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これは世界がこれまでに行った最も極端なスケールアップです。その結果、私たちは1つのラックに1エクサフロップスのコンピューターを持っています。信じられないでしょう？NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアンは、彼らのAI技術が現在ほぼすべての業界を支援している様子について本当にエキサイティングなニュースを共有しました。
彼は、現在の企業がAIに大きく依存し始めていることを簡単な方法で説明しました。将来的には各企業が2種類の工場を持つかもしれないほどです。一つは通常の製品を製造するもの、もう一つはAIシステムの開発に完全に特化したものです。彼はNVIDIAの強力なツール、特にCUDA Xソフトウェアとそのシステムを推進するGPUブーストライブラリがすでに世界中で使用され、あらゆるものをより速く賢くしていることについて熱心に語りました。
フアンは誇らしげに、加速コンピューティングがもはやクールな機能ではなくゲームチェンジャーとなり、コンピューティングを高速化する彼らの特別なプラットフォームであるCUDAがそれを実現する上で大きな役割を果たしてきたと語りました。彼が発表した最大のニュースの一つは、NVIDIAが最も賢いツールの一つを誰もが利用できるようにするということでした。
このツールはQOPと呼ばれ、AIを使用して非常に複雑な問題に対する最良の解決策を見つけることで意思決定を支援します。これを一般に公開することで、より多くの人々や企業がAIの助けを借りてより賢明な選択をし、難しい問題を解決できるようになります。フアンの声は、CUDAがあらゆる場所で使用されているため広く普及していることについて誇りを感じていました。それはもはや技術の専門家だけのニッチなものではないことを証明しています。
彼はその後、AIがスムーズに動作するために必要なインフラストラクチャについての話題に移りました。強力なサーバー、スマートなプログラム、学習し考えることができるマシンなどです。AIはもはやコンピューターラボの中にとどまっていないこと、現実世界に進出していることを説明しました。AIを最初に採用した産業の一つが自動運転車ビジネスだったことを思い出して彼は微笑みました。
彼は自信を持って、自律走行車に取り組んでいるほぼすべての企業が、研究センター内でも車自体に組み込まれているかに関わらず、NVIDIAの技術を使用していると述べました。そして最もエキサイティングなアップデートの一つがやってきました。それはNVIDIAとGeneral Motorsの主要なパートナーシップです。フアンは興奮して、アメリカ最大の自動車会社であるGMが今やNVIDIAと提携して未来を構築していると語りました。
彼らはNVIDIAのAIシステム、スマートなシミュレーションツール、高速コンピューティングを使用して、次世代の車両、先進的な工場、インテリジェントなロボットを設計します。これは両社だけでなく、車や機械が何になり得るかという考え全体にとって大きな一歩です。
ジェネラティブ・モーターズとのコラボレーションから離れて、ジェンセン・フアンは私たちが新しいAIの段階にいることを指摘しました。この新しい段階はもはやモデルのトレーニングだけではありません。それは何十億もののデータポイントを使用することです。これらは単に考えるだけでなく、現実世界で行動することもできる機械を構築するための鍵です。
今日、データセンターは再設計され、フアンがAI工場と呼ぶものに再構築されています。これらは何百万ものユーザーの質問やタスクを迅速かつ効率的に処理するために特別に構築された巨大なデジタルワークスペースです。専門家が1兆ドルの機会と見なしているものを最大限に活用するために、NVIDIAは最近のGTCイベントで彼らの最大のアップデートのいくつかを発表しました。
彼らはBlackwell Ultraと呼ばれる次世代プラットフォームからAI工場用に作られた新しい種類のオペレーティングシステムまで、AIの世界のあらゆる領域にわたる新技術を紹介しました。彼らはまた、ネットワーキングツール、スマートロボット、超強力なコンピューティングシステムの新しい改良を発表しました。
現在のBlackwellチップはすでに生産され使用されており、ゲームを完全に変えています。彼らの前モデルであるHopperと比較して、Blackwellは40倍パワフルです。この信じられないほどのパフォーマンス向上により、AIシステムはより高速に動作し、はるかに大きなタスクに取り組めるようになり、AIツールをより使いやすく、誰もが利用しやすくなっています。
しかしNVIDIAはそこで止まりません。彼らはすでに次に来るものを発表しており、それは2025年後半に準備される予定のBlackwell Ultraです。この新バージョンにはさらに多くのメモリが搭載され、さらに大きく高度なAIシステムを実行するのに最適です。NVIDIAは迅速に動いており、毎年新しいAIチップデザインをリリースすることを約束しています。
Vera Rubinと呼ばれる彼らの次期プラットフォームは、データセンターの動作の速さと効率性を向上させるのに役立ち、AI開発にもう一つの大きな後押しを与えるでしょう。しかし変化しているのはチップだけではありません。AIインフラストラクチャに関するすべてがアップグレードされています。光ベースの新技術、AI用に特別に構築された高速ストレージ、超スマートなネットワーキングシステムなど、すべてがミックスに追加されています。
これらのアップグレードにより、データセンターはこれまで以上に多くの作業を行い、より少ないエネルギーを使用し、より簡単にスケールアップできるようになります。しかしAIにはさらに大きな部分があります。それは物理的な世界で働くことができるロボットや機械です。フアンはAIのこの部分（物理的AIとして知られる）は50兆ドルの機会だと信じています。
工場、配送システム、病院など、さらに多くのことを考えてみてください。これらすべての分野で、スマートAIを搭載したロボットがまもなく人間の手を必要としていたタスクを引き受けるでしょう。NVIDIAはここでもIsaacとCosmosプラットフォームでロボットができることの限界を押し上げ、リードしています。これはNVIDIAが会議中に焦点を当てた唯一の領域ではありません。
続けて視聴し、さらに興奮する発表を明らかにしましょう。NVIDIAの大胆な動き。NVIDIAの将来に向けた計画は大胆で興奮に満ちています。彼らは次々と新しいテクノロジーが登場する明確な道筋を示しました。まず最初は2026年後半に到着する予定のVera Rubinというプラットフォームです。
その後、2027年に発売される予定のさらに強力なバージョンであるVera Rubin Ultraが予想されています。これらのチップとサーバーははるかに高速になり、特に複数のチップ間でデータを移動する際に有利です。これは、多くのチップがスムーズに連携して動作することに依存する大規模で複雑なAIシステムを実行するための非常に重要な機能です。さらに先を見据えて、2028年にNVIDIAはFineman（ファインマン）と呼ばれる全く新しいアーキテクチャを導入する予定です。
この次期プラットフォームは、次世代HBMと呼ばれる全く新しいタイプの先進メモリを使用し、AIモデルにさらに成長し、より速く考える力を与えます。同時に、NVIDIAはAIパワーをデスクトップに直接もたらしています。Grace Blackwellプラットフォームを使用して、DGX SparkとDGX Stationという2つの個人向けAIシステムを作成しました。
これらは、ユーザーが自分のデスクから大規模なAIモデルを構築、トレーニング、実行できるように設計されています。そして彼らはそれを一人でやっているわけではありません。Asus、Dell、HPなどの主要なコンピューター企業がこれらのマシンを実現するのを助け、より多くの人々が自宅やオフィスから直接高度なAIを活用しやすくします。
このすべてのAIアクティビティをサポートするためには、高速でスマートな接続が必須です。そのためNVIDIAは新しいネットワーキングツールも導入しました。Spectrum XとQuantum Xプラットフォームは、特殊な光ベースの技術を使用して、多くの場所にわたる膨大な数のGPU間に高速でエネルギー節約のリンクを作成します。これらのツールは、巨大なAIシステムがエネルギーを無駄にすることなく一緒に動作することを可能にします。
Quantum X Photonix Infinibandスイッチは今年末までに入手可能になり、Spectrum X Potonix Ethernetスイッチは2026年にロールアウトされます。すべてのハードウェアに加えて、NVIDIAも大きなソフトウェア発表を行いました。彼らはDynamoを紹介しました。これは、AIシステムが複雑な問題をステップバイステップで解決する効率を高めるための無料でオープンソースのソフトウェアです。
このプロセスを高速化することで、Dynamoは特にAIに焦点を当てたデータセンター内で、新しいアイデアが実際の結果に変わるまでの時間を短縮するのに役立ちます。しかしそれだけではありません。NVIDIAはロボットの未来についても考えています。彼らはGR0000TN-1を紹介しました。これは、ヒューマノイドロボット用に作られた世界初のオープンで完全にカスタマイズ可能なコアモデルです。
このスマートモデルは、迅速な決定とより遅いがより思慮深い推論の両方のための2つの異なるシステムを使用して、人間のように考え反応することができます。これは、ロボットが多くの状況で適用できるスキルを学習するのを助けるように設計されており、日常生活でより役立つものとなります。そしてロボットが正しく動き行動するためには、物理的な世界がどのように機能するかを理解する必要があります。
そこでNewtonの出番です。Google Deep MindとDisney Researchの助けを借りて開発された新しい物理エンジンです。Newtonはオープンソースで、誰でも使用でき、これまで以上の制御と精度で実生活の物理的なタスクを処理する方法をロボットに教えます。NVIDIAのボストン量子研究所。NVIDIAは量子コンピューティングで大きな一歩を踏み出し、ボストンに新しい研究センターを立ち上げる刺激的な計画を発表しました。
この発表は、量子技術の未来に焦点を当てたGTCの特別な一連の講演を開始するにあたり、同社の創設者兼CEOであるジェンセン・フアンから直接ありました。彼は、間もなく開設されるボストン施設が、加速ハイブリッド量子コンピューティングのための世界最先端の研究所になると期待されていることを共有しました。
それは大胆なビジョンであり、NVIDIAはそれを実現する準備ができていることは明らかです。GTCのこの特別な量子の日に、業界全体からの専門家が集まり、量子システムの成長において加速コンピューティングが果たす重要な役割を探りました。各チームや企業が量子技術を構築するために異なる方法やツールを使用するかもしれませんが、パネルの全員がGPUと量子マシンが密接に協力することの重要性について同意しました。
なぜなら、そうすることで、これまで不可能だった強力な新しい発見を引き起こす可能性があるからです。NVIDIAの新しい研究所はただの機械に関するものではありません。それは人々とチームワークに関するものでもあります。ボストンのこのセンターは、ハーバード大学やMITなどの有名な学校からのトップマインドがNVIDIAと共に未来を構築できる場所になります。
彼らの共通の目標は、科学、セキュリティなど、問題解決の方法を完全に変えるかもしれない分野での進歩を加速させることです。ジェンセン・フアン自身がイベント中の会話をリードし、実際の量子システムをすでに構築している3つの主要なパネルと多くの有名企業が特集されました。彼らは一緒に、論理量子ビットの二桁数に到達する方向に向けた刺激的な進歩を含め、この技術の現状について議論しました。
しかし彼らはまた、量子コンピューターが実用的な日常業務に使用できるようになる前に、業界が何百、そして最終的には何百万もの量子ビットに向けて成長しなければならない道についても話し合いました。ここまで見てくれたなら、以下のコメント欄であなたの考えを教えてください。
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