2025年10月31日、韓国・慶州で開催されたAPEC CEOサミットに合わせ、NVIDIAはSKグループとの間で大規模なAIインフラ構築で連携すると発表した。SKグループが主導する新たな「AI工場」は5万基超のNVIDIA GPUを擁し、第一段階は2027年後半に完了する計画である（出典: NVIDIA「NVIDIA and SK Group Build AI Factory to Drive Korea’s Manufacturing and Digital Transformation」https://nvidianews.nvidia.com/news/sk-group-ai-factory）。単なるデータセンター増設ではなく、韓国の産業競争力そのものを底上げする「製造業AIクラウド」としての位置づけが特徴だ。
このAI工場は、スタートアップから中小企業まで、GPU-as-a-Serviceの形であらゆる規模の企業にAIコンピューティングリソースを提供する狙いを持つ（同上）。SK hynixはこの基盤を活用し、NVIDIA Omniverse・OpenUSD・cuOptを組み合わせたファブデジタルツインを開発し、半導体製造ラインの完全自動化運用を目指すとしている。半導体シミュレーションやTCADワークフローの高速化にはCUDA-XライブラリとPhysicsNeMoを用いる（出典: NVIDIA「NVIDIA and SK hynix Announce Multiyear Technology Partnership to Advance Memory for AI Factories」https://nvidianews.nvidia.com/news/sk-hynix-ai-factory）。あわせて、Vera Rubin AIスーパーコンピュータやVera CPU、Jetson Thorなど次世代NVIDIA製品向けのメモリ共同開発でも連携を深めている（同上）。
SKテレコム（SKT）は今年4月、韓国政府の「Sovereign AI Foundation Model Project」の一環として、NVIDIA Nemotronのオープンソースデータセットを用いて基盤モデル「A.X K1」を訓練したことを明らかにしている（出典: NVIDIA「SK Telecom and NVIDIA Build AI Infrastructure to Power Korea’s AI Innovation」https://nvidianews.nvidia.com/news/sk-telecom-ai-infrastructure）。SKグループはさらに、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUを用いたアジア初の産業用AIクラウドを構築し、物理AI・ロボティクス向けワークロードに充てる計画も明らかにしている（出典: 前掲sk-group-ai-factory）。従業員規模への効果を示す具体的な公式数値は確認できていないため、本稿では断定を避ける。
韓国全体では26万基超、垂直統合が進む
今回のSKグループとの提携は、NVIDIAが韓国政府・産業界と結んだより大きな枠組みの一部でもある。NVIDIAは同じAPEC CEOサミットで、韓国政府（科学技術情報通信省）・サムスン電子・現代自動車グループ・NAVER Cloud・SKグループの5者に対し、合計26万基超のGPUを供給すると発表した。内訳は韓国政府向けが5万基超（国家AI計算センターおよびNAVER Cloud・NHN Cloud・Kakao Corp.のクラウド基盤に配置）、サムスン電子が5万基超（半導体AI工場向け）、SKグループが5万基超、現代自動車グループが5万基、NAVER Cloudが6万基超となっている（出典: NVIDIA「NVIDIA, South Korea Government and Industrial Giants Build AI Infrastructure and Ecosystem to Fuel Korea Innovation, Industries and Jobs」https://nvidianews.nvidia.com/news/south-korea-ai-infrastructure）。
現代自動車グループについては、NVIDIA・韓国科学技術情報通信省との間で2025年10月31日に覚書を締結し、物理AI分野で約30億ドル規模の投資を行うと発表している。NVIDIA AI Technology Centerや現代自動車グループのPhysical AI Application Centerの設立を含み、車載AI・自動運転・工場自動化・ロボティクス向けにNVIDIA Blackwell GPU 5万基を用いたAIモデルの訓練・検証・デプロイ基盤を構築する計画である（出典: NVIDIA「NVIDIA and Hyundai Motor Group Team on AI Factory to Power AI-Driven Mobility Solutions」https://nvidianews.nvidia.com/news/hyundai-motor-group-ai-factory）。この一連の発表により、韓国国内に導入されるNVIDIA製AIチップは従来の約6.5万基規模から30万基超へと拡大する見通しだ（出典: 前掲south-korea-ai-infrastructure）。
垂直統合型AIインフラが生み出す価値
一連の発表から見えてくるのは、単に汎用的なクラウドサービスを提供するのではなく、特定の産業ドメインに深く入り込み、その産業特有の課題をAIで解決しようとするアプローチである。SK hynixが半導体製造ラインにデジタルツインを統合し、歩留まり向上や予知保全を目指す取り組みはその具体例といえる。
自動車産業でも同様の動きがある。現代自動車グループが物理AIに約30億ドルを投資する背景には、自動運転技術の開発に膨大な実世界データとシミュレーションデータが必要という事情がある。AIはソフトウェアの領域にとどまらず、ロボティクスやIoTデバイスと連携し現実世界で機能する「物理AI」へと領域を広げつつあり、今回のAI工場群はその開発・テスト環境としても機能する見込みだ。
AI民主化とエコシステム拡大の波
SKグループのAI工場が掲げる「スタートアップから中小企業まで、あらゆる規模の企業にAIコンピューティングリソースを提供する」という方針は、高額な初期投資や専門的な技術知識がなければ手が届かなかったGPUクラスターへのアクセスを、従量課金制のクラウドサービスとして開放する試みである（出典: 前掲sk-group-ai-factory）。
また、韓国政府が推進する「Sovereign AI Foundation Model Project」には、LG AI Research・NAVER Cloud・NC AI・SK Telecom・Upstageが参加している（出典: 前掲south-korea-ai-infrastructure）。自国語に特化した大規模言語モデルや、特定産業に最適化された基盤モデルの開発が進むことで、韓国独自のAIエコシステムの構築が加速する可能性がある。
地政学とサプライチェーンの新たな局面
これほど大規模なAIインフラが特定の国に集中することには、メリットとデメリットの両面がある。メリットとしては、大規模な集積による電力効率・冷却システム・ネットワークインフラの最適化が挙げられ、運用コストの削減につながる。SK hynixとNVIDIAがHBMや次世代メモリソリューションの開発で連携を深めているのも、サプライチェーンの垂直統合を進め、安定供給と性能向上を両立させる狙いがあるとみられる。
一方で、AIインフラの集中は、地政学的緊張が高まった際に特定の国や企業が標的となるリスクを高める側面もある。NVIDIAはGPUというハードウェアの供給にとどまらず、CUDA・Omniverse・NeMoといった包括的なソフトウェアスタックでエコシステムを構築しており、顧客がNVIDIA技術に依存する度合いは相応に高まる。米中の技術覇権争いが続くなかで、韓国が自国のAIインフラをどう構築し、どの立ち位置を取るかは、今後の国際情勢を左右する要素の一つとなる。
投資家・技術者が注目すべきポイント
投資家の視点から見ると、NVIDIAはハードウェア販売にとどまらず、CUDA・Omniverseなどのソフトウェアライセンスやクラウドサービスからも収益を上げるモデルを確立しており、事業構造の強固さが際立つ。「製造業AIクラウド」のような特定産業に特化したAIクラウドサービスは、汎用クラウドより高い付加価値を生みやすく、SKグループ各社（SK hynix、SKテレコム）が今回のインフラをどう収益化するかは注目に値する。ただし、AMD・Intelや各国政府が支援する国産AIチップ開発との競争激化、AI規制の動向、地政学リスクは常に念頭に置く必要がある。
技術者の視点から見ると、このAI工場が目指す物理AIの領域――物理シミュレーション（NVIDIA Omniverse）、デジタルツイン、ロボティクス、AIエージェント開発――の重要性は今後さらに増していく。NVIDIAのCUDA-X、NeMo、RTX PRO Serversといったプラットフォームへの理解に加え、特定の産業ドメイン知識（半導体製造、自動車工学、通信技術など）とAI技術を融合させる能力の価値が高まる。大規模なAI工場で多数のAIモデルを効率的に開発・デプロイ・運用するMLOpsのスキルも、今後のAIエンジニアにとって重要性を増すだろう。
未来への問いかけと課題
今回のNVIDIAとSKグループ、そして韓国政府・サムスン電子・現代自動車グループ・NAVER Cloudを含む一連の発表は、単なる設備投資にとどまらず、韓国の産業構造と技術力を左右しうる規模の取り組みである。一方で、これだけの規模のAIインフラが社会に組み込まれていく過程では、意思決定へのAI関与に伴う公平性・透明性の担保、大量のGPUが消費する電力の環境負荷、AIによる業務代替が雇用や働き方に与える影響など、答えの定まっていない課題も並行して積み上がっていく。SKグループやNVIDIAがこうした課題にどう向き合うかは、今後の発表を継続して追う必要がある。