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エヌビディアの社長兼CEOであるジェンセン・フアンをお迎えします。ミルケン研究所の所長であるマイケル・ミルケンとの対談です。
皆さんは大のファンですね。これはあなたに向けてです。歓声はあなたのためで、私の衣装に対してだと思います。ようこそ。
それでは、AIは次の産業革命でしょうか？はい。次の製造革命でしょうか？はい、説明させてください。私たちは皆、AIテクノロジーについて話してきました。AIは世界を認識でき、コンテンツを生成でき、翻訳ができ、今では推論して問題を解決し、ツールを使用し、ウェブブラウザを使用し、PDFを読み、あなたのために調査することもできます。
つまり、このテクノロジーが何をできるのか、それ自体がとても刺激的なことを私たちは知っています。それ自体が完全に変革的です。このテクノロジーが過去のあらゆるコンピュータ技術と異なることを理解しています。コンピュータ技術はツールであることを思い出してください。効果的にするためには使用する必要があります。
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、自動化する能力と結びついています。ロボティクスと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。それは理解できます。想像できます。あなたのコンピュータやデータセンターの中で、あなたのために働くデジタルロボットを想像してみてください。
これは、単に私たちが知っているコンピュータ技術の次世代や代替品ではなく、初めてデジタル労働力を強化し追加できる可能性があるため、エキサイティングなのです。
そしてこれが関わる経済の一部は1兆ドルよりもはるかに大きいです。それは100兆ドルの一部なのです。これが最初の層です。二番目の層は、このAIをどのように生成するのか、AIはどのように現れるのでしょうか？前世代のコンピュータは手書きのソフトウェアがプロセッサー上で動作するものでした。
Nvidiaが33年かけて構築してきたのは、学習する新しいタイプのコンピュータというアイデアです。機械自体がソフトウェアを書くことを学び、それがこのプロセッサ上で動作します。私たちが発明したこのコンピューティングプラットフォームは、加速コンピューティングとGPUと呼ばれています。さて問題は、AIがどのように生産されるかです。本質的に人々がAIデータセンターと呼ぶもので生産されます。
しかし本質的にはこれは工場です。データセンターには見えません。データセンターのようには見えません。規模はかなり大きいです。エネルギーを使用します。エネルギーを投入すると、トークンと呼ばれるものを生産しますが、基本的には数字です。
これらのトークンは数字や言葉、画像、ピクセル、ビデオ、化学物質、医薬品発見のためのタンパク質の組み合わせ、あるいはロボットを動かすための運動スキルや自動運転車を操縦するためのスキルに再構成することができます。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創出されたことを理解し始めているということです。この新しい産業には工場があり、その工場はAI工場です。これらの工場はどれくらいの規模になり得るのでしょうか？1GWになる可能性があります。私たちは約1GWの工場を建設しており、1ギガワットあたり約50〜60億ドルかかります。
今後10年程度で、世界中で数十ギガワットのAI工場が建設されるのを見ても驚きません。これが第二の層です。第三の層はおそらくさらに深く、金融サービスからヘルスケア、製造業からロジスティクス、電子商取引、エンターテイメントなど、ほぼすべての業界に影響を与える技術能力が初めて登場したことです。
したがって、このAIインフラ、このAI工場は今や他の多くの産業のためのインフラとなっており、前の世代と同様に、このインフラは少し理解するのが難しいですが、前の世代では情報インフラがあり、その前の世代ではエネルギーインフラがありました。
今や私たちはインテリジェンスインフラを持っています。インターネットは情報インフラでした。そして人工知能はこれです。これらの異なる視点からAIを見ると、AIがテクノロジー産業に与える影響、すべての国が参加したい新しい産業への影響、そしてすべての産業に影響を与えるインフラについて理解し始めることができます。余剰エネルギーを持つ人は誰でもこの産業の一部になりたいと思うでしょう。
少し立ち止まって、相互作用に必要なスキルについて話しましょう。数年前、私たちは最新の農業技術を採用すれば、世界中で約5億の農業関連雇用を排除できると推定しました。
今日、重要な質問は、誰が仲介されるのかということです。私は1960年代に頭の中で利回りを計算できるという大きな優位性を持っていました。そして1970年に電卓が登場しました。そのため、私は仲介されました。電卓発明以降、かなりうまくやっているようですね。
そして私は何百万もの取引を記憶することができましたが、コンピュータがこ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相互作用する仕事の概念について、どのように見ていますか？
就職の置き換えについてたくさん聞いたことがあるでしょう。すべての仕事が影響を受けるでしょう。
一部の仕事は失われ、一部の仕事は作られますが、すべての仕事が影響を受けます。そして即座に、これは議論の余地がありませんが、AIのせいで仕事を失うのではなく、AIを使用する誰かに仕事を奪われることになります。しかしこれらは観察するのが比較的明らかなことです。
しかし、考慮したいかもしれない二つの極端な例をお話しましょう。コンピュータ技術、コンピューティングは約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々がいて、この技術を極限まで使用しています。
そしてそれは、この産業にいた私たちすべてに本当に恩恵をもたらしました、過去30年間で。潜在的には、選べる最高で最も富を創出する産業の一つです。私は石油エンジニアになることもできました。父はそうでした。そして医者になることもできました。母は誰もが医者になるべきだと思っていますが、私はコンピュータエンジニアリングの道を選び、それは非常に良い選択だったことが判明しました。
しかし、この業界には約3000万人しかおらず、過去30〜40年間で私たちは世界が今まで見た中で最大の技術格差を作ってしまいました。私たちが発明した道具の使い方は知っていますが、他の75億人は知りません。
実際、人工知能は技術格差を縮める最大の機会であるという点を提示したいと思います。証拠をお見せしましょう。この部屋を見渡しても、C++でプログラミングできる人は数人しかいないでしょうし、C言語でプログラミングできる人もそれと同じくらいでしょう。
それでも、皆さん100%がAIをプログラミングできます。その理由は、AIはあなたが話したい言語を話すからです。図を描いて見せることもできます。画像を描いて何をするか指示することもできます。明らかに言葉で話すこともできます。クエリを書くこともできます。
非常に明示的な方法でリクエストを記述することもできますし、非常に暗示的な方法でリクエストを記述することもできます。そしてもしAIを使ってこのコンピュータをプログラミングする方法がわからなければ、AIに「プログラミング方法がわからないんだけど、どうやってプログラミングするの？」と尋ねるだけです。そうすればAIはプログラミング方法を正確に教えてくれます。
私は、Chat GPTやGemini Pro、Claudeを使用している人の数が、実際に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ると思います。これで教師や家庭教師を求める学生など、誰もがこの能力を享受できるようになりました。
すべての学生はチューターとしてこれを使うべきです。私は毎日チューターとして使っています。ですから、技術格差を埋めるために人工知能を使用できる能力は驚異的だと思います。これが一つの極端な例です。もう一つの極端な例は、人材不足があること、労働者不足があることを覚えておいてください。
労働者が豊富にいるわけではなく、不足しているのです。そして歴史上初めて、私たちはこのギャップを埋め、世界が持っていない3000万から4000万の労働者を労働力に戻す機会を想像できるのです。
したがって、人工知能は世界のGDPを増やす最良の方法である可能性があると主張することができます。これが物事を見る他の二つの方法です。その間、私は100%の人々がAIを活用し、この技術を無視してその結果として仕事を失う人にならないことをお勧めします。
少し話しましょう。この部屋を出て行くとき、6日間の会議の後、彼らはAIについてもっと知りたいと思うでしょう。コンピュータにAIについて教えてもらいたいと思うでしょう。どうすればいいでしょうか？
素晴らしい方法です。電話を取り出して調べるだけです。Perplexityはかなり良いです。Chat GPTは本当に素晴らしいです。Gemini Proも素晴らしいです。私は三つとも使っています。そして単にAIについて知りたいことを尋ねるだけです。望むだけ深く教えてくれます。時々、私にとって比較的新しい分野では、「まず12歳児に説明するように教えてから、徐々に博士レベルまで進めてください」と言うことがあります。
皆さんも同じようにできます。別の角度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引っ越しました。そして私はMCIのビル・ガロンなど、他の多くの起業家に資金を提供する機会がありました。
彼はTNTで99%のシェアを持っていた企業を持っていました。あなたが成功するかどうかわからなかったと話す初期の頃、彼はしばしば毎月の平和がどこから来るのか疑問に思っていました。当時、あなたよりも資本へのアクセスがあった他の企業は何を見逃したのですか？彼らは何を見なかったのですか？
ええと、つまり、インテルは市場について何を見なかったのですか？彼らは何を認識しなかったのですか？はい、私が言うのをためらったのは、最初から私たちが企業として何をしようとしているかを想像していたからです。それは、通常のコンピュータでは解決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構築し、発明することでした。
実際、今この使命声明を書くとしたら、「通常のものができないことをする」というのは、一般の車が行けない場所に行くための新しい車を作りたいと言っているようなものです。通常、一般の車が行けない場所は舗装された道がなかったり、そもそもあまり望ましくない場所だったりします。
そこで私たちは、通常のコンピュータが解決できない問題を解決するという使命声明を打ち出しました。この使命声明にはいくつかの問題がありました。それを実現するのに33年かかり、私たちは成功しました。しかし第一に、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思っています。
誰も問題が解決できない場所に行きたいとは思いません。そして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、この問題を解決している他の人はいません。多くの顧客もいません。彼らはそのような問題を選ぶ傾向がないからです。
彼らは問題が解決できないことではなく、解決されることを望んでいます。そして、もう一つは、常に私たちを観察していたインテルは優位性を持っていたということです。あなたが言ったように、彼らはより多くの資本にアクセスできました。それは全くその通りです。彼らは自分たちがやっていることに非常に成功していたので、私たちがやっていることを一種の拒絶していました。
それが時間の経過とともに良いニュースになります。これに長い時間がかかった理由は、難しいからです。そして私たちがここで孤独である理由は、人々が長い間私たちを一人にしておいたからです。最近書かれた本があり、ピーター・ティールの『ゼロ・トゥ・ワン』を手に取って見ましたが、多くの点でこれもNvidiaの物語です。
誰も可能だと思わないか、非常に難しく、成功する可能性が低いと思われるようなことをすることを選びました。しかし私たちにとっては、それは当然のことでした。難しかったからこそ、また彼らが既にやっていたことで大成功していたからこそ、すべてが揃うまでその考えを拒絶していたのだと思います。
あなたは会社がインテルの方向にも向かわないようにしていますね。今日あなたは業界のリーダーです。どのようにして継続的なイノベーション文化を実現していますか？そしてもし私がキャプテン・カークのように「誰も行ったことのない場所へ行く」と言いたいなら、それもその一部です。
まず、保証はありませんが、私たちの会社には非常に特別なことがいくつかあり、私はそれを人として感謝しています。私は自分の子供たちや愛する人たちに、同じ物語、同じ経験、つまり闘争に伴う長い長い苦しみを持つことを願っています。
何も当たり前だと思わないこと。超効率的であること。闘争がどれくらい続くかわからないので、できる限りすべてを節約し、あらゆるセントを節約しようとすること。信じられないほどの回復力を持つこと。なぜなら時間がかかるからです。そして会社はそれをその性格に持っています。
私たちが最近着手していることのほとんど、今日でさえ、5年から10年の努力です。私たちはおそらく、AIフィジカルと呼ばれる新しい分野で最も進んでいます。これは世界中のロボティクスと次世代AIに必要な基礎技術に変換されます。
おそらく私たちが最も進んでいて、最も深いのです。大きな夢を持つこと、一方で困難に立ち向かう回復力と性格を持つこと、それが実現するまで耐え忍ぶこと、それが非常に素晴らしいと思います。もう一つの良い点は、常に破産寸前にあることです。私たちにとって30年間、常に永続的な破産状態にあり、何も当たり前だと思わないのです。
挫折があっても、あまり気にしません。間違いを犯しても、あまり驚きません。成功しても、それを当たり前と思わず、あまり祝いすぎず、本当に仕事に集中し続けます。だから、それは会社を構築するのにかかった時間から来ているのだと思います。
素人向けに話しましょう。チップはどのように作られますか？チップを作るために必要なものは何ですか？私たちは皆、外に出てチップを作りたいと思っています。どうやって始めるのか全く分かりませんが、やりたいと思っています。ご存じのように、アメリカは法律を可決しました。
620億ドルを投資します。そして6ヶ月後、アメリカには工場の建て方を知っている人がいないことがわかりました。台湾から7000人を連れてくる必要があります。これら全てのことに対して、技術は重要だと思います。チップの作り方を学びたいなら、YouTubeから始めるでしょう。
私たちはチップ製造が非常に得意です。その理由は、1960年代のIBM以来、私たちのような会社は存在せず、白紙の状態から始め、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、ネットワークを作り、インフラを作ります。
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いき、開発者と世界中のエコシステムがiPhoneやWindowsのように開発するように、Nvidia向けに開発するようにします。私たちはチップを作りますが、システム全体を作り、今日では実際にAIインフラ企業です。
私たちが構築しているシステムを見れば、各チップは言ってみれば1.5トンの重さがあります。1.5トンのチップです。1つあたり300万ドルします。私たちはこれらを非常に大量に構築しています。製造し、組み立て、テストします。
スーパーコンピュータでスーパーコンピュータをテストします。なぜなら作る知的なコンピュータをテストするには知的でなければならないからです。すべてを液体冷却し、テストし、組み立て、分解し、飛行機に積み込みます。
データセンターのある場所に発送し、彼らのドアの前で再び組み立て、データセンター内に設置します。このプロセス全体には、世界中で私たちと協力する200の製造業者とサプライヤーが関わっています。年間数千億ドル分を構築しています。
現在、私たちは世界最大のテクノロジー企業、最大の半導体企業です。これは信じられないほど難しいことです。世代ごとの研究開発予算はおそらく200億から300億ドルです。これは巨大なゲームです。私たちは、おそらく何兆ドルもの規模で測られるインテリジェンス産業、その産業で働いています。
将来の機会によって正当化される投資額です。私たちは皆、チップを販売できる場所に関する潜在的な制限について読む機会がありました。このディベートには賛否両論があります。あなたが見ている課題を説明してください。
Nvidiaの技術はしばしば国の宝と表現され、この人工知能と呼ばれる新しい産業にとってこの技術が明らかに重要です。
一方では、この技術が私たちの国の友人だけが利用できるようにしたいと思っています。この技術へのアクセスが軍事目的に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っています。したがって、経済的および国家安全保障上の理由からアクセスを制限する議論があります。
その誤りは、どの政府も、特に敵対国の政府も、軍事的ニーズのために自国で利用可能な計算能力によって制限されていないということです。私たちの国も制限されていません。どの国も制限されていません。軍事的進歩のために必要であれば、彼らは単に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。
ほぼすべての国には既に何百万ものNvidia製品があります。だから、追加のGPUやNvidia技術を特定の国に輸出することは、その軍事能力を制限することにはなりません。この技術の輸出を奨励すべき理由は、私たちが世界的なAIを構築したいからだと思います。
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。もちろん、私たちだけではありません。確かに、Nvidiaは今日世界的なリーダーですが、私たちが不在だと、特定の市場にサービスを提供しなかったり、市場全体から撤退したりすれば、他の誰かが参入す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手強い、世界で最も手強いテクノロジー企業の一つです。彼らは参入するでしょう。これが理にかなっている理由は、市場で勝利し、アメリカの標準を世界標準にして、アメリカの技術に基づいてAIを構築することです。
もちろん、非常に重要なのは、これが巨大な市場だということです。私たちが中国への輸出を制限されていたとき、中国市場は数年後におそらく約500億ドルになるでしょう。私たちが残してきた市場は絶対に巨大です。500億ドルです。このサイズ感を伝えるために、500億ドルはボーイング、一機の飛行機ではなく、会社全体に相当します。
これが私たちが捉えることができるビジネスチャンスであり、税金を取り戻し、雇用を創出し、さらに技術を進歩させることができると思います。さらに、顧客との相互作用もあります。顧客との相互作用から学ぶ機会を逃しています。どのビジネスにとっても最も重要なことは顧客との相互作用です。
過去数年間で顧客からチップの需要について学んだこと、またチップの使用方法、それがどのようにあなたとNvidiaに情報をもたらしたかについて教えてください。私たちは世界中のほぼすべてのAI開発者と協力し、私たちのアーキテクチャ、技術の性質がAIの未来にとって最適かどうかについてすべてを学んでいます。
例えば、研究者が仮想細胞のためのAIモデルで何をしたいのかを理解すると、仮想タンパク質で大きな進歩を遂げ、現在は仮想細胞に取り組んでいます。細胞がどのように相互作用するか、その声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することができれば、AIでそれを行うことができます。
このAIモデルは大規模言語モデル用のAIモデルとは非常に異なり、人々がどのようにそれを使用し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。ジェンセン、多くの年前に、IBMにあったいわゆるスーパーチップを医学研究に使うよう説得しようとしたことがあります。
そして彼らは私に断りの手紙を書きました。「マイク、素晴らしいプレゼンテーションをありがとう。しかし、私たちはビデオゲームに集中します。」将来の需要をどのように見ていますか？バイオサイエンスなどの産業が大きな役割を果たすのでしょうか？様々な産業からの需要をどのように見ていますか？
今日のAIの状況を見ると、既にNvidiaが大きく、AIの業界がすでに大きいにもかかわらず、私たちは基本的にインターネットの消費者市場にサービスを提供しています。少し離れて考えると、これは私たちがサービスを提供している世界経済のほんの一部に過ぎません。その先には、医療、ライフサイエンス、製造業、製造業自体の産業があります。将来的には、工場は巨大なロボットとなり、内部で多数のロボットを調整し、人間と協力して製品を作り出します。
ロボットがロボットを作り、ロボットを作るというこの埋め込まれた技術層はほぼ実現しています。この製造、工業化、工場と製造所、このすべての分野にはAIフィジカルと呼ばれる新しいAIが必要です。
これを解決できれば、何兆、何兆ドルもの産業について話しています。最後の質問です。あなたの話を聞いた後、多くの人が「Nvidiaで仕事を得るにはどうすればいいだろう？」と思っているかもしれません。今日あなたが探している能力は何ですか？
チップの設計方法を知らないなら、YouTubeでチップ設計を学んだと言われたら、それは何かを物語ります。いいえいいえ、見てください、私たちはNvidiaは世界初の1兆ドル企業でした。先ほど言ったように、私たちはAIインフラスタック全体を構築しています。しかし、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、言語専門家がいます。
科学の非常に広い領域での専門知識があり、非常に広い業界の範囲があり、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、ある分野で専門知識をお持ちなら、それが好きです。私たちは特定の分野に専門知識を持つ人々が好きです。また、基本的な一般的知性を持つ人々も好きです。そして勤勉な仕事が好きで、特に苦労することが好きなら、連絡すべき相手はわかっていますね。
マイクが言います：「私のマイクが機能しているかわかりません。聞こえますか？」「はい」「わかりました。ある有名な教授で、私の友人は、新しいクラスを持つとき、誰が能力で入学し、誰が家族関係で入学したのかを理解しようとします。
そしてそれはOKです。だから、Nvidiaを構築したものについて話すとき、勤勉な仕事、多くの課題、困難な日々、私はこの教授の友人が強調することを言っていました。彼はクラスが来たとき、誰が能力で入学し、誰が関係で入学したのかを決定しようとします。
簡単です、彼は1週間で私に教えてくれます。より難しいのは、関係で入学した人が能力のある人のために働くようになるまでにどれだけ時間がかかるかを知ることです。時間がかかります。彼は新入生を知る必要があります。」
これらの困難な日々は実を結び、今後あなたが何を達成できるのか楽しみにしています。お越しいただきありがとうございます。
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