黄仁勋の一言で、資本市場は再び波乱を巻き起こしました。

米国株市場は、取引初めに一時的な低迷を経験した後、緊張感のあるV字型の大幅反転を演じ、最終的に3大指数が揃って上昇し、ナスダックは2.17%の上昇率を記録し、8月16日以来の最大日間上昇率を達成しました。

この逆転の裏での主導者は、市場の自己調整だけでなく、エヌビディアなどのテクノロジージャイアントの強力なパフォーマンス、米連邦準備制度理事会（FRB）の利上げの期待に対する市場の微妙な変化にも依存しています。

エヌビディアは米国株の取引初めに一時的にわずかに下落し、その後、黄仁勋の発言とともに上昇率が拡大し続け、終盤まで日高を更新し続け、一時は117ドルを超えるまで上昇しました。

最終的に、エヌビディアは6週間で最大の上昇率である8.15%の上昇率を記録し、その時の時価総額は一晩で驚異的な2,161億ドル（約15,400億人民元）増加しました。

エヌビディアの牽引で、半導体セクター全体が上昇し、ARMは10%超、ブロードコムは6%超、台湾セミコンダクターマニュファクチャリング、マイクロンも4%超上昇しました。

黄仁勋：Blackwellは非常に人気があり、台湾半導体による転送の能力があります！

CEO黄仁勋は、ゴールドマンサックスグループの会議で、エヌビディアの製品が現在、テクノロジー業界で最も人気のある商品になっており、顧客は供給が限られているために競争し合っています。特にAIチップBlackwellの供給が限られているため、一部の顧客は失望しています。

彼はまた、必要な場合は、エヌビディアが台湾半導体への依存を減らし、他のチップ製造サプライヤーに移行する可能性があることを示唆しました。

彼は観客に言いました、「私たちの製品の需要は非常に強力で、みんなが最初に受け取りたいし、最も多くの製品を受け取りたいと思っています。今日はより感情的な顧客がいるかもしれませんが、それも理解できます。関係は非常に緊張していますが、私たちは最善を尽くしています。」

黄仁勋は、会社の最新の「Blackwell」チップ（「最強のAIチップ」とも言われている）が特に人気で、サプライヤーが需要を満たすために努力していると述べました。

黄仁勋に大規模なAI支出が顧客に投資リターンをもたらしているかどうか尋ねられた際、黄仁勋は企業には他の選択肢がないため、「加速度計算」を受け入れるしかないと述べました。

彼は、エヌビディアのテクノロジーは、伝統的なワークロード（データ処理）を加速するだけでなく、古いテクノロジーでは対応できないAIタスクも処理できると説明しました。

また、黄仁勋は、英伟达が半導体製造業界でリードする台积電に深く依存しているとも述べました。

しかし、彼は、必要ならばNVIDIAは他のサプライヤーに切り替えることができるとも述べており、NVIDIAは内部でほとんどの技術を開発しているためです。

ただし、そうした変更はチップ品質の低下をもたらす可能性があると述べています。'台湾三星の機動性と私たちの要求に対する対応能力は信じられないほどです。'

さらに、アメリカ政府はNVIDIAにサウジアラビアに先進的なチップを輸出することを許可することを検討しています。この発表の後、NVIDIAの株価は大幅に上昇し、今年に入って倍を超える上昇率となっています。

附：NVIDIAの黄仁勋氏のゴールドマンサックスへのインタビュー全文（中文要約版）

1. まず、31年前に会社を設立したときの考えについて教えてください。そのときから、ゲームに特化したGPU企業から、データセンター業界に幅広いハードウェアとソフトウェアを提供する企業に転換しました。この経過について最初にお話しいただけますか？始めたとき、何を考えていましたか？それがどのように進化しましたか？将来の主要な優先事項は何ですか？そして、将来の世界に対する見通しはどのようなものですか？

黄仁勋：私たちが正しいと思うことは、将来的に別の計算形式が存在すると予見しました。それにより一般的な計算を強化し、一般的なツールでは解決できない問題を解決できるようになります。このプロセッサは最初はCPUにとって非常に困難なタスクを行います。それはコンピュータのグラフィック処理です。

しかし、我々は段階的に他の領域に拡大していきました。最初に選んだのはもちろん画像処理であり、これはコンピュータグラフィックス処理と補完関係にあります。それを物理シミュレーションに拡張し、我々が選択したビデオゲームの分野で、美しさだけでなく動的で、仮想世界を創造できることを望んでいます。問題を段階的に解決し、周辺業界に拡張し、最終的にこれらの問題を解決しました。

私たちが常に守っている核心理念は、計算を加速させることで興味深い問題を解決できることです。私たちのアーキテクチャは一貫しており、つまり今日開発されたソフトウェアは、あなたが残した大規模なインストールベースで実行されることができ、過去に開発されたソフトウェアも新しいテクノロジーによって加速できます。このアーキテクチャの互換性に関する考え方や大規模なインストールベースの構築、エコシステムと共に成長する心意気は、1993年から始まり、今日まで続いています。これがエヌビディアのCUDAが非常に大規模なインストールベースを持つ理由です。ソフトウェア開発者の投資を保護することは、当社の最重要な任務であり続けています。

ソフトウェア開発者の投資を保護することは、当社の最重要な任務です。将来を展望すると、私たちは自分たちが解決してきたさまざまな問題に取り組んできましたが、それには創業者としてのスキル、最高経営責任者としてのスキル、ビジネスを運営する方法、企業を設立する方法などが含まれます。これらはすべて新しいスキルです。これは、現代のコンピュータゲーム業界の創設に似ています。人々は知らないかもしれませんが、エヌビディアは世界最大のビデオゲームアーキテクチャのインストールベースを持っています。GeForceには約3億人のプレイヤーがおり、依然として急速に成長しており、非常に活発です。したがって、新しい市場に参入するたびに、新しいアルゴリズムや市場動向を学び、新しいエコシステムを構築する必要があります。

私たちがこれをする必要がある理由は、汎用コンピュータとは異なり、一度プロセッサを構築するとすべてが最終的に実行されるということはありません。しかし、私たちは計算を加速するコンピュータであり、つまり、あなたは自分自身に尋ねる必要があります、「何を加速しますか？」汎用アクセラレータは存在しません。

一般目的コンピューティングとアクセラレーションコンピューティングの違いについて詳しく説明していますか？

黄仁勋：現在のソフトウェアを見ると、書かれたソフトウェアには大量のファイル入出力、データ構造の設定部分、およびいくつかの魔法のようなアルゴリズムコアが含まれています。これらのアルゴリズムは異なり、それらはコンピュータグラフィックス、画像処理、またはその他の何かに使用されるかによります。それは流体、粒子、逆物理、または画像に関連するものかもしれません。したがって、これらの異なるアルゴリズムはすべて異なります。特定のアルゴリズムを専門とするプロセッサを作成し、CPUの処理を補完すれば、理論的には、アプリケーションの実行を劇的に高速化できます。なぜなら、通常、5％から10％のコードが99.99％の実行時間を占めているからです。

したがって、その5％のコードを当社のアクセラレータにオフロードすれば、技術的には、アプリケーションの速度を100倍に向上させることができます。これは珍しいことではありません。私たちはしばしば画像処理を500倍に加速できます。今や私たちはデータ処理を行っています。データ処理は私のお気に入りのアプリケーションの1つです。なぜなら、ほぼすべての機械学習に関連する内容が進化しているからです。これはSQLデータ処理、Spark型データ処理、またはベクトルデータベース型処理である場合があり、データは構造化されているかされていないかにかかわらず、データフレームであります。

私たちはこれらを大幅に加速していますが、そのためにはトップレベルのライブラリを作成する必要があります。コンピュータグラフィックス分野では、幸運にもSilicon GraphicsのOpenGLやMicrosoftのDirectXがありましたが、それ以外には実質的なライブラリは存在しませんでした。したがって、例えば、私たちの最も有名なライブラリの1つは、SQLに似たライブラリです。SQLはストレージ計算のライブラリであり、私たちは世界初のニューラルネットワーク計算ライブラリを作成しました。

cuDNN（ニューラルネットワーク計算用のライブラリ）やcuOpt（組み合わせ最適化用のライブラリ）、cuQuantum（量子シミュレーション用のライブラリ）など、他にも多くのライブラリがあります。SQLの機能に似たcuDFのデータフレーム処理用ライブラリなど、さまざまなライブラリが開発され、アプリケーションのアルゴリズムを再編成し、当社のアクセラレータを動作させることができます。これらのライブラリを使用すれば、アプリケーションのスピードを100倍に向上させ、非常に驚くほどの速度を得ることができます。

したがって、この概念は非常に単純で意味がありますが、問題は、これらのアルゴリズムを発明し、ビデオゲーム業界に活用し、地震処理とエネルギー業界全体にそれらを使用する方法、これらのアルゴリズムを記述し、AI業界全体に活用する方法です。私の意味が分かりますか？ですので、これらすべてのライブラリ、それぞれのライブラリ、最初に私たちはコンピュータサイエンスの研究を完成する必要があり、次に私たちはエコシステムの開発過程を経験する必要があります。

私たちはすべての人にこれらのライブラリを使用するよう説得する必要があり、そしてどの種類のコンピュータで実行されるかを考慮する必要があります。したがって、私たちは段階的にさまざまな分野に進出していきます。自動運転車両には非常に豊富なライブラリが作成されており、ロボットの開発には非常に優れたライブラリがあり、物理ベースのバーチャルスクリーニングやニューラルネットワークベースのバーチャルスクリーニングに使用される驚異的なライブラリもあり、気象技術用の素晴らしいライブラリもあります。

私たちは友人を作り、市場を創造しなければなりません。実証されているように、英伟达は本当に新しい市場を作ることに長けています。私たちは今までにこの加速された計算を行ってきましたが、一歩ずつ進めて、業種ごとに市場を開拓する必要があります。

3. 現場の多くの投資家はデータセンター市場に非常に注目しています。中長期的な機会について共有いただけますか？明らかに、あなたの業界があなたが言う「次の産業革命」を推進しています。データセンター市場の現状と将来の課題についてどのようにお考えですか？

黄仁勋：二つのことが同時に起こっており、それらはよく混同されていますが、分けて議論すると理解が助けられます。まず、私たちはAIが存在しないと仮定します。AIの存在しない世界では、汎用コンピューティングはすでに停滞しています。半導体物理学のいくつかの原則、モールの法則、デナードスケーリングなどについては既に終了していることを皆知っています。私たちはCPUのパフォーマンスが毎年倍になるという現象を見ることはありません。私たちが10年で倍の性能を実現できたのは幸運でした。モールの法則は、5年で性能が10倍になり、10年で100倍になることを意味していました。

しかし、現在、これらは終わってしまいました。したがって、加速可能なものすべてを加速する必要があります。SQL処理を行っている場合は、それを高速化します。データ処理を行っている場合はそれを高速化します。インターネット企業を立ち上げてレコメンドシステムを持っている場合は、それを高速化する必要があります。現在、最大のレコメンドシステムエンジンはすべて加速されています。数年前、これらはすべてCPU上で実行されていましたが、今ではすべて加速されています。したがって、最初の動きは、何兆ドルものバリューを持つ世界中の汎用データセンターが、加速化されたデータセンターに近代化されることです。これは避けられないことです。

さらに、英伟达の加速計算が非常に大きなコスト削減をもたらしたため、過去10年間、計算能力は100倍ではなく100万倍の速さで成長しています。それでは問題が生じます。あなたの飛行機が100万倍速くなったら、それについて何か異なることをしますか？

したがって、人々は突然気づいたのです。「なぜ私たち自身がこの機能を想像し、またはアルゴリズムを設計するのではなく、コンピュータにソフトウェアの作成をさせないのか？」すべてのデータ、予測データをコンピュータに渡し、アルゴリズムを見つけさせればよいのです—これが機械学習、生成エーアイです。ですので、この技術を多くの異なるデータ領域に大規模に適用しました。コンピュータはデータの処理方法だけでなく、データの意味も理解しています。複数のデータパターンを同時に理解できるため、データの翻訳を行うことができます。

そのため、英語から画像に、画像から英語に、英語からタンパク質に、タンパク質から化学物質に変換することができます。それはすべてのデータを理解しているため、これらの翻訳プロセスをすべて実行できます。私たちはそれを生成的AIと呼んでいます。多くのテキストを少ないテキストに変換したり、少ないテキストを多くに拡張したりすることができます。私たちは現在、このコンピュータ革命の時代にいます。

そして今、驚くべきことに、兆ドル規模の最初のデータセンターが加速されます。そして、私たちはこの新しいタイプのソフトウェア、生成型AIと呼ばれるものを発明しました。生成型AIは単なるツールではなく、スキルです。そして、このために新しい業種が創造されています。

それはなぜか？今までのIT業界全体を見てみると、私たちは人々が使うツールや機器を作り続けてきました。しかし初めて、人間の能力を高めることができるスキルを作り出しています。そのため、AIは数兆ドルの価値があるデータセンターやIT業界を超えて、スキルの世界に入ると人々は考えています。

では、スキルとは何でしょうか？デジタル通貨はスキルであり、自動運転車はスキルです。デジタル化された組み立てラインの労働者、ロボット、デジタル化された顧客サービス、チャットボット、エヌビディアのサプライチェーンのデジタル化された従業員。これはSAPのデジタルエージェントになるかもしれません。当社はServiceNowを大量に利用しており、今やデジタル従業員サービスを所有しています。したがって、私たちは現在、これらのデジタル化された人間を持っており、これが私たちが今いるAIの波です。

金融市場では、AIインフラの構築が続く中、投資利益が十分かどうかという議論があります。あなたはどのようにして顧客がこのサイクルで投資収益を得ているかを評価しますか？歴史を振り返ると、PCとクラウドコンピューティングはどのようにして同様の採用サイクルで変わったのでしょうか？現在との違いは何ですか？

黄仁勋: これは非常に良い質問です。見てみましょう。クラウドコンピューティングの前は、最も大きなトレンドは仮想化でした、皆さんは覚えているかもしれません。仮想化は基本的にデータセンター内のすべてのハードウェアを仮想的なデータセンターに仮想化することを意味し、その後、特定のコンピューターに直接関連付けることなく、データセンター間でワークロードを移動することができます。結果として、データセンターの利用率が向上し、データセンターのコストが1.5倍から2.5倍に減少するということが見られました。ほとんど一夜にして成し遂げられました。

そして、これらの仮想コンピュータをクラウドに配置すると、1つの会社だけでなく、多くの会社が同じリソースを共有できるようになり、再度コストが下がり、利用率が向上しました。

これら数年の進歩は、基本的な変化を隠蔽しています。それは摩爾の法則の終焉です。利用率向上からは二倍から二倍半のコスト削減を得ましたが、これはトランジスタとCPU性能の限界に達したことに直面しています。

そして、これらのすべての利用率の向上は限界に達しており、そのためにデータセンターや計算のインフレーションが見られるようになっています。したがって、最初に起こっていることは計算の加速です。したがって、データを処理する際に、例えばSparkを使用する場合-これは現在世界で最も広く使用されているデータ処理エンジンの1つです- Sparkを使用し、それをエヌビディアのアクセラレータで高速化すると、20倍の高速化を実現することができます。これは、コストを10倍節約することを意味します。

もちろん、aiチップの費用を支払う必要があるため、計算コストは少し上昇する可能性がありますが、計算時間は20倍短縮されます。したがって、最終的にはコストを10倍節約できます。このような投資収益率は、計算を加速する場合には珍しくありません。そのため、私はあらゆる加速可能な作業を加速し、それからGPUを使用することをお勧めします。そうすれば即座に投資収益を得られます。

その他にも、生成型AIの議論は現在のAIの最初の波です。インフラストラクチャプレーヤ（私たち自身やすべてのクラウドコンピューティングサービスプロバイダなど）は、インフラストラクチャをクラウドに置き、開発者がこれらのマシンを使用してモデルのトレーニング、チューニング、保護などを行うことができるようにしています。需要が非常に高いため、私たちに1ドルを支払った場合、クラウドサービスプロバイダはその対価として5ドルを得ることができます。これは、世界中で起こっている状況で、需要が非常に大きいです。

私たちは、既にいくつかのアプリケーションを見てきました。もちろん、一部の有名なアプリケーションも含まれています。例えば、OpenAIのChatGPT、GitHubのCopilot、または当社内で使用されている共同ジェネレータなどですが、生産性の向上は非常に驚くべきものです。当社のソフトウェアエンジニアは、CUDAのために作成したジェネレータ、さらにはUSD（当社で使用している別の言語）やVerilog、C、C++のジェネレータなどを使用しています。

したがって、私は、コードの各行がソフトウェアエンジニアによって書かれている日はもはや終わりました。将来、各ソフトウェアエンジニアは24時間365日、常にデジタルエンジニアが手助けをするでしょう。それが未来です。そのため、エヌビディアを見ると、私たちには32,000人の従業員がいますが、それらの従業員の周りには100倍以上のデジタルエンジニアがいます。

5. 多くの業界がこれらの変化を受け入れています。あなたが興奮しているユースケースや業界は何ですか？

黄仁勲：私たちの会社では、AIをコンピュータグラフィックスに使用しています。人工知能がなければ、私たちはもうコンピュータグラフィックスを行うことはできません。私たちはひとつのピクセルを計算し、残りの32個のピクセルを推測します。つまり、私たちはある程度で他の32個のピクセルを「夢見る」ことができ、視覚的に安定しており、写真のように実感のある画像の品質とパフォーマンスが非常に優れています。

1つのピクセルを計算するためには多くのエネルギーが必要ですが、他の32個のピクセルを推測するためには非常に少量のエネルギーしか必要とせず、非常に高速に処理することができます。ですので、AIは単にモデルのトレーニングにとどまらず、それは最初のステップです。モデルを使用する方法こそが重要です。モデルを使用すると、エネルギーや時間を大幅に節約することができます。

AIなしでは、自動運転車産業にサービスを提供することはできません。AIなしでは、ロボット技術やデジタルバイオロジーの分野での仕事も不可能です。ほぼすべてのテクノロジーアーキビオ社は、エヌビディアを中心に活動しており、彼らはデータ処理ツールを使用して新しいタンパク質、小分子合成、バーチャルスクリーニングなどを生成しています。人工知能によって、さらにこの分野は完全に再設計されます。

6. 競争と競争の壁について話しましょう。現在、多くの公共および私企業があなたの主導地位を打破したいと望んでいます。競争の壁についてどのように考えていますか？

黄仁勋: まず、私たちが他と異なると考えるいくつかの点があります。最初に覚えておくべきことは、AIは単なるチップに関するものではないということです。AIは基盤全体に関わるものです。今日のコンピュータはチップを作ってそれを人々が購入してコンピュータに取り付けるというものではありません。その種のモデルは90年代に属します。現代のコンピュータはスーパーコンピュータクラスター、インフラストラクチャー、あるいはスーパーコンピューターとして開発されています。それは1枚のチップでもなく、完全にはコンピューターでもありません。

したがって、私たちは実際にはデータセンター全体を構築しています。私たちのスパコンクラスタのいずれかを見ると、そのシステムを管理するために必要なソフトウェアが非常に複雑であることがわかります。これらのシステムには「Microsoft Windows」のようなものはありません。このようなカスタマイズされたソフトウェアは、私たちがこれらのスーパークラスタのために開発したものです。ですので、チップを設計する会社、スーパーコンピュータを構築する会社、そしてこれらの複雑なソフトウェアを開発する会社は、もちろん同じ会社です。これにより、最適化、パフォーマンス、および効率が確保されます。

また、AIは本質的にアルゴリズムです。私たちはアルゴリズムの動作メカニズムを理解するのが非常に得意であり、コンピューティングスタックがどのように計算を分散させ、数百万のプロセッサで数日間実行し、コンピュータの安定性、エネルギー効率、およびタスクの迅速な完了能力を維持するかを知っています。この点では、私たちは非常に優れた知識を持っています。

最後に、AIの計算には、インストールベースが重要です。すべてのクラウドプラットフォームとオンプレミスの統一されたアーキテクチャを持つことが重要です。クラウドでスーパーコンピュータクラスタを構築する場合でも、特定のデバイスでAIモデルを実行する場合でも、すべてのソフトウェアを実行するために同じアーキテクチャを使用する必要があります。これがインストールベースと呼ばれているものです。そして、この一貫したアーキテクチャは1993年以来、私たちが今日の成果を達成することができる重要な要因の一つです。

したがって、今日、AI企業を設立する場合、もっとも明らかな選択肢はエヌビディアのアーキテクチャを使用することです。なぜなら、私たちはすべてのクラウドプラットフォームで展開されており、どのデバイスを選んでも同じソフトウェアを直接実行できるからです。

7. Blackwellはトレーニングで4倍の速さであり、前のモデルであるHopperと比べて推論速度は30倍速いです。あなたのイノベーションの速度が非常に速いため、このペースを維持できるのでしょうか？あなたのパートナーはあなたのイノベーションのペースに遅れることはありませんか？

黄仁勋: 私たちの基本的な革新手法は、絶えずアーキテクチャの革新を推進することを確実にすることです。各チップの革新サイクルは約2年であり、最良の場合は2年です。中間アップグレードも年に1度行いますが、全体的なアーキテクチャの革新は約2年に1度であり、これは非常に速いと言えます。

私たちには7種類の異なるチップがあり、これらのチップはシステム全体に影響を与えます。毎年、前の世代よりも強力な新しいAIスーパーコンピューティングクラスターを提供することができます。これは、最適化できる部分が多数あるからです。そのため、私たちは非常に早く高い性能を提供することができ、その性能の向上は直接総所有コスト（TCO）の低下につながります。

ブラックウェルは、性能向上により、1ギガワットの電力を持つ顧客には3倍の収入を得ることができます。性能は直接スループットに、スループットは収入に変わります。つまり、1ギガワットの電力を持っていれば、3倍の収入を得ることができます。

したがって、このような性能向上のリターンは比類のないものであり、3倍の収入差をチップコスト削減で埋め合わせることはできません。

8. 亜洲サプライチェーンへの依存についてどのように考えますか？

黄仁勲：アジアのサプライチェーンは非常に複雑で密接に関連しています。 NVIDIAのGPUは単なるチップではなく、数千のコンポーネントで構成された複雑なシステムであり、電動車の構造に似ています。したがって、アジアのサプライチェーンネットワークは非常に広範で複雑です。私たちはそれぞれのプロセスに多様性と冗長性を取り入れ、問題が発生しても迅速に他の場所に生産を移すことができるように努めています。最終的には、サプライチェーンに中断が発生した場合でも、継続的な供給を確保する能力があります。

現在、台湾の台積電で生産していますが、それは世界で最高の理由だけではなく、少し優れているだけではなく、はるかに優れています。我々は長期的な協力関係を築いており、彼らの柔軟性と規模能力には非常に感銘を受けています。

昨年、収入が大幅に増加したのは、サプライチェーンの迅速な対応によるものです。 TSMCの敏捷性と要求に応える能力は非常に素晴らしいです。わずか1年未満で生産能力を大幅に向上させ、来年はさらなる拡大を予定しており、再来年もさらなる拡大を計画しています。したがって、彼らの敏捷性と能力は非常に優れています。ただし、必要に応じて他のサプライヤーに切り替えることももちろん可能です。

9. 貴社は非常に有利な市場ポジションにあります。私たちは非常に良いトピックについて多くの議論をしました。あなたが最も心配していることは何ですか？

黄仁勋：私たちの会社は現在、世界中のあらゆるAI企業と協力し、すべてのデータセンターとも協力しています。私たちが協力していないクラウドコンピューティングサービスプロバイダーやコンピューターメーカーがどこにもないかわかりません。したがって、このような規模拡大に伴い、私たちは非常に大きな責任を負っています。私たちの顧客は非常に感情的であり、私たちの製品が彼らの収入や競争力に直接影響を与えるためです。需要が非常に大きく、その需要を満たすプレッシャーも非常に大きいです。

現在、私たちはBlackwellの生産を全面的に行っており、第4四半期に出荷を開始し、さらに拡大する計画です。需要が非常に高く、皆さんは製品をできるだけ早く手に入れたいと思っており、できるだけ多くのシェアを得たいと思っています。このような緊迫した状況と激しい雰囲気は前例のないものです。