ゴールドマンサックスグループのAI＆高速計算カンファレンスでのNVIDIAのCEOジェンセン・ワン氏のキーアイデア

ゴールドマンサックス・コミュニコピア＆テクノロジーカンファレンスで、NVIDIAの社長兼CEOであるジェンセン・ワン氏は、NVIDIAの歩み、高速計算の将来、そして人工知能（AI）が業種を変革する役割についてのキーアイデアを共有しました。以下は、ディスカッションからのキーハイライトと専門家の発言の一覧です：

1. NVIDIAの進化：ゲームから加速計算のリーダーへ
Jensen Huangは、NVIDIAの31年間の旅を振り返り、ゲーム用のGPU中心の企業からAIと加速計算のグローバルリーダーになるまでを語りました。Huangによれば、同社の成功要因は、汎用コンピュータが処理しきれない課題を解決するための新しいタイプの計算開発に対する見通しでした。1999年のGPUの発明により、NVIDIAはPCゲームだけでなく、AI駆動の計算の基礎を築きました。
板情報： 「私たちはコンピュータグラフィックスから始めて、物理シミュレーション、分子動力学、地震処理などにも拡大しました。私たちの加速計算のビジョンは、最初から私たちを導いてきました。」
2. AIが新たな産業革命となる
Huangは、AIの役割が彼が「次の産業革命」と呼ぶものを推進することを強調しました。彼は、特にデータセンターにおけるNVIDIAの技術が、ゲームからロボット工学やデジタルバイオロジーまでのさまざまな業種で急速な進歩を可能にしていると述べました。
板情報「世界の1兆ドルの汎用データセンターは、加速計算に更新され、自動運転車やロボット工学、バイオテクノロジーなどの業種を変革しています。」
3. 一般用途 CPU とアクセラレーションコンピューティングの比較
一つの洞察に関する最も興味深い瞬間の一つは、黄さんが一般用途 CPU とアクセラレーションコンピューティングの比較を説明してくれたことです。彼は、一般用途 CPU は需要に追いつくことができなくなっており、一方、アクセラレーションコンピューティングは特定のプロセスの最適化に特化しており、大幅な性能向上をもたらします。
板情報「通常、コードの 5% が実行時間の 99.999% を占めます。それをアクセラレータにオフロードすると、アプリケーションの速度を 100 倍に高速化することができます。」
4. NVIDIA の人工知能エコシステムとライブラリの役割
NVIDIA の広範なライブラリエコシステムは、CUDA、cuDNN（ニューラルネットワーク用）、cuOpt（最適化用）、cuQuantum（量子シミュレーション用）を含む、その成功の鍵でした。これらのライブラリによって、業界は AI のフルポテンシャルを活用し、画期的なアプリケーションを開発することができます。
板情報「ゲーム、AI、ロボット工学、自動運転車など、各業界には新しいアルゴリズム、エコシステムの開発、そしてそれらを採用する業界を説得するためのライブラリが必要でした。」
5. データセンターの課題に対処する
Moore's Lawの終わりに伴い、Huang氏は成長する計算要求に対応するため、加速されたコンピューティングへのシフトを強調しました。 NVIDIAはデータセンターを近代化し、効率を高め、エネルギーを節約し、コストを削減するのに役立っています。
板情報: "空気で満たされたデータセンターは非効率です。私たちのサーバーは高価に見えますが、数千のノードを置き換え、エネルギーを節約し、より効率的な液体冷却も可能です。"
6. 生成AI：新しいコンピューティングの時代
Huang氏は、生成AIの変革的な可能性について語り、それがデータを処理するだけでなく理解もすることで、複数のモダリティ間での翻訳を可能にすると述べました。彼は生成AIが新しい産業を生み出し、既存の産業を大幅に拡大すると信じています。
板情報: "生成AIは単なるツールではなく、スキルです。それは運転手から顧客サービスエージェントまでのデジタル労働者を作り出し、産業を変革します。"
7. 人工知能（AI）の投資収益（ROI）
黄さんは、AIインフラへの投資がリターンを生み出すかどうかについての懸念に言及しました。彼は、AIの導入をクラウドコンピューティングや仮想化といった過去の技術的な変革と比較し、高速コンピューティングは劇的なコスト削減と生産性向上をもたらすと主張しました。
板情報「コンピューティングタスクを加速することで、企業は処理時間を20倍短縮し、10倍の節約が見込めます。AIインフラのROIは、既にGitHub CopilotやChatGPtなどのアプリケーションで確認できます。」
8. 競争とNVIDIAのモート
NVIDIAの競争上の優位性は、チップだけでなく、完全なAIインフラストラクチャシステムを構築できる能力にあります。黄さんは、AIコンピューティングはハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムの統合であり、NVIDIAのエコシステムはパフォーマンス、エネルギー効率、費用対効果に最適化されています。
板情報「AIはチップに関することではありません。インフラです。最適化されたソフトウェアで完全なスーパークラスタを構築できる能力が、私たちに強力な競争上の優位性を与えています。」
9. Blackwell Architecture: イノベーションを推進する
NVIDIAのBlackwellシステムは、前任者のHopperよりもトレーニング時に4倍、推論時に30倍高速である。これは同社の徹底したイノベーションの最新事例である。 ホアン氏は、Blackwellの性能が顧客の収益と効率の向上に直接転換することを強調しました。
板情報10. 地政学的懸念とサプライチェーンの弾力性
複雑な地政学的状況を認識しながら、ホアン氏はNVIDIAの多様化された強靭なサプライチェーンに対する信頼を表明しました。特にアジア地域において、同社は任意の混乱に対応するための緊急事態対応計画を持っていることを強調しました。
「私達の能力は、スタック全体を通じて革新することができるため、同じ電力消費量のままで3倍のパフォーマンスを提供できることを意味します。これは、顧客の収益を高めることにつながります。
板情報「供給チェーンに冗長性を設計しています。必要な場合、他のファブに切り替えることができますが、同じレベルのパフォーマンスやコストを提供するわけではありません。

NVIDIAは、黄仁勝のリーダーシップのもと、コンピューティングの未来を築き続けています。ゲームの革新から、ロボット工学やバイオテクノロジーといった産業におけるAIアプリケーションの先駆者として、NVIDIAの高速計算のビジョンは、テクノロジーの景観を変革しています。黄氏が指摘したように、同社の成功は、急速なイノベーション、包括的なインフラの構築、ソフトウェアやライブラリの豊富なエコシステムの育成を実現しながら、顧客への深いコミットメントを保ち続ける能力にあります。
板情報「私たちはAIを中心に、次世代のコンピュータ時代を創り出しています。需要は信じられないほどですが、私たちはその需要に応えるために全力を尽くしています。」