NVIDIAのCEO、Jensen Huang氏は最近、Goldman SachsのCEOであるDavid Solomon氏と共にAIの将来について議論しました。Huang氏はNVIDIAの発展の歴史と将来の展望を共有するだけでなく、生成AI、データセンター、グローバルサプライチェーンの将来の課題と機会についても詳しく探討しました。ゲームのグラフィックスカードからAIコアまで、NVIDIAの成長の道黄仁勋は、1993年に設立されたNVIDIAの発展の経緯を振り返り、初期のビジョンは「計算を加速させること」によって、従来のCPUが解決できない複雑な問題を解決することでした。最初は個人コンピュータやテレビゲームのグラフィックスカードの設計を中心に展開し、後に科学計算、AI、データ処理にも拡大しました。黄仁勋は、「技術の一貫性を保ち、開発者の投資を保護すること」が会社の成功の重要な基盤であり、CUDAなどの技術を世界最大の開発エコシステムの一つにするために取り組んでいることを強調しました。(注：CUDA はソフトウェアとハードウェアの統合技術であり、一般的な計算をグラフィックスプロセッサ（GPU）を使用して行うことを目的としています。開発者は、Cなどの高級言語を使用してプログラムを記述し、元々中央処理装置（CPU）で実行されていた計算タスクをGPUに移行させ、計算効率を向上させることができます。)従来のデータセンターは効率が低く、Sparkはデータ処理効率を20倍に向上させます黄仁勋は、従来のデータセンターはハードウェアの分散、複雑な接続、エネルギーの消費などにより、効率が低下していると指摘しました。また、彼はNVIDIAの解決策として、「集中化」と液冷技術を挙げ、運用コストをドロップさせつつエネルギー効率を向上させると述べました。黄仁勋氏は、単一のNVIDIAサーバーラックが数千の従来のノードを置き換え、ハードウェアと接続コストを大幅に削減できることを例示しています。また、SparkのようなGPUアクセラレーションソリューション技術は、データ処理の性能を20倍に向上させ、顧客が10倍以上の投資収益を実現できるようになりました。生成式 AI 革命、デジタルアシスタントは24時間365日働きます黄仁勋は、生成型AIは単なるツールではなく、スキルであると強調しています。AIはデータを学習して画像、テキスト、タンパク質の構造など、さまざまなコンテンツを生成することができます。これにより、AIは「デジタル労働者」として業務に参加することができます。自動運転、デジタルカスタマーサービス、ロボットなどの応用例も、AIのスキルが現実世界で具体的に表れています。黄仁勋は、NVIDIAのエンジニアたちのほとんどが24時間365日働いている「デジタルアシスタント」を持っているとも述べており、これは産業の未来を変える重要な節目です。跨領域 AI アプリケーションの持続的な拡大により、薬物の革新的な研究開発が組み合わされています黄仁勋は、AIのクロスディシプリナリーの応用能力も、その一つの核心的な利点であると述べた。AIはテキストを画像に変換し、画像を化学分子に変換し、さらには複雑な薬物の開発や仮想スクリーニングを処理することができます。これは計算支援薬物開発（computer-aided drug discovery、CADD）に可能性を提供し、医薬品イノベーションの効率と精度を大幅に向上させることができます。(注：計算補助薬物研究とは、化学、生物学、薬学、情報技術を組み合わせて、化学分子と生物標的の相互作用をシミュレーション、分析、予測し、潜在的な新薬を発見することを指します。)ソフトウェアとハードウェアの統合能力が主な利点であり、技術的な構造が統一されており、開発がより容易になっていますNVIDIA が AI 分野の競争にどのように対処するかに直面して、黄仁勳は、NVIDIA の主要な利点は「ハードウェア、ソフトウェア、およびインフラストラクチャ全体を統合する」能力にあると強調し、単なるハードウェアではないと述べています。彼は、NVIDIA が設計したスーパーコンピュータは、複数のチップで構成され、カスタマイズされたソフトウェアを組み合わせて最適化され、より高いパフォーマンスとエネルギー効率を提供すると強調しています。また、NVIDIAの「テクノロジーアーキテクチャの一貫性」デザインは、開発者が異なるデバイス（コンピュータ、クラウドサーバなど）でシームレスに使用できるように保証し、これがNVIDIAがAI分野で優れた理由でもあります。供給チェーンの課題に柔軟に対応し、台湾積体電路製造（TSMC）を大いに称賛します地政治状況の緊張がますます高まる中、Huang Renxun氏は、NVIDIAが設計段階で「備えていた」と述べています。これは、供給オンチェーンの柔軟性を高め、単一の供給源の影響を受けないようにすることを意味しています。また、Huang Renxun氏は、NVIDIAが主要なチップメーカーとして台湾のTSMCに頼っているものの、必要な場合には一部の製造を他のメーカーに移す能力を持っていると強調しています。同時に、Huang Renxun氏は、台湾のTSMCの適応能力を特に高く評価し、NVIDIAの急速な上昇の重要な推進力と考えています。グローバルな技術需要を担い、新しいコンピュータ時代に向けて進む黄仁進は、NVIDIAの技術が顧客の収益と競争力に直接影響しているため、現在、顧客からかなりの圧力を受けていると率直に語った。しかし、これはNVIDIAが次のコンピューティング時代を形作り、AI技術をさまざまな産業に統合する機会でもあると彼は考えている。黄仁進は次のように述べています。「この世界的な変革に参加し、これらの画期的なアプリケーションの誕生を目撃することは、非常に大きな責任を負うと同時に、ワクワクする挑戦でもあります。」(Siggraph Forum | Nvidia CEO Jensen Huang と Meta CEO Zuckerberg が AI の未来について語る)この記事は、NVIDIAのCEOである黄仁勳によるものです。彼は供給チェーンの課題に柔軟に対応しつつ、次世代のAIコンピュータ時代をリードするでしょう。
NVIDIA CEO黄仁勋：次のAIコンピュータ時代に向けて、供給チェーンの課題に柔軟に対応します
NVIDIAのCEO、Jensen Huang氏は最近、Goldman SachsのCEOであるDavid Solomon氏と共にAIの将来について議論しました。Huang氏はNVIDIAの発展の歴史と将来の展望を共有するだけでなく、生成AI、データセンター、グローバルサプライチェーンの将来の課題と機会についても詳しく探討しました。
ゲームのグラフィックスカードからAIコアまで、NVIDIAの成長の道
黄仁勋は、1993年に設立されたNVIDIAの発展の経緯を振り返り、初期のビジョンは「計算を加速させること」によって、従来のCPUが解決できない複雑な問題を解決することでした。最初は個人コンピュータやテレビゲームのグラフィックスカードの設計を中心に展開し、後に科学計算、AI、データ処理にも拡大しました。黄仁勋は、「技術の一貫性を保ち、開発者の投資を保護すること」が会社の成功の重要な基盤であり、CUDAなどの技術を世界最大の開発エコシステムの一つにするために取り組んでいることを強調しました。
(注：CUDA はソフトウェアとハードウェアの統合技術であり、一般的な計算をグラフィックスプロセッサ（GPU）を使用して行うことを目的としています。開発者は、Cなどの高級言語を使用してプログラムを記述し、元々中央処理装置（CPU）で実行されていた計算タスクをGPUに移行させ、計算効率を向上させることができます。)
従来のデータセンターは効率が低く、Sparkはデータ処理効率を20倍に向上させます
黄仁勋は、従来のデータセンターはハードウェアの分散、複雑な接続、エネルギーの消費などにより、効率が低下していると指摘しました。また、彼はNVIDIAの解決策として、「集中化」と液冷技術を挙げ、運用コストをドロップさせつつエネルギー効率を向上させると述べました。
黄仁勋氏は、単一のNVIDIAサーバーラックが数千の従来のノードを置き換え、ハードウェアと接続コストを大幅に削減できることを例示しています。また、SparkのようなGPUアクセラレーションソリューション技術は、データ処理の性能を20倍に向上させ、顧客が10倍以上の投資収益を実現できるようになりました。
生成式 AI 革命、デジタルアシスタントは24時間365日働きます
黄仁勋は、生成型AIは単なるツールではなく、スキルであると強調しています。AIはデータを学習して画像、テキスト、タンパク質の構造など、さまざまなコンテンツを生成することができます。これにより、AIは「デジタル労働者」として業務に参加することができます。自動運転、デジタルカスタマーサービス、ロボットなどの応用例も、AIのスキルが現実世界で具体的に表れています。黄仁勋は、NVIDIAのエンジニアたちのほとんどが24時間365日働いている「デジタルアシスタント」を持っているとも述べており、これは産業の未来を変える重要な節目です。
跨領域 AI アプリケーションの持続的な拡大により、薬物の革新的な研究開発が組み合わされています
黄仁勋は、AIのクロスディシプリナリーの応用能力も、その一つの核心的な利点であると述べた。AIはテキストを画像に変換し、画像を化学分子に変換し、さらには複雑な薬物の開発や仮想スクリーニングを処理することができます。これは計算支援薬物開発（computer-aided drug discovery、CADD）に可能性を提供し、医薬品イノベーションの効率と精度を大幅に向上させることができます。
(注：計算補助薬物研究とは、化学、生物学、薬学、情報技術を組み合わせて、化学分子と生物標的の相互作用をシミュレーション、分析、予測し、潜在的な新薬を発見することを指します。)
ソフトウェアとハードウェアの統合能力が主な利点であり、技術的な構造が統一されており、開発がより容易になっています
NVIDIA が AI 分野の競争にどのように対処するかに直面して、黄仁勳は、NVIDIA の主要な利点は「ハードウェア、ソフトウェア、およびインフラストラクチャ全体を統合する」能力にあると強調し、単なるハードウェアではないと述べています。彼は、NVIDIA が設計したスーパーコンピュータは、複数のチップで構成され、カスタマイズされたソフトウェアを組み合わせて最適化され、より高いパフォーマンスとエネルギー効率を提供すると強調しています。
また、NVIDIAの「テクノロジーアーキテクチャの一貫性」デザインは、開発者が異なるデバイス（コンピュータ、クラウドサーバなど）でシームレスに使用できるように保証し、これがNVIDIAがAI分野で優れた理由でもあります。
供給チェーンの課題に柔軟に対応し、台湾積体電路製造（TSMC）を大いに称賛します
地政治状況の緊張がますます高まる中、Huang Renxun氏は、NVIDIAが設計段階で「備えていた」と述べています。これは、供給オンチェーンの柔軟性を高め、単一の供給源の影響を受けないようにすることを意味しています。また、Huang Renxun氏は、NVIDIAが主要なチップメーカーとして台湾のTSMCに頼っているものの、必要な場合には一部の製造を他のメーカーに移す能力を持っていると強調しています。同時に、Huang Renxun氏は、台湾のTSMCの適応能力を特に高く評価し、NVIDIAの急速な上昇の重要な推進力と考えています。
グローバルな技術需要を担い、新しいコンピュータ時代に向けて進む
黄仁進は、NVIDIAの技術が顧客の収益と競争力に直接影響しているため、現在、顧客からかなりの圧力を受けていると率直に語った。しかし、これはNVIDIAが次のコンピューティング時代を形作り、AI技術をさまざまな産業に統合する機会でもあると彼は考えている。黄仁進は次のように述べています。「この世界的な変革に参加し、これらの画期的なアプリケーションの誕生を目撃することは、非常に大きな責任を負うと同時に、ワクワクする挑戦でもあります。」
(Siggraph Forum | Nvidia CEO Jensen Huang と Meta CEO Zuckerberg が AI の未来について語る)
この記事は、NVIDIAのCEOである黄仁勳によるものです。彼は供給チェーンの課題に柔軟に対応しつつ、次世代のAIコンピュータ時代をリードするでしょう。