NVIDIA Omniverse: ระบบปฏิบัติการ Physical AI มูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์

NVIDIA Omniverse ได้พัฒนาจากแพลตฟอร์ม 3D สำหรับการทำงานร่วมกันเป็นระบบปฏิบัติการที่ครอบคลุมสำหรับ physical AI และ industrial digital twins โดยมียอดดาวน์โหลดกว่า 300,000 ครั้งและการใช้งานในองค์กรกว่า 252 แห่งในอุตสาหกรรมการผลิต ยานยนต์ หุ่นยนต์ และสื่อต่างๆ ณ เดือนสิงหาคม 2025¹ สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ของแพลตฟอร์ม ซึ่งสร้างบน Universal Scene Description (OpenUSD) และขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี RTX ช่วยให้เกิดการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ การจำลองที่แม่นยำทางฟิสิกส์ และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับอุตสาหกรรม องค์กรใหญ่ๆ รวมถึง BMW, Amazon, General Motors และ Siemens ได้รับ ROI ที่วัดผลได้ผ่านการลดเวลาในการวางแผน ประหยัดต้นทุนเกินล้านดอลลาร์ และเพิ่มประสิทธิภาพ 30-70% ในกระบวนการทำงานต่างๆ² ด้วยการเปิดตัว Omniverse Cloud APIs เมื่อเร็วๆ นี้ การรวมกับ Cosmos World Foundation Models และการวางตำแหน่งเป็นพื้นฐานสำหรับโอกาส physical AI มูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์ NVIDIA ได้สร้าง Omniverse ให้เป็นมาตรฐานสำหรับการดิจิทัลไลเซชันในอุตสาหกรรมและการพัฒนาระบบอัตโนมัติ³

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] การรวม Siemens Teamcenter เข้ากับ NVIDIA Omniverse เพื่อสร้าง digital twins ที่เหมือนจริงสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ความร่วมมือนี้เป็นตัวอย่างของระบบนิเวศแอปพลิเคชันบุคคลที่สามกว่า 82+ แห่งของแพลตฟอร์ม ซึ่งเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์ที่ราบรื่นระหว่าง CAD, simulation และเครื่องมือ visualization [/caption]

วิธีการทำงานของ Omniverse: สถาปัตยกรรมที่เจอกับความฉลาด

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] รากฐาน OpenUSD (Universal Scene Description) ที่ขับเคลื่อนสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ของ NVIDIA Omniverse เปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ราบรื่นข้ามรูปแบบ 3D และแอปพลิเคชันกว่า 50+ รูปแบบ เทคโนโลยีสแต็คหลักนี้รวมการเรนเดอร์ RTX แบบเรียลไทม์ การจำลองฟิสิกส์ PhysX และบริการ AI เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม OpenUSD ดั้งเดิมแห่งแรกของอุตสาหกรรม [/caption]

NVIDIA Omniverse ทำงานบนสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสแบบโมดูลาร์ที่สร้างบนเสาหลักสามต้นที่ช่วยให้เกิดความสามารถในการทำงานร่วมกันและการจำลองในระดับอุตสาหกรรมที่ไม่เคยมีมาก่อน แกนหลักของแพลตฟอร์มใช้ประโยชน์จาก OpenUSD (Universal Scene Description) เป็นเฟรมเวิร์กการทำงานร่วมกันของข้อมูลพื้นฐาน เปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนคอนเทนต์ 3D ที่ราบรื่นข้ามรูปแบบและแอปพลิเคชันกว่า 50 ประเภท⁴ เอนจิ้นการเรนเดอร์ NVIDIA RTX ให้ความสามารถในการ ray tracing และ path tracing แบบเรียลไทม์ที่ส่งมอบการแสดงภาพที่เหมือนจริง ในขณะที่เฟรมเวิร์กไมโครเซอร์วิสที่ซับซ้อนช่วยให้เกิดบล็อกการสร้างที่สามารถปรับขนาดและแลกเปลี่ยนได้สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบกำหนดเอง⁵

Omniverse Kit SDK ทำหน้าที่เป็นชุดเครื่องมือกลางสำหรับสร้างแอปพลิเคชัน ไมโครเซอร์วิส หรือปลั๊กอิน สามารถรันแบบ headless เป็นไมโครเซอร์วิสหรือด้วย UI ที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเครื่องมือเฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของอุตสาหกรรมเฉพาะในขณะที่ยังคงความเข้ากันได้กับระบบนิเวศที่กว้างขึ้น⁶ Omniverse Nucleus เป็นฐานข้อมูลและเอนจิ้นการทำงานร่วมกันของแพลตฟอร์ม ช่วยให้ผู้ใช้หลายคนเชื่อมต่อสดข้ามแอปพลิเคชันไคลเอนต์ต่างๆ พร้อมกัน จัดการควบคุมเวอร์ชัน การตรวจสอบสิทธิ์ และการถ่าย​โอนไฟล์ขนาดใหญ่ที่เพิ่มประสิทธิภาพผ่านโครงสร้างไฟล์แบบลำดับชั้นคล้ายต้นไม้⁷

ความสามารถในการจำลองฟิสิกส์ของแพลตฟอร์ม ที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA PhysX SDK ส่งมอบ rigid body dynamics ที่ครอบคลุม การจำลองของไหลผ่าน PhysX Flow และการสร้างแบบจำลองการทำลายผ่าน PhysX Blast ระบบเหล่านี้รองรับทุกอย่างตั้งแต่การตรวจจับการชนพื้นฐานไปจนถึง soft body physics ขั้นสูงและ vehicle dynamics ด้วยการดำเนินการ CPU/GPU ที่กำหนดค่าได้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ⁸ การรวมขยายไปยังฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AIผ่าน Omniverse Replicator ซึ่งทำหน้าที่เป็นเอนจิ้นการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างชุดข้อมูล 3D ที่แม่นยำทางฟิสิกส์สำหรับการฝึกอบรมเครือข่ายการรับรู้ในยานยนต์อัตโนมัติ หุ่นยนต์ และแอปพลิเคชัน computer vision⁹

ความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานปรับขนาดจากเวิร์กสเตชันแต่ละเครื่องที่มี RTX 3060 GPU และ RAM 16GB สำหรับการใช้งานพื้นฐานไปจนถึงการปรับใช้ระดับองค์กรที่รองรับ GPU ได้สูงสุด 16 ตัวต่อระบบด้วย VRAM 48GB+ ในแต่ละตัว แพลตฟอร์มรองรับ Windows 10/11 และ Ubuntu 20.04+ Linux distributions พร้อมตัวเลือกการปรับใช้คอนเทนเนอร์และความสามารถการสตรีมมิ่งบนคลาวด์ข้ามผู้ให้บริการรายใหญ่รวมถึง AWS, Azure และ Google Cloud¹⁰ รากฐานทางเทคนิคนี้ช่วยให้ Omniverse ทำหน้าที่เป็นสิ่งที่ Jensen Huang เรียกว่า "ระบบปฏิบัติการสำหรับสร้างและดำเนินการ digital twins ที่เหมือนจริงทางฟิสิกส์"¹¹

อุตสาหกรรมที่เปลี่ยนไป: จากพิกเซลสู่สายการผลิต

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] การแสดงภาพ digital twin factory ของ BMW Group ใน NVIDIA Omniverse ซึ่งแสดงถึงหนึ่งใน 31 โรงงานทั่วโลกที่ครอบคลุมพื้นที่ 1 ล้านตารางเมตร ผู้ผลิตรถยนต์ได้รับประสิทธิภาพที่ดีขึ้น 30% ในกระบวนการวางแผนและประหยัดค่าใช้จ่ายหลายแสนดอลลาร์ผ่านการทำงานร่วมกันแบบ real-time โดยจัดการการผลิตรถยนต์ที่ปรับแต่งเฉพาะ 2.5 ล้านคันต่อปี [/caption]

การผลิตเป็นผู้นำในการใช้งาน Omniverse ด้วย การนำไปใช้งานที่ก้าวล้ำของ BMW Group ในทั้ง 31 โรงงานทั่วโลก โดยจำลองโรงงานที่ครอบคลุมพื้นที่ 1 ล้านตารางเมตร—เทียบเท่ากับสนามฟุตบอล 140 สนาม ผู้ผลิตรถยนต์รายงาน กระบวนการวางแผนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น 30% และประหยัดต้นทุนหลายแสนดอลลาร์ในการปรับปรุงโรงงานผ่านการทำงานร่วมกันแบบ real-time โดยใช้แพลตฟอร์ม FactoryExplorer ที่พัฒนาเองของพวกเขา¹² BMW จัดการการผลิตรถยนต์ 2.5 ล้านคันต่อปีด้วยการปรับแต่งเฉพาะ 99% ทั้งหมดประสานงานผ่าน Omniverse digital twins ที่ช่วยให้สามารถทำการเปลี่ยนแปลงการออกแบบพร้อมกัน การแสดงภาพ และการตรวจสอบการออกแบบแบบคู่ขนาน¹³

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] การนำ digital twin ของ WPP ไปใช้งานเพื่อแสดงความสามารถของ Omniverse สำหรับ workflow การตลาดและงานสร้างสรรค์ คุณสมบัติ real-time ray tracing และการทำงานร่วมกันของแพลตฟอร์มเปลี่ยนระยะเวลาการสร้างเนื้อหาจากหลายสัปดาห์เป็นหลายชั่วโมง เป็นไปตามที่การนำไปใช้งานแบบเดียวกันแสดงให้เห็นการลดเวลา 70% [/caption]

ในภาคยานยนต์ แพลตฟอร์ม COATcreate ของ Nissan และ Katana Studio แสดงให้เห็นพลังการเปลี่ยนแปลงของการสร้างเนื้อหาการตลาดแบบ real-time ผ่าน 10 แคมเปญที่สร้างภาพการตลาดมากกว่า 800 ภาพสำหรับตลาดทั่วโลก การร่วมมือนี้ได้รับ การประหยัดต้นทุนการผลิตมากกว่า 1.1 ล้านดอลลาร์ พร้อมกับ การลดระยะเวลาการสร้างสินทรัพย์ 70%—บีบอัด workflow จากหลายสัปดาห์เป็นหลายชั่วโมง¹⁴ สถาปัตยกรรม SaaS บนคลาวด์ของแพลตฟอร์มที่มี real-time ray tracing ขับเคลื่อนด้วย RTX ได้เปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการเข้าถึงการสร้างเนื้อหาที่เป็นภาพของบริษัทยานยนต์ โดย Chad Taylor ของ Nissan สังเกตว่า "OpenUSD ไม่ใช่วิสัยทัศน์ในอนาคตอีกต่อไป—มันคือ workflow ปัจจุบันของเรา"¹⁵

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] Digital twin ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Amazon Robotics เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานใน 200+ ศูนย์กระจายสินค้าด้วยหุ่นยนต์เคลื่อนที่มากกว่า 500,000 ตัว การนำ Omniverse ไปใช้งานช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบคลังสินค้า การฝึกหุ่นยนต์ผ่านการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และการประสานงานกองเรือที่จัดการการจัดส่งแพ็คเกจหลายสิบล้านชิ้นต่อวัน [/caption]

การประยุกต์ใช้หุ่นยนต์แสดงให้เห็นขนาดที่น่าประทับใจที่สุด โดย Amazon Robotics ใช้ประโยชน์จาก Omniverse เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานใน 200+ ศูนย์กระจายสินค้า จัดการแพ็คเกจหลายสิบล้านชิ้นต่อวันด้วยหุ่นยนต์เคลื่อนที่มากกว่า 500,000 ตัว บริษัทใช้ digital twins ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบคลังสินค้า การฝึกหุ่นยนต์ผ่านการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และการประสานงานกองเรือ ซึ่งช่วยเพิ่มผลิตภาพอย่างมาก¹⁶ การรวม Substance 3D กับ Isaac Sim ช่วยให้สามารถฝึก perception model ที่ปรับปรุงความฉลาดของหุ่นยนต์ขณะเดียวกันเพิ่มประสิทธิภาพผังคลังสินค้าเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] Isaac Sim ที่ทำงานบน Omniverse Cloud สำหรับการจำลองและฝึกอบรมหุ่นยนต์ที่ขยายขนาดได้ การรวมนี้ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ ความเข้ากันได้กับ ROS และการฝึก AI model สำหรับระบบอัตโนมัติ—รองรับการใช้งานตั้งแต่ AMR ในคลังสินค้าไปจนถึงหุ่นยนต์รูปคน [/caption]

บริษัทสถาปัตยกรรมอย่าง Foster + Partners ได้เปลี่ยนแปลงความสามารถในการทำงานร่วมกันทั่วโลก โดยมี 17 สำนักงานใน 14 ประเทศทำงานร่วมกันแบบ real-time พร้อมกันในการออกแบบอาคารที่ซับซ้อน บริษัทรายงานการลดลงอย่างมากในเวลาประมวลผลโมเดลและการเพิ่มการจัดสรรเวลาการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ผ่าน BIM workflows แบบบูรณาการของ Omniverse Enterprise¹⁷ ในทำนองเดียวกัน OutdoorLiving3D ลดเวลาการผลิต 1,000 ชั่วโมงต่อปีขณะลดเวลา rendering จากมากกว่า 72 ชั่วโมงเหลือไม่ถึง 1.5 ชั่วโมง แสดงให้เห็นผลกระทบของแพลตฟอร์มต่อ architectural visualization workflows¹⁸

อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงได้รับ Omniverse เพื่อ virtual production โดย Versatile Media ทำหนังสั้นไซไฟ "New Air" เสร็จสิ้น ในเวลาเพียง 9 วันโดยใช้อุปกรณ์ประกอบฉากจริงเพียง 3 ชิ้น การผลิตบรรลุการถ่ายทำหลักใน 4 วันและ post-production ใน 1 วัน ได้รับรางวัล Best VFX Narrative Short Film ในงาน 2022 Spark Animation Festival¹⁹ นี่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการสร้างเนื้อหา ที่ real-time compositing ขจัด VFX requirements ของ post-production แบบดั้งเดิม

การพัฒนาแพลตฟอร์ม: จากการทำงานร่วมกันสู่ Cosmos

การเปลี่ยนแปลงของ NVIDIA Omniverse ตลอดปี 2024-2025 แสดงถึงการหักเหเชิงกลยุทธ์จากแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันสู่ระบบปฏิบัติการที่ครอบคลุมสำหรับ physical AI การประกาศ Omniverse Cloud APIs ในเดือนมีนาคม 2024 ระหว่าง GTC แสดงถึง การเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน โดยเปิดตัว API ใหม่ห้าตัว—USD Render, Write, Query, Notify และ Omniverse Channel—ที่เปิดแพลตฟอร์มให้กับระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่กว้างขึ้น²⁰ องค์กรใหญ่ๆ นำความสามารถเหล่านี้ไปใช้ทันที โดย Siemens ได้รวม Teamcenter X เพื่อ digital twins ที่สมจริง Ansys นำไปใช้กับการจำลองยานพาหนะอัตโนมัติ และ Microsoft, Rockwell Automation, Trimble และ Hexagon ได้นำไปใช้กับโซลูชั่น digital twin ต่างๆ²¹

การรวมกับ Apple Vision Pro ที่ประกาศในเดือนมีนาคม 2024 แสดงให้เห็นความมุ่งมั่นของ NVIDIA ต่อ spatial computing โดยเปิดให้สามารถชมแบบ immersive ของ industrial digital twins ผ่าน "hybrid rendering" ที่รวมการประมวลผลแบบ local และ cloud Graphics Delivery Network รองรับการสตรีมไปยัง Vision Pro ใน 130+ ประเทศ โดยรักษาการแสดงผลความคมชัดสูงโดยไม่กระทบต่อชุดข้อมูลทางวิศวกรรมขนาดใหญ่—ความสามารถที่สำคัญสำหรับการนำไปใช้ในองค์กร²²

SIGGRAPH 2024 นำเสนอการรวม generative AI เข้าไปในระบบนิเวศ Omniverse ทั้งหมด พร้อมการรวม DLSS 3 สำหรับ architecture Ada Lovelace, real-time 4K path tracing ของ industrial scenes และความสามารถ XR แบบ native²³ สถาปัตยกรรมแบบ modular ของแพลตฟอร์มขยายให้มี core extensions กว่า 600 ตัว ขณะที่ partnerships ในระบบนิเวศเติบโตขยายไปถึง Adobe Firefly APIs, Wonder Dynamics, Convai และ SideFX Houdini สร้าง creative technology stack ที่ไม่เคยมีมาก่อน²⁴

CES 2025 เป็นจุดที่ NVIDIA วาง Omniverse เป็นรากฐานสำหรับ "generative physical AI" โดยเปิดตัว USD Code และ USD Search NIMs สำหรับการสร้าง text-to-3D asset, Edify SimReady สำหรับการติดฉลาก 3D asset อัตโนมัติที่ลดงานแบบ manual จาก 40+ ชั่วโมงเหลือไม่กี่นาที และ blueprints ใหม่สี่แบบสำหรับ robot fleets, autonomous vehicles, spatial streaming และ real-time CAE²⁵ การนำไปใช้ครั้งใหญ่โดย Accenture ร่วมกับ KION สำหรับ autonomous warehouses และ General Motors สำหรับการปรับปรุงโรงงาน ยืนยันความพร้อมของแพลตฟอร์มสำหรับองค์กร²⁶

ถึง GTC 2025 Jensen Huang ได้วาง Omniverse เป็นระบบปฏิบัติการสำหรับ AI factories และ "โอกาส physical AI มูลค่า $50 ล้านล้านเหรียญ" การสาธิตการใช้ Omniverse เพื่อออกแบบและปรับปรุง AI data centers ขนาด 1 กิกะวัตต์ก่อนการสร้างจริง การรวม Cadence Reality Digital Twin platform กับระบบระบายความร้อนขั้นสูงและการปรับปรุง network topology แสดงให้เห็นการพัฒนาของแพลตฟอร์มไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับยุค AI²⁷ การรวมอย่างลึกซึ้งกับ NVIDIA Cosmos world foundation models เปิดให้สร้างโลกจากฟิสิกส์ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ และการปรับสภาพ digital twin ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน²⁸

World Foundation Models ปฏิวัติความปลอดภัยของยานพาหนะขับขี่อัตโนมัติ

กรณีศึกษาการจำลองยานพาหนะขับขี่อัตโนมัติด้วย WFM เผยให้เห็นว่า แพลตฟอร์ม Cosmos ของ NVIDIA ที่มี World Foundation Models (เครือข่ายประสาทเทียมที่เข้าใจฟิสิกส์และคุณสมบัติในโลกจริง) กำลังเปลี่ยนแปลงการพัฒนายานพาหนะขับขี่อัตโนมัติและการตรวจสอบความปลอดภัย โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลหุ่นยนต์และการขับขี่ 20 ล้านชั่วโมง ซึ่งประกอบด้วย 9 quadrillion tokens สามารถสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่ขยายความสามารถในการฝึกอบรมอย่างมากเหนือกว่าที่เป็นไปได้ด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูลจากโลกจริงเพียงอย่างเดียว²⁹

Cosmos Predict-2 สร้างวิดีโอต่อเนื่องได้ถึง 30 วินาทีในการทำนายสถานะโลกในอนาคตจาก multimodal inputs พร้อมด้วยตัวแปรที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็ว (โมเดล 2B) หรือผลลัพธ์ความคมชัดสูง (โมเดล 14B) ความสามารถของเทคโนโลยีในการแปลงภาพวิดีโอจากกล้องติดรถยนต์มุมเดียวให้เป็นวิดีโอหลายมุมมองช่วยขยายชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญ³⁰ Cosmos Transfer เพิ่มการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในด้านสภาพอากาศ แสง และภูมิประเทศให้กับสถานการณ์ที่มีอยู่ โดยมีการวางแผนการผสานรวมสำหรับนักพัฒนา 150,000 คนของ CARLA ในขณะที่ Cosmos Reason ใช้ chain-of-thought reasoning ในการประเมินภาพสังเคราะห์และปรับปรุงคุณภาพการใส่คำอธิบายข้อมูล³¹

องค์กรยานพาหนะขับขี่อัตโนมัติรายใหญ่ได้นำความสามารถเหล่านี้มาใช้อย่างรวดเร็ว Foretellix ผสานรวม Cosmos Transfer สำหรับสถานการณ์พฤติกรรมที่ปรับปรุงแล้วพร้อมการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศและแสง ทำให้เกิดการจำลองเซ็นเซอร์ความคมชัดสูงสำหรับการตรวจสอบแบบ end-to-end³² Mcity กำลังสร้าง digital twin ของสนามทดสอบขนาด 32 เอเคอร์โดยใช้พิมพ์เขียวการจำลอง AV เพื่อจัดการกับความท้าทายของ sim-to-real gap ผ่านการสร้างแบบจำลองตามหลักฟิสิกส์ของข้อมูลเซ็นเซอร์กล้อง lidar radar และ ultrasonic³³ Plus AI ฝึกอบรม Cosmos Predict ต่อด้วยข้อมูลการขับขี่รถบรรทุกสำหรับโซลูชันรถบรรทุกขับขี่อัตโนมัติ ขณะที่ Uber ร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อเร่งการพัฒนาความคล่องตัวในการขับขี่อัตโนมัติ³⁴

การปรับปรุงที่วัดผลได้ มีความสำคัญมาก: NVIDIA Physical AI Dataset รวม 40,000 คลิปที่สร้างด้วย Cosmos โดยประสิทธิภาพการประมวลผลให้ tokenization ที่เร็วกว่า 12 เท่าเมื่อเทียบกับวิธีการที่ล้ำสมัยและการบีบอัดรวมที่มากกว่า 8 เท่า คุณภาพวิดีโอแสดงการปรับปรุง +4 dB PSNR ในคุณภาพการสร้างใหม่ และที่น่าประทับใจที่สุดคือ ข้อมูล 20 ล้านชั่วโมงสามารถประมวลผลได้ในเพียง 40 วันบน NVIDIA Hopper GPUs ซึ่งเป็นงานที่จะต้องใช้เวลากว่า 3 ปีบนระบบ CPU ที่ไม่ได้ปรับให้เหมาะสม³⁵

กระบวนการตรวจสอบความปลอดภัยได้รับประโยชน์จาก การปรับปรุงแพลตฟอร์ม NVIDIA Halos ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างสถานการณ์ที่หลากหลาย รวมถึงสถานการณ์หายากและอันตรายที่เป็นไปไม่ได้ที่จะทดสอบอย่างปลอดภัยในโลกจริง ความสามารถในการทดสอบแบบ closed-loop ช่วยให้เกิดการโต้ตอบอย่างเต็มที่ระหว่าง AV stack และโลกที่จำลองขึ้น ในขณะที่การจำลองตามหลักฟิสิกส์ช่วยให้มั่นใจในพฤติกรรมเซ็นเซอร์ที่สมจริงในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย³⁶ แนวทางที่ครอบคลุมในการทดสอบความปลอดภัยนี้ ซึ่งได้รับการยอมรับจาก CVPR ในฐานะผู้ชนะ Autonomous Grand Challenge เป็นเวลาสองปีติดต่อกัน ได้สร้างมาตรฐานใหม่สำหรับการพัฒนาและตรวจสอบ AV³⁷

แผนยุทธศาสตร์มุ่งเป้าการเปลี่ยนผ่าน AI ในภาคอุตสาหกรรม

วิสัยทัศน์ของ NVIDIA วางตำแหน่ง Omniverse เป็นระบบปฏิบัติการสำหรับ physical AI โดยกำหนดเป้าหมายไปที่ตลาดการผลิตและโลจิสติกส์มูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์ การเปิดตัว 2025 Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3E ขนาด 288GB ตามด้วย แพลตฟอร์ม Vera Rubin ในปี 2026 ที่เสนอการเพิ่มประสิทธิภาพ 3.3 เท่าผ่านการออกแบบ dual-GPU R100 พร้อมประสิทธิภาพ FP4 50 petaflops

สถาปัตยกรรม Rubin Ultra ในปี 2027 มีแนวโน้มจะให้ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 14 เท่าเหนือ Blackwell Ultra โดยมี 576 GPU ต่อแร็คในการกำหนดค่า VR300 NVL576 แต่ละ GPU socket ให้ประสิทธิภาพ FP4 100 petaflops พร้อมหน่วยความจำ HBM4E 1TB ทำให้สามารถ inference ได้ 15 exaflops และ training 5 exaflops ต่อแร็ค - การปรับปรุง 21 เท่าเหนือระบบ GB200 ปัจจุบัน

การนำ digital twin มาใช้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าทันที แพลตฟอร์ม Fii ของ Foxconn ทำให้การจำลองความร้อนเร็วขึ้น 150 เท่าโดยใช้การรวมระบบ Cadence ในขณะที่ BMW เปิดใช้งานการวางแผนโรงงานล่วงหน้าหลายปีก่อนการก่อสร้างจริง TSMC เปลี่ยนเค้าโครง 2D เป็นโมเดลสิ่งอำนวยความสะดวก 3D ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที โดยใช้การปรับให้เหมาะสม cuOpt สำหรับการสร้างระบบท่อหลายระดับ Delta Electronics รายงานการเร่งความเร็วการ training computer vision 100 เท่า พร้อมความแม่นยำ object detection 90%

ยุทธศาสตร์ industrial metaverse ครอบคลุมสามระยะ: การสร้างโลกใน Omniverse การติดป้าย physics เพื่อพฤติกรรมที่สมจริง และการเรนเดอร์ photorealistic ที่แยกแยะจากความเป็นจริงไม่ได้ GR00T foundation models เปิดใช้งานการพัฒนา humanoid robotics ในขณะที่ Mega Blueprint ประสานงานกองยานยนต์ของ AMRs, manipulators, และ humanoid robots ผ่านระบบการจัดกำหนดการแบบรวม

ความต้องการทางเทคนิคเพิ่มขึ้นตามความใฝ่ฝัน

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] ระบบ NVIDIA OVX ที่ขับเคลื่อนการปรับใช้ Omniverse ระดับองค์กร พร้อมการกำหนดค่าที่ปรับขนาดได้สูงสุด 16 GPU ต่อระบบ ระบบที่สร้างขึ้นเฉพาะนี้รองรับความต้องการที่เข้มงวดของแพลตฟอร์ม: การเรนเดอร์ RTX, การจำลองฟิสิกส์ และ AI workloads สำหรับ digital twins ในอุตสาหกรรม [/caption]

องค์กรที่พิจารณาการปรับใช้ Omniverse ต้องประเมินความต้องการทางเทคนิคอย่างรอบคอบ ซึ่งจะเพิ่มขึ้นอย่างมากตามความซับซ้อนของ use case ข้อกำหนด GPU มีตั้งแต่ NVIDIA RTX 3060 ขั้นต่ำพร้อม VRAM 12GB สำหรับการใช้งานพื้นฐาน ไปจนถึงการกำหนดค่าระดับองค์กรด้วย RTX A6000 หรือ GPU รุ่นใหม่กว่าที่มี VRAM 48GB+ ต่อหน่วย³⁸ workstations ระดับมืออาชีพโดยทั่วไปต้องการ GPU RTX 4080/4090 ด้วย VRAM 24-48GB ในขณะที่การปรับใช้ในศูนย์ข้อมูลสามารถขยายได้สูงสุด 16 GPU ต่อระบบเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โดยแพลตฟอร์มรองรับการกำหนดค่า mixed-GPU แต่มีข้อจำกัดบางประการ³⁹

ความต้องการ CPU และหน่วยความจำ เริ่มต้นที่โปรเซสเซอร์ Intel/AMD 8-core พร้อม RAM 16GB สำหรับการใช้งานพื้นฐาน แต่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็น CPU 16+ core พร้อม RAM 64GB+ สำหรับ workflows ระดับมืออาชีพ use cases ขั้นสูง โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน XR และการจัดการฉากขนาดใหญ่ ต้องการหน่วยความจำ DDR5 ความเร็วสูง 128GB+ ⁴⁰ ความต้องการพื้นที่จัดเก็บเริ่มต้นที่ SSD ว่าง 250GB แต่ขยายไปยังพื้นที่จัดเก็บ NVMe หลายเทราไบต์สำหรับโครงการที่ซับซ้อน โดยการรองรับ network-attached storage มีความสำคัญสำหรับ workflows แบบร่วมมือ⁴¹

โครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ โดยต้องมีการเชื่อมต่อ low-latency และการรับส่งข้อมูลข้าม availability zones จะเพิ่มทั้ง latency และค่าใช้จ่ายในการปรับใช้บนคลาวด์ การปรับใช้ระดับองค์กรต้องพิจารณาว่าการวาง Nucleus server ควรลดระยะทางไปยังระบบไคลเอนต์ให้น้อยที่สุด—การศึกษาการปรับใช้ VMware แสดงให้เห็น latency ต่ำกว่า 12.05% ด้วยการกำหนดค่าที่เหมาะสม⁴² อินเทอร์เน็ตความเร็วสูงช่วยให้ใช้ฟีเจอร์ cloud streaming ได้ ในขณะที่เครือข่ายองค์กรรองรับสภาพแวดล้อม multi-user ด้วยความปลอดภัย SSL/TLS

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] สถาปัตยกรรม NVIDIA Omniverse Cloud ที่รองรับการปรับใช้ระดับองค์กรใน AWS, Azure และ Google Cloud platforms Cloud APIs ทั้งห้าตัวที่เปิดตัวในปี 2024—USD Render, Write, Query, Notify และ Channel—ช่วยให้สามารถจัดการฉาก 3D แบบโปรแกรมและการทำงานร่วมกันของทีมแบบกระจาย [/caption]

ตัวเลือกการปรับใช้บนคลาวด์ ครอบคลุมผู้ให้บริการรายใหญ่ โดย NVIDIA Omniverse บน DGX Cloud เสนอแพลตฟอร์มที่จัดการอย่างเต็มรูปแบบ AWS EC2 G6e instances พร้อม L40S GPU ให้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ และ Microsoft Azure มีอิมเมจ Omniverse ที่กำหนดค่าไว้แล้วบน A10 GPU instances⁴³ ความต้องการ on-premise มุ่งเน้นไปที่ NVIDIA RTX professional workstations และเซิร์ฟเวอร์ พร้อมการรองรับการจำลองเสมือน VMware vSphere และ Enterprise Nucleus Server สำหรับการทำงานร่วมกัน NVIDIA-Certified Systems จากพันธมิตรเช่น Dell, HP และ Lenovo ประกันความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์และประสิทธิภาพ⁴⁴

การออกใบอนุญาตมีโมเดลที่เรียบง่าย ที่ $4,500 ต่อ GPU ต่อปีสำหรับ NVIDIA Omniverse Enterprise รวมถึงการสนับสนุนระดับองค์กรเต็มรูปแบบพร้อมการเข้าถึงแบบ 24/7 ผ่าน Enterprise Support Portal การแก้ไขบั๊กตามลำดับความสำคัญ และรอบการเปิดตัวที่คาดการณ์ได้⁴⁵ การทดลองใช้ฟรี 90 วันช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบ use cases ได้ ในขณะที่สถาบันการศึกษาได้รับ subscriptions ฟรีสำหรับการเรียนการสอนและการวิจัย นักพัฒนาเฉพาะบุคคลสามารถเข้าถึง free tier เพื่อทำงานร่วมกับบุคคลอื่นหนึ่งคน แต่การใช้งานด้านการผลิตต้องการใบอนุญาตระดับองค์กร⁴⁶

โมเมนตัมตลาดเติบโตขึ้นทั่วทุกทวีป

NVIDIA Omniverse ได้รับการตอบรับในตลาดอย่างมีนัยสำคัญด้วยดาวน์โหลดกว่า 300,000 ครั้งและบริษัทกว่า 252+ แห่งที่ใช้งานอย่างแอคทีฟบนแพลตฟอร์มสำหรับการประยุกต์ใช้ AI ณ เดือนสิงหาคม 2025⁴⁷ การกระจายตัวทางภูมิศาสตร์แสดงให้เห็นการนำไปใช้งานที่แข็งแกร่งในตลาดที่พัฒนาแล้ว โดยสหรัฐอเมริกานำหน้าด้วย 48.80% ของลูกค้า (102 บริษัท) ตามด้วยเยอรมนีที่ 12.92% (27 บริษัท) และสหราชอาณาจักรที่ 9.57% (20 บริษัท)⁴⁸ การมีอยู่อย่างมีนัยสำคัญในญี่ปุ่นรวมถึงการนำไปใช้งานที่ Toyota, Yaskawa และ Seven and I Holdings ในขณะที่อินเดียแสดงการนำไปใช้งานที่เติบโตกับการใช้งานของ Reliance และ Ola Motors

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] ระบบควบคุมคุณภาพที่ขับเคลื่อนด้วย Omniverse ของ Pegatron ซึ่งบรรลุความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่อง 99.8% ผ่านการวิเคราะห์วิดีโอบน physical AI ผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ใช้แพลตฟอร์มนี้สำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกการผลิตปริมาณสูงและการจำลองหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่สนับสนุนการผลิตแพลตฟอร์ม Blackwell [/caption]

การนำไปใช้งานระดับองค์กรแสดงให้เห็นความหลากหลายของแพลตฟอร์มในอุตสาหกรรมต่างๆ ในภาคยานยนต์ การวางแผนโรงงาน digital twin ของ BMW Group ใน 31 สิ่งอำนวยความสะดวกและแนวทาง digital-first production ของ Mercedes-Benz แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงการผลิต⁴⁹ ผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อย่าง Foxconn ใช้ Omniverse สำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกการผลิตปริมาณสูงและการจำลองหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์สำหรับการผลิตแพลตฟอร์ม Blackwell ในขณะที่ Pegatron บรรลุความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่อง 99.8% ผ่านการวิเคราะห์วิดีโอบน physical AI⁵⁰ ยักษ์ใหญ่สินค้าอุปโภคบริโภคอย่าง PepsiCo และ Unilever ปรับปรุงการดำเนินงานและการตลาดตามลำดับ โดย Unilever รายงานการลดต้นทุน 50% ในการถ่ายภาพผลิตภัณฑ์⁵¹

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] ผู้ผลิตยานยนต์ที่ใช้ประโยชน์จาก Omniverse สำหรับกลยุทธ์การผลิต digital-first Mercedes-Benz รายงานการลดลง 50% ในกระบวนการประสานงานซัพพลายเออร์ ในขณะที่ Nissan ประหยัดต้นทุนการตลาด $1.1 ล้านดอลลาร์ด้วยการสร้างเนื้อหาที่เร็วขึ้น 70% ผ่านความสามารถการแสดงภาพแบบ real-time ของแพลตฟอร์ม [/caption]

ภูมิทัศน์การแข่งขันทำให้ Omniverse มีตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์เมื่อเทียบกับทางเลือกอื่น ในขณะที่ Unity เป็นเลิศในการพัฒนาเกมและความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม ความกังวลของนักพัฒนาเกี่ยวกับรูปแบบราคาต่อการติดตั้งได้สร้างความไม่แน่นอนในตลาด⁵² Unreal Engine นำเสนอกราฟิกคุณภาพสูงที่ยอดเยี่ยมแต่ใช้ส่วนแบ่งรายได้ 5% เมื่อเกิน $1 ล้าน Blender มอบทางเลือกโอเพ่นซอร์สกับการสนับสนุนชุมชนที่แข็งแกร่งแต่ขาดคุณสมบัติระดับองค์กร⁵³ แพลตฟอร์ม Autodesk แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นเครื่องมือ CAD/design โดยไม่มีความสามารถการทำงานร่วมกันแบบ real-time จุดเด่นของ Omniverse รวมถึงพื้นฐาน Universal Scene Description ที่เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันที่แท้จริงในรูปแบบ 3D กว่า 50 รูปแบบ การแสดงภาพ RTX แบบ real-time ด้วยคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI การบูรณาการ physical AI ผ่านแพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac และ Cosmos การทำงานร่วมกันระดับองค์กรกับการควบคุมเวอร์ชั่น Nucleus และระบบนิเวศคอนเนคเตอร์ที่กว้างขวางกับแอปพลิเคชั่นบุคคลที่สาม 82+ แอป⁵⁴

ระบบนิเวศพันธมิตรสร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมีนัยสำคัญผ่านการบูรณาการซอฟต์แวร์หลักกับ Siemens (Teamcenter, NX, Process Simulate), SAP, Schneider Electric, Ansys, Databricks และ Cadence⁵⁵ พันธมิตรคลาวด์ครอบคลุม Microsoft Azure, AWS, Google Cloud และ Oracle Cloud ในขณะที่พันธมิตรฮาร์ดแวร์กับ Dell, HP, Lenovo, Supermicro และ BOXX Technologies รับประกันตัวเลือกการติดตั้งที่ได้รับการรับรอง⁵⁶ กลยุทธ์ระบบนิเวศนี้ร่วมกับแนวทาง AI-first ของ NVIDIA และการบูรณาการที่ลึกซึ้งกับสแต็กเทคโนโลยีที่กว้างขวางของบริษัท สร้างคูคำปกป้องการแข่งขันที่มีนัยสำคัญ

การบูรณาการทางการเงินภายในโมเดลธุรกิจของ NVIDIA แสดงให้เห็น Omniverse ที่มีส่วนช่วยในรายได้ $130.5 พันล้านดอลลาร์ในปีงบประมาณ 2025 ของบริษัท โดยเฉพาะอย่างยิ่งสนับสนุนรายได้ Data Center ที่ $35.6 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสที่ 4 ปี 2025 และรายได้ส่วนยานยนต์ที่ $1.7 พันล้านดอลลาร์สำหรับทั้งปี⁵⁷ แม้ว่า NVIDIA จะไม่แยกรายได้ Omniverse ที่เฉพาะเจาะจงออกมา แต่ความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของแพลตฟอร์มในฐานะ "ระบบปฏิบัติการสำหรับ physical AI" ทำให้เป็นศูนย์กลางของกลยุทธ์การเติบโตในอนาคตของ NVIDIA ที่มุ่งสู่โอกาสดิจิทัลไลเซชั่นอุตสาหกรรม $50 ล้านล้านดอลลาร์⁵⁸

## สรุป

NVIDIA Omniverse ได้พัฒนาจากแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันที่ทะเยอทะยานไปสู่ระบบปฏิบัติการมาตรฐานสำหรับ physical AI และการดิจิทัลไซเซชันทางอุตสาหกรรม โดยบรรลุการนำไปใช้งานในองค์กรที่วัดผลได้จริงด้วยการดาวน์โหลดมากกว่า 300,000 ครั้ง และ ROI ที่วัดผลได้ชัดเจนในอุตสาหกรรมการผลิต ยานยนต์ หุ่นยนต์ และสื่อสารมวลชน ความซับซ้อนทางเทคนิคของแพลตฟอร์ม—ที่รวม modular microservices architecture, OpenUSD interoperability, RTX rendering, physics simulation และการผสานรวม AI—ช่วยให้เกิดความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับการสร้าง digital twin การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ และการสร้าง synthetic data ในระดับอุตสาหกรรม เมื่อองค์กรขนาดใหญ่รายงานผลการเพิ่มประสิทธิภาพ 30-70% และการประหยัดต้นทุนหลายล้าน รวมถึงการวางตำแหน่งเชิงกลยุทธ์สำหรับโอกาส physical AI มูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์ Omniverse จึงเป็นทั้งโซลูชันองค์กรในปัจจุบันและแพลตฟอร์มพื้นฐานสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมในทศวรรษหน้า⁵⁹ ขณะที่การเปลี่ยนผ่านแพลตฟอร์มในเดือนตุลาคม 2025 ใกล้เข้ามา จากการเปลี่ยนจาก desktop launcher สู่ cloud-native APIs องค์กรต่างๆ ต้องประเมินกลยุทธ์การดิจิทัลทรานสฟอร์เมชันของตน เมื่อ Omniverse กำลังกลายเป็นไม่เพียงแค่ตัวเลือก แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการแข่งขันในอนาคตอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI⁶⁰

บรรณานุกรม

6sense. "NVIDIA Omniverse - Market Share, Competitor Insights in Artificial Intelligence." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://6sense.com/tech/artificial-intelligence/nvidia-omniverse-market-share.

Aircada. "How Does Nvidia Omniverse Stack Up Against Unreal Engine?" Aircada Blog. เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://aircada.com/blog/nvidia-omniverse-vs-unreal-engine.

CG Channel. "Check out NVIDIA's Omniverse announcements from GTC 2024." มีนาคม 2024. https://www.cgchannel.com/2024/03/check-out-nvidias-omniverse-announcements-from-gtc-2024/.

GlobeNewswire. "NVIDIA Launches Cosmos World Foundation Model Platform to Accelerate Physical AI Development." 7 มกราคม 2025. https://www.globenewswire.com/news-release/2025/01/07/3005070/0/en/NVIDIA-Launches-Cosmos-World-Foundation-Model-Platform-to-Accelerate-Physical-AI-Development.html.

ISM. "Nvidia Contribution to the Metaverse Case Study." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://ismguide.com/nvidia-xr-metaverse-case-study/.

LinkedIn. "The Shifting Landscape of Industrial Simulation: Unity, Unreal Engine, and Omniverse." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.linkedin.com/pulse/shifting-landscape-industrial-simulation-unity-unreal-thomas-strigl.

Marvik. "Exploring NVIDIA Omniverse and Isaac Sim." 26 พฤศจิกายน 2024. https://blog.marvik.ai/2024/11/26/exploring-nvidia-omniverse-and-isaac-sim/.

NVIDIA. "Case Study - Automotive Marketing with Real-Time Application Built on NVIDIA Omniverse." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/katana-studio-streamlines-automotive-marketing-with-real-time-application/.

———. "Case Study - Paving the Future of Factories with NVIDIA Omniverse." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/customer-stories/paving-the-future-of-factories-with-nvidia-omniverse-enterprise/.

———. "NVIDIA Cosmos: World Foundation Models Powering Physical AI." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/.

———. "Omniverse Enterprise." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/enterprise/.

———. "Omniverse Platform for OpenUSD." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/.

———. "Platform Overview — Omniverse Developer Overview." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-overview/latest/platform-overview.html.

———. "Product Licenses — Omniverse Enterprise." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://docs.omniverse.nvidia.com/enterprise/latest/common/product-licenses.html.

———. "RTX - Real-Time mode — Omniverse Materials and Rendering." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://docs-prod.omniverse.nvidia.com/materials-and-rendering/latest/rtx-renderer_rt.html.

———. "Technical Requirements — Omniverse Developer Guide." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-guide/latest/common/technical-requirements.html.

———. "Technical Requirements — Omniverse Enterprise." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://docs.omniverse.nvidia.com/enterprise/latest/common/technical-requirements.html.

———. "The Ultimate AI Experience in the Cloud | NVIDIA DGX Cloud." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/cloud/.

———. "What Is a Digital Twin? | NVIDIA Glossary." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/solutions/digital-twins/.

NVIDIA Blog. "GTC 2025 – Announcements and Live Updates." มีนาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates/.

———. "Industrial Ecosystem Adopts Mega NVIDIA Omniverse Blueprint to Train Physical AI in Digital Twins." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/mega-omniverse-blueprint-industrial-digital-twins/.

———. "NVIDIA Expands Isaac Software Access and Jetson Platform Availability, Accelerating Robotics From Cloud to Edge." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/isaac-jetson-robotics/.

———. "NVIDIA Makes Cosmos World Foundation Models Openly Available to Physical AI Developer Community." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/.

———. "NVIDIA Unveils 'Mega' Omniverse Blueprint for Building Industrial Robot Fleet Digital Twins." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/mega-omniverse-blueprint/.

———. "Virtually Incredible: Mercedes-Benz Prepares Its Digital Production System for Next-Gen Platform With NVIDIA Omniverse, MB.OS and Generative AI." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/mercedes-benz-ev-nvidia-omniverse-generative-ai/.

NVIDIA Corporation. "NVIDIA Omniverse Physical AI Operating System Expands to More Industries and Partners." มกราคม 2025. https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-Omniverse-Physical-AI-Operating-System-Expands-to-More-Industries-and-Partners/default.aspx.

NVIDIA Developer. "Develop on NVIDIA Omniverse Platform." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://developer.nvidia.com/omniverse.

———. "NVIDIA Omniverse: What Developers Need to Know About Migration Away From Launcher." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-omniverse-what-developers-need-to-know-about-migration-away-from-launcher.

———. "Simplify End-to-End Autonomous Vehicle Development with New NVIDIA Cosmos World Foundation Models." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://developer.nvidia.com/blog/simplify-end-to-end-autonomous-vehicle-development-with-new-nvidia-cosmos-world-foundation-models/.

NVIDIA Newsroom. "NVIDIA Announces Major Release of Cosmos World Foundation Models and Physical AI Data Tools." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-major-release-of-cosmos-world-foundation-models-and-physical-ai-data-tools.

———. "NVIDIA Expands Omniverse With Generative Physical AI." มกราคม 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-omniverse-with-generative-physical-ai.

———. "NVIDIA Launches Cosmos World Foundation Model Platform to Accelerate Physical AI Development." มกราคม 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-world-foundation-model-platform-to-accelerate-physical-ai-development.

———. "NVIDIA Omniverse Physical AI Operating System Expands to More Industries and Partners." มกราคม 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-omniverse-physical-ai-operating-system-expands-to-more-industries-and-partners.

———. "NVIDIA Releases Major Omniverse Upgrade With Generative AI and OpenUSD." สิงหาคม 2024. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-major-omniverse-upgrade-with-generative-ai-and-openusd.

ProX PC. "System Hardware Requirements for NVIDIA Omniverse in 2025." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.proxpc.com/blogs/system-hardware-requirements-for-nvidia-omniverse-in-2025.

Robotics 24/7. "CES 2025: NVIDIA launches Cosmos world foundation model, expands Omniverse." มกราคม 2025. https://www.robotics247.com/article/ces_2025_nvidia_launches_cosmos_world_foundation_model_expands_omniverse.

TechCrunch. "At CES 2025, Uber teams up with Nvidia to scale autonomous driving faster." 7 มกราคม 2025. https://techcrunch.com/2025/01/07/at-ces-2025-uber-teams-up-with-nvidia-to-scale-autonomous-driving-faster/.

TechRadar. "Nvidia GTC 2025 - all the news you might have missed." มีนาคม 2025. https://www.techradar.com/pro/live/nvidia-gtc-2025-all-the-news-and-updates-from-jensen-huang-keynote-as-it-happens.

The Robot Report. "AWS offers accelerated robotics simulation with NVIDIA." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://www.therobotreport.com/aws-offers-accelerated-robotics-simulation-nvidia/.

VentureBeat. "Nvidia expands Omniverse ecosystem as downloads hit 300K." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://venturebeat.com/metaverse/nvidia-expands-omniverse-ecosystem-as-downloads-hit-300k/.

Wccftech. "NVIDIA Dominates AIB GPU Market With 92% Share In Q1 2025, AMD Drops To 8% & Intel To 0%." เข้าถึงเมื่อ 5 สิงหาคม 2025. https://wccftech.com/nvidia-dominates-aib-gpu-market-share-in-q1-2025-amd-intel-drop/.