「インドにはAI革命を先導するための要素が全て揃っている」とNVIDIAのジェンセン・ファン氏が語る

16,945 文字

皆さん、こんばんは。今夜は、現代における最もインスピレーショナルなビジネスリーダーの一人とお話しできる光栄な機会を得ました。33年かけて一朝一夕の成功を収め、真に文明の進歩の最前線にいる企業のリーダー、ジェンセンさんを迎えさせていただき、まず心から感謝申し上げます。
ジェンセン：ありがとうございます。このような素晴らしい歓迎を受け、光栄です。
司会：まず、非常に核心的な技術的な質問からお伺いしたいと思います。ムンバイの暑さの中、ジャケットの具合はいかがですか？
ジェンセン：大丈夫です。暑さは好きですし、素晴らしいですね。
司会：最近、AIが新しい産業革命をもたらすとおっしゃっていましたが、私たちの生活や仕事がどのように変わるのか、その概要をお聞かせいただけますでしょうか？
ジェンセン：AIはいくつかの点で革命を起こしています。まず、コンピューティングを根本的に変革しました。コーディングやプログラミングから機械学習へ、ソフトウェアから人工知能へ、CPUで動作するソフトウェアからGPUで動作するニューラルネットワークへと変化しました。
コンピューティングを支える3つの基本的なスタックが再発明されたのです。これは技術的な観点からの変革です。産業的な観点からは、まったく新しいものが大規模に製造されています。これまで生産されたことのないものを大量生産しているのです。だからこそ、私はこれを産業革命と呼んでいます。
実際、インドが世界の産業においてどのような役割を果たしているかを考えてみると、今日のインドは大規模にソフトウェアを製造しています。そして初めて、ソフトウェアではなく、インテリジェンスを大規模に生産することになるのです。
インテリジェンスは数値の形を取り、私たちはそれをトークンと呼んでいます。それらは様々な形で構成され、文章や画像、動画、さらには薬品の化合物やアミノ酸、タンパク質、気象予測のための物理学などにも変換されます。
これらの数値、つまりトークンは極めて大量に生産され、その結果として新しい産業が生まれます。この新しい産業は新しい工場によって動かされることになります。私たちはこれらの工場の中にあるコンピュータを製造できることを非常に光栄に思っています。
この新しい工場、私たちはAI工場と呼んでいますが、そこではエネルギーを変換してインテリジェンスを生産します。これは完全に新しく、これまで存在しなかった産業です。そういう意味で、私たちが今話している全てのことは、これまで想像もできなかったことなのです。
司会：あなたは自社の技術の大きな応用分野として自動運転車やロボティクスについて非常に楽観的ですが、インドの交通事情を経験された今、NVIDIAはインドで自動運転を可能にするチップを作ることができるでしょうか？
ジェンセン：もし誰かがインドで自動運転を征服できれば、世界中どこでも自動運転は解決されるでしょうね。もちろん、インドでは自動運転に適切なセンサーを使用していないことも分かっています。カメラだけでは明らかに不十分で、コンピュータビジョンは使えません。ソナーが必要です。なぜなら、インドではクラクションを鳴らして、視覚ではなく音で運転するからです。インドでは目を閉じて運転できますからね。
司会：軍事グレードの自動運転になりそうですね。
ジェンセン：そうですね、信じられないような軍事グレードですね。
司会：少し話を戻して、NVIDIAの驚くべき軌跡についてお伺いしたいと思います。2007年頃からCUDAプラットフォームへの投資を始められ、その後何年もの間、ウォール街のアナリストや専門家たちから「この投資のROIはどこにあるのか」と問われ続けました。2012年か13年頃までは、これがAIに関連する全ての開発においてどれほど重要になるかは明確ではありませんでした。ソフトウェアプラットフォームへの投資を続ける確信はどこから来たのでしょうか？
ジェンセン：基本的な原則として、自分の信念を信じなければなりません。私たちの会社の核心には、汎用プロセッサー、汎用機器は全てのことに優れているはずがないという信念があります。
マイクロプロセッサーのような新しい技術革命の初期段階では、進歩の速度が非常に速く、汎用CPUで十分でした。毎年性能が倍になっていましたから、それで確かに十分だったのです。
しかし、私たちは、CPUの汎用逐次処理能力では適していない多くのコンピューティングの問題があると考えていました。正しい仕事には正しいツールを作るべきだと。CPUから逐次プロセッサーをオフロードして、並列プロセッサーで加速できる多くのアルゴリズムがあると考えました。
私たちは最初からそう信じていましたし、今でもそう信じています。何か根本的な新しい洞察によって信念が変わらない限り、信念を変える理由はないのです。私たちは33年間それを追求してきました。そして、ついに私たちの時代が来たのです。
司会：ハードウェアを最適化するためのソフトウェア開発が、技術の加速にどれほど重要だったのか、お聞かせいただけますか？
ジェンセン：私たちが発明したコンピューティングモデルはアクセラレーテッドコンピューティングと呼ばれ、CPUの横に置かれます。CPUを置き換えるのではなく、逐次的なものはCPUで実行し続け、並列で加速できるものをオフロードするのです。
私たちのアプローチの利点は、ソフトウェアアルゴリズムとプロセッサーを同時に変更できることです。私たちはこれをコデザインと呼んでいます。コデザインによってあらゆる側面、アルゴリズムもプロセッサーも変更することができます。
もちろん、課題は、そうするとアプリケーションも変更しなければならないということです。システムにGPUを入れただけで全てが速くなるわけではありません。実際に上層のソフトウェアアプリケーションを変更する必要があります。
そのため、私たちの多くの取り組みには新しいソフトウェアスタックが必要で、NVIDIAは多くの面でコンピュータアルゴリズム企業なのです。創薬に有益であるためにはデジタル生物学を理解する必要があり、コンピュータAED工学に有用であるためには新しい流体力学アルゴリズムを発明する必要がありました。
ビデオゲームなどにNVIDIAが貢献するためには、コンピュータグラフィックスのための全く新しいアルゴリズムを発明する必要がありました。私たちが関わる各業界で、チップの新しいアーキテクチャ、ソフトウェアの新しいアルゴリズムを発明し、エコシステムの企業と協力して私たちのアルゴリズムを採用してもらう必要がありました。
だからこそ、これほど時間がかかったのです。しかし、信じられないほどの利点は、その結果が誰も見たことのないものになることです。以前より100倍速いアルゴリズムを導入することができるのです。
車や飛行機、何でもいいのですが、以前より100倍速いものを作ったと想像してみてください。それはほとんど光速で移動するようなものです。まるでタイムトラベルのようです。
ある科学者が私に連絡をくれて、私は彼の研究室を訪れました。彼は私に、NVIDIAの仕事、私の仕事のおかげで、自分の人生をかけた仕事を自分の生涯の中で完遂できると言いました。それはまるでタイムトラベルのようです。
このようにコンピューティングを再発明すると、信じられないようなことが可能になるのです。最近では、コンピュータ科学者たちが、私たちが可能にした驚異的な速度のおかげで - コンピューティングの世界では、アプリケーションを高速化することはコンピューティングのコストを削減することと全く同じです - 過去10年間でコンピューティングの限界コストを10万分の1に削減したことで、研究者たちは「世界中のデータを全て取り、人類の知識全てを取り、人類の知識の全体をコンピュータに与えて、コンピュータに知識がどこにあるのか、そこに表現されている知識は何なのかを、学習できた全ての情報の全てのパターンと関係性を学習することで理解させよう」と考えるようになりました。
これが基本的に機械学習、あるいは今では大規模言語モデルと呼ばれているものです。コンピューティングの限界コストが事実上ゼロになるまで下がらなければ、これは不可能だったでしょう。
司会：一つの分野で、生成AIが深刻に混乱させているのはコーディング自体ですね。ご存知の通り、インドは主要なテクノロジー大国で、ソフトウェアサービスの輸出は非常に大きな産業であり、多くの人々を雇用しています。低レベルのコーディングが非常に急速に混乱させられることに対して、私たちはどのように準備すべきでしょうか？
ジェンセン：プログラミングの未来は大きく異なるものになります。コンピュータのプログラミングは減り、AIのプログラミングが増えるでしょう。今、あなたと私はお互いをプログラミングしているのです。人工知能の文脈では、それをプロンプトと呼びます。あなたが私にプロンプトを与え、質問し、私が情報を返すのです。
このようなコンピュータとのインタラクションの方法は、将来的には極めて一般的になるでしょう。コンピュータに正確に何をして欲しいかを明示的に伝えるプログラミングは減少し、私たちの意図や達成したいことをコンピュータに伝えることが増えていくでしょう。つまり、コーディングは減り、プロンプトが増えるのです。
これは、インドにとって非常に素晴らしい時期です。いくつかの理由があります。前のスピーチでも言及されたように、インドは世界最大のデジタルエコシステムの一つを持ち、膨大な数のコンピュータリテラシーを持つエンジニアがいます。
これは、インドがバックオフィスのコスト削減産業からフロントオフィスのAI駆動型イノベーションエコシステムへと自己を再発明する素晴らしい機会です。私はここで出会った全ての企業に非常に感銘を受けました。
人工知能に関するエネルギー、そして特に昨年だけで開発された能力は本当に素晴らしいものです。インフォシス、ウィプロ、TCS、そして私が出会った企業が生成AIで行っている仕事、人工知能の最先端での仕事は本当に素晴らしいものです。
AIは人間をすぐに置き換えることはありません。誰かの100%を置き換えられる人工知能は一つもありませんが、誰もが人工知能を活用して自分の能力を高めることはできます。それを私たちの能力を高めるツールとして考え、私たち全員をスーパーヒューマンにするものとして考えてください。
私が見る限り、この理解はインドに浸透しています。ここにあるスタートアップの数、人工知能の機会についての理解、ここにあるエネルギーは本当に素晴らしいものです。私はインドの機会に興奮しています。
NVIDIAの3分の1がインドにいます。誰かが言っていましたが、私たちの会社の名前のほとんどの文字がインドにあると。そして多くの面で、NVIDIAの上級幹部はインド人です。NVIDIAのエンジニアの3分の1がここにいて、バンガロールには25年近くいます。
インドはNVIDIAのチップを設計し、NVIDIAのソフトウェアを書き、NVIDIAのシステムを設計し、多くのNVIDIAのアルゴリズムを開発しています。このエコシステム、この国はこの分野で信じられないほどの素晴らしいスキルを持っています。私はこの分野に大きな熱意と希望を持っています。
人工知能がこの産業に全く新しい再発明の機会を与えていることは非常に興奮させられます。実際、NVIDIAの33年の歴史の中で、インドには25年いるというのは驚くべきことですね。そして、おっしゃる通り、NVIDIAの上級幹部がここにいて、既に素晴らしい仕事が行われています。
司会：ジェンセン、ここでさらに何をしようとしているのか、お聞かせいただけますか？
ジェンセン：ITコスト削減産業、労働力アウトソーシング産業から人工知能生産産業へと自己を昇華させるという願望、ビジョン、野心を、全力で追求する必要があります。
今日、業界のCEOたちと話していましたが、基本的にITアウトソーシング、労働コスト削減産業である場合、自己を改善する唯一の方法はそのコストを削減することです。コスト削減産業であることは望ましくありません。収益成長産業になりたい。寝ている間でもお金を稼いでいる産業になりたいのです。時給ベースのビジネスモデルではそれは難しいですね。
ここのリーダーシップが目の前にある素晴らしい機会を認識していることに、私は興奮しています。この国の基本的なインテリジェンスが大規模に製造できるインテリジェンスにエンコードされない理由はありません。
人工知能のあらゆる側面、天然資源はここにあります。デジタル経済はここにあります。つまり、大量のデータがあります。コンピュータサイエンスへの深い理解があり、コンピューティングへの深い理解があり、大規模な資源があります。
人工知能産業でインテリジェンスを製造するためには、エネルギー、データ、そしてコンピュータサイエンスの専門知識が必要です。この3つ全てがここにあるのです。
モディ首相と人工知能について初めて話した時のことを懐かしく思い出します。彼は私の生業と人工知能とは何か、どうやってインテリジェンスを製造できるのかについて、大いに興味を持っていました。
私が人工知能について話すと、彼は非常に賢明なことを言いました。「インドは小麦粉を輸出して、パンを輸入すべきではない。パンを輸出すべきだ」と。小麦粉はあなたの国の天然資源です。あなたの国の天然資源は、土地だけでなく、データなのです。インドのデータはインドに属しています。それはあなたの天然資源です。
インドのデータはあなたの人々の知識をエンコードしています。もちろん、言語や歴史もですが、あなたの知識と文化もエンコードしています。それはあなたに属しています。誰かにそれを収穫させ、処理させ、インテリジェンス、デジタルインテリジェンスという価値あるものに変換させる理由はありません。あなた自身でそれができるのです。
彼はまた、「インドは自国のAIクラウドを所有すべきだ」とも言いました。つまり、AIインフラストラクチャ、処理インフラストラクチャ、私たちがAI工場と呼ぶもの、それらのAI工場は国家インフラストラクチャの一部であるべきだということです。エネルギー、道路、通信などのネットワークと同様に、それらはここに建設され、国家インフラストラクチャの一部となるべきです。
彼のこの理解は私にとって非常に印象的で、インスピレーションを与えるものでした。私がインドに来て、人工知能の進歩について彼に何度か最新情報を提供する機会がありましたが、AIが国を引き上げることができる、全ての人々の手にあるAIが人々を引き上げることができるという考えに、彼が焦点を当てていることが分かります。
私たちが話した例は農業でした。国の大多数が農業産業に従事しており、もし農家の手にAIを置くことができれば、理解力、精密な病害虫管理の能力、AIを使用して収穫量を向上させ、天候や作物の収穫量をより良く予測することができ、それによって人々の生産性を向上させることができるのです。
そういう意味で、国家の意志であれ、この産業、IT産業の本来の能力であれ、また、長年かけて既に作り上げたデジタル経済であれ、要素は整っています。この AI革命を活用する準備が整っているのです。
司会：つまり、インドはデータをローカルに保存すべきで、あなたの処方箋は、多くの成功があなたがパックが向かう先を見ていたことから来ているということですね。したがって、インドの地場IT産業へのメッセージは、それが向かう先を見て、その変革を倍速で進めるということですか？
ジェンセン：そうです、AI製造、AI革命を先導するということです。
司会：素晴らしい。ジェンセン、今となっては忘れがちですが、NVIDIAの途方もない成功のために、起業当初がどれほど見込みのないスタートアップだったかということを。会社のミーティングで「私は何度も倒産の危機を口にしてきた」と言い始め、「我が社は30日以内に倒産する」という言葉があった時期がありました。そこから、最近では株価上昇のおかげで多くのNVIDIA社員があまりに裕福になり、同僚の中には少し慢心しているのではないかと社内で懸念が出ているところまで来ました。この道のりを見てきて、より大きな動機付けとなるのは、恐怖なのでしょうか、それともストックオプションなのでしょうか？
ジェンセン：その質問を真剣に考えると、いくつかの観点があります。まず、私は今朝も、会社が30日以内に倒産するかもしれないと考えて目が覚めました。それは変わっていません。
司会：確かに、市場価値で3兆ドルの会社ですよね、ご存知の通り。
ジェンセン：技術業界で誰も安心しすぎてはいけません。ご存知の通り、技術は信じられないほど急速に変化します。人工知能は、世界が今まで知った中で最大の産業です。なぜなら、インテリジェンスは世界が今まで知った中で最大の産業だからです。
したがって、私たちに多くの競合がいるのは当然のことです。自分たちの立場を当然のものと考えないようにしなければなりません。もちろん、私たちは全てを無から作り上げました。何も持っていない状態、どこにもいない状態がどういうものかを知っています。その感覚は決して消えません。
私は貧しく育ち、私たちの会社も貧しく始まりました。会場の中にも、かなり質素な出発点から始めた人が多くいると確信しています。質素な出発点から始めると、その感覚は決して消えません。
私はまだ、あなたもそうかもしれませんが、余った食事を楽しみます。同じ残り物を2回、3回、4回、5回と続けて楽しむことができます。料理の国籍を変えることもできます。アメリカ料理から始めて、他の材料を加え続けることで、最後には中華料理になったりします。
私は、個人として、また会社として謙虚であり続けるべきだと思います。もう一つの見方として、会社の多くの従業員は長い間裕福であったことに驚かれるかもしれません。今、私の目の前にいる何人かの従業員を見ていますが、彼らは長い間裕福でした。それにもかかわらず、その間ずっと信じられないほど一生懸命働いてきました。
長い間裕福だった人について話す時、おそらくヴィシャルのことを指しているのでしょう。そうですね、彼は裕福です。そして、彼の隣に座っている多くの人々も挙げることができます。彼らは長い間裕福でした。
そこで問題は、そもそもなぜ働いていたのかということです。もし働いていないのなら...私はお金のために働いているのではありません。正直に言いましょう。私は長い間裕福でした。それにもかかわらず、これまで以上に一生懸命働いています。
私は...このお若い方が気づいているように、今朝3時から起きています。なぜなら30日以内に倒産すると考えたからです。ありがとうございます、少し糖分が必要でした。
司会：さて、元気が出てきましたので続けましょう。AIには多くのエネルギーも必要です。米国の大手テクノロジー企業が原子力エネルギーの契約を結んでいるというニュースも見ていますが、NVIDIAは自社の技術をより持続可能にするためにどのような取り組みをしているのでしょうか？また、インドがAI時代に突入する際に必要となるエネルギーについて、その答えはどこにあるのでしょうか？
ジェンセン：いくつかの観点から考えることができます。まず、私たちはコンピューティングのエネルギー効率を可能な限り急速に向上させる必要があります。そのため、ロードマップを非常に強力に推進しています。
新しいものを導入する度に、エネルギー効率は2倍や3倍、時には4倍に向上します。つまり、毎年、使用する電力量が半分や3分の1に削減されていくということです。
第二に、AIは学校がどこにあっても気にしないということを認識する必要があります。私たちは家に電力が必要で、ガレージにある車を充電する必要があるため、電力網が必要で、私たちの家の近くに電力が必要です。
しかし、AIは学校がどこにあっても気にしません。AIは私たちの近くにある必要はありません。余剰エネルギーのある場所にAIデータセンターを置くことができます。
もちろん、世界には私たちが使用している以上のエネルギーがあります。明らかに、太陽からのエネルギーは実際に使用されている量よりもはるかに多いのですが、人々は特定の地域に住みたがるため、余剰電力はありません。データセンターを離れた場所に移動し、建設することができます。
第三の考え方は、AIの目的は、多くのエネルギーを消費するモデルの訓練ではなく、モデルを適用してより効率的になることだということを覚えておく必要があります。
例を一つ挙げましょう。私たちは、コンピュータシミュレーターを使って天気を予測するよりも、1000倍、1万倍もエネルギー効率よく天気を予測することができます。
もしAIに多物理、熱力学、流体力学、対流、伝導、氷物理学における反射率、海洋物理学、陸地物理学、雲物理学の法則を理解させることができれば、原理的なソルバーを使用してシミュレーションするよりもはるかにエネルギー効率よく天気を予測することができます。
これは一例ですが、この考え方は様々な分野に及びます。もちろん、人工知能を使って何かをより効率的に行う新しい方法を発明することが目的です。
しかし、全体として、将来の世界ははるかに生産的になり、エネルギーの使用についてもはるかにスマートになるでしょう。しかし、時間とともに人工知能に使用するエネルギーの総エネルギーに占める割合が増加することを私は望んでいます。
その理由は非常に単純です。インテリジェンスの生産が非常に大きな産業になることを私は望んでいます。なぜなら、私たち全員がインテリジェンスを生産することを望んでいるからです。
目的はセメントを生産することではなく、鉄を生産することでもありません。目的は、よりスマートにセメントを生産すること、鉄を代替できる新しい材料を提案すること、農業についてもっとスマートになって、全てをよりエネルギー効率よく行うことです。
私の望みは、インテリジェンスにより多くのエネルギーを使用し、セメントには少ないエネルギー、鉄には少ないエネルギー、渋滞に座っているのには少ないエネルギー、理由もなくエネルギーを消費する全てのことに少ないエネルギーを使うようになることです。さらに、AIが十分に優れていれば、いつか核融合やその他のエネルギー源の解決方法を教えてくれるでしょう。人工知能なしでは核融合に希望はありません。
司会：あなたは、定義の仕方にもよりますが、人工知能（AGI）が約5年後に実現すると信じていると言われています。その後はどうなるのでしょうか？私たちには想像もつかない時代に入るのでしょうか？また、AGIの開発に関する効果的な規制について懸念はありますか？
ジェンセン：その2つの質問は関連していますが、全く同じではありません。私たちはAIを規制すべきです。あらゆるアプリケーションの文脈でAIを規制すべきです。
AIを会計士として使用する場合、その会計士は規制されるべきです。AIを弁護士として使用する場合、その弁護士は規制されるべきです。AIを医師として使用する場合、その医師は規制されるべきです。
FDAであれ、FAAであれ、NITSAであれ、EPAであれ、お好みの規制機関を選んでください。消費者保護において、AIはその使用の文脈で規制されるべきです。
最初の質問は汎用人工知能に関するものですが、私の希望は、私たち全員がスーパーAI、超知能な人々に囲まれることです。人々は私に「スーパー知能なAIに囲まれたらどうなるのか」と質問しますが、それはまさに私の人生そのものです。
私は自分よりもはるかに優れた能力を持つ人々に囲まれています。私より優れた弁護士、私より優れた会計士、私より優れたコンピュータ科学者、私より優れたビジネスマンに囲まれています。スーパー知能な人々に囲まれていますが、彼らと一緒に仕事をする上で何の問題もありません。
実際、自分より賢い人々に囲まれるべきではないでしょうか？なぜ、彼らの技能において超知能な助手を持ちたくないのでしょうか？全てにおいて超知能なソフトウェアを持つことは非常に考えにくいですが、チップ設計において超知能な、ソフトウェアプログラミングにおいて超知能な、サプライチェーン管理において超知能なAIを持つことは、もちろん実現するでしょう。
私たちはそれが実現するのを待ちきれませんし、それが実現することに興奮すべきです。そして、これらのAIをチームメンバーとして使用して、重要な問題を解決することができるのです。
司会：インドがAI時代を迎えるにあたって、あなたの処方箋をお聞かせください。私たちはもちろん可能性に非常に興奮していますが、雇用への影響について懸念もあります。AIは貧困や開発といった基本的な課題を解決する上で、インドのような社会を助けることができるのでしょうか？国は普遍的基本所得について考え始めるべきでしょうか？
ジェンセン：一つの視点をお話しさせてください。ご存知の通り、インドの大多数の人々はコンピュータのプログラミング方法を知りません。コンピュータをプログラミングする能力は、今日における最大の経済的能力の一つです。
コンピュータ業界の私たちのほとんどは、ほとんどの人々が持っていない能力、つまりコンピュータをプログラミングする能力へのアクセスを持っています。インドのほとんどの人々が、C++やPythonを書くことは考えにくいですし、世界中どこでもそうです。
しかし、インドの全ての人々が人工知能をプログラミングし、AIに自分の代わりに何かをするよう指示することは、100%可能です。母親で子供に何をするべきか指示しない人を私は知りません。そして今や、AIは誰にとっても同じです。
一方で、非常に少ない人々しかコンピュータをプログラミングできませんが、誰もがAIをプログラミングできるのです。つまり、歴史上初めて、コンピュータは特権を持つ人々や、より良い教育を受けた人々、あるいはそれを学んだ人々だけのものではなく、誰もののための道具となったのです。
私は、技術格差が縮小し、おそらく解消される可能性が高いと思います。AIは上位1%の人々の能力を高めるよりも、全ての人々の能力を高める可能性が高いのです。
ほとんどの人々は当初、AIが青collar労働者の仕事を脅かすと考えていましたが、実際にはホワイトカラーにとってはるかに大きな課題となる可能性があります。なぜなら、今や誰もが能力を高められるからです。
誰もがソフトウェアを書けるようになりました。AIに書かせればいいのです。そのため、私は全ての人にAIに関与し、この能力を活用することをお勧めします。
ちなみに、私も毎日使っています。私はチューターとして複数のAIを使用して、物事を学んでいます。それによって私の学習の障壁が下がり、私は元々学ぶことを楽しんでいますが、それでもAIが物事をはるかに速く教えてくれることを楽しんでいます。
司会：あなた自身の個人的な使用例について、少しお話しいただけますか？
ジェンセン：学習です。私はAIに多くの質問をします。例えば、PDFの研究論文を取り、AIに読み込ませ、要約して説明するように指示できることが素晴らしいと思います。
しかし、本当に素晴らしいのは、複雑なものを要約することに加えて、そのAIと会話ができることです。まるで研究者や、論文を書いた教師と話をしているようです。好きなだけ多くの論文や本を取り、AIに読み込ませることができ、そのAIがあなたに要約し、物語を語り、読み上げることもできます。
さらにはポッドキャストのように説明し、最後には多くの質問に答えてくれます。
司会：つまり、ジェンセン・ファンはAIからAIについて学んでいるということですね。
ジェンセン：その通りです。それが非常に良い方法だと思います。
司会：ジェンセン、買収の話題に移りたいと思います。数年前にメラノックスを買収され、同様にアームの買収も試みられましたが、規制当局によって止められました。実現した買収によって、今日のNVIDIAはどのように異なる会社になったのでしょうか？また、もしアームの買収が実現していれば、今日のNVIDIAはどのような会社になっていたでしょうか？この仮説的な振り返りについてお話しいただけますか？
ジェンセン：まず、AIに対する私たちの視点は他の企業とは大きく異なっていました。私たちは、人工知能がコンピュータの構築方法を変えることを観察しました。
PCの革命を振り返ってみると、コンピュータを構築するというアイデアは、CPUを構築し、それをコンピュータに接続すれば、コンピュータができあがるというものでした。
私たちが観察したのは、人工知能が大規模なシステムの問題であるということです。データセット、問題が非常に大きいため、一台のコンピュータでは情報やニューラルネットワーク、AIのデータを処理することは不可能です。本質的にデータセンタースケールの問題になるだろうと想像しました。
私たちは、コンピュータが工場になると想像しました。300年前、ダイナモと呼ばれる機器が作られました。誰もそれが何なのか理解していませんでした。水を入れ、火をつけると、電気という驚くべきものが出てきました。
その機械の影響を理解した人は誰もいませんでした。それから80年後、交流版が登場し、ウェスチングハウスとゼネラル・エレクトリックによる交流発電機の発明、そして近代産業革命が起こるまで。
私たちは、コンピュータが変化し、単なる個人用コンピュータではなく、学習機械であり、インテリジェンス製造システムになると想像しました。これらの製造システムは巨大になり、驚異的な規模で価値を生み出すことになります。
全ての国、全ての企業がインテリジェンスの製造者となり、全ての企業がAI工場を持つようになるでしょう。一方で機械システムとして自動車を製造し、自動車とそれに組み込まれるインテリジェンスを製造することになります。
電話機を製造し、電話機に組み込まれるインテリジェンスを製造することになります。このように、インテリジェンスの製造が驚異的な規模で行われ、全く新しい産業になる世界を私たちは想像しました。
これが今日のNVIDIAとして知られているものの想像、具現化についてお話ししているのです。そして、最も重要なのはGPUやCPUだけでなく、それら全てを巨大な脳として接続する相互接続であると私たちは考えました。
そこで、私は世界をリードする高性能ネットワーキング企業であるメラノックスにアプローチし、私たちの会社の一部になることを提案しました。当初、彼らは気が進まなかったのですが、私はメラノックスのCEOであるヨフ・ウォルドマン、素晴らしい人物に、「もしあなたの会社が売りに出されることがあれば、私が最後で最高値の入札者になります。最高値の入札者が誰か教えてください。その金額より高い金額を提示します。なぜなら、あなたの会社は唯一無二で、二度とメラノックスのような会社は現れないからです」と伝えました。
ある日、彼が私に電話をかけてきて、取締役会が会社を売却することを決定したと言いました。私は「素晴らしい。どこにでも売り込んでください。最高値が出たら私に電話してください」と言いました。その日の朝、彼が私に電話をかけてきました。前夜に「明日の朝、最高値をお伝えします」と言われていたので、朝5時に彼から電話がありました。彼は非常に高い価格を告げ、私は「それは驚くほど高い価格ですね。しかし、約束した通り、それ以上の金額を支払います」と答えました。
そしてNVIDIAはメラノックスを買収し、それは世界を変えました。なぜなら、現代のコンピュータは、CPUでもGPUでもネットワーキングだけでもなく、それら全てを一つの巨大な脳として結びつけるソフトウェアを含めた全体的なシステムだからです。一方では学習とコード作成のため、もう一方では巨大な工場としてです。それが私たちのビジョンでした。
アームの場合、私たちの関心はより保護的なものでした。アームが高性能CPUの構築を続けることを確実にしたかったのです。携帯電話用のCPUだけでなく、これらのAIスーパーコンピュータ用のCPUも。
幸運なことに、彼らは私たちとは独立にデータセンター事業で非常に成功を収めました。そのため、私たちが気にかけること以外にも、高性能CPUに投資する自然な理由があるのです。
私がアームに買収を持ちかけた時、データセンターでアームを使用していた企業は世界中でほぼ私たちだけでした。しかし今では、AWSやその他多くの企業がデータセンターでアームを使用しています。
そのため、私たちのニーズと、データセンターや人工知能におけるアームの自然なニーズの間で、彼らがCPUの構築に継続的に投資することを私は非常に確信しています。物事の展開の仕方に私は非常に満足していますし、アームは良い手の中にあります。
司会：様々なことを読む限り、NVIDIAは非常にユニークなフラットな階層構造と、創業者主導の強い文化を持っています。会社を買収し、新しい人々が入ってくる時、その文化への統合は簡単なのでしょうか、それとも難しいのでしょうか？
ジェンセン：文化の適合性は、選ぶ企業において非常に重要です。メラノックスはイスラエルに2,500人の従業員を持っていました。今やNVIDIAはイスラエルで4,000人を擁する最大のテクノロジー企業の一つとなっています。
イスラエルの文化はNVIDIAの文化と非常に相性が良いのです。多くの面で、NVIDIAの文化、インドの文化、イスラエルの文化、これらは全て非常に謙虚で、家族やコミュニティに焦点を当て、利他的で、目的意識を持っています。
これらは全て私たちの会社の文化、インドの人々の文化、イスラエルの文化と非常に一致する言葉です。そのため、私たちは一緒になることが非常に簡単だと感じました。
司会：技術者の友人から頼まれた質問があります。「ジェンセンと話すなら、これを聞かなければならない」と。NVIDIAの中で、従業員が使用しているフロンティアモデルやエージェントはありますか？そして、それは本当に驚くべきもので、他のどんなものよりも優れているのでしょうか？
ジェンセン：チップ設計...私が話す全ての企業が「ジェンセン、AIをどこに適用すべきでしょうか」と尋ねます。AIは自社で最も重要なことに適用すべきです。
私たちの場合、技術を開発しています。そして今日、素晴らしいチップの設計は、AI無しでは不可能です。線形時間では不可能な宇宙を探索することを可能にしてくれます。
私たちはスーパーコンピュータでは他の方法では不可能なチップの最適化の様々な選択肢を探索するAIを持っています。創薬も同じアイデアです。気象予測も同じアイデアです。最適なサプライチェーン最適化を見つけるのも同じアイデアです。
AIを使用してこの宇宙をはるかに速く探索することができます。これはアルファ碁と同じアイデアです。非常に複雑なゲームである囲碁でAIを使用して超人的な能力を達成するように、アルファ碁は人間には想像もできない手の宇宙を探索することができました。
私たちは今日、チップの設計で同様の技術を使用しています。そして、私たちにとってそれがどれほどうまく機能しているかをご覧ください。そのため、私は全ての企業に、自社で最も影響力のあることは何かを見つけ、AIをそこに専念させることをお勧めします。
司会：それは素晴らしいアドバイスですね。最後の質問として、今回のインド訪問から得られた最大の発見は何でしょうか？
ジェンセン：バックオフィスからフロントオフィスへ。コスト削減産業からイノベーション産業へ。労働力の産業から発明とディープテックの産業へ。時間を費やさなければお金を稼げない産業から、寝ている間でもお金を稼げる産業へ。それが、インドがなるであろう産業です。
私は何も期待せずに来ました。何も期待せずに来ましたが、信じられないほどの熱意と楽観主義を持って去ります。ここのIT産業全体、ここの全てのテクノロジー企業、ここで出会ったCEOたち、IT産業を再発明する決意、この世代に一度の機会、人生に一度の機会を活かそうとする決意、この国、この国家の天然資源を活用し、前進させようとする決意に、私は非常に活力を与えられました。
司会：それは見事に言い表されていますね。ありがとうございます、ジェンセン。それでは、会場からいくつか質問を受け付けましょう。ビザのSさんからですね。Sさんの質問が好きなのは、いわゆるAIブームに対して少し反論的だからです。マイクをSさんにお願いします。
S：ジェンセン、素晴らしい講演をありがとうございます。私の質問は、グローバル組織の最高経営層と接する中で、自社を含め、AIの可能性に非常に興奮しているのですが、コパイロットや一部の不正リスクモデリングを超えて、特に金融サービスについて話していますが、従業員全体にわたる広範な採用があまり見られていないように感じます。何が障害となっているのでしょうか？また、組織全体の従業員による広範な採用のための転換点は何だと思われますか？
ジェンセン：あなたの質問を二つの方法で解釈させてください。まず、AIが世界の企業に統合される、あるいは使用されることを妨げているものは何か、というあなたの最初の質問ですが、まず、企業はコンピュータサイエンスを持っていないことを覚えておく必要があります。
世界の企業のほとんどはヘルスケア企業か金融サービス企業で、彼らのコンピュータサイエンス、ITワークフォースはインドです。そういう意味で、NVIDIAとインドは、世界の全ての企業を支援できるようにAIをパッケージ化しなければなりません。
世界の企業がAIを活用することを妨げているもの、彼らが何を待っているのかと聞かれれば、彼らはあなたたちを待っているのです。それがあなたたちにとって素晴らしい機会です。あなたたちはバックオフィスで世界の企業のために仕事をしてきました。今度はフロントオフィスでAIをやる必要があります。さあ、始めましょう。これは素晴らしい機会です。
DDNのポールから質問があります。マイクをポールにお願いします。
ポール：ジェンセン、こんにちは。
ジェンセン：ポール、お会いできて嬉しいです。
ポール：全ての成功、おめでとうございます。
ジェンセン：ありがとうございます。
ポール：AIにはデータが必要です。これが私の質問を促しています。これはプロンプトエンジニアリングですよね。私たちにはデータが必要です...
ジェンセン：私たちには高速なDDN、DDNが必要です。ありがとう。
ポール：実際にあなたが私の質問を促してくれました。NVIDIAのGPU、ネットワーキング、NEMSなどのテクノロジーに適切な効率性を提供するために、データインテリジェンスとストレージプラットフォームはどれほど重要なのでしょうか？グローバルインテリジェンスを生産し、トレーニングと推論を加速する上で。
ジェンセン：世界は毎年、以前の2倍のデータを生産しています。実際、私の予測では、AIによってそれは加速するでしょう。世界をデジタル化すればするほど、より多くのデジタル体験を得れば得るほど、AIはより多くのデータを生産し、そのデータがさらにスマートなインテリジェンスの燃料となります。
このフライホイールは加速しようとしています。もちろん、私たちはより速く、より速く、より速い脳、より速いコンピュータを構築していきますが、それらのより速いコンピュータは、あなたたちが作成するストレージシステム、DDNがその脳に燃料を提供できる場合にのみ学習することができます。
私は、このフライホイールがまもなくターボチャージに入ると思います。あなたたちの仕事は、私たちの仕事にとって本当に重要です。そのことに感謝しています。
司会：これでステージ上のやり取りは終わりにしたいと思います。ジェンセンは私たちと少し時間を過ごしてくれるので、個人的にお話しできる機会があることを願っています。なんと素晴らしい会話でしたことか。時間を非常に親切に割いてくださり、素晴らしく明確な表現で、本当に豊かな思考の数々をありがとうございました。ジェンセン、ありがとうございます。
ジェンセン：一つだけ最後に申し上げさせてください。まず、私たちはインドに非常に感謝しています。インドなしでは、NVIDIAの従業員の3分の1は不可能でした。NVIDIAの従業員は私たちが行う全てのことにとって非常に重要です。
インドは、NVIDIAの全てにとって中心的な存在です。皆様のご支援とご友情に感謝申し上げます。
司会：AIのメシアに、皆様、大きな拍手をお願いします。ジェンセン、ありがとうございます。ありがとうございます。ポール、ありがとう。すばらしいですね。ありがとうございます。