シーメンスがCES 2026で発表した産業用AI革命に関する基調講演である。電力が前世紀を変革したように、AIが今世紀の産業を根本から変えるという展望を示し、Nvidiaのジェンスン・フアンやMicrosoftのサティア・ナデラとの戦略的パートナーシップを通じて、デジタルツイン技術とAIを活用した製造、物流、エネルギー管理の革新的なソリューションを紹介している。PepsiCoやRolls-Royceなどの実例を交えながら、設計から製造、運用までの全工程をAIで最適化する取り組みと、産業用AIが7年以内に社会基盤に組み込まれるという予測を展開している。
産業用AI革命の幕開け
CESのステージへようこそ、ローラン。楽しんでください。電気が登場する以前の時代を思い起こしてみてください。世界は人間のペースで動いていましたが、馬が私たちの移動距離を広げてくれました。蒸気が機械を動かし、アイデアは手紙や人の声と同じ速さでしか伝わりませんでした。
そして電気が登場しました。この汎用技術は現代生活の基盤となりました。夜を昼に変え、人間の能力を増幅し、生産性を高め、かつては到達不可能に思えた進歩を推進したのです。シーメンスでは、この世界を実現してきました。通信と送電網で先駆的な役割を果たし、大量生産を加速させる機械を開発し、電車で人々と物資を輸送してきました。電気の恩恵を世界中に拡大してきたのです。
1世紀半後の今、また別の汎用技術が到来しました。しかし今回はエネルギーではありません。知能についてなのです。人工知能は、電気が前世紀にもたらしたのと同じくらい、今世紀に変革をもたらすでしょう。製品の設計と製造方法を再定義します。皆さんの手にある電話から運転する車まで、すべてです。インフラの構築と運用方法を革命的に変えています。この会場のような建物も含めてです。
そして、システム全体、ネットワーク、都市、経済をより適応的で効率的にすることを可能にします。1世紀前、シーメンスは電気の光の中で世界を構築する手助けをしました。今、知能の時代に再びそれを行う機会を得ています。私たちは産業用AI革命を推進しているのです。それはすでに始まっており、蒸気よりも速いペースで加速しています。
実際、蒸気が社会を変革するのに60年かかりました。電気は30年、コンピュータは15年でした。AIについては、私たちが日々依存しているシステムに知能が組み込まれるまで、7年かそれ以下の期間を想定しています。そしてこれは根本的に何かを変えます。なぜなら、AIが物理システムに入ると、それは機能であることをやめるからです。
それは力になるのです。現実世界に直接影響を与える力です。設計と構築の方法、工場の生産方法、インフラの機能、世界のエネルギー供給方法を変革する力なのです。では、どうやってそれを実現するのでしょうか。スピードとスケールでこれらすべてを達成しながら、信頼性と安全性を確保し、産業世界でAIを展開する際にハルシネーションが許容されないようにするにはどうすればよいのでしょうか。
産業用AIの3つの要素
本日、私たちは産業用AIを実世界システムで拡大し、実際の影響を生み出すことを容易にします。AI駆動技術、産業ドメインの専門知識、そして適切なパートナーを結集しています。そしてすべてがデータ、貴重な産業データによって結ばれています。すべてが一か所に集まっています。
私たちのSiemens Xceleratorマーケットプレイスです。これらの要素を個別に見ていきましょう。まず適切な技術から始めましょう。ソフトウェア、ハードウェア、演算能力、GPUを使った高性能演算能力が必要です。そしてもちろんデータです。ここで良いニュースがあります。多くの企業はすでにいくつかの重要な要素を持っています。しかし、それだけではAI対応にはなりません。
デジタルツインはシミュレーションができ、ソフトウェアは問題を解決できますが、現実世界で次に何をすべきかを推奨することはできません。演算能力はCPUベースですが、AIではその完全な力とスピードを引き出すためにGPUが必要です。そしてあまりにも頻繁に、データは断片化され、サイロに閉じ込められ、活用されていません。
だからこそ、現実世界に影響を与えるためには、エンドツーエンドのAI産業スタックを持つことが非常に重要なのです。シーメンスでこれを構築できるのは、50年以上にわたって産業用AIに取り組んできたからです。今日、シーメンスには1500人以上のAI専門家がいます。そして私たちのエンジニア全員が、デジタル世界と現実世界の両方で活動しています。
そして25万人以上の同僚全員が、私たちの30の産業分野において深いドメイン専門知識を持っています。これは、シーメンスが何十年にもわたって、米国や世界中の顧客の製造自動化、鉄道網の運用、送電網の設計と運用、または建物のより効率的な運用を支援してきたからです。
実際、今日世界中の製造機械の3台に1台でシーメンスの制御装置が動いています。私たちのソフトウェアを使えば、製品の最も包括的なデジタルツインと、製造拠点全体のコストを作成できます。そして今、AIを追加しています。ソフトウェア、ハードウェア、AIにおける数十年の経験です。
この経験は、どのデータが重要で、どのようにクラスタリングするかを特定するドメイン専門知識を持っていることを意味します。どのAIアプリケーションが意味を持ち、どの決定を人間に任せるべきかを判断できるのです。そして最後に、産業用AIのパートナーです。これらすべての産業設計、製造、運用データを活用するには、膨大な量の演算能力が必要です。
AWSやMicrosoftなどのパートナーが運営する巨大な集中型AI工場が必要ですが、同時にエッジでも、機械やインフラのすぐ近くでも必要です。この大規模なGPUプロセス支援演算能力により、デジタルツインは数千のオプションだけでなく、数十万のオプションを探索できるようになります。
複雑な産業用基盤モデルを、前例のない量の産業データでトレーニングできます。そしてデジタルツインがリアルタイムで施設全体を制御できるようになります。これらが一緒になったとき、適切な技術、産業ドメインの専門知識、適切なパートナーが揃ったとき、私たちは問題を報告するだけでなく、予測し始めます。
人々は故障に反応することをやめます。なぜなら機械が行動を開始し、自律的に適応し始めるからです。そして企業は、アイデアをスピード、品質、効率をもって現実の影響に変えることができます。これが産業用AI革命です。さて、私は適切なパートナー、最高のパートナーについて言及しました。
ジェンスン・フアンとの対話
そして非常に特別な友人も含まれています。私たちはすぐに意気投合しました。彼は先見的なエンジニアリング思考を持っています。第一原理から問題を考え抜きます。AI技術の次の発展段階を予測します。そして大胆なビジョンと物事を実現する能力の両方を持っています。
ジェンスン・フアンをお迎えしましょう。ローラン、新年おめでとう。新年おめでとう。200歳にしてください。あなたはすでにいくつかの産業革命を見てきましたね。私たちは200歳ではありませんが、175年に近づいています。その通りです。そして私たちのパートナーシップも長い道のりを歩んできましたね。数年前に開始しました。
よく覚えています。同じビジョンを持っていました。私たちが構築したい産業用AIオペレーティングシステム、顧客にとっての巨大な機会です。では、どうですか。この旅でどこまで来ましたか。ええ、素晴らしいことです。ミュンヘンのシーメンス本社で記者会見を行いました。
何年前でしたか。2022年でした。たった2022年です。そう、3年前です。そして実際にこの瞬間について話しました。シーメンスは間違いなく、私たちが参加するすべての産業の基盤であり、世界が構築される基盤です。そして私たちにはビジョンがありました。それはあなたのビジョンでした。シーメンスを多くの点でソフトウェア定義企業に変革するというものです。コンピュータ企業に非常に似た方法で記述されました。
そしてもちろん、コンピューティングの基盤インフラストラクチャを持つことになりますが、主にインフラストラクチャソフトウェア、人工知能に焦点を当てます。そしてそれは、物事の設計、シミュレーション、計画、運用の方法を革命化するでしょう。それが3年前に話し合ったビジョンでした。
そして今ここにいます。この旅の始まりにいます。そしてすべての部分がようやく一緒になってきています。そのようですね。そして、あなたが達成したことについて言えば、例を持ってきました。HD現代です。彼らは船を造っています。巨大な船と造船所です。そして彼らは私たちの技術を使っています。
その通りです。あなたはNvidiaの上に座っています。これは船全体のデジタルツインです。すべてのネジとボルトが入っています。信じられないことです。これは船の完全なCADで、パビリオンを訪れています。正確なデジタルツインです。そして船で働く人々も見えます。
すべてをシミュレートしています。ところで、これらの船は同じように見えます。船体は同じですが、それぞれがカスタマイズされています。だから非常に明確に設計し、デジタル世界で最適化してから、それに合わせて構築する必要があります。そしてここで私たちの完全なスタックが一緒になります。補完的な技術です。
そしてフォトリアリスティックな表現には、Omniverseを使用しています。それは本当にかなり完璧でした。これは、このデジタルツインのアイデアを実現するために私たちが一緒に行っている作業の非常に完璧な例です。エンジニアリングのあらゆる側面を設計することになります。CADだけでなく、コンピューティング、電子機器、すべてが統合され、デジタルツインに組み込まれ、もちろんデジタルツイン内ですべてのソフトウェアを実行することになります。
そして将来的には、その船のデジタルツインが実際に海に出て、海の仮想シミュレーションで完全に動作するのを見られることを願っています。その通りです。水に浮かべる選択肢は1つしかありません。もし問題があれば、ところで。
さて、パートナーを次のレベルに引き上げることについて話しました。そして全体的なアイデアはもちろん、これらの例を取り上げて、さらに速く拡大することです。そしてもちろん、AI対応にするために、産業について話していますが、本当に現実世界のことです。そして私たちは協力の5つの領域を選択しました。そこで強化したいと考えています。
そしてこれは顧客にとっても良いニュースだと思います。最初から始めましょう。1つずつ見ていきましょう。最初はAIネイティブチップ設計です。チップ設計に関しては、あなたに何も教える必要はありません。明らかに、次世代ごとに物理的限界に近づいています。
では、課題は何で、私たちに何ができるか教えてください。さて、昨日発表した最新世代のVera Rubinを例として使いましょう。最新世代のGPUを構築するために、人々は私たちのGPUが1つのチップだと考えています。確かにチップです。
1つのチップで構成されていますが、最終的に、これらのGPUが最先端で必要なAIのレベルを処理できるように拡張するために、これらのGPUは本質的に巨大なラックであり、このラック全体は、Vera Rubinの場合、240kWです。合計220兆個のトランジスタで構成されています。
6つの異なるユニークなチップを設計する必要がありました。CPU、GPU、ネットワーク、複数種類のネットワークスイッチです。1つはスケールアップ用、1つはスケールアウト用、そしてストレージ用のSmartNetとデータプロセッサ、すべてが基本的にAIストレージ用です。これらすべてが集まって、220兆個のトランジスタ、2トン、そして15万エンジニア年が一緒になって、昨日発表したこの1つのシステムを構築しました。
そしてこれを、私たちの会社が実行するリズムで完璧に作り上げるために、チップ設計、システム設計、システム統合、熱、電気のレベルで、すべてです。多くの点で、私たちのGPUはHD現代の船に少し似ています。そして私たちが望むこと、そして私たちがこれほど緊密に協力している理由は、将来このVera Rubinをデジタルツインとして構築できることです。チップだけでなく、システム全体をデジタルツインとして構築し、
システム、チップ、すべてを一緒に、冷却、熱、そして熱シミュレーションをまるでデジタルツインであるかのように直接実行できるようにすることです。それが私たちのビジョンです。そしてこのようにして、私たちの共同プロジェクトの最初の部分を加速します。私たちのパートナーシップは、Siemens EDAを加速し、Siemens SimcenterがGPUでできることすべてを加速することです。
そしてこのようにして、実行するシミュレーションを拡大し、私たちが望む仮想デジタルツインに到達できるようにします。そして私たちが行うことは、あなたのCUDAソフトウェアを使用して、私たちのEDAソフトウェアを書き直し、GPUを活用できるようにすることです。その通りです。
つまりGPUで作業し、GPUを設計するということです。100倍速いEDAソフトウェアを想像してください。その通りです。100万倍以上に拡大できるようになります。それが私たちの希望と夢です。しかしここで止まりません。それでも、AIネイティブチップ設計について話していますが、今私たちがやりたいことは、
私たちの技術、膨大な量のデータでモデルをトレーニングして、設計の検証だけでなく、本当に新しい設計とアイデアの提案ができるようにすることです。これまで決して行われたことのないすべてのことを通じてです。それが私たちの目標です。エンジニアの目標はVerilogを書くことではありません。
それはエンジニアの目標ではありません。エンジニアの目標はもちろん、問題を解決することです。素晴らしいソリューションを想像することです。そしてそれは素晴らしいことでしょう。いつか、私たちのデザイナーと一緒に座るエージェント的なSiemens EDAデザイナーがいるでしょう。その通りです。そして彼らは一緒にアイデアを探求し、反復を試み、境界を探索します。
AIネイティブシミュレーションと製造
2番目、ここでも同じことについて話しています。AIネイティブシミュレーションです。シミュレーションに関しては、明らかに多くの数値計算が必要です。そして非常に頻繁にまだCPU上で実行されています。それが最初のステップです。私たちはこの技術を、シミュレーションの重い数値計算要素をGPU上に持ってきたいのです。これは再び何倍、何百倍、何千倍も加速します。
そしてもしできれば、ここに例があります。これはコストシミュレーションです。ところで、これは私たちのパートナーシップの始まりに遡ります。BMWからのものでした。気流をシミュレートしています。空力です。そして多くの消費があり、多くの時間がかかります。だから1000倍速くすれば、はるかに多くの反復ができます。
ここでも止まりません。検証するためだけでなく、創造するためのシミュレーションが必要です。その通りです。ここでも多くのデータが必要です。私たちの技術が必要です。そしてここでNvidiaの技術があります。これはリアルタイムで実行されている私たちの技術です。私たちの技術が一緒になっています。そうですね、シミュレーション。物理学は美しいです。
それはまさに真髄です。数字は美しいです。エンジニアだけが、数字はとても美しいと言うでしょう。そして私たちは列車でこれを行います。そして再び、Nvidiaの物理対応を使用し、完全なSiemensシミュレーションスタックを私たちのもので使用します。Siemensは世界をリードする産業シミュレーションスイートを持っており、SimcenterとSimcenterのすべてのソルバースイートがあります。
CUDAとCUDA Xで完全に加速します。また、AIシステムを作成するために協力します。AIに物理学の法則を教えて、第一原理から物理学をシミュレートするのではなく、物理学の結果をエミュレートできるようにします。基本的に、物理的特性が次の秒、次のナノ秒、次のマイクロ秒、次の秒にどこに行くかを推測するのです。
そしてこれにより、物理シミュレーション、物理実験を1万倍、10万倍加速でき、本質的に風洞の本物のデジタルツインを作成できます。本質的に本物の設計を入れます。本物のデジタルツイン設計を風洞のデジタルツインに入れて、それが機能するのを見るのです。
そしてこのように、これらすべての実験をリアルタイムで実行できる可能性は本当に刺激的です。それは私を物理学のトピックに導きます。現実世界、物理的AIです。それは私を3番目の領域に導きます。ステップアップ、これはAI駆動適応製造です。そして私たちの技術スタックについて話すとき、計画に持ち込みたいものについて話すとき、あなたがいつも言うことを思い出します。
実際、適用はロボットのようなものですよね。大きなロボットです。自転車や車のようなものです。今日の車を見ると、コンピュータに接続されたセンサーです。コンピュータはソフトウェアを実行します。ソフトウェア定義です。そして今日、そこで実行しているソフトウェアは大部分がAIです。
さて、この車は工場で製造されており、その工場にはセンサーがあり、コンピュータを動かし、Siemensソフトウェア、スタック、オペレーティングシステムがあり、そしてそこで実行するすべてのAIがあります。多くの点で、この工場は内側から見た車です。AI、工場は外側から見たAIであり、それは製造する車を見て、ロボットで構築します。
工場全体が巨大なロボットになります。それ自体がロボットである一連のロボットをオーケストレーションし、ロボットであるソフトウェア定義の車のような製品を製造します。つまり、将来的には、ロボットがロボットをオーケストレーションし、ロボットを構築するロボットになるのです。
このレベルの技術統合はこれまで達成されたことがありません。その通りです。だからこそ、将来の製造の基盤をゼロから再構築する必要があるのです。そしてSiemens以上にそれができる人はいません。なぜならあなたたちはすでに世界中の製造施設のオペレーティングシステムだからです。
そしてこのベースラインから、第一に、それをソフトウェア定義にし、次にAI駆動にします。そしてすべて、このビジョンを推進しているのを見るのは素晴らしいことです。そしてSiemensにとって、それを世界のために本当に可能にすることです。そして私たち自身もそれを使用したいのです。その通りです。私たちは正確にそうします。
2026年にドイツで、最初の完全にAI駆動の適応製造科学を開始します。私たちはソフトウェア定義の自動化と運用ソフトウェアにAIブレインを持ち込みます。それは基本的に、美しさに関してデジタルツインが生産するものを消費します。
リアルタイムでそれを行います。その通りです。リアルタイムで。だから本当に製造を制御できます。私たちのパートナーシップでは、一緒に働き、Siemensの工場を運営します。その間、私たちのパートナーFoxconnと協力しており、彼らは米国でAIスーパーコンピュータを構築するための工場を運営しています。
このパートナーシップは本当に信じられないほどです。設計について話しました。シミュレーションについて話しました。今、製造について話しています。すべてGPUによって駆動され、すべてCUDAによって駆動され、すべてSiemensによって駆動され、すべてAIによって駆動されています。Foxconnがすでに技術をどのように使用しているかの例を見るために。
そして再び、その上のAI層、AIブレイン、実際のデータとリアルタイムデータに接続し、それはとても現実的に見えます。しかし、これはデジタルツインです。デジタルツインです。これは信じられないほど現実的に見えます。そしてそれがデジタルツインの全体的な目的です。
物理的に重要なすべての方法と運用的に重要な方法で完璧な表現でなければなりません。理想的には、デジタルツインとその実際のバージョンとの間で、コンピュータが違いを知る方法はありません。私たちのAIが、デジタルツインの中にいるのか物理世界にいるのか、違いを識別できない程度にです。
それが私たちの目標です。その通りです。他にも工場があります。彼らは知能を生産しています。私たちはそれをAI工場と呼んでいます。これが次の協力領域です。そしてVera Rubinについて話すとき、明らかに新しいAI工場が必要です。それらは異なる方法で設計される必要があり、私たちが話している間にあなたは自分で構築しています。だから課題について、何が違う必要があるかについて共有したいかもしれません。
さて、見てください。私がそれをデータセンターと呼ばない理由は、データセンターは人々がデータを保存する場所だからです。これらの施設、1ギガワットのデータセンターまたは1ギガワット工場の場合、それは500億ドルです。投資レベルはあらゆる種類の工場にとって前例がありません。
これまでに。世界がこれまでに構築したことのない技術の量と規模は信じられないほどです。だから500億ドルかかるものを構築するとき、計画された遅延が絶対にないことを確認したいのです。設計変更を許容することはできません。デジタルツインを作成することを確認する必要があります。
事前に計画します。事前にすべてをシミュレートします。パフォーマンスを押し上げます。電力を押し上げます。冷却を限界まで押し上げます。だからこのデジタル全体、この工場をデジタルツインでシミュレートしなければ、成功の可能性はありません。そしてもちろん、一度それを運用すれば、これらすべてのコンピュータ、これらのAIスーパーコンピュータ、ネットワーク、ストレージを管理し、実行する必要がある精度ですべてを実行します。
その制御は信じられないほどです。もちろんシステムの管理を制御します。パフォーマンスを制御します。冷却を制御します。そしてこのシステム全体は本質的に巨大な工場であり、常に稼働しています。そしてこれほど多くの、これほど多くの資本を投入するとき。稼働時間が完璧で常にそうであることを確認したほうがよいでしょう。
そして計画された遅延が基本的にゼロであることを確認します。そして私たちが協力してこれらをデジタルツインで一緒に構築しなければ、成功の確率は極めて低いです。その通りです。より速く構築できます。これは違いません。ローラン、これは今日のNvidiaと違いません。
ソフトウェアなしでチップを設計するという考えは完全に非論理的ですよね。設計ソフトウェアと検証ソフトウェアなしでこれらの電子システムを設計するという考えは、シミュレーションで。だから、やめてください、忘れてください。そして将来的には、施設、製造施設を構築するという考え、それが自動車工場であろうとチップ工場であろうとAI工場施設であろうと、最初にデジタルツインでそれを行わずにそれらのいずれかを構築するという考えは完全に考えられません。
そして人工知能なしでこれらの信じられないほど複雑なシステムを運用できるという考えは、完全に考えられません。だから私たちは未来がここにあることを知っており、賭け金が信じられないほど高いことを知っています。それが私にとってSiemensとのパートナーシップがとても重要な理由です。
私たちは工場のためのこれらのブループリント設計を作成しました。一緒に。自動化技術を持っており、はるかに高速です。それは産業自動化技術です。なぜならAI工場の需要パターンは非常に変動が激しいからです。グリッドに接続する方法を知っています。なぜならグリッドの運用方法を知っているからです。
しかし、あなたは175年間それをやっています。その通りです。私たちはそれをやっています。やり方を知っています。175年後には、何かが得意になります。さて、そして私たちが175年以上やってきたことは、自分たちの技術を使用することです。その通りです。実際、人々は格言を使わないようにと言いました。自分たちのシャンパンを飲む。
だから今、自分たちのビールを飲むか何かに変更しました。その通りです。ドイツの会社です。しかし実際、私たちはお互いの技術を使用しており、より深く見ています。何をもっとよりよくできるか。そしてそれは例えばドイツの施設から始まります。
話しました。会話です。EDAソフトウェアシミュレーションについて話しており、それを次のレベルに引き上げて、相互の開発を加速します。信じられないことです。すべてのEDAソフトウェアを加速するために協力します。それを使用して、チップをより速く設計できるようにし、EDAソフトウェアをより速く加速できるようにします。
すべてのSimcenterソフトウェアを加速して、AI工場をより速く設計およびシミュレートするために使用できるようにし、AIを作成してAIを作成し、Simcenterをより速くできるようにします。そして見てください、Siemensを使用して、工場を自動化してさらに素晴らしいスーパーコンピュータを構築できるようにし、AIを作成してAI工場をさらに生産的にできるようにします。
これは2つの会社が一緒になる完璧なパートナーシップのように聞こえませんか。はい。だからこそ、ローランドが連絡してきてバグ修正が必要なとき、私はすぐに修正します。彼のバグを修正すると、それは直接私の会社に戻ってきて、私のエンジニアがより速くなるからです。
そして両方向で機能すると言えます。だからそれは、電話があります。だからジェンスン。パートナーシップに感謝します。ありがとう、最高のことはまだこれからです。これは、私たちは新しい産業革命の始まりにいて、これらすべての能力が一緒になる完璧な会社、すべての産業革命の中心にある会社です。
だからSiemensと協力することは大きな特権です。そしてあなたと友人であることは信じられないことであり、Siemensのあなたのビジョンが実現し、産業の再発明の私たちの旅のために、このマイルストーンに到達することは信じられないことです。だからありがとう。SiemensとNvidiaが産業生産システムを運営しています。
デジタルツインコンポーザーの発表
さて、私が前回CESで話したとき、産業メタバースのビジョンを共有しました。現実世界をより良くするのに役立つ仮想世界のビジョンです。今日、私たちはこのビジョンを現実にしています。デジタルツインコンポーザーを開始することを嬉しく思います。デジタルツインコンポーザーを使用すると、あらゆる製品、あらゆる施設、あらゆるプロセスの仮想3Dモデルを作成し、作成したフォトリアリスティックなシーンでリアルタイムで実現できます。
デジタルツインコンポーザーが非常に強力なのは、デジタルツインを現実世界とリアルタイムデータに接続できるからです。エンジニアリングデータから気象データまで、機械から来る時系列データまで。そして何かがうまく機能したり、何かがうまくいかなかったりしたとき、時間を遡ってその理由を見つけることができます。
または未来に飛んで、現実世界で構築する前に科学をシミュレートできます。そしてデジタルツインコンポーザーの完全な利点を解放したい場合は、運用ソフトウェアとハードウェアスタックに接続してください。そうすれば、仮想環境から現実世界で変更を加えることができ、機械速度、温度、圧力、または施設の品質と歩留まりを決定するあらゆるパラメータを最適化できます。
このようにして、現実世界とデジタル世界を組み合わせます。このデジタルツインコンポーザーは、ほんの数分後にSiemens Xceleratorマーケットプレイスで利用可能になります。PepsiCoはそれを使用する最初の企業の1つです。そして、それは次のゲストに私を導きます。彼はPepsiCoのデジタル化をリードしています。会社をより賢く、効率的、持続可能にしています。産業用AIで。
アシーナ・カニオウラをお迎えしましょう。素晴らしい年です。あなたの年、素晴らしい年。そうです。ではPepsiCoが乗り越えている課題について教えてください。そしてこれらの課題は食品・飲料業界全体にとって非常に似ています。はい、もちろんです。そしてローランドが言ったように、私はローランドとステージに立つという大きな特権を持っており、PepsiCoはあなたとNvidiaとのこれらのイノベーションのいくつかで先駆者でした。
しかし農場から棚まで、PepsiCoは非常に特別で非常に複雑な環境で運営されています。なぜなら私たちはどこにでも事業を展開しているからです。私たちは何十億もの消費者にサービスを提供しています。1日あたり何十億ものタッチポイントがあります。消費者は製品がどこでもいつでもあることを期待しています。
リアルタイムで。そして私たちは供給を満たすことができるようにしたいのです。だから需要のピークがある世界、異常なイベントがある世界を想像してください。竜巻があるとき、その需要を満たすことができなければなりません。非常にデジタルな方法で、物理的なフットプリントが障害にならないようにします。
その通りです。だから多くのサプライチェーンと配送です。既存の倉庫を見てみましょう。はい。つまり、多くの方が知っているように、特に製造業界から来た人々は、私たちは完全に近代化された素晴らしい倉庫を持っていますが、非常に古い倉庫も持っています。この特定のケースでは、この倉庫は半世紀古いです。
そしてそれは現在の状態で、本当に需要を提供し配送することができないことを意味します。それはイベントに応じて変化する可能性があります。では答えは何でしょうか。そして答えは不可能です。答えはもっと容量を構築するだけではあり得ません。答えは、持っている容量を最大化し、より運用効率を達成し、それによってスループットを増やす方法を見つけなければならないということです。
だから私たちがやりたかったことは、デジタルファースト設計アプローチを採用することです。それはデジタルツインを活用し、運用のすべての部分で大規模にAIを採用することを意味します。物理的な建設が始まる前に、一緒に設計し、シミュレートし、レイアウトを最適化できました。
そしてそれを行うために、デジタルツインコンポーザーを使用することを決定しました。経験を共有してください。はい。まず第一に、ありがとう。パートナーシップに感謝します。投資に感謝します。製品イノベーションに私たちのフィードバックを取り入れてくれてありがとう。そして今日、プレスリリースがありました。
私たちはこの技術をNvidiaとのパートナーシップで救出できることを非常に嬉しく思っています。そしてもちろんSiemens、これは業界初のものです。これは、AIとデジタルツインを世界中の広範な運用に組み込む方法です。運用と言うとき、それは製造、倉庫保管、配送センター、混合センター、物流のすべての部分です。
だからデジタルツインコンポーザーは、仮想世界ですべてを行うことを可能にし、設計が最終設計であることを知る前に物理施設に1ドルも費やす必要がない方法ですべてをシミュレートできます。したがって、統一された没入型環境でシミュレートできる大量のデータを取得できるようになりました。
つまり、以前のディスカッションで見たような美しいフォトリアリスティックな方法を作成できます。そしてAI駆動のシミュレーションで。今、最も効率的なオプションを見つけるために、何百または何千もの潜在的なレイアウトを探索できます。したがって、デジタルツインがあれば、通常数か月かかっていたこの種のタスクが、今では数日で済みます。
さて、そして質問は、それが顧客に何をもたらすかということでしょう。はい。さて、明らかに私たちにとって、最も効率的な方法で顧客にサービスを提供し、在庫を提供し、インテリジェントなネットワークを持ち、施設、倉庫、ネットワークの両方が需要を予測し、リアルタイムで運用を微調整できることは必須です。
したがって、最初の3か月ですでに大きな影響がありました。良い例は米国のGatorade施設です。デジタルツインコンポーザーを使用しました。2つの非常に意味のある結果を達成できました。1つは、わずか3か月で効率を20%向上させることです。そして明らかに、見れば、これらの能力が会社にどのように利益をもたらすかを推定しました。
すべての運用にわたってCapEx削減を10〜15%と見積もっています。だから私たちにとって、これは始まりに過ぎません。この技術が顧客にサービスを提供し、消費者にサービスを提供する際に何ができるかについて、非常に希望を持っています。そして素晴らしいパートナーシップに本当に感謝したいと思います。
パートナーシップに感謝します。そしてこれは始まりに過ぎません。もっと見たいし、もっと見ることになります。アシーナ、ありがとうございます。ありがとうございます。ありがとう。デジタルツインコンポーザーがPepsiCo施設に与える素晴らしい影響を見てきました。この技術の使用、新しい施設の設計段階でさえ重要です。特に米国では、新しい製造拠点の立ち上げを加速し、顧客がそれらをより生産的でエネルギー効率的にすることを可能にするからです。
KIONは私たちの技術を使用して、倉庫とサプライチェーン全体を変革しています。見てみましょう。サプライチェーンソリューション会社KIONは、物理的AIと自動化ソリューションを拡大して、4つの壁の中とサプライチェーン全体で顧客のサプライチェーンをオーケストレーションしています。AIとデジタルツインで、新しいサプライチェーンソリューションがデジタルツインとして始まり、ソリューション発見を年から月に圧縮します。
デジタルコンポーザーについて、私たちのブースでもっと学ぶことができます。このCES展示スペースでは、PAVE 360のチームに会うことができます。PAVE 360 Automotiveは自律走行システム用のデジタルツインであり、すぐに使用できます。デジタル世界で実際の車両ハードウェアを複製します。
開発者は実際の運転条件をシミュレートできます。車が存在する前に自律システムをテストでき、それが開発を加速します。PAVE 360 Automotiveは車内のソフトウェアがどのように動作するかも複製し、さらに良いことに、高度な運転支援システム、インフォテインメント、AI駆動のコックピット機能のためのパートナーARMからの最新の自動車IPを統合します。
それは産業用AIの力で自律走行をより速く拡大するソリューションです。今、産業用AIをより個人的な、さらに複雑なものに適用したときに何が起こるか想像してください。あなたの体、あなたの健康。ライフサイエンスです。新薬を市場に出すには多くの時間とお金がかかります。
過去50年間で、これらのコストは劇的に増加しました。多くの場合、10年以上かかり、最大20億ドルかかります。患者と製薬会社は明らかにより速いイノベーションを望んでいます。それは、初期研究から製造まで、チェーン内のすべてのステップに取り組むことを意味します。
そして私たちはこれらすべてのステップにAIを持ち込んでいます。新しいがん治療薬の例を取りましょう。研究室では、科学者は何十億ものデータポイントを作成します。今日、これらのデータは業界、機器、ファイル、そして世界中に散在しています。私たちのプラットフォームLumaを通じて、科学者はAIを使用してこれらのデータをまとめて構造化し、自然言語で質問できるようにします。
次のステップ、科学者はがん治療薬の最も有望な分子構造を特定します。分子の動作をシミュレートできるAI駆動シミュレーションで、これまでの250万倍効率的です。そしてそれには、分子がどのように動き、曲がるか、どのように相互作用するか、どれだけ安定しているかが含まれます。
時間の経過とともに。しかし、研究室で小さなバッチを製造することから大規模生産に移行する必要があるとき、レシピに最小限の逸脱もなく、まったく同じ結果で、それは世界クラスの生産専門家にとってさえ多くの試行錯誤を意味します。バイオリアクターでの多くの実験、そして私たちのバイオリアクターのデジタルツインです。
これらの実験を最初にデジタル世界で実行できます。最高の品質と最高の出力が得られるまでシミュレートします。そしてその時だけ、その時だけ生産を開始します。Siemens技術は、発見から製造まですべてのステップを加速します。命を救う治療法を最大50%速く市場に出すことができ、各段階でAIが物事を加速します。
これには強力なAI基盤も必要です。ジェンスンと話したAI工場で使用されるGPUですが、Microsoftのようなパートナーから得られるクラウド基盤も必要です。それについて。私の友人サティア・ナデラから聞きましょう。ありがとう、ローラン。CESで皆さんにお会いできて素晴らしいです。
産業セクターでは、物理的な運用とデジタルインテリジェンスを結び付けて、このAIの時代に設計、構築、運用されるものを再発明する信じられない機会があります。そして産業用AIがすでに生産性と安全性の両方でより良い結果を達成しているのを見ています。
だからこそ、Microsoftにとって、Siemensとのパートナーシップは非常に重要なのです。あなたの深いドメイン専門知識と私たちの信頼できるクラウドとAI機能を組み合わせることで、持続可能なエネルギーと輸送からスマートシティと精密医療まで、今日の最も差し迫った課題のいくつかに取り組むのを顧客に支援しています。
私は特に、私たちのチームが推進しているコアエンジニアリング作業に興奮しています。実際の産業データでトレーニングされたカスタムモデルとエージェントを作成するためです。そしてもちろん、私たちはまだ始まったばかりです。私たちが一緒に行っていることと一緒に達成することについて、これ以上楽観的になることはできません。
ありがとうございます。ありがとうサティア。だから、カスタムモデル、エージェント、そしてもちろんコパイロットです。ジェイ・パリクともっと話しましょう。こんにちは、会えて嬉しいです。ジェイ、あなたはMicrosoftのコアAIチームを率いています。すべてのAI専門家を集めています。これは能力全体にわたる基本技術であると再び私に言っています。
だから、このAIを本当に作る、顧客に影響を与える旅を作るステップで、どこにいますか。はい。まず第一に、パートナーシップに感謝します。今日取り組んでいることと将来についても興奮しています。だから今日見ているのは本当に3つの波です。AIに関してより多くの波が来ています。最初の波は本当に人々がAIをチャットボットとして使用していました。単純な質問をするだけ、多分コード補完です。
2番目の波は、特定のタスクをAIに委任することにはるかに焦点を当てています。タスクを与えて、市場戦略、文書、または提案を考え出してもらい、これらのより長く実行される、やや要求の厳しいタスクを実行します。今、この3番目の波で、一連のエージェントが現れ、一連の異なるエージェントと協力してオーケストレーションし、非同期作業を行いますが、はるかに複雑な作業を行います。より長く実行されるタスクです。
そしてこの3番目の波に焦点を当てています。複数のモデルが必要だからです。自分のモデルをトレーニングできる必要があります。企業データを持ち込むことができる必要があります。これらのエージェントをオーケストレーションできる必要がありますが、セキュリティ、観察可能性、すべてのスケーリングを伴うコンプライアンス、エンタープライズ対応の抽象化でそれを行う必要もあります。
その通りです。そして、私が最も楽しみにしているのは、この3番目の波のこの領域で一緒に働くことです。なぜならこの3番目の波は、この技術を特定のユースケースと業界にもたらす方法だからです。しかしローラン、本当に興味があるのは、この3番目の波が、あなたが産業をAIでリードしているときにどのように現れるかです。顧客でどのように現れますか。そして、多くの例があります。
1つ持ってきました。非常にエキサイティングです。Rolls Royceについて話しています。彼らは飛行機用のタービンを作っています。そして明らかに、これらのタービンが100%確実に機能することを望んでいます。そしてもちろん燃料効率的です。そしてこれらのタービンの中には、SiemensソフトウェアとMicrosoftの技術で設計された多くの設計部品があります。
そして油圧ポンプである特定のものがあります。そしてそれがこの機械を回転させます。このポンプには今、ポンプ自体のデジタルツインがありますが、それを機械加工する機械のデジタルツインもあります。そして全体のプロセスをシミュレートします。プログラミングで。そして驚くべき結果で、あなたの技術を私たちのものと一緒に使用してシミュレートしました。
これらのポンプははるかに硬く軽いです。しかしここでもMicrosoftとAI技術を使用しています。はい。そして私たちがこれらの共同AIコパイロットで取り組んでいる他のことに興奮しています。私たちはCANのプログラミング時間を80%削減するのを助けることができます。工場の生産性を30%向上させました。
そして、すべての開発者にGitHubプラットフォームを提供するためにあなたのチームと協力することに興奮しています。このイノベーション、顧客への価値をより速く推進するために。再びすべてMicrosoftのクラウドとAI上に構築されています。その通りです。そして他にも多くの例があります。需要は巨大です。
そして開発時間を短縮するだけでなく、生産時間の利点も素晴らしいです。技術について話しましたが、そこで止まることはできません。そして他の部分、文化的なこと、変革の方法についてもあなたが非常に情熱的であることを知っています。人々を見てきました。難しいです。難しいです。知っています。それが、話しましょう。はい。だから、おそらく去年、約200または300の顧客と話すことに費やしました。
そしてそれは魅力的でした。なぜなら、おそらく70〜80%の顧客との会話が始まったか終わったか、変化というこのトピックによって支配されていたからです。文化について、人々について、組織について。そしてそれは非常に興味深い一連の会話でした。そしてこれらの会話からの私の3つの現在の洞察は、1つは、私たち全員が一緒に学び、組織で何が起こっているかについてオープンに共有することです。小さなスタートアップから、はるかに、はるかに、はるかに大きな多国籍企業まで。
この変化の文化は、私たちがオープンに共有し、協力しなければならないものです。私が気づいた2番目のことと会話で出てくるのは、実際、多くの従業員です。多くの労働者は私生活でこの技術を使用しています。彼らはそれを使用しています。実際、家族のため、個人的な成長のためなどに本当に精通しています。しかし企業内での採用、使用に対する制度的な逆風があります。コンプライアンス、リスク、セキュリティ、財務、または単に間違って整列されたインセンティブであろうと。
そしてそれは私たちの仕事です。この創造性、この協力の価値を解放しようと試み、働きかけることです。そして3番目に、私が人々に常に奨励することは、これらのモデルの潜在的な知能を本当に活用することです。私たちがMicrosoftで構築しているプラットフォームの能力は、今日私たちが認識しているよりもはるかに能力があります。
だから私自身、私のチーム、パートナーへの最大の励ましは、世界を前進させ、より多くの影響を与えるためにAIでできることの野心レベルを本当に高めることです。そして言えます。私の視点から見ることができます。あなたと一緒に働くこと、顧客と一緒に働くこと、しかしあなたとも一緒に働くことで、これらの変化の多くを見ています。あなたは異なる環境から来ていますが、顧客にそれをもたらしています。そして彼らはそれを評価しています。言えます。
そうしてくれてありがとう。そしてこれは始まりに過ぎません。はい。ありがとう。パートナーシップに感謝します。ありがとう。だからより強力な産業用コパイロットと今新しいコパイロットです。今日CESで、9つの追加のAI駆動Siemens産業用コパイロットを開始します。
産業バリューチェーン全体に知能をもたらし、設計、開発、運用の方法を変革します。そして、このような技術にアクセスしやすくするために。今、私たちの工場の同僚の手に、それを置きます。またはより正確には、彼らの顔に。METAと一緒に。
産業用AIのためにRayban METAグラスを作っています。実際、色付きのものは使用しません。ご想像のとおりです。多分太陽が輝いているときです。しかし自然なものもあります。そして彼らは同僚に、グラスを通じてリアルタイムの音声ガイダンスを受け取り、どのボタンを押すか、どのパラメータを変更するかを教えます。
私たちの工場の1つを見てみましょう。これらのグラスが同僚を接続された専門家に変え、現実世界でより多くの影響を与えることができるようにします。ハンズフリーで。こんにちは、私はサラです。この工場で働き始めたばかりです。正直言って、学ぶことがたくさんあります。すべてに慣れるのを助けてくれるSiemensのAIがあるのは素晴らしいことです。
おはようサラ。前回のシフトがどうだったか、何が来るかを簡単に見てみましょう。今日はロボット組立ラインを操作します。セル4でいくつかのセンサーに問題があることに気づきました。後で組立エラーにつながる可能性があります。今リセットすればそれを防ぐことができます。プロセスをガイドしましょうか。私のAIについて気に入っているのは、使いやすさです。
ライブマシンデータ、同僚からの知識、すべての標準運用手順をまとめ、私のペースで、私の言語で私にとって意味のある方法ですべてを説明します。そして今、SiemensのAIで再起動を選択します。問題を効率的、迅速に、自信を持って解決できます。
最初のテストは、同僚が仕事にもっと自信を持っていることを示しており、彼らはより生産的でもあります。これが現実世界での影響です。産業用AIを拡大することによって。しかし、私たちは別の巨大なボトルネック、ネットワークの可用性とネットワークの安定性に向かっています。今日、多くの電力網は崩壊の瀬戸際にあります。そして太陽光や風力などの間欠的なエネルギー源が私たちの電力網への負担を増やしています。
負荷をよりよく予測し、リアルタイムでネットワークを安定化する必要があります。私たちの産業AI対応技術はこれを行うことができます。巨大なネットワークでも自律的にです。地域に1万台の電気自動車を追加する影響をシミュレートできます。都市全体の建物が協力してエネルギー消費を調整し、わずか30秒間エアコンを下げてネットワークを安定化できます。
そして今日すでに、AIを使用して、新しいインフラストラクチャなしで既存のネットワーク容量を20%最大化しています。これが現実世界で影響を生み出す産業用AIです。これらすべてがあなたにとって何を意味するのでしょうか。設計、開発、運用のいずれであっても、または3つすべてであっても、食品、車、医薬品、エネルギー、何を製造していても、管理しているインフラストラクチャの種類に関係なく、水道、輸送システム、またはネットワークです。
私たちは、あなたがしていることをより速く、効率的に、持続可能に行うのを助けるための技術、ドメイン専門知識、パートナーを持っています。現実世界で産業用AIを拡大することによって。電気。
産業用AIが当たり前になる未来
今日、この部屋にいる私たちにとって、ほとんど考えません。照明がつき、コーヒーメーカーが動き、コンピュータが充電されます。電気は生活の事実です。すぐに産業用AIが生活の事実になります。必要なもの、正確に必要なもの、必要な場所でのみ生産します。
機器の故障と停止はまれになり、予期しないものになります。さらにまれです。あなたのユニークな生物学に合わせた医薬品は、単に標準的な医療になります。自律走行車は100%の信頼性とゼロエミッションで移動し、知識は世代を通じて伝達されます。電気がワイヤを通って流れるのと同じくらい自然にです。
エネルギーは清潔に、自己修復し最適化するインフラストラクチャに豊富に流れ、AIによって非常に定義された世界にサービスを提供し、私たちがほとんど気づかなくなります。画期的なイノベーションが現実世界の不可欠な要素になり、汎用技術が私たちの生活の見えない織物になるとき、私たちは現実世界でAIを拡大し、その可能性を実現したことを知るでしょう。
そして顧客と一緒に、パートナーと一緒に、あなたと一緒に、すべての人の日常を変革します。ありがとうございます。
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