい Azure インフラ、そして Physical AI へのより深い対応が含まれます。これらの変更は、組織が本番運用レベルの AI エージェントを構築・実行し、次世代 NVIDIA システムへの準備を進め、規制環境や現実の運用環境へ AI を拡張するのに役立つため重要です。}}
{{## Introduction Microsoft は NVIDIA GTC で、本番対応エージェント、推論最適化インフラ、Physical AI に重点を置いた、より広範な Azure AI 戦略を示しました。IT リーダーやプラットフォーム チームにとって、今回の発表は AI の実験段階から、統制されたエンタープライズ展開へ移行するまでの道のりがより迅速になることを意味します。
Microsoft Foundry の新機能
Microsoft は、エージェントを大規模に構築、展開、運用するためのエンタープライズ AI プラットフォームとして Microsoft Foundry を拡張しました。
主な更新点は次のとおりです。
- Foundry Agent Service が一般提供になり、ツール、データ、ワークフローをまたいで推論、計画、実行できる AI エージェントを構築できるようになりました。
- Foundry Control Plane の Observability も一般提供となり、エージェントの動作と運用状況をチームがより詳しく把握できるようになりました。
- Foundry Agent Service 向けの Voice Live API integration はパブリック プレビューとなり、音声ファーストかつマルチモーダルなリアルタイム エージェント体験を実現します。
- 更新された Microsoft Foundry portal も一般提供になりました。
- NVIDIA Nemotron models が Microsoft Foundry で利用可能になり、エンタープライズ AI ワークロード向けのモデル カタログが拡充されました。
Microsoft はまた、Palo Alto Networks Prisma AIRS や Zenity などのセキュリティおよびガバナンス パートナーとの追加統合も強調しました。
Azure AI インフラが大幅に強化
Microsoft はさらに、推論負荷が高く、reasoning ベースの AI ワークロード を支えるために Azure インフラを拡張しています。
主なポイントは以下のとおりです。
- Azure は、Microsoft のラボで NVIDIA Vera Rubin NVL72 システムを稼働させた 最初の hyperscale cloud です。
- Vera Rubin NVL72 は今後数か月のうちに Azure データセンターへ展開される予定です。
- Microsoft によると、liquid-cooled Grace Blackwell GPUs を世界全体で、1 年足らずのうちにすでに 数十万基 展開しています。
- Azure Local は現在、NVIDIA Vera Rubin プラットフォームを初期サポートしており、sovereign および規制対象環境の顧客が、データの所在に近い場所で高度な AI を実行できるよう支援します。
Azure における Physical AI とデジタル ツイン
Microsoft と NVIDIA は、Physical AI をめぐる取り組みもさらに強化しています。
新しい機能には以下が含まれます。
- NVIDIA Physical AI Data Factory と Azure の中核サービスに統合された、公開 Azure Physical AI Toolchain GitHub repository。
- Microsoft Fabric と NVIDIA Omniverse libraries のより深い統合。
- ライブ運用データ、デジタル ツイン、シミュレーション、AI 主導のアクションを接続するワークフローのサポート。
これは特に、製造、エネルギー、産業オペレーションの分野において、組織が AI をダッシュボードにとどめず、リアルタイムの意思決定支援や自動化へ広げたい場合に重要です。
IT 管理者にとって重要な理由
Azure 管理者やエンタープライズ アーキテクトにとって、今回の発表は次の 3 つの優先事項を示しています。
- AI エージェントをパイロットから本番環境へ移行するためのより優れたツール
- 高性能な推論および reasoning ワークロード向けの、より多くのインフラ選択肢
- Azure と一貫したガバナンスにより、規制対象、sovereign、エッジのシナリオをより強力にサポート
Next steps
Azure AI を評価している組織は、Microsoft Foundry の GA 機能を確認し、Nemotron model のサポートを評価し、Vera Rubin NVL72 の Azure 提供開始を注視すべきです。産業分野のチームは、デジタル ツインやシミュレーションのユース ケースに向けて、新しい Physical AI Toolchain と Fabric-Omniverse integration も検討するとよいでしょう。}}
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