輝達（NVIDIA）と聯發科（MediaTek）が深い協力関係を構築し、 両雄が手を組んで効率的な中央演算アーキテクチャを作り上げます。NVIDIA DRIVE AGX の演算プラットフォームは、人工知能を単なる単一の命令受けから、推論能力を備えた AI エージェントへと進化させます。聯發科の Dimensity AX キャビン（車載）チップを統合し、エッジコンピューティングとクラウド資源によって、車両が低遅延・高いプライバシー・そしてパーソナライズされた AI エージェント体験を提供できるようにします。
車載 AI エージェントのハイブリッドアーキテクチャが複雑な演算ニーズを処理
車載 AI エージェントは、さまざまなタスク要件に対応するためにハイブリッドアーキテクチャ（Hybrid Architecture）を採用しています。エッジ側では NVIDIA DRIVE AGX プラットフォームが実行し、遅延に極端に敏感（応答時間が 500 ミリ秒未満）で、プライバシーに関わるローカル任務、たとえば音声コントロール、画像認識、車両テレメトリデータの分析を専門的に扱います。ネットワークの受信状態が不安定、あるいは途絶した場合でも、ローカル側はパラメータが 7B 以上の大規模言語モデルと視覚言語モデル（VLM）を動作させ、基本機能が確実に動くようにします。一方で、クラウド環境は「AI 工場」の役割を担い、Web 検索や複雑な行程計画などの高負荷タスクを継続的に実行しながら、モデルの学習、微調整、検証を行います。その後、最適化した成果を車両側へデプロイし、動的な性能バランスを実現します。
AI エージェントの編成はどのようにユーザー体験を最適化するのか？
ユーザーがエッジとクラウドの切り替え間で途切れのない体験を得られるようにするため、システムはエージェント編成（Agent Orchestration）メカニズムを導入します。運転者が複雑な要求を出すと、システムは現在の状況に応じて意図を自動的に認識し、タスクを適切なローカルまたはクラウドのエージェント協働へルーティングします。たとえば行程について話し合う際には、システムがローカルのナビゲーションとクラウドの検索エージェントを呼び出して共同で作業します。ポイントはコンテキスト共有（Context Sharing）技術で、システムが異なるプラットフォーム間で関連する背景情報を同期し、ユーザーが同じ指示を繰り返さないようにし、クラウド側の情報がローカル側へ正しくフィードバックされるようにします。このような透明性のある対話ロジック（UX Transparency）は、非同期タスクの状態を追跡し、ネットワークの切り替えや中断があってもシステムが安定して一貫したサービス品質を維持できるようにします。これにより、運転者への干渉を減らします。
ソフトウェアスタックはクロスプラットフォーム展開の性能にどう影響するのか？
NVIDIA は NeMo と TensorRT によって統一されたソフトウェアアーキテクチャを提供し、開発から実際のデプロイまでの技術的なギャップを効果的に縮めます。開発者はクラウド環境で TensorRT-LLM を使って大規模推論を行い、それを車載エッジ側の TensorRT Edge-LLM に無縫に移行してモデルを展開できます。この一貫したツールチェーンは、モデルが異なる環境での性能と信頼性を確保するだけでなく、「混合エッジ X クラウドのフィードバック・ループ」を構築します。車両の実使用データが蓄積されることで、アシスタントの理解力と反応は継続的に進化し、より正確になります。自動車メーカーは車載機能をより柔軟にアップデートでき、車両が使用期間に応じて自己最適化できる能力を備えることで、車載システムの技術的なライフサイクルを大幅に延ばせます。
NVIDIA は聯發科と協力して未来の AI ネイティブ車を実現
NVIDIA と聯發科の協業による中央コンピュータ構成では、聯發科の MediaTek Dimensity AX シリーズのキャビン（車載）チップ（SoC）と、NVIDIA DRIVE AGX プラットフォームの Orin または Thor を組み合わせます。このアーキテクチャにおいて、Dimensity AX は高度な車内ゲームやマルチメディア、従来の情報娯楽システム（IVI）のワークロードを処理する役割を担います。対して NVIDIA DRIVE AGX は人工知能の計算処理に注力し、マルチモーダル アプリケーションと自動運転機能をサポートします。
NVIDIA と聯發科が協力するチップアーキテクチャの主な内容は、MediaTek Dimensity AX シリーズのキャビン（車載）システム・オン・チップ（SoC）と NVIDIA DRIVE AGX プラットフォームを統合し、中央コンピュータ（Central Car Computer）構成を構築することです。
以下は、当該協業アーキテクチャの重要な詳細です。
中核コンポーネントは MediaTek Dimensity AX C-X1（または C シリーズ）のキャビン SoC と、NVIDIA の DRIVE AGX（例：Orin または Thor）を組み合わせて使用します。
MediaTek Dimensity AX は、高度な車内ゲームやマルチメディア、そして従来の情報娯楽システム（IVI）のワークロードを処理します。
NVIDIA DRIVE AGX は AI ワークロードをオフロードし、多数の AI モデルをサポートすることで、豊富なマルチモーダル アプリケーションと自動運転を実現します。
聯發科の Dimensity プラットフォームと NVIDIA の DRIVE AGX は DriveOS のソフトウェア環境を共有します。
両者は PCIE で接続し、DriveOS の NvStreams API を利用して、動画や音声などの高帯域データを無縫に共有します 2。
輝達と聯發科の協業は、自動車メーカーに対して高い拡張性を備えた選択肢を提供します。自動車メーカーは、既存のキャビン体験を維持しながら「AI ネイティブ」未来モデルへとアップグレードできます。
この記事 輝達、聯發科の両雄が手を組んで AI ネイティブ アシスタントの未来車を作る は、最初に 鏈新聞 ABMedia に登場しました。
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