この動画では、AMDのCEOであるリサ・スーが、同社の劇的な復活劇から現在のAI革命における役割まで幅広く語っている。4億ドルから230億ドルへの売上成長を支えた戦略的決断、特にチップレット技術への大胆な投資について詳しく解説している。また、AIがヘルスケア分野に与える革命的な影響への期待、アメリカでの半導体製造回帰の重要性、そして人材育成における「リスクを取る」哲学について熱く語っている。技術者としての原点から経営者への転身、そして業界全体を見据えた長期的ビジョンまで、リーダーシップの本質に迫る内容となっている。
AMDの復活を支えた戦略的ビジョン
私らが始めた時、みんな「AMDが大きくなったら一体何になるんや？」って疑問に思ってたんや。その時の私らの原動力っちゅうのは、何で一番になれるかを決めることやったんや。そして私は本当に、私らが高性能コンピューティングで最高になれるって信じてたんや。
昔を振り返ると、私が技術フェローたちと座って、「おい、会社のロードマップをチップレットに賭けるんか？」っていう大きな決断を下した時があったんや。そして私らは「やったろ」って言ったんや。
リサ、これがうまくいって本当によかったわ。ポッシブルへようこそ。これ、もう何カ月も楽しみにしてたんや。
ありがとう、リード。ここに来れて嬉しいし、あなたとアリヤと一緒にいれて最高やわ。
ハードウェアへの情熱の原点
あなたは自分をハードウェアや物作りが好きな人って表現してるけど、この好奇心と意欲はどこから来てるん？
そうやな、リード、ちょっと背景を話させてもろうかな。私は台湾で生まれて、3歳の時にアメリカに移住したんや。父親が数学と科学にめちゃくちゃ興味持ってる人でな。
子供の頃、物事がどう動くのかを理解するのがめっちゃ面白かったんや。弟がリモコンカーを持ってて、廊下を行ったり来たりしてたんやけど、ある日突然動かんくなったんや。「なんでや？」って思ってな。
好奇心旺盛な子供やったから、ネジを外して中を見たら、配線が緩んでるのを発見したんや。その線をつなぎ直したら、また動き出したんや。
これが私に「因果関係がはっきりしてる物を扱うのは気持ちええな」っていう感覚を与えてくれたんや。何かをやって、突然何かが動き出したり、予想外のことができるようになったりする感じやな。それがハードウェアに興味を持つきっかけやった。
大学生で仕事を探してる時に、半導体研究所で働く機会があったんや。それからはちょっとした歴史やな。
次に子供らのリモコンカーが壊れた時は「リサ・スーにできるんやから、中開けて直してみ」って言うたろ。きっとその経験が次の質問につながってると思うんやけど、チップの代わりにハードウェアを選ぶなんてクレイジーやって言われたって聞いたことあるけど、その時のことと決断について教えて。クレイジーやと感じた？
半導体の世界への挑戦
そうやな、何年も前の話で、私が半導体に興味あるって言うと「半導体って何や？」って感じやったんや。みんな半導体が何かを知らんかったんや。「チップの仕事してる」って言うと「どんなチップ？ポテトチップ？」って聞かれて、「違う違う、半導体チップや」って説明せなあかんかった。
30年前は私も年取ったもんやけど、誰も半導体の話なんかせんかった。みんな半導体が何かも考えてへんかった。私はMITで電気工学の学士、修士、博士を取ったんや。大事なのはプロジェクトに取り組んで、研究論文を書くことやった。
半導体研究所で働いて、デバイスを作ったんや。1ミクロンのデバイスやったけど、当時は1ミクロンって言うだけで大昔の話みたいやった。今はみんな2ナノメートルの話してるからな。随分変わったもんや。
でも、10円玉や25セント硬貨くらいの大きさのチップに、コンピューティングみたいなことができるデバイスを作れるなんて、すごいと思ったんや。それが半導体に興味を持ったきっかけで、確かに半導体が面白くもセクシーでもない、誰も話題にせん時代やった。でも私にとっては面白かった。自分の仕事の成果が実際にコンピューターを動かすのを見ることができたからな。すごくワクワクしたわ。
エンジニアからCEOへの軌跡
チップがかっこよくなる前の時代やったんやな。現在の話に行く前に、エンジニアの初期から今日まで、キャリアの章について話してくれる？
最初はエンジニアのエンジニアやった。デバイス物理の専門家で、防護服着て研究室に入るのがめっちゃ楽しかったんや。防護服着た私を想像してみ。研究室でチップの実験したり、テストしたりしてた。すごくワクワクしたわ。
キャリアの初期はIBMで過ごしたんや。IBMは素晴らしい会社やと思う。今はアルビン・クリシュナの下でやってて、彼は素晴らしい仕事してる。IBMでは何でも学ぶことができた。25歳で入社した時、30万人の会社で「こんな小さい私がどうやって大きな違いを生むことができるん？」って思ったんや。
でも、エンジニアリングの美しさは、実際に何をするかが重要で、役職や会社での年数はあんまり関係ないってことがわかったんや。どんなアイデアを持ってるかが重要なんや。
ワクワクするプロジェクトに取り組む機会があった。半導体研究所に銅を組み込む最初の銅相互接続の仕事をしたんや。IBMで成長したって言えるな。2年ごとに違うことをする機会があった。最初はデバイス物理の専門家、それから製品チームのマネージャーになって、ビジネスや製品を市場に出す方法を学んだ。
それが今の私につながってる。今やってることは想像できる中で一番楽しいことや。技術の最先端で、世界をより良くする産業にいるんや。
AI時代におけるAMDの役割
今日、AIとAIハードウェアについて大きな議論がある。AMDとNvidiaっていう2大パワーハウスの話をよく聞く。ハードウェアに詳しくない人のために、AMDの役割とNvidiaとの違いを直接教えて。
リード、ちょっと回り道させてもらうと、AMDは非常に豊かな歴史を持つ会社や。55、56年続いてる。ずっとコンピューティングの世界にいて、常にコンピューティングの限界を押し広げることをやってきた。
朝起きた時に何をするかって言うと、どうやって高性能コンピューティングの限界を押し広げるかってことや。今日、高性能コンピューティングは全部AIのことで、AIインフラをもっと多くの人がビジネスや日常生活で使えるようにすることや。
私らが何をやってるかって言うと、あらゆる種類のコンピューティングや。何十億人もの人が毎日AMDハードウェアに触れてるって言いたいわ。クラウドでAMDハードウェアに触れてる。
今のポッドキャストも多分AMDハードウェアを通して動いてるやろう。TeamsでもZoomでもInstagramでも、Uberを呼ぶ時でも、何らかの形でAMDハードウェアを通してる。
ソニーのPlayStationやマイクロソフトのXboxにも入ってる。これらもAMDハードウェアや。
私らの目標は、適切な時に適切なコンピューティングを提供することや。ハードウェア会社を分けるものについての質問やけど、私らは実際に完全なソリューション能力を提供するためにここにいるんや。
リード、ハードウェアだけやなくて、データセンターでできるだけ多くのデータを処理しようとするか、PCで最高のクライアント体験をしようとするか、他のデバイスでも、適切なアプリケーションに適切なコンピューターを持ってることや。それが私らの人生のミッションの核心やと思う。
AIで解決したい世界の課題
AMDのミッションを「世界の最も重要な問題と課題を解決する」って表現してるのが気に入ってる。リードと私みたいに、あなたもAI楽観主義者でワクワクしてる。もしAIに世界の最も重要な問題を一つだけ解決させることができるとしたら、何を選んで、どんな影響があると思う？
うわー、アリヤ。まず、ここで専門家と話してる気分や。リードがこの分野でめっちゃ活発にやってるからな。私はAIについて色々楽しみにしてる。AIを人間ができることの掛け算的な要因として見てるんや。
人間は素晴らしい。この期間にものすごい進歩を遂げてきた。でも今はコンピューティングを使ってX要因を加えることができる。
アリヤ、AIがビジネスでできることはたくさんある。私らも確実にAMD全体で色んなことに使ってる。個人の生産性にも使えるって見てる。
でも一番ワクワクしてるのは、AIがヘルスケアと医学、そして生活の質のためにできることやな。お金では健康は買えないって思うからな。でもコンピューティングが健康の結果を改善するのに役立つなら、AIはその大きな部分やから、すごいと思うわ。
地球上で一番楽しい業界で働いてるって感じに戻るんや。
ヘルスケアAIの可能性
AMDに戻るけど、明らかにクラウドや他の多くの場所で起こってることのインフラの重要な部分やけど、ヘルスケアについて、これは実際に人々がどれだけの影響があるかを十分理解してない分野の一つやと思う。
スマホで24時間利用できる医療アシスタントから、私がマニス AIでセダート・ムカージーとやってる薬物発見工場をAIで加速してがんの治療法を見つけることまで、ヘルスケアの近い将来と中期的な可能な未来について、人々が理解すべきことは何か？AMDの中心的な立場から見て、なぜ人々はこれにワクワクすべきなんか？
リード、いいポイントやな。あなたが挙げた例の全部やと思うわ。非常に近い将来の例やと、AIは実際に今日、人々のヘルスケアの結果を改善できると思う。
この国だけでも存在するヘルスケアの多様性を考えてみ。最高の病院から、最高の医者や最高の能力がない地方のコミュニティまで。AIを使うことで、これらのヘルスケアの結果の一部を平等にできる。
医学について時間を過ごして気づいた最も興味深いことの一つは、実際に科学よりもアートの面が強いってことや。がんや他の病気の早期診断は、ヘルスケアの結果を大幅に改善するのに本当に役立つ。でもどこに行っても同じ品質のサービスを期待することはできない。
AIをアシスタントとして使えることで、一番良い表現はエリック・コーベットとの会話やった。AI医療アシスタントに何を期待するかって話で、AIに全ての決定をさせたいとは言わんやろ。その能力は信頼せんからな。
でも、AIが平等化して、その場でセカンドオピニオンを与えてくれる非常に強い能力があったら、それは今すぐできる簡単な例や。
もっと先の例、あなたが話した薬物発見みたいなのは、従来の計算では10年かかるかもしれない実験を、数週間や数ヶ月に短縮して、この分野でのイノベーションのレートとペースを本当に加速できる。
これらは全部本当に面白い結果やと思う。個人的に情熱を持ってることの一つは、ヘルスケアシステムで経験したことやけど、医学に専門家がいるのを実際に見る。腎臓の専門家、心臓の専門家とかな。でも人間の体を考えた時、人間の体は臓器の集合じゃない。実際には統合システムなんや。
これらのシステムを全部統合できる人を見つけるのは実際かなり難しい。そこでAIが膨大な量のデータと膨大な経験にわたって知識を統合して、可能な限り最高の知識を与えてくれるところで、かなり役に立つと実際に思ってる。
AIの急速な進歩
あなたの答えで本当に重要やと思う特定のフォローアップがある。今日すでに素晴らしいセカンドオピニオンになってるってことや。だから重篤なことに遭遇したら、セカンドオピニオンとしてチェックする。ちなみに、二つが合わなかったら三つ目に行く、そういうやり方や。それは今日私らが持ってるものの増幅やと思う。
人々が理解すべき今日のAIの瞬間として、それは本当に重要なことやった。そうや。
そして私らが見つけるもう一つのことは、リードとアリヤ、あなたらも多分経験してると思うけど、実際に週単位で良くなってるってことや。6ヶ月前に経験したかもしれないAIは、6ヶ月後に経験するAIとは違うやろう。常に学習するプロセスがあるからや。それはこれら全てのアプリケーション、特に医療分野で私らが望むものそのものや。
AMDの驚異的な復活劇
リサ、あなたは成功を大声で叫ぶタイプじゃないって感じがするけど、AMDでの復活劇について触れないわけにはいかない。本当に信じられないわ。2014年にCEOに就任してから、売上を40億から230億以上にして、株価を2ドルから200ドルにした。
そんな素晴らしい復活劇は、リスクの高い決断、賭け、会社を賭けることなしにはできない。この賭けが成功しなかったら、会社を賭けてる、必要やけど大きなリスクを取ってるって思った時があった？その10年の軌道で。
10年って長い時間みたいに聞こえるけど、アリヤ、実際にテクノロジーでは長くないんや。本当に数製品サイクルなんや。前にも言ったし、また言うけど、AMDは私にとって夢の仕事や。業界で最もワクワクするテクノロジーに、素晴らしい人々、素晴らしい顧客、パートナーと一緒に取り組めてる。
始めた時、売上は約40億ドルやった。人々は「AMDが大きくなったら何になるんや？」って疑問に思ってた。
私にとって一番重要やったのは、何で最高になりたいかを決めることやった。テクノロジー企業にとって鍵は何かで最高でなければならないって本当に信じてるからや。他にも重要なことはたくさんある。適切なバランスシートとか必要や。でも私らの原動力は何で最高になれるかを決めることやった。
私は、CTO のマーク・ペーパーマスターがこの旅のパートナーやけど、私らは高性能コンピューティングで最高になれるって信じたんや。当時、高性能コンピューティングは今日ほどワクワクするものじゃなかった。AIが今日ほど大きくなかったし、クラウドも違う道を歩んでたからや。
高性能コンピューティング、CPU、GPU、適切な時に適切なコンピューティング、それが私らが最高になることやった。世界も変わってた。リードもよく知ってるけど、テクノロジーの変曲点がある時は、実際にチャンスをもたらすんや。
半導体の世界は30年間、本当にムーアの法則に動かされてた。18ヶ月から2年ごとに生産性を倍にできるっていうアイデアや。全部スケーリングについてやった。でもスケーリングが変わってた。その変化を見て、確かに賭けをした。
スケーリングが遅くなって、違う方法でイノベーションしなければならないって賭けをした。多分最大のイノベーションの一つは、私らが最初に高性能コンピューティングを、チップレットって呼ぶものに分割したことや。たくさんのチップを一緒にして、より高性能なコンピューターにすることができた。
今日の高性能CPUを見ても、将来世代のAI GPUを見ても、みんなこのテクノロジーを使うことになる。でも常に賭けをすることや。確かにアリヤ、昔、技術フェローたちと座って「おい、会社のロードマップをチップレットに賭けるんか？」って大きな決断をした会議があった。そして私らは「やったろ」って言った。
信頼するけど検証する、そんな感じや。たくさん学んだ。本当によく動く製品もあれば、あんまりうまくいかない製品もあったけど、そのプロセスからたくさん学んだ。
長期ビジョンの重要性
あなたについて読んだもの全てで、すごく忍耐強く見える。「3年から5年の計画がある。10年なんて何でもない」って言ってる。でも騒音やファッドがあって、他の会社が右に行ってるから左に行くべきやって時に、どうやってみんなをその長期ビジョンに参加させるん？
アリヤ、信念を持たなあかんと思う。確かに色んなファッドがある。テクノロジーでも色んなファッドを見るやろ。始めた時、「リサ、AMDはスマホチップを作るべきや」ってたくさん話があった。
物事がどう発展したかを見ると、実際に会社は何が得意かっていう根本的なDNAを持ってることがわかる。私らは大きなコンピューターを作るのが本当に得意なんや。それを毎日考えてる。
AIに7、8年取り組んでると思う。AIはChatGPTで突然現れたんじゃない。AIは長い間あった。業界がAIを十分にアクセスしやすくする方法を見つけられんかっただけや。大規模言語モデルとの違いは、今はるかに広い人口のはるかに広いアプリケーションでアクセスしやすくなったってことや。
大きな長期的賭けをすることが必要や。今日私らが下してる決定は、3年から5年後に正しい決定やったかどうかがわかるって言いたいわ。それでええんや。実際それはええことや。
でもAIのレートとペースは違う。リード、あなたがどう感じるか確実に興味があるし、あなたが話したことの一部で、AIのレートとペースは私のキャリアで見た他のどのものよりも速いと思う。はるかに多く実験することが許されるからや。
ハードウェアは3年サイクル、ソフトウェアは3週間サイクルにできる。結果として、私らがインフラを提供しても、アプリケーション層と使用モデルでの膨大な量のイノベーションが、AIを全く違うものにして、実際にワクワクするものにしてると思う。
ちなみに、3週間だけやなくて、3日、潜在的には3時間にもなってると思う。あなたのチップレットのことがまさに正しい。AI革命は大規模コンピューティングを大規模データと一緒にどう活用するか、それをチームが組み合わせることや。それが私らがいる革命で、明らかに学習マシン、学習コンピューティングマシンになる。
10年のAIスーパーサイクル
10年のAIスーパーサイクルの初期段階って言葉を使ったな。もっと詳しく教えて。AMDの中心的な立場から見てるもの、来る必要があることやナビゲートすべきことなど。
膨大な時間を顧客やパートナーと過ごしてる。彼らが見てることを理解して、使用例がどこに向かってるかを本当に理解するために。
過去2年間でどれだけ進歩があったかって言うと、AIは今や毎日、毎時間の語彙の一部になってる。みんながAIについて話してる。テクノロジーはもちろん、私らは常に話してるけど、投資家も考えるし、街の人も考えるし、みんなが生活でAIを使ってる。
私の考えでは、テクノロジーは良いけど、まだ素晴らしくはない、だからまだすごく早い段階や。たくさん良くなったのは見てる。でも、まだ可能性がどこまでいけるかには全然近くない。
それを全てのアプリケーションベースで見てる。大規模言語モデルから今度はエージェントの使用への発展を考えてみ。私らは皆、労働力を単一タスク指向のものやなくて、集合的なタスクができるエージェントで増強するアイデアで会社でワクワクしてるけど、まだこれらを実装する非常に初期の段階や。
チップ製造で多くの可能性を見てる。時間とともに、より良い、より速い、より信頼性の高いチップをずっと作れると思ってる。AIを設計要素に適用できる。テスト要素に適用できる。品質要素に適用できる。まだそれの始まりの段階や。
今日見てる中で多分一番面白いケースは、私らがソフトウェアの大部分をAIで書いてることや。人々がAMDについて言うことの一つは「ハードウェア会社としては素晴らしいけど、AIにはCUDAで書かれたソフトウェアインフラがたくさんあって、AMDに翻訳する必要がある」ってことや。
その大部分が今ソフトウェアでできる。ソフトウェアを使って、顧客のコードを大幅に最適化して、AMDで動かせるようにしてる。それはAIの乗法的要因の例や。だからまだすごく早い段階なんや。
リード、私の立場からすると、3週間って言ったけど、多分3日やけど、実際は常に良くなってる。新しい使用例を見つけてる。会社の使用例、個人の使用例に合わせてAIを調整できると学んで、時間とともにより効果的になるように、その生産性スケールを上がり続けてる。
地政学的課題への対応
その流れで、AIとグローバルな地政学がここでとても重要になってる。アメリカの製造業の重要性について話してる。今、台湾にすごく依存してる。2025年末前にTSMCのアリゾナ工場で製造されたチップを受け取る計画があるって読んだけど、これはAMDのビジネスにどう直接影響する？国家的なチップ製造への移行はどれくらい現実的？
絶対に起こってる、アリヤ。アメリカで最先端チップ製造が必要やっていう考えは、もうみんなが完全に理解してる。これらは数ヶ月では起こらない。年単位で起こる。だから私らはこの分野で過去3、4年間活動してきた。
でも今加速してる。より多くの投資が入ってくる。TSMCは数年前に最初のアリゾナ工場を建設して、今フルスケール製造に拡張することに同意した。これは会社として私らにとって本当に良いし、国にとって本当に良い。
私らは製造をアメリカに移すのに積極的や。100%になることは絶対にない。現実的でいなあかん。テクノロジーと半導体の世界のサプライチェーンは非常にグローバルや。今その多くがアジアを通してる。アメリカに戻ってくる大部分でそれを少しバランスを取ると思うけど、100%にはならん。
投資をどう考えるか、優先順位をどこに置くかで、良いバランスを確実に取る必要があると思う。
環境への配慮とエネルギー効率
この種の長期的ビジョン、年、サイクルで、関税や貿易政策、異なる国での異なるスタンス、現在のグローバル情勢のボラティリティで、何が起こることが重要やと思って、どうナビゲートしてる？
素晴らしい質問や。もうちょっとボラティルになってきてる。私らは国が重要な政策を持つ業界の一部にいる。例えば中国は私らにとって重要な市場や。売上のかなりの部分が中国を通してる。その多くは消費者スペース、従来のコンピューティングスペースで順調に進んでる。
でも私らが作るもの、特に持ってる最も高性能なAIコンピューティングの特定の部分では、中国に売ることができないようにする輸出管理制限がある。
これらは国家安全保障を守らなあかんのは間違いない。でも米国のAIテクノロジーができるだけ広く採用されることも確実にしたい。それがイノベーションに良いからや。イノベーションには、米国のエコシステムで構築する人が多いほど、イノベーションのレートとペースが上がるから良い。
だから答えは、全てのステークホルダーと時間を過ごすことでナビゲートすることや。これらの決定の多くが行われる商務省と同じページにいることが本当に重要やから、ワシントンのステークホルダーとかなりの時間を過ごしてる。そこで良い対話があることを確実にしてる。
でも私らはグローバル企業でもある。アメリカ以外でたくさんの売上がある。アメリカ以外のステークホルダーにも、最終的に私らの目標は世界に最高のテクノロジーを提供することやって理解してもらいたい。
友人、特にテクノロジーにいない友人と話すと、AI、チップ、サプライチェーンについて話してたら、確実に地政学と国家安全保障が出てくるけど、常に出てくるのは環境への懸念や。チップ生産の拡大の環境への影響と世界にとって何を意味するかについて、どう考えてる？
この全てのコンピューティングへの欲求の結果の一つは、必要な電力がたくさんあって、そのエネルギーの使用ができるだけ効率的であることを確実にすることが重要やって認識することが大事やと思う。
私らの立場では、エネルギー効率について躁病的なまでにこだわってる。エネルギー効率は一般的なパフォーマンススケーリングと同じくらい、もしかしたらもっと重要やって言えると思う。最終的に人々が欲しいコンピューティング全てに対して十分な電力がないかもしれないって認識してるからや。だから私らのチップがよりエネルギー効率的であればあるほど、人々はより多くのコンピューティングを持つことができる。それが開発プロセスで一次的な考慮事項である必要があると思う。
AMDがグリーンテクノロジーに投資したり、そのテクノロジーを加速する長期的な大きな賭けなど、具体的にやってることはある？
かなりやってる。過去5年間でエネルギー効率を30倍以上改善できた。それはアリヤ、一つのことやない。より良い電力管理技術をどう持つか、最もエネルギー効率的なチップを確実に持つためのより良い技術をどう持つか、パッケージングで何をするか、製造で何をするか、これら全ての分野で何をするかっていう大量のことや。
次の5年間でも同じことをやってる。ここでの鍵は、エコシステム全体で働かなあかんってことや。私らのコンピューティングがどれだけ重要やと思っても、私らは全体システムの一部でしかなくて、システム全体が一緒になることが必要やからや。だから私らはパートナーと協力して、そのエネルギー効率を本当にスケールしてることを確実にしてる。
スタートアップエコシステムとの協力
人々がよく理解してないことの一つは、これらがエコシステムやってことや。だからあなたやAMDがやってることの一部は、あなたのGPUでAIインフラを構築してるLamiみたいな色んなスタートアップをサポートすることや。
最近スタートアップエコシステムから出てくる最も有望なハードウェアイノベーションは何か？
リード、私らはスタートアップがしばらくの間できてることに本当に本当に感激してる。しばらくの間、人々はスタートアップで新しいことをするのは難しいって思ってた。率直に言って、投資強度がそれだけ大きいからや。最初の製品を得る前に三桁の数百万ドルを費やさなあかん。
違いは、これもAIとの違いの一つやけど、確かに多くのインフラが必要で、私らは多くの異なるスタートアップをAMDインフラに乗せるサポートをする非常に活発なベンチャープログラムを持ってる。
でも私らが見るのは、モデル層で膨大な量のイノベーションがあるってことで、それは実際かなりワクワングや。例えばLiquid AIは、私らが時間を過ごしたスタートアップの一つで、彼らがやろうとしてることは実際に、非常に有能なモデルを動かすのに必要なコンピューティングの量を減らすことや。これは全部AIをどう民主化するかってことで、世界で最大の会社だけがAIインフラにアクセスできるべきじゃない。みんながAIインフラにアクセスできるようにしたいんや。
スタートアップコミュニティは過去数年間のAIイノベーションに大量に貢献したと思う。このエコシステムの鍵は人々にアクセスを与えることや。だから私らは人々が素早く私らのGPUにアクセスできる開発者クラウドを出してて、その上で本当にイノベーションできるようにしてる。
コーディング支援の現状と将来
みんながトラッキングしてる加速の一つは、コーディング加速の種類や。
コーディング加速で現在うまくいってると思うことと、来ると思うことは何か？
確実に毎日コーディング環境を見てる。書く必要がある大量のコードについては、私らのエンジニアはAIを通してかなりの量のコードを書くことができる。出回ってる全てのツールを使ってる。異なる時点で異なるツールが他より強みを持ってると思うけど、一般的には競争やと思う。一つの魔法の薬はない。全てのツールを使わなあかん。
多分一番ワクワクしてる場所は、実際にカーネル開発の周りでAIを使うことや。私らのGPUについて考えてみ。GPUについてのことの一つは、他の誰かが私らのGPUを簡単に使えるように書かれる必要があるライブラリがものすごくたくさんあることや。
私らは実際に、AIに私らのハードウェアへの非常に特定の最適化の一部を実際に書かせることでかなりのことをやってる。考えてみて、AIイノベーションのレートとペースを加速する鍵は、全ての力を使うことをより簡単にすることや。毎年新しいものを出すけど、人々が新しいものに最適化するのに6ヶ月かかったら、それは遅延時間や。
だから私らの目標は、それを超簡単にすることや。まだ早い段階や。完璧やとは言わんけど、AIツールに私らのハードウェアに本当に最適化できることを教えてる。
社内でのAI活用推進
この種の3週間や3日やどれだけ早く私らが急速にイノベーションしてる新しい世界で、明らかにAMDを先頭に保つことの一つは、あなたの社内の従業員がAIを常に使うことや。
AI導入を奨励したり、知識共有を奨励するために具体的にやることはある？多くの人にとって、4週間前にマスターしたことをもう一度大学に行かなあかんような感じがする。AIが今日すでにそれだけ変わってるからや。どうやってその曲線の先を行ってる？
非常にオーガニックなことや、アリヤ。実際に、内部プロセスでAIをもっと使う方法を常に見てるチームを設置してる。例えばエンジニアリングでは、先ほど言った通り、チップ開発のあらゆる側面がAIで改善できるってことが超重要や。私らはツールベンダーのCadence、Synopsysと密接に協力して、それをツールに組み込むことを確実にしてる。
私らはハードウェアとソフトウェア開発の両方の技術について私ら自身のデータベースを非常に開発してて、私らの側で加速できるようにしてる。
それから、ファイナンスからHRからマーケティングから営業まで、エンジニアリング以外のタスクと呼べるもの全てが、より多くのAI能力で強化できる。私らはただ学習してる。どのツールが最高かを学んでて、実験してる。
これは私がスタッフと個人的にレビューすることで、私らがビジネス全体でできるだけ広くAIを活用してることを確実にしてる。私にとっての鍵は、生きて学んで、私らのビジネスでAIを適用できる場所を広げ続けることや。
人材への投資哲学
テクノロジーから人に焦点を移したい。人材についてたくさん話してて、人材にリスクを取ることがいかに重要か、人々があなたにリスクを取ってくれたかについて話してる。
人材にリスクを取るってどういう意味？人材が全てやから、もっと教えて。人材が成功する唯一の方法やからな。
人々がどう育ったかについて全部ちょっとしたことや。私はデバイス物理学者として育って、誰かが私にビジネスを運営する機会を与えてくれた。それは誰かがリスクを取ったってことや。なんでリサ・スーがビジネスを運営できるべきなんか？なんでリサ・スーが会社を運営できるべきなんか？誰かが私にリスクを取ってくれた。
人々に大きな毛深い挑戦を与えることを信じてる。常に成功するわけやないけど、そのプロセスを通して本当に学習できるような設定を与えれば、信じられない人材を構築する。
AMDを特別にしてると思うことの一部は、長い間、私らは小さい方やったからや。Intelが10万人の時、私らは昔8000人みたいやった。
なんでその8000人のチームの一部になりたいんか？業界で最もワクワングするテクノロジーに取り組ませてくれるし、それをどうやるかを学ぶ機会を得られるからや。それが最高で最も明るい頭脳を引き寄せるために私らがする必要があることや。それをすることとそれが起こることを許す文化でイノベーションする機会と自由を与えることや。
それが人々にチャンスを取るってことの意味や。あなたの履歴書は重要やけど、率直に言って、本当にあなたのアイデアや。学校に行くことは現場訓練やない。学校に行くことは考え方を学ぶことや。考え方を学んだら、毎日そのスキルを適用し続けなあかん。毎日新しいことを学ぶからや。
私は今でも毎日考え方を学んでて、新しいことを適用してる。それが最高の人材を引き寄けて維持するために構築したい環境の種類や。そして私もあなたに同意する。全部人材についてや。
でも特定のミッションに捧げられた人材についてでもある。みんながすべてのミッションの一部になりたいわけやない。でも適切な人々のグループを見つければ、最高のリーダーは期待の150%を行う方法をチームが見つけるのを手伝うことができる人、チームにすごいことをするよう本当にインスパイアできる人やって言いたいわ。
人材の見極め方
人材の側で完全に同意する。これはリスクを取るべき、チャンスを取るべき人材やっていうシグナルは何か？
明らかに基本を持ってなあかん。基本は適切な学校教育や。でもリスクを取ろうとするリーダーを見る時が好きや。「リサ、私それに手伝えると思う」ってボランティアする人やって言いたいわ。問題を見た時に「それを取って何ができるか見てみよう」って言う人や。
そういう人が大好きや。一番難しい問題に向かって走れ、一番難しい問題にボランティアしろって人々に与えるアドバイスは、それが一番学習できる問題やからやって気づくからや。それをする人材を見るし、必ずしも期待する人でない人、本当に人々を一緒にするのが好きで、他の側面は、分野を超えて統合できる人が好きってことや。
あなたはハードウェアの人やソフトウェアの人やっていうアイデア。私らが本当に好きなのは、ソリューションの観点で広く考える方法を知ってて、すべての部分を縫い合わせることができる人や。それが人材を探す時に好きなことの一部や。
未来への楽観
未来への楽観で満たしてくれる映画、歌、本はある？
フェイ・フェイ・リーが少し前にあなたの番組に出てたと思う。彼女の話と彼女がAIについて出した本は実際かなりインスピレーショナルや。信じられない話と、AIについての楽観主義と実用主義の素敵な編集や。
確かに彼女は前のゲストで、驚きやないけど素晴らしかった。
ラピッドファイヤー2番目。人々にもっと聞いてもらいたい質問は何？
大きくなったら何になりたいかって聞かれたい。私らの世界にはまだたくさん成長することがあると思う。
始まったばかりやな。気に入った。確かに、私らは始まったばかりや。
素晴らしい。あなたの業界外でインスパイアしてくれる進歩や勢いはどこで見る？
そこには本当に面白いテクノロジーがたくさんある。研究でやられてることにかなりインスパイアされてるけど、最近イーロンと彼のOptimus ロボットで作ってる進歩に時間を過ごす機会もあって、かなりクールや。
世界でロボット工学が、日常生活に、まだたくさん進歩が必要やけど、非常に急速な進歩をしてると思う。かなりワクワクする。
次の15年で人類にとって全てがうまくいった場合に何が達成可能やと思うかと、そこに着く最初のステップは何かっていう最終的な考えを残してくれる？
次の10年から15年で、あらゆる方法で生活の質を大幅に良くできるって信じたい。健康の観点、生産性の観点、長寿とかそういったもの全ての観点で。
最初のステップはすでに進行中やと思う。ヘルスケアと医学分野の全てでAIをできるだけ積極的に使う方法を見つけることや。進行中って言うけど、実際はそんなに簡単じゃない。
リード、あなたもこれに同意するかもしれんけど、今はまだ二つの別々の世界みたいなもんや。テクノロジーの世界と医学・ヘルスケアの世界がある。一緒になってきてると思う。より広いレンズでそれを見る人を見てるけど、もっと必要や。
異なるスキルセットを持った人々のより多くの相互交流が必要で、10年後に私らの生活を本当に違うものにするテクノロジーの力を持ち込むことができる。
AIが技術とバイオテクノロジーの間のギャップを橋渡しできれば、何が達成できるかって、あなたの学際的テーマとすごくフィットしてる。
1000%そうや。Possibleはワンダー・メディア・ネットワークが制作してる。ホストはアリヤ・フィンガーと私、リード・ホフマンや。ショーランナーはシャ・ヤングや。
Possibleはケイティ・サンダース、エディ・アラード、タナシ・ドス、シェリッシュ・リード、ヴァネッサ・ハンディ、アリヤ・イエーツ、パロマ・マレーノ・ヒメネス、マリア・アゲロが制作してる。ジェニー・カプランがエグゼクティブ・プロデューサー兼エディターや。スラ・ヤラマン・チリ、シーダ・セペヴァ、イアン・アリス、グレッグ・ビアト、パース・パティル、ベン・ライジズに特別な感謝を。
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