米Amazon Web Services（AWS）は2026年10月7日、ロボットなど現実の世界で動くAI（フィジカルAI）を開発するためのツール一式「Physical AI Toolchain on AWS」を公開した。GitHubでApache 2.0ライセンスのもとで公開しており、米NVIDIAのロボット開発向けソフトウェアと組み合わせて使う。
ロボットのAIを作るには、学習用のデータを集めて増やし、モデルを学習させ、シミュレーターで確かめてから、実機に載せるという工程を繰り返す。AWSは、この工程ごとに必要なクラウドの設定やサンプルコードをまとめ、設定を自動で組み立てる「Terraform」用の部品として提供する。特定のロボットや作業には依存せず、利用者が自分のロボットのモデルや遠隔操作の記録、作業内容を持ち込んで使う。
組み込んだのは、NVIDIAのシミュレーター「Isaac Sim」、強化学習の環境「Isaac Lab」、人型ロボット向けの基盤モデル「Isaac GR00T」、学習データを生成する「Cosmos」、作業の順番や計算資源を割り振る「OSMO」などだ。Isaac Labでは1台のGPUで4096の環境を並行して動かして学習させる。GR00Tの部品には、ロボットアーム「UR3」で物をつかんで置く遠隔操作の記録27回分が、動く例として付く。言葉でロボットに指示する仕組みも、AWSのAIエージェント開発キットで用意した。GitHubで使えるようになっている部品は、試験版を含めて9種類ある。
ただし、学習したモデルをロボット側の小型コンピューター「Jetson」へ配布する部品は、GitHubで「計画中」となっている。利用するには、GPUを使う許可を得たAWSのアカウントのほか、NVIDIAとAIモデル共有サイトのアカウントで発行するキーが必要だ。使い終えたら環境を削除しないと料金がかかり続けると、AWSは注意を促している。
Amazonの発表では、NEURA Robotics、RLWRLD、Configの3社を、AWSでフィジカルAIを開発する企業として紹介した。Amazon自身は、物流の現場で100万台を超えるロボットを動かしているという。
