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NVIDIAの社長兼CEOであるジェンセン・フアンと、研究所会長のマイケル・ミリンとの対話にようこそ。
ありがとうございます。彼らはあなたの大ファンです。その歓声はあなたへのものだと思います。そして、あなたの衣装は私へのものですね。ようこそ。
AIは次の産業革命でしょうか？はい。次の製造革命ですか？はい。説明させてください。私たち全員が、AIの技術について話してきました。AIは世界を認識し、コンテンツを生成し、翻訳でき、今では推論し、問題を解決し、ツールを使い、ウェブブラウザを使い、PDFを読み、あなたのために調査をすることもできます。
そして、その技術が何をできるのか理解しており、それ自体が非常に興奮することです。それ自体が完全に変革的です。この技術が過去のIT技術とは異なることを理解しています。IT技術はツールです。効果的にするには使わなければなりません。コンピュータの前に座って使う必要があります。
しかし、今やAIには自動化する能力があります。ロボティクスやロボットの概念はよく理解されています。物理的なロボットを想像してみてください。でもデジタルロボットを想像してみてください。それはあなたのデータセンターのコンピュータの中にあり、あなたのために働いています。これが興奮する理由は、初めて単に私たちが知っているIT技術を置き換えたり次世代化するだけでなく、初めてデジタルワークフォースを拡張し追加することができるからです。経済の一部であり、1兆ドルよりはるかに大きく、100兆ドルの一部です。それが最初の層です。
第二の層は、このAIをどのように生成するかです。AIはどこから来るのでしょうか？前世代のコンピュータは手書きのソフトウェアでCPUで実行されていました。NVIDIAが33年かけて構築したのは、機械自体がソフトウェアを書くことを学ぶ新しいタイプのコンピュータというアイデアで、私たちが発明したアクセラレーテッドコンピューティングとGPUと呼ばれるこのプロセッサ、このコンピューティングプラットフォームで実行されます。
では、AIはどのように生産されるのかという質問があります。基本的にデータAIデータセンターと呼ばれるもので生産されますが、本質的には工場です。データセンターとは違い、データセンターのようには見えません。規模がかなり大きいです。エネルギーを使用し、エネルギーを適用すると、トークンと呼ばれるものを生成します。これらのトークンは基本的に数字であり、これらのトークンは数字や言葉や画像やピクセルやビデオや化学物質や創薬のためのタンパク質の組み合わせに再構成できます。
あるいはロボットを運転するために必要なモータースキルや自動運転車を運転するためのステアリングホイールにも再構成できます。これらのトークンはこの工場によって製造されています。興味深いのは、人々が全く新しい産業が作られたことを理解し始めていることです。
この新しい産業には工場があり、この工場にはAI工場があります。これらの工場はどれくらい大きくなる可能性があるでしょうか？ギガワット規模のものを構築しており、各ギガワットは約50〜60億ドルです。今後10年ほどの間に、世界中で何十ギガワットものAI工場が建設されるのを見ても驚きません。それが第二の層です。
第三の層はおそらくさらに深遠なものです。初めて、金融サービスからヘルスケア、製造、物流、小売、エンターテイメントなど、ほぼすべての産業に影響を与える能力、技術を持っています。そのため、このインフラストラクチャ、このAI工場が、他の多くの産業のためのインフラストラクチャになります。前世代のこのインフラストラクチャは理解するのが難しいものでしたが、前世代には情報インフラストラクチャがあり、その前の世代にはエネルギーインフラストラクチャがありました。現在は知能インフラストラクチャがあります。インターネットは情報インフラストラクチャであり、人工知能はこの新しいインフラストラクチャです。
AIをこれらの異なるレンズから見ると、AIが私たちがいる技術産業に与える影響、あらゆる国が参加したいと思う新しい産業への影響（余剰エネルギーを持つ人は誰でもこの産業に参加したいと思うでしょう）、そしてすべての産業に影響を与えるインフラストラクチャへの影響を理解し始めることができます。
少し立ち戻って、対話に必要なスキルセットについて話しましょう。数年前、最新の農業技術を取り入れれば、農業の補助金などで5億の仕事が削減される可能性があると推定しました。今日、重要な懸念があります。誰が仲介されなくなるのでしょうか？私は1960年代に頭の中で収穫量を計算できるという大きな優位性を持っていましたが、1970年に電卓が登場しました。私は仲介されなくなりました。電卓の発明以来、彼はかなりうまくやっているようですね。
その後、私は何百万もの取引を覚えることができましたが、コンピュータがそれらの取引を保存し始めました。あなたが提供する技術との相互作用において、仕事の概念についてどのようにお考えですか？
はい。皆さんは仕事の置き換えについて多く耳にしています。すべての仕事が影響を受けます。失われる仕事もあれば、新しく作られる仕事もあります。しかし、すべての仕事が影響を受けることは間違いありません。あなたはAIに仕事を奪われることはないでしょうが、AIを使う誰かに仕事を奪われるでしょう。
しかし、考慮すべき2つの極端な例を挙げましょう。コンピュータ技術、コンピュータサイエンスは約3000万人に恩恵をもたらしました。世界には約3000万人のプログラミングができる人がいて、この技術を極限まで使うことができます。過去30年間、この業界にいた私たち全員にとって本当に恩恵となりました。
潜在的に、選べる中で最も優れた、最も富を生み出す産業の一つでしょう。私は石油技師になれたかもしれません。父はそうでした。医者になれたかもしれません。母は誰もが医者になるべきだと思っています。しかし、私はコンピュータエンジニアリングを選び、それはかなり良い選択であることが判明しました。
しかし、この業界には約3000万人しかいません。私たちはマイク、過去30〜40年でおそらく世界が見た中で最大の技術格差を作り出しました。私たちが発明した道具は私たちには使えますが、他の75億人には使えません。
私は実際、人工知能が技術格差を埋める最大のチャンスであると提案します。証明しましょう。この部屋を見渡しても、C++でプログラミングできる人はほんの一握りでしょう。Cでプログラミングできる人も同じくらいでしょう。しかし、100%の人がAIをプログラムする方法を知っています。なぜなら、AIはあなたが話したい言語で話すからです。図式を描いて見せることができます。絵を描いて何をすべきか尋ねることができます。明らかに言葉で話すこともできます。
プロンプトを書くこともできます。非常に明示的な方法でプロンプトを記述することもできますし、非常に暗示的な方法でプロンプトを記述することもできます。AIを使ってコンピュータをプログラムする方法がわからなければ、単に「AIをプログラムする方法がわかりません。どうやってプログラムするのですか？」とAIに伝えれば、AIは正確にあなたをプログラムする方法とそれをプログラムする方法を教えてくれます。
ChatGPTやGemini Pro、これらのAIを使用している人の数は、実際これが歴史上最も使いやすい技術の一つであることを示しています。今や誰もがこの能力を活用できます。教師や学生がチューターを求めているなら、すべての学生はそれをチューターとして使うべきです。私は毎日チューターとしてそれを使用しています。私たちが今、技術ギャップを埋めるために人工知能を使用できる能力は信じられないほどです。それが一つの極端な例です。
もう一つの極端な例として、私たちには労働力不足があることを覚えておいてください。労働者が不足しています。労働者が豊富にあるわけではなく、不足しています。そして歴史上初めて、私たちは実際にそのギャップを埋める機会を想像することができます。世界がそうでなければ持っていない3000万から4000万の労働者をワークフォースに戻すことができます。
人工知能はおそらく世界のGDPを増加させる最良の方法だと主張できるでしょう。それらは他の見方です。その間、私は全員にAIを活用することをお勧めします。そしてこの技術を無視してその結果あなたを失う人にならないでください。
少し話しましょう。彼らはこの部屋を出て、会議の6日後の木曜日に、AIについてもっと学びたいと思うでしょう。彼らはコンピュータにAIについて教えてもらうべきでしょうか？それが私たちがやるべきことですか？
素晴らしい方法です。電話を取り出して、Perplexityは結構良いです。ChatGPTは本当に素晴らしいです。Gemini Proも素晴らしいです。私はこの3つすべてを使用しています。AIについて知りたいことを何でも尋ねれば、あなたが望む深さまで教えてくれます。私は時々、自分にとって比較的新しい分野では、「まず12歳の子供に説明するように話して、それから時間をかけて博士レベルまで高めてください」と言うかもしれません。
皆さんも同じようにできます。別の観点から見てみましょう。ジェンセン、あなたの家族は台湾から来て、ワシントンに行き、最終的にあなたの両親はオレゴンに移りました。私は他の多くの起業家に資金を提供する機会がありました。MCIのビル・ガワンが思い浮かびます。彼は攻略したいAT&Tにおいて99%の市場シェアを持つ会社を持っていました。
あなたがよく話す初期の頃、あなたは成功するかどうかわからなかったと。彼はしばしば毎月の給料がどこから来るのか疑問に思っていました。あなたが当時持っていたよりも資本へのアクセスが多かった他の企業は、あなたが見たものを何を見逃したのでしょうか？彼らは市場の何を認識しなかったのでしょうか？インテルは何を見逃したのでしょうか？
私が躊躇したのは、最初から私たちは想像していたからです。会社として私たちが試みていたのは、通常のコンピュータができない問題を解決する新しいコンピューティング方法を発明することでした。実際、もし「通常のものができないことをする」というミッションステートメントを書き出すなら、それは「通常の車が行けない場所に行く新しい車を作りたい」と言うようなものです。
通常、車が行けない場所は道路が舗装されていないか、行きたいと思われるような場所ではありません。そして私たちは「通常のコンピュータができない問題を解決する」というミッションステートメントを考え出しました。このミッションステートメントにはいくつかの問題がありました。
実行に3年かかりましたが、成功しました。ただ、最初の問題は、経済全体、産業全体、エコシステム全体が問題が解決できる場所に行きたいということです。誰も問題が解決できない場所には行きたくありません。そのため、私たちがいる場所はかなり孤独でした。
解決が難しいため、この問題に取り組んでいる他の人はあまりいません。顧客もあまりいません。彼らはそのような問題を選ぶ傾向がありません。彼らは問題が解決できることを望んでおり、解決できないことを望んでいません。そして、インテルが常に私たちを見ていて、あなたが言ったように彼らは資本へのより大きなアクセスを持っていたのは完全に真実です。彼らは自分たちがやっていることがとても成功していたからです。
彼らは私たちがやっていることを拒否しました。それが実際には時間の経過とともに良いニュースとなりました。私たちが長い時間がかかった理由は、それが難しいからです。そして私たちがここに一人でいる理由は、人々が長い間私たちを一人にさせておいたからです。最近書かれた本があり、私はそれを拾って目を通しました。
ピーター・ティールの「ゼロ・トゥ・ワン」という本は、多くの点でNVIDIAの物語でもあります。私たちは誰も可能だと思わないか、とても難しいことをすることを選びました。成功する可能性が非常に低いことでした。しかし私たちにとってはとても当然のことでした。だから同時に、それが難しいことだったからこそ、また彼らが既にやっていることが非常に成功していたからこそ、彼らはすべてがまとまるまでそのアイデアを拒否したのだと思います。
そして、あなたも自社がインテルと同じ方向に進まないようにしています。今日のリーダーとして、あなたはどのようにして継続的なイノベーションの文化を実現しているのですか？そして、もし私が「誰も行ったことのない場所へ行く」というカーク船長について話したいと思ったら？
私は部分的に思うのですが、まず保証はありませんが、私たちの会社には本当に素晴らしいことがいくつかあります。そして私は一人の人間としてそれを感謝しています。私は自分の子供たちや愛する人たちにも同じ経験をしてほしいと願っています。それは苦闘に伴う長い苦しみであり、決して何かを当然と思わないこと、非常に効率的であること、できる限りすべてを節約しようとすること、すべてのペニーを節約しようとすることです。なぜなら、苦闘がどれくらい続くかわからないからです。
苦闘が長い時間かかるため、信じられないほどの回復力があります。そして会社はその性格を持っています。今日でも、私たちが取り組むほぼすべてのことは5年から10年の取り組みです。私たちはおそらく、物理的AIと呼ばれる新しい分野で世界で最も深く取り組んでおり、それはロボティクスに変換されます。次世代AIに必要な基本技術において、おそらく私たちは誰よりも先を行っています。
一方で大きな夢を持ち、それが実現するまで苦しむ回復力と性格を持つことが、それらの特性だと思います。それはとても良いことだと思います。もう一つ良いのは、私たちは常に倒産しかけている状態にあるということです。30年間、私たちは常に倒産の瀬戸際にあり、何も当然とは思っていません。
後退があっても、それはあまり私を悩ませません。間違いを犯しても、それはあまり驚きません。成功しても、それを当然と思わず、あまり祝いすぎません。私たちは本当に自分たちの仕事に集中し続けています。そして、その一部は会社の構築にどれだけ時間がかかったかということだと思います。
ほとんどの素人にとって、チップを作るにはどうすればいいのでしょうか？チップを作るには何が必要ですか？私たちはみんなチップを作りに行きたいと思いますが、どうやって始めればいいのかわかりません。そして覚えておられるように、米国は法案を可決しました。620億ドルを投資するというものです。そして6ヶ月後、彼らは工場を建設する方法を知っている人が米国にいないことを発見しました。台湾から7,000人を連れてくる必要があります。
そうですね。すべてのことにおいて、技術と芸術性が重要だと思います。チップの作り方を学びたいなら、YouTubeから始めて、それから…実は私たちはチップを作るのがとても上手です。その理由は、1960年代のIBM以来、私たちのような会社は存在していなかったからです。私たちは白紙から始め、全く新しいアーキテクチャを設計し、チップを作り、システムを作り、ネットワーキングを作り、インフラストラクチャを作り、すべてのソフトウェアを書き、そのソフトウェアを市場に持って行き、世界の開発者とエコシステムがそのコンピュータのために開発することができます。
iPhoneやWindowsのために開発するように、NVIDIAのために開発します。1960年代と70年代にIBMが一から全てを構築して以来、私たちのような会社は存在していません。私たちはチップを作りますが、システム全体を構築しており、今日では本当にAIインフラストラクチャ企業です。私たちが構築するシステムを見ると、私たちのチップはそれぞれ1.5トンの重さがあります。これは1.5トンのチップです。1つが300万ドルします。私たちはこれらのものを非常に高いボリュームで構築しています。
私たちはそれを製造し、組み立て、そしてテストします。スーパーコンピュータをテストするためにスーパーコンピュータを使用します。なぜなら、作ったコンピュータが賢いかどうかをテストするには、賢くなければならないからです。そして私たちはすべてをテストします。すべては液体冷却されています。そして、すべてをテストし、すべてを組み立て、すべてを分解し、飛行機に乗せ、データセンターがある場所に出荷し、彼らのドアの外で再度組み立て、彼らのデータセンター内に設置します。
このプロセス全体には、世界中の200の製造業者とサプライヤーが私たちと協力しています。私たちは年間数千億ドル相当のものを構築しています。この瞬間、私たちは世界最大の技術企業、チップ企業です。そして、それは非常に難しいことです。
私たちの研究開発予算は、世代ごとに約200〜300億ドルです。これはとても大きなゲームです。しかし、私たちはマイクが知っているような業界、おそらく兆ドル単位で測定される知能産業に取り組んでいます。だから、私たちが行っている投資の量は、先にある機会に値するものです。
私たちは皆、あなたのチップをどこに販売できるかについての潜在的な制限について読む機会がありました。この論争には人々が提示する長所と短所があります。あなたが見る問題を整理してください。
NVIDIAの技術は、しばしば国の宝と表現されています。そしてこの技術が人工知能と呼ばれる新しい産業にとって明らかに重要であるため、一方の極端な側面では、この技術が我が国の友人たちにのみ利用可能であることを確実にしたいと思います。この技術へのアクセスが軍事的な理由でそれを使用する可能性のある人々の手に渡らないようにしたいと思います。
それらが経済的理由、国家安全保障上の理由でアクセスを制限する議論です。そしてその誤謬は、特に私たちの敵国の政府は、軍事的理由で彼らの国での利用可能なコンピューティング能力によって制限されていないということです。
私たちの国も他の国も制限されていません。もし彼らが軍事的進歩のためにそれを必要とするなら、彼らは既に持っているコンピューティングリソースを確保するでしょう。そしてほぼすべての国には既に何百万ものNVIDIAチップがあります。そのため、どの国へのNVIDIAの技術の追加出荷を制限しても、彼らの軍事力を制限することにはなりません。
この技術の輸出に傾く理由は、世界のAIを構築したいということです。アメリカの標準が世界中で採用されているように、人工知能のエコシステムは他の誰かの標準ではなく、私たちの標準の上に構築されるでしょう。そして私たちは一人ではありません。NVIDIAはもちろん世界のリーダーです。
しかし、私たちがいなければ、特定の市場にサービスを提供しなければ、市場から完全に撤退すれば、誰か他の人が代わりに入ってくることは間違いありません。例えば、ファーウェイは非常に強力であり、世界で最も強力な技術企業の一つです。彼らが代わりに入ってくるでしょう。だから、それが理にかなう理由は、市場で勝利し、アメリカの標準をグローバルスタンダードにし、AIをアメリカの技術の上に構築することです。
そしてもちろん非常に重要なのは、それが巨大な市場だということです。私たちが中国への出荷を制限されたとき、中国市場は数年で約500億ドルになります。私たちが残してきた市場は途方もなく巨大です。500億ドルというのは、ボーイングが一機の飛行機ではなく会社全体のようなものです。そのため、これは私たちが享受できるビジネスチャンスだと思います。税金を還元し、雇用を創出し、私たちの技術をさらに進歩させることができます。
また、顧客との相互作用においても、その顧客からの学習機会を逃しています。どんなビジネスにとっても最も重要なのは顧客との相互作用です。過去数年間であなたの顧客から何を学び、一つはチップへの需要、もう一つはチップの使用方法について、どのようにフィードバックを受け取ったのですか？
私たちは世界中のほぼすべてのAI開発者と協力しています。そして私たちは、私たちのアーキテクチャ、技術の性質がどのように使用されるか、将来のAIに最適かどうかなど、あらゆることを学んでいます。AIの研究者が何をしたいかを理解するとき、例えば仮想細胞のためのAIモデルについて、私たちは仮想タンパク質で非常に良い進歩を遂げており、今は仮想細胞に取り組んでいます。AIを使って細胞がどのように相互作用するか、そのパスウェイがどのように表現されるか、基本的に細胞の意味とその動態を理解できれば、それを理解することができます。
そのAIモデルは大規模言語モデルのためのAIモデルとは非常に異なります。人々がそれをどのように使いたいかを理解することは、将来のアーキテクチャをより適切に変更するのに役立ちます。
先ほど言ったように、ジェンセン、多年前に私はIBMに行き、彼らが当時スーパーチップと呼んでいたものを医学研究に使うべきだと説得しようとしました。そして彼らは私に「マイク、素晴らしいプレゼンをありがとう。でも私たちはビデオゲームに行きます」というお断りの手紙を書きました。
将来の需要はどこにあると思いますか？特定の産業、例えば生物科学のようなものが、より大きな役割を果たすのでしょうか？そしてその分野で何ができるでしょうか？さまざまな産業からの需要をどのように見ていますか？
今日のAIを見ると、NVIDIAがすでに大きくなり、AI産業がすでに大きくなっているにもかかわらず、私たちは基本的に消費者インターネット市場にサービスを提供しています。ちょっと立ち止まって考えてみると、それは世界経済のほんの一部分にすぎません。これ以外に、ヘルスケア産業、ライフサイエンス、製造業があります。実際の製造業では、将来の工場は一つの巨大なロボットが、人々と協力して製品を作るために内部の多くのロボットを調整する場所になるでしょう。
ロボットがロボットを作り、そのロボットが他のロボットを作る入れ子状の技術層があります。これはまもなく私たちの前に現れ、製造、産業化、工場のためのこのアプリケーションには、物理的AIと呼ばれる新しいAIが必要です。それを解決できれば、何兆ドルもの産業について話していることになります。
最後の質問です。多くの人が聞いた後、「どうやってNVIDIAで職を得られるだろうか？」と考えているかもしれません。今日あなたが求めている高いスキルセットは何ですか？
YouTubeでチップの設計方法を習ったと言われたら、それは多くを語ることになるでしょう。
いや、私たちはNVIDIAは世界初のチップ企業です。もちろん、先ほど言ったように、私たちはAIインフラストラクチャスタック全体を構築していますが、私たちにはデジタル生物学者、量子化学者、コンピュータグラフィックスエンジニア、ロボット工学者、言語の専門家がいます。
私たちは非常に幅広い科学の領域と非常に幅広い産業分野にわたる専門知識を持っています。ヘルスケア産業、金融サービス産業にサービスを提供しています。ですから、ドメインの専門知識をお持ちであれば、私たちはそれを歓迎します。ドメインの専門知識を持つ人を歓迎します。また、一般的な基本的知性を持つ人も歓迎します。
そして、あなたが懸命な仕事を愛し、特に苦しむことを愛するならば、誰に電話すべきかを正確に知っているでしょう。私たちは長年にわたって、ハードワーク、多くの課題、困難な日々がNVIDIAを構築したと見てきました。私の友人である有名な教授が、新しいクラスを受け持つとき、誰が能力で入ってきたのか、誰が家族関係で入ってきたのかを見分けようとすると言っています。
それは簡単です。彼は私に1週間以内に分かると言います。より難しいのは、家族関係で入った人が能力で入った人の下で働くようになるまでにどれくらいの時間がかかるかということです。それには長い時間がかかります。彼は学生たちをよく知る必要があります。
あの困難な日々が報われました。あなたが将来何を達成できるか楽しみにしています。参加していただきありがとうございます。ありがとうございました、マイク。
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