NvidiaのCEO兼創業者であるJensen Huangが、現在流布している主要なAI言説に対して明確な反論を展開している。AI産業がバブルであるという見方、AIが雇用を奪うという懸念、そして万能の神AIが間もなく登場するという期待のいずれも、現実の状況を正確に捉えていないと指摘する。彼が描くのは、需要が供給を大きく上回る中でキャパシティ不足が課題となっている産業の姿であり、AIが労働力不足を補いながら新たな産業を生み出していく未来である。特にデジタル生物学と物理的AIの領域において、ChatGPTのような革新的瞬間が訪れると予測し、タンパク質理解や推論システムを備えた自律走行車・ヒューマノイドロボットの実現が目前に迫っていると語る。Jensen Huangの視点は、極端な楽観論でも悲観論でもなく、現在進行中の技術革新を地に足のついた形で捉えようとするものである。
AIバブル論への反論
それではNvidiaのCEO兼創業者であるJensen Huangの話から始めましょう。彼はNo Priorsポッドキャストに出演し、非常に興味深い発言をしています。
メンテナンスクルーや、ロボタクシーが配置されているさまざまな拠点を見てください。これらのロボタクシーの世話をしなければならない場所です。そして想像してみてください、私たちが10億台のロボットを持つようになったら。
それは地球上で最大の修理産業になるでしょう。
このインタビューで私が注目したのは、そして皆さんのためにこれを取り上げる理由は、彼が現在流布しているほぼすべての主要なAI言説に反論しているという事実です。AIが雇用を奪うという考え、私たちが巨大なAIバブルの中にいるという考え、そして万能の神AIがもうすぐ登場するという考えに対してです。
その代わりに、彼は実際に今何が起きているのか、そしてどの産業が最初にその影響を受けるのかについて、非常に異なる見方を示しています。
では早速見ていきましょう。まず、誰もが問い続けている質問から始めます。私たちはAIバブルの中にいるのでしょうか。Jensen Huangはこれについてどう考えているのでしょうか。
もし生成AIが、いや、失礼、もしチャットボットが、つまり、OpenAIやAnthropicやGeminiが今日存在しなかったとしても、Nvidiaは数千億ドル規模の企業でしょう。
その理由は、ご存知のように、コンピューティングの基盤が加速コンピューティングへとシフトしているからです。まず最初に理解すべきことは、一歩下がって、実際に何が起きているのかを自問することです。次の層として、AIについての質問が出てきます。そもそもAIとは何なのか。AIバブルという質問をするとき、私たちは常にOpenAIの収益に立ち戻ります。100%そうですよね。
そうですね。
誰かにAIバブルがあるかと聞くと、誰もが直接OpenAIの収益の話に行きます。まず第一に、もしOpenAIが現在の2倍のキャパシティを持っていれば、彼らの収益は倍になるでしょう。皆さんもご存知ですよね。もし彼らが10倍のキャパシティを持っていれば、私は本当に彼らの収益が10倍になると信じています。
つまり彼らにはキャパシティが必要なんです。これはNvidiaがTSMCからウェハーを必要とするのと何ら変わりません。Nvidiaが存在して、そして私たちが順調にやっているからといって、キャパシティが必要ないわけではありません。私たちにはキャパシティが必要です。DRAMのキャパシティが必要です。私たちの世界では、これは誰にとっても理にかなっています。私たちにはキャパシティが必要なんです。
彼らの世界では、工場が必要なんです。もし工場のキャパシティがなければ、どうやってトークンを生成するのでしょうか。これが今日の私たちの会話の出発点でした。つまり、収益成長を増やすためには工場のキャパシティが必要なんです。しかしそれでも、私たちはAIがチャットボット以上のものであることも述べました。それはさまざまな科学分野を含んでいます。
NvidiaのAV(自動運転)ビジネスは100億ドルに近づいています。これについて誰も語りません。なぜなら、ワールドモデルを訓練しなければならず、これらのAI AVを訓練しなければならないからです。そしてロボタクシーは世界中で実現しています。デジタル生物学におけるAIの仕事、金融サービスにおけるAIの仕事。クオンツ、つまり量的取引の業界全体が移行しています。まさにその通りです。
以前は古典的な機械学習で、クオンツと呼ばれる人間による特徴量設計が大量にありました。これらの専門的な数学者たちが予測特徴量が何であるかを理解しようとしていました。今では、それを理解するためにAIを使っています。つまり、クオンツを持つ代わりに、多くのスーパーコンピューターが必要なんです。
金融サービスは私たちの最も急成長しているセグメントの1つです。クオンツで、金融サービスで数十億ドル、AVで数十億ドル、ロボティクスで数十億ドルが近づいています、デジタル生物学で数十億ドルです。
彼の言わんとすることは非常にシンプルです。これは誇大宣伝のバブルではない。キャパシティの問題なんです。需要は崩壊していません。実際にはインフラを上回っているんです。
そしてこれからご覧になるように、彼は雇用喪失の問題についても同じような枠組みでアプローチしています。どの雇用が置き換えられるかではなく、どの産業が拡大するかという視点です。見てみましょう。
生産性向上と雇用創出の関係
もしNvidiaがより生産的になったとしても、それはレイオフにはつながりません。それは私たちがより多くのことをすることにつながるんです。
私は今日、あなたの新入社員クラスに会いましたよ。あなたは毎週のように採用しているようですね。
まさにその通りです。私たちが生産的になればなるほど、
探求できるアイデアが増え、その結果として成長が増え、より収益性が高くなり、それによってより多くのアイデアを追求できるようになります。だからあなたの言う通りだと思います。もし仕事が、もし人生が、もし世界の問題が文字通りすでに明確に定義されていて、他に解決すべき問題がないのであれば、生産性は実際に経済を縮小させるでしょう。
しかし、明らかに経済を拡大させることになります。次に考えるべき部分は、人々が言うんです。ああ、私たちが話しているこれらすべてのロボットが、私たちが知っている通りの雇用を奪うことになると。しかし、私たちが非常に明確に知っているのは、工場労働者が十分にいないということです。私たちの経済は実際に工場労働者の数によって制限されています。ほとんどの人々は労働者を維持するのに非常に苦労しています。また、世界中のトラック運転手の数が深刻に不足していることもわかっています。その理由は、人々がそのような仕事を望んでいないからです。国中を旅して、国のさまざまな地域で、毎晩違う場所で生活しなければならないような仕事です。
つまり、人々は自分の町にいたい、家族と一緒にいたいんです。だから私が思うに、最初の部分は、ロボットシステムを持つことで労働力不足のギャップを埋めることができるということです。これは本当に深刻で、高齢化人口のためにさらに悪化しています。
これは米国だけでなく、皆さんもご存知のように世界中で起きていることです。だから私たちは労働力不足を埋めることになります。しかし人々が忘れている第二の部分があります。その結果として、人々がAIが関連すると話している他の場所にも不足があります。
会計はその一例で、そこにも不足があります。看護も別の例です。つまり、複数の他の産業を見て、はい、ギャップがあると言えるわけです。
そうですね。
そしてAIはそれらのギャップを埋めるのを助けようとしています。
まさにその通りです。だから自動化は私たちが労働力のギャップを増やし解決するのを助けることになります。
さて、人々はまた、私たちが車を持つようになったとき、車の世話をするために整備士が必要だったことを覚えていません。
そうですね。
そして今日路上を走っているロボタクシーを見てください。それが実現するまでに10年かかりました。すべてのメンテナンスクルーや、さまざまな拠点、ロボタクシーの世話をしなければならない場所を見てください。
そして想像してみてください、私たちが10億台のロボットを持つようになったら。
それは地球上で最大の修理産業になるでしょう。だから、多くの人々が考え抜いていないだけなんです。
これがあなたが言った部分です。この種の自動化を作り出すとき、私たちは別の仕事を作り出すんです。今、AIがどれだけ多くの仕事を生み出しているか見てください。
AI産業は雇用のブームを生み出しています。
そうですね、私は確かにある程度まで彼に同意します。彼の主張は基本的に、生産性の向上は経済を縮小させるのではなく、拡大させるということです。多くの場合、私たちがまだ考えてもいないような方法でです。例えば、まったく新しい産業の出現、例えば私たちが持つことになるすべてのロボットのための巨大なロボット修理産業のようなものです。
そして彼はまた、すでに実際の不足に直面している多くのセクターを指摘しています。看護、医療、トラック運転、製造業などです。これらは正直なところ、助けに来るデジタルワーカーの波から恩恵を受けるでしょう。
長期的な影響についての考察
しかし、彼が実際には語っていないのは長期的なことです。なぜなら、はい、AIは新しい仕事を生み出し、まったく新しい産業を生み出し、それを切実に必要としている分野のギャップを絶対に埋めるでしょう。
しかし、AIが人間よりもあらゆる仕事をより良くできるようになったとき、それが生み出す新しい仕事も含めて、そして人間の労働がネットでマイナスになり始めたときに何が起こるのでしょうか。その時点で、私たちはもはや単に産業の拡大について話しているのではありません。私たちは、仕事が何を意味するのかを根本的に変えることについて話しているのであり、その延長線上で、私たちの生き方全体と、現代において人間であることが何を意味するのかについて話しているんです。
さて、実存的な話は別のビデオに取っておきましょう。なぜなら、Jensen Huangがこのインタビューで繰り返し強調している大きなことの1つは、現在出回っているAI言説の多くが、両側とも極端すぎるということだからです。これを見てください。
神AIという概念への反論
ここで取り上げる価値のある反対の言説があると思います。本質的には、モノリシックな垂直統合プレイヤーとモノリシックな資産があるべきだという考えです。すべてを行う1つのモデル、そしてその王冠の宝石を他国や非アメリカ企業に渡すべきではないという考えです。あなたの主張は、実際には膨大な多様性を持つAIアプリケーションが必要だということです。そしてアメリカの優位性、あるいは主権国家の優位性は、実際にはスタック全体にあります。その一部を提供する能力にあるんです。
いつかは神AIを持つようになるでしょう。
しかしその日はいつなのか。
しかし、そのいつかは恐らく聖書的な規模、銀河系規模の話なんです。
私たちが今日いる場所から神AIに行くことは役に立たないと思います。
そして、実際にどの企業も神AIに近いところにいるとは思っていません。また、どの研究者も神AIを作り出す合理的な能力を持っているとも思いません。人間の言語、ゲノムの言語、分子の言語、タンパク質の言語、アミノ酸の言語、物理学の言語、これらすべてを最高レベルで理解する能力。
そのような神AIは存在しません。
それでも、AIを必要とする多くの産業があります。
AIは、単純なレベルで言えば、次のコンピューター産業に過ぎません。
コンピューターを必要としない企業、産業、国の例を挙げてみてください。
そうですね。
そして私たち全員が神AIを待ち続ける必要はないんです。前進するために。神AIは来週現れることはありません。
私はそれについてかなり確信しています。
そして神AIは来年も現れないでしょう。しかし全世界は来週、来年、次の10年と前進する必要があるんです。モノリシックで巨大な企業、
国、国民国家が神AIを持つという考えは、
役に立ちません。
極端すぎます。
実際、もしそのレベルまで持っていきたいのであれば、私たちは全てを止めるべきです。
政府を持つことの意味すらあるのでしょうか。つまり、なぜ彼らは政策を作っているのでしょうか。神AIはどんな政策も回避したり対処したりできるほど賢いでしょう。だから意味がないんです。だから私は、物事を地に足のついたレベルに戻し、実用的に物事を考え始め、常識を使うべきだと思います。
そこでの要点は非常にシンプルです。物事が非常に現実的な方法で変化し始める前に、何らかの神話的な神AIが現れるのを待ち続ける必要はないんです。そしてJensen Huangが言うように、AIをそのように考えることは実際にはかなり役に立たないんです。それは会話を極端なところに押しやってしまい、それは技術が実際にどこにあるのかということに根ざしていません。
さて、明らかにこれは彼の見解です。同意するかしないかはあなた次第ですが、実際には、あらゆることができる単一のシステムではなく、多くのドメイン特化型の超知能が最初に出現する方がはるかに可能性が高いと私は思います。それはより実用的です。
デジタル生物学の画期的瞬間
そしてまさにそれが理由で、次のクリップで彼は、彼が考える非常に特定の分野、まもなく独自のChatGPTモーメントを迎えようとしている分野を指摘しています。
デジタル生物学から始めます。
2026年に訪れる次の画期的な産業や新しいアプリケーション、分野について、何か考えや予測はありますか。特にあなたが最も期待している1つか2つのことはありますか。
2、3のことがあるので、いくつかの産業がChatGPTモーメントを経験することになると思います。マルチモーダリティと非常に長いコンテキストが、もちろん本当に素晴らしいチャットボットを可能にすると信じています。しかし、合成データ生成における画期的進歩と組み合わさった基本アーキテクチャが、デジタル生物学のためのChatGPTモーメントの創出を助けることになるでしょう。
その瞬間が来ています。
デジタル生物学というのは、具体的にはタンパク質折り畳みやタンパク質結合、あるいは
タンパク質診断の他の側面を意味しているんですか。タンパク質を見ています。
私たちはタンパク質理解が得意だと思います。
今、マルチタンパク質理解がオンラインになりつつあり、私たちは最近LA Prinaというモデルを作りました。それはオープンです。マルチタンパク質理解と表現学習と生成のためのものです。だから、タンパク質理解は非常に速く進歩していると思います。
タンパク質生成も非常に速く進歩するでしょう。ChatGPTのタンパク質版です。
Chaiのようなエンドツーエンドで分子設計に取り組んでいる興味深い企業がたくさんあります。
まさにその通り。そしてもちろん化学理解と化学生成、そしてタンパク質と化学の
そうですね。
立体構造理解と生成。
そうですよね。そしてその組み合わせ、ChatGPTモーメント、生成AIモーメント、これらすべてがデジタル生物学のために一緒になってきています。
正直なところ、この部分は過小評価されていると思います。つまり、私たちはAIが生物学をシミュレートできるようになることについて話しているんです。そしてそれができるようになれば、その影響はより良い薬を超えてはるかに広がります。
これが、人々がAIがすべての病気を治せる、気候ソリューションを大幅に加速させる、あるいは老化についての考え方すら変えられると言い始める理由です。そして正直なところ、それは氷山の一角に過ぎません。
つまり、このように考えてください。私たちの生物学は本質的に私たちのプログラミングです。それは私たちが動作させているソフトウェアです。そしてもし私たちがそのソフトウェアをシミュレートし、編集し、ストレステストを行い、リアルタイムで結果を見ることができるようになれば、そう、物事は非常に非常に奇妙なことになります。
そして驚くべきことは、これが研究室にとどまっていないということです。Jensen Huangは、生物学で起きているのと同じシフトが物理世界でも起き始めていると言います。推論、記憶、長期的計画を加えると、AIは単なるソフトウェアであることをやめ、行動できる何かになり始めます。そしてそこに車とロボットが登場するんです。
物理的AIと推論システム
私が期待している第二の分野は、もちろん推論が言語において巨大な画期的進歩を遂げましたが、推論のおかげで、車はより良いパフォーマンスを発揮できるようになります。つまり、単なる知覚の車や計画の車ではなく、推論する車になるんです。だからこれらの車は常に考え続けることになります。
そして彼らがこれまでに遭遇したことのない状況に遭遇したとき、彼らはそれを以前に遭遇した状況に分解し、それをどう乗り越えるかのための推論システムを構築できます。だからAIのドメイン外、つまり分布外の
部分が推論システムによって大いに対処されることになります。その結果として、生成AIとマルチモーダル、ビジョン・言語・アクションモデルと推論システムの間で教えられたことよりも多くのことができるようになります。ヒューマノイドロボットや複数の実体を持つロボットにおいて大きな画期的進歩が見られると思います。
そうですね、私たちはすでにNvidiaが物理的AIの時代と呼ぶものに大きく投資していることを知っています。そして推論システムの出現が、Jensen Huangが考える次のステップへと私たちを導くものなんです。
皆さんもご存知のように、私もヒューマノイドロボットと自動運転車については非常に強気です。そして個人的には、デジタル生物学のものよりも先に物理的AIのChatGPTモーメントを見ることになると思います。それが最終的にどうなるにせよです。
まとめ
つまり、結局のところ、Jensen Huangに同意するかしないかにかかわらず、このインタビューからの大きな要点は非常に明確です。AIは単なる1つのものではありません。単なるモデルやチャットボットではありません。そして確実に、一夜にして現れる何らかの神話的な神AIでもありません。それはむしろスタックのようなもの、一連の能力なんです。
そしてそれはすでに生物学、仕事、そして物理世界を今まさに再構築しています。
おそらく皆さんが思っているよりもずっと多く、しかしXの人々が思っているほどではないかもしれません。とにかく、このような分析をもっと見たい場合は、根拠のあるもので、単なる誇大宣伝や終末論ではないものを、ぜひ購読ボタンを押してください。また、コメント欄で、ロボット、デジタル生物学、それとも全く別の何かのどれに最も期待しているか教えてください。
そしていつものように、次の動画でお会いしましょう。
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