Physical AIを実現する技術基盤について、NVIDIA公式の用語集ページで確認できます。同ページによると、NVIDIAはPhysical AIの構築に「3台のコンピュータ」という枠組みを提唱しており、①Training Computer（DGX）: TensorFlowやPyTorchといったフレームワークを用い、実データや合成データで基盤モデルを学習する計算基盤、②Simulation Computer（Omniverse＋RTX PRO）: ドメインランダム化や生成AIを通じて高精度な仮想環境と合成学習データを生成する基盤、③Runtime Computer（Jetson／DRIVE AGX）: 最適化されたモデルをロボットや車両に実装しリアルタイムで動作させる基盤、から構成されます。あわせて、合成データ生成・拡張のためのCosmos、デジタルツイン構築のためのOmniverse、ロボットポリシーの学習・検証のためのIsaac LabやIsaac Sim、3D環境の共通データ規格OpenUSD、実世界のセンサーデータとシミュレーションを橋渡しするNuRecといった具体的なプラットフォーム・ツール群が挙げられています。