サムスン電子（Samsung Electronics）と現代自動車グループ（Hyundai Motor Group）は2026年11月9日、役員夫妻約170名が参集する初の大規模交流会を開催し、ヒューマノイドロボットや自動運転などフィジカルAI領域での協力拡大を図る予定です。現代自が2028年に計画するヒューマノイド「Atlas」年3万台量産に向けた専用半導体・電池の囲い込みは、ファナックやソニーグループなど産業用ロボット・キーコンポーネントを抱える日本企業にも調達規格の再設計を促します。
米韓メガ連合が進めるフィジカルAI垂直統合の全体像
現代自動車グループとサムスングループは、長年にわたる競合関係を解消し、フィジカルAIサプライチェーンの垂直統合を推進しています。現代自動車グループは2028年までに、米国ジョージア州のHMGMA（現代自動車グループ・メタプラント・アメリカ）などを拠点として、ヒューマノイドロボット「Atlas」を年間3万台規模で量産する計画を掲げています。
この大量生産を実現するため、頭脳となる半導体から駆動用バッテリー、各種センサーに至る中核モジュールをサムスングループ各社から調達する体制が構築されつつあります。
【フィジカルAIサプライチェーンの垂直・水平統合】
現代自動車グループ (完成車・ロボットOEM)
├── ロボティクス: Boston Dynamics (Atlas年3万台量産計画)
├── 車載システム: 8nm級自動運転チップ内製開発、SDV基盤
└── 防衛・特殊用途: 現代ロテム (多脚歩行ロボット開発)
│
▼ 共同開発・製造受託・部品供給
サムスングループ (半導体・電子部品・電池)
├── サムスン電子: 8nm自動運転チップ製造、ロボット用DRAM、8nm車載MRAM
├── サムスンSDI: ロボット専用高出力セル、車載角形バッテリー
├── サムスン電機: ロボット用カメラモジュール、車載MLCC
└── レインボーロボティクス: 多脚歩行・協働ロボット技術連携
フィジカルAI市場の拡大は、車載半導体やメモリの需要構造を根本から塗り替えつつあります。調査会社カウンターポイント・リサーチ（Counterpoint Research）が2026年10月に公表したデータによると、ヒューマノイドロボット向けの世界DRAM需要は2026年の約8,300テラビット（Tb）から2030年には約17万2,000Tbへと約20.7倍に拡大する予測です。1台あたりの平均DRAM搭載容量も、エッジ推論の高度化に伴い2026年の19GBから2030年には39GBへ倍増します。
スマート・アナリティクス・グローバル（Smart Analytics Global）の推計では、世界のヒューマノイド出荷台数は2026年の6万台から2030年には約50万台に達する見込みであり、データセンター中心だった先端メモリの主戦場がフィジカルデバイスへと急速に波及しています。
韓国政府もこの動きを制度面から強力に支援しています。2026年6月に国会へ発議された「フィジカルAI特別法」は、実証特区の指定やシミュレーション環境の構築、学習データ整備および性能認証の支援を盛り込み、2026年11月の党政協議会で年内成立の方針が固まりました。2026年7月発表の「下半期経済成長戦略」においても、フィジカルAIを国家戦略産業に指定し、自律走行実証車3,000台の投入やロボット普及支援を打ち出しています。
以下の表は、両グループが推進する共同開発および供給協定の進捗状況をまとめたものです。
| 領域 | サムスン側担当企業 | 現代自側対象プラットフォーム | 技術的役割・供給内容 |
|---|---|---|---|
| ヒューマノイド頭脳 | サムスン電子（DS部門） | 次世代Atlas（2028年量産） | 高帯域・低消費電力DRAM、推論プロセッサ |
| ロボット専用電源 | サムスンSDI | 次世代Atlas | 高出力角形セル（共同MOUに基づく専用開発） |
| ビジョン・受動部品 | サムスン電機 | 次世代Atlas | ロボット用カメラモジュール、車載・耐環境MLCC |
| 自動運転ファウンドリ | サムスン電子ファウンドリ | 次世代モビリティ（2030年） | 現代自内製8nm級自動運転SoCの製造受託 |
| 次世代車載メモリ | サムスン電子（メモリ） | SDV統合コックピット | 8nm組込みMRAM（耐熱・耐衝撃・高速不揮発性） |
| 防衛・多脚ロボット | レインボーロボティクス | 韓国陸軍配備プロジェクト | 現代ロテム共同開発「RB-01K」多脚歩行ロボット |
参考記事: 自動車とロボットの境界が崩れるTesla Optimus vs Hyundai Atlas
エッジ高負荷と環境耐性を両立するハードウェアの成立要件
ヒューマノイドロボットや自動運転車が要求するハードウェアスペックは、従来の民生機器や産業用ロボットの延長線上には存在しません。テスラ（Tesla）のOptimusや現代自のAtlasに代表される自律動作型マシンは、視覚情報のリアルタイム処理と全身の動的姿勢制御をミリ秒単位で完結させる必要があります。
エッジ推論に伴う帯域ボトルネックとDRAM大容量化
人型ロボットが不整地を歩行しながら作業を行うには、マルチモーダルAIモデルをエッジ側で常時駆動させなければなりません。クラウドとの通信遅延は物理空間での転倒や衝突に直結するため、数テラフロップス規模の演算プロセッサと広帯域メモリのロボット内蔵が必須となります。
サムスン電子が開発を進めるロボット向けメモリソリューションは、低消費電力でありながら高帯域を確保するLPDDR5Xや次世代インターフェース技術を応用しています。2030年に予測される1台あたり39GBという大容量DRAMは、視覚言語モデル（VLM）や全身運動制御ポリシーをオンボードで同時に保持するための最低物理要件です。
8nm組込みMRAMがもたらす耐環境性とデータ保護
車載およびロボットのエッジコンピューティングにおいて、熱や振動によるメモリ破壊は致命的な安全障害を引き起こします。サムスン電子が2026年内の量産を進める業界最先端の8nm組込みMRAM（磁気抵抗メモリ）は、この課題を打破する重要コンポーネントです。
スピントロニクス技術を応用したMRAMは、電源供給が遮断されても記録が保持される不揮発性を持ち、書き換え耐性と書き込み速度において従来のフラッシュメモリを凌駕します。DRAMに迫る動作速度を維持しつつ125度を超える高温環境や激しい機械的振動に耐えうるため、自動車の走行制御ユニットやヒューマノイドの関節駆動プロセッサ近傍への直接配置が可能となります。
【次世代エッジメモリの技術特性比較】
・SRAM: 超高速だが揮発性、待機時リーク電力が極めて大きい
・DRAM: 高速・大容量だが揮発性、リフレッシュ電力が常時必要
・フラッシュ: 不揮発性だが書き込み速度が遅く、書き換え寿命に制約
・8nm MRAM: 高速、不揮発性、リフレッシュ不要、高温・耐放射線・耐振動性に優れる
パルス放電に耐えうる高出力ロボット専用電池セル
ヒューマノイドロボットの駆動用電源には、EVとは全く異なる放電特性が求められます。定常走行時の一定放電が中心となるEV用バッテリーと異なり、ロボットが重い資材を持ち上げる瞬間やジャンプ・姿勢復帰を行う際には、極めて高いパルス状の電流が要求されます。
サムスンSDIと現代自・起亜が2024年2月のMOU締結以降進めている専用バッテリー開発では、内部抵抗を極限まで低減した電極構造と高耐熱セパレータが採用されています。EV用の高エネルギー密度セルをベースにしながら瞬時の大電流放電に耐えうるセル設計を行うことで、Atlasの稼働時間延伸とダイナミックな動作性能の両立を図っています。
組織間人事交流が支える垂直統合スピード
技術仕様の統合を可能にした背景には、異例の幹部級人事交流が存在します。サムスン電子は2026年7月、代表取締役直属の「RX（Robotics eXperience）事業推進室」を新設し、現代自動車でボストン・ダイナミクス（Boston Dynamics）戦略を担当していたイ・ドングン副社長をロボティクス戦略チーム長として招聘しました。
一方の現代自動車側も、サムスン電子で知能型ロボット開発を率いていたクォン・ジョンヒョン副社長をAVP本部自動運転開発センター長へ迎えています。双方のアーキテクチャ設計思想を熟知したキーマンが要職に就いたことで、ファウンドリ受託や部材開発における仕様策定のリードタイムが大幅に短縮されました。
参考記事: スピントロニクスとは？仕組みやMRAMへの応用、2030年の投資シナリオまで専門家が徹底解説
車載・ロボット融合が日本のサプライヤー構造に突きつける変革
サムスンと現代自によるメガ連合の形成は、独立系コンポーネントメーカー主導で発展してきた日本のロボティクスおよび自動車部品産業に対して、根本的な競争軸の変更を突きつけています。単体の減速機やモーターの精度を追求するだけでは、演算半導体からバッテリーまでを同一思想で最適化した垂直統合エコシステムに対抗することが困難になりつつあります。
汎用部品調達モデルの限界とプラットフォーム囲い込み
これまでの産業用ロボット市場では、安川電機やファナックといった完成機メーカーが、日本電産（ニデック）やハーモニック・ドライブ・システムズ等の精密コンポーネントを組み合わせてシステムを構築してきました。しかし、年間3万台規模のヒューマノイド量産フェーズに入ると、部材のカスタム化と専用ラインによるコスト低減が勝敗を分ける主要因となります。
サムスン電機がヒューマノイド専用カメラモジュールや高信頼性MLCCを量産し、サムスンSDIが専用バッテリーを供給する体制は、外販部品を都度組み合わせる競合メーカーに対して大幅な製造原価低減と性能最適化をもたらします。部品単体の納入にとどまるティア2・ティア3企業は、規格策定プロセスから排除されるリスクを抱えています。
経済安全保障と国内法制化における立ち遅れ
韓国が「フィジカルAI特別法」の年内成立を目指して国家主導でシミュレーション基盤や実証特区の整備を加速させている一方、日本国内ではロボット実証に関する法制度が個別法ごとの特例措置にとどまっています。道路交通法改正による自動配送ロボットの公道走行認可などは進んだものの、AIロボットの全身制御や高出力アクチュエータの稼働に関する包括的な安全性評価フレームワークは確立されていません。
自律走行実証車3,000台やロボット1,000台の配備を推進する韓国の国家戦略は、実空間データの収集スピードにおいて優位性を生み出します。フィジカルAIの性能向上には実環境でのエッジケースデータが不可欠であり、制度設計の遅れはAI学習基盤の脆弱化に直結します。
日本の電子部品・半導体材料メーカーが取るべき参入戦略
日本の半導体素材・電子部品メーカーにとっては、この垂直統合の波を捉えたアライアンス構築が急務となります。サムスンが8nm MRAMや次世代パッケージングを進める上で、東京応化工業のフォトレジストやレゾナックのパッケージング材料など、日本の高機能化学材料への依存度は依然として高い水準にあります。
単なる「材料売り」にとどまらず、ロボット特有の耐衝撃性や熱疲労耐性をクリアするモジュール単位での仕様提案を行うことが、メガ連合のサプライチェーンへ不可欠な存在として食い込む前提条件となります。
参考記事: 車載半導体とは？CASE・SDVがもたらす需要爆発と次世代サプライチェーンを徹底解説
技術責任者・投資家が直ちに着手すべき具体的アクション
フィジカルAIの実装フェーズが研究室から年間数万台規模の工場量産ラインへと移行した現実を踏まえ、国内プレイヤーが優先して取り組むべき戦略課題は明確です。
- ロボット・車載共通アーキテクチャへの部品ポートフォリオ再編
既存の産業機械向け規格ではなく、車載機能安全規格「ISO 26262」や耐熱規格に準拠した高耐久コンポーネントへの開発シフトを進める必要があります。ロボット専用セルや耐振動メモリなど、フィジカルAI固有の高負荷サイクルに耐えうる仕様の策定を急ぐことが求められます。
- メガ半導体ファウンドリとの先行共同開発体制の構築
先端ノードにおける内製SoCや組込みMRAMの採用動向を捉え、デバイス設計の初期段階からファウンドリやTier1と協調する開発アライアンスを締結することが不可欠です。チップレット技術やアドバンスドパッケージングを活用し、センサーやアクチュエータ近傍に演算機能を統合するインテリジェントモジュールの実用化が参入障壁を築きます。
- 実証特区および業界横断コンソーシアムを活用したデータ獲得
ハードウェアの優位性を維持するためには、実動作環境からフィードバックされる耐久性・制御データの蓄積が欠かせません。国内の製造拠点や物流現場を活用した大規模な実機検証コンソーシアムを早期に立ち上げ、海外OEMの大規模量産モデルに対抗可能な実証データを確保することが次の判断軸となります。
参考記事: 現代自動車「フィジカルAI」実装へのロードマップ｜5万基GPUと水素インフラの統合戦略
出典: BigGoニュース
出典: 朝鮮日報
出典: ソウル経済
出典: 韓国経済
出典: サムスン電子 ニュースルーム
出典: レインボーロボティクス プレスリリース
