NVIDIAのCEOジェンスン・フアンが、AI業界を取り巻く極端な言説に異を唱え、現実的な視点からAIの未来を語った内容である。AIによる雇用喪失論、バブル論、神のようなAGI到来説といった支配的な物語に対し、彼は冷静に反論する。実際に起きているのは需要の爆発的増加であり、問題はインフラの供給不足にある。AIは既存の雇用を奪うのではなく、深刻な労働力不足を補い、デジタル生物学や自動運転といった新産業を創出する。ジェンスンは「神AI」の到来を待つ必要はないと断言し、多様な特化型AIが各分野で静かに革命を起こしつつある現状を強調している。
AIバブル論への反論
いつか私たちは神AIを手に入れるでしょう。10億台のロボットがある世界を想像してみてください。それは地球上で最大の産業になるはずです。政府を持つ意味すらあるのでしょうか。神AIはどんな政策も回避できるほど賢くなるでしょう。だから何の意味があるのか。それはあまりにも極端です。私たちは全てを止めるべきだという話になってしまいます。
これはNVIDIAのCEO兼創業者であるジェンスン・フアンが、No Priorsポッドキャストで語った内容です。そして私が印象に残ったのは、彼が同意したことではありません。彼が明確に否定したことなんです。今、あなたが耳にするほぼ全ての支配的なAIの物語に対してです。
AIは雇用を殺している。これは単なる別の誇大宣伝バブルだ。全知全能の神AIがもうすぐそこまで来ている。ジェンスンはこれら全てに反論します。その代わりに、彼ははるかに不穏な絵を描き出します。実際に何が起きているのか、誰が最初に影響を受けるのか、誰が静かに恩恵を受けるのか、そしてなぜほとんどの人々が完全に間違った脅威を見ているのかについてです。
では、ノイズを切り抜けていきましょう。なぜなら、誰もが問い続けている質問が間違っているからです。
加速コンピューティングへの根本的シフト
私たちは新しいコンピューティングモデルに移行しなければなりません。そこでアクセラレーターが登場するわけです。もしチャットボット、つまりOpenAIやAnthropic、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あり続けるでしょう。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。
これが最初に理解すべきことです。一歩下がって自分自身に問いかけてみてください。実際に何が起きているのかと。次の層、AIについての質問は、AIとは何かということになります。さて、AIバブルの質問をすると、私たちは常にOpenAIの収益に戻っていきますよね。
そうですね。
AIバブルについて誰かに尋ねると、誰もが直接OpenAIの収益に飛びついていきます。まず第一に、もしOpenAIが現在の2倍の容量を持っていたら、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倍の容量を持っていたら、本当に収益は10倍になると私は信じています。だから彼らには容量が必要なんです。
これはNVIDIAがTSMCからウェハーを必要としているのと何ら変わりません。NVIDIAが存在して、順調にやっているからといって、容量が必要ないわけではありません。私たちには容量が必要です。DRAMの容量も必要です。だから私たちの世界では、容量が必要だということは誰にとっても理にかなっています。
彼らの世界では、工場が必要なんです。そして工場の容量がなければ、どうやってトークンを生成するのでしょうか。それが今日の私たちの会話の始まりでしたね。だから、収益成長を増やすためには工場の容量が必要なんです。
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だと言いました。それには科学のあらゆる異なる分野が含まれています。NVIDIAの自動運転事業は100億ドルに近づいています。誰もそれについて話しません。世界モデルを訓練しなければならないし、これらのAI自動運転車を訓練しなければならないからです。ロボタクシーは世界中で展開されています。
私たちのデジタル生物学におけるAI研究、金融サービスにおけるAI研究。クオンツ、定量取引の業界全体がそちらに移行しています。そうですね、まさに。彼らはかつて古典的な機械学習を使っていました。たくさんの人間が特徴付けしていて、彼らはクオンツと呼ばれていましたよね。これらの専門的な数学者たちが予測特徴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。だから、クオンツを持つ代わりに、たくさんのスーパーコンピューターが必要になります。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一つです。クオンツ、つまり金融サービスで数十億ドル、自動運転で数十億ドル、ロボティクスで数十億ドルが控えています、デジタル生物学で数十億ドルです。
では、それら全てがどれだけ大きくなり得るでしょうか。シンプルな論理はこうです。シンプルな計算として、AIが労働力不足や人手不足をあらゆる種類で置き換えるかどうかにかかわらず、それは一旦無視しましょう。世界は100兆ドルのGDPを持っています。そのうち、年間2パーセントが研究開発だとしましょう。5年前に戻って考えてみてください。
世界最大の創薬会社、製薬会社を見て、彼らの研究開発は今日どこにあるのか。ウェットラボでしょうか。彼らは何をしているのか。スーパーコンピューターを構築しているんです。
なるほど。
つまり、その2兆ドルについての考え方に根本的なシフトがあるということです。かつては2兆ドルが古いやり方のためでした。今では、2兆ドルがAIのやり方のためになるでしょう。2兆ドルには2兆ドル分の研究開発が必要で、それには大量のインフラが必要になります。
だから私たちは世界中でスーパーコンピューターを構築しているんです。外側から考えても、基盤から上に向かって考えても、私たち3人全員が経験していること、つまりコンピューティング需要の量は異常だという結論に達するわけです。
容量危機という現実
彼の答えは不穏なほどシンプルです。これは誇大宣伝バブルではありません。容量危機なんです。需要は減衰していません。それどころか、世界がそれを支えるマシンを構築できるよりも速く加速しています。ボトルネックは信念ではなく、インフラなんです。
そしてそれを理解すると、雇用喪失についての彼の見解はさらに暗くなります。彼はどの仕事が消えるかとは尋ねません。彼は、他の人々がパニックに陥っている間に、どの産業が静かに拡大するかを尋ねるんです。このフレーミングの転換が全てを変えます。そして彼が正しければ、本当の混乱はまだ始まってすらいないということです。もっと詳しく見ていきましょう。
潜在需要と生産性の真実
このインフラへの投資によって創出される仕事の多様性を超えて、しばしば見落とされていることが一つあると思います。それは、より良い医療のような、社会で必要とされるさまざまな商品に対してどれだけ潜在的な需要があるかということです。
アメリカの医療や世界の医療が到達できる最高峰に達したと感じている人はいないと思います。これらの人々をより生産的にすればするほど、より多くの需要が生まれるでしょう。
まさにその通りです。もしNVIDIAがより生産的になっても、それは解雇という結果にはなりません。私たちはより多くのことをするようになります。私は今日あなたの新入社員クラスに会いました。あなたは毎週採用しているようですね。
まさにその通りです。私たちがより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、それは明らかに経済を拡大させるでしょう。
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は、仕事を奪ってしまうと。ご存知のように、私たちには十分な工場労働者がいません。私たちの経済は実際、工場労働者の数によって制限されているんです。
ほとんどの人が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知っています。その理由は、人々がそういった仕事を望んでいないからです。国中を旅して、毎晩国のさまざまな地域で暮らさなければならないような仕事を。
だから人々は自分の町にいて、家族と一緒にいたいんです。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だと思います。これは非常に深刻で、高齢化人口のために悪化しています。
これはアメリカだけでなく、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つもりです。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、AIが関連していると言われる他の場所にも不足があります。会計がその一例で、そこには不足があります。
看護も別の例です。だから、複数の他の産業を見て、オーケー、ギャップがあると言えるわけです。そしてAIはそれらのギャップを埋める手助けをしようとしています。
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、解決するのを助けてくれるでしょう。さて、人々はまた覚えていないんですが、私たちが車を持っているとき、私たちの車の世話をするために整備士が必要です。
今日路上にあるロボタクシーを見てください。それが実現するのに10年かかりました。メンテナンスクルーやさまざまなハブを見てください。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10億台のロボットがある世界を想像してみてください。
なるほど。
それは地球上で最大の修理産業になるでしょう。だから多くの人々は、ただ考え抜く必要があるんです。これがあなたが言った部分です。このタイプの自動化を作ると、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作り出しているか見てください。AI産業は仕事のブームを作り出しています。
段階的思考の重要性
ここでの核心的な課題の一つは、例えば弁護士がより生産的になるのを助けるツールがある、それが弁護士を置き換えるだろうという直線的な外挿を描くのは非常に簡単だということだと思います。しかし実際には、経済にはAIインフラのあらゆるものに対して吸引音があるという段階的な推論が必要なんです。
実際にギャップがある場所、つまり私たちが注目している場所には、この需要に向けた吸引音があるんです。多くの政策立案者が、私たちが持っているものを置き換えたり減らしたりできないということに焦点を当ててきたと思いますが、実際には私たちが実際に注目しているものには、はるかに多くの需要があるんです。
ジェンスン・フアンの主張の検証
表面的には、少なくとも今のところ、私は彼に同意します。彼の核心的な主張は、生産性は経済を縮小させないということです。それは経済を伸ばすんです。多くの場合、私たちが事前に想像すらできなかった場所へとです。
新しい産業、新しい役割、マシン自体をサポートするために構築された全体のエコシステム。ロボットのメンテナンスが地球上で最大の雇用市場の一つになる未来のようにです。そして彼は不足について間違っていません。医療、看護、トラック輸送、製造。これらのシステムはすでに崩壊しつつあります。デジタルワーカーは彼らを置き換えるのではありません。彼らを生かし続けるんです。
しかし、彼の議論には沈黙があります。彼は長期について語ることがほとんどありません。なぜなら、そうです、AIは仕事を創出するでしょう。そうです、それは私たちが切実に埋める必要があるギャップを埋めるでしょう。しかし、AIが人間よりも優れたあらゆる仕事ができるようになったとき、それが創出する新しい仕事も含めて、何が起こるでしょうか。
人間の労働が資産であることをやめ、負債になり始めるとき、何が起こるでしょうか。その時点で、これは経済的な会話であることをやめます。それははるかに危険な何かになります。仕事そのものが崩壊します。私たちの社会構造がそれに続き、最終的には人間であることの意味についての私たちの理解もそうなります。
完全な実存的スパイラルは別の動画に取っておきましょう。なぜなら、ジェンスンがこのインタビューで強調し続けているのは別のことだからです。現在の両側のほとんどのAI物語は極端に過ぎる。そこが面白くなってくるところです。
オープンソースと多様性の重要性
だから私は多くの時間を費やしています。政策立案者を教育して、理解してもらうためにです。何を決定しようとも、何をしようとも、オープンソースを忘れないでください。何を決定しようとも、何をしようとも、生物学を忘れないでください。
ここで取り上げる価値のある反論的物語は、本質的には一枚岩の垂直的プレーヤーと一枚岩の資産が必要だということです。すべてを行う一つのモデルと、そのクラウンジュエルを他の国や非アメリカ企業に渡すことはできないということです。
あなたの主張は、実際には膨大な多様性のAIアプリケーションが必要だということですね。そしてアメリカの優位性、あるいはどんな主権的優位性も、実際には全体のスタックにあるということです。その一部を提供する能力にあると。
いつか私たちは神AIを手に入れるでしょう。しかしその日はいつでしょうか。しかし、そのいつかは、おそらく聖書的なスケール、銀河系的なスケールにあるでしょう。
今日の私たちがいる場所から神AIに行くのは役に立たないと思います。どの企業も実際には神AIの近くにいるとは信じていないと思いますし、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、ゲノム言語、分子言語、タンパク質言語、アミノ酸言語、物理学の言語すべてを最高レベルで理解する能力。そんな神AIは存在しません。それでも私たちには多くの産業がAIを必要としています。
AIは、単純化したレベルで言えば、単に次のコンピューター産業なんです。コンピューターを必要としない企業、産業、国家の例を挙げてください。
なるほど。
そして私たちは皆、神AIを待ち続ける必要はありません、私たちが前進するためにです。そうですよね。神AIは来週現れません。私はそれをかなり確信しています。オーケー。そして神AIは来年も現れません。
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。神AIを持つ一枚岩の巨大企業、国家、国民国家というアイデアは、ただ役に立たないんです。役に立たない、あまりにも極端です。実際、そのレベルまで持っていくなら、私たちは全てを止めるべきだということになってしまいます。
政府を持つことすら何の意味があるのでしょうか。なぜ彼らは政策を実行しているのでしょうか。神AIはどんな政策も回避したり、迂回したりできるほど賢くなるでしょう。だから何の意味があるのでしょうか。だから私たちは物事を地上レベルに戻して、実践的に考え始め、常識を使うべきだと思います。
これは一般的にこの会話の大きなテーマのようですね。かなり極端なことがたくさん出されてきました。実際に考えてみると非常に極端だと。雇用と仕事についてです。もう誰も働けなくなる。
神AIがすべての問題を解決する。XYZの理由でオープンソースを持つべきではない、オープンソースがすでに私たちの産業の多くを支えているにもかかわらずです。
その通りです。
一般的に、2025年の主題の一つは、AIについて公に描かれた多くの極端なことがあったということかもしれません。それらをよく見ると、近い将来に起こるという論理的な連鎖を実際には辿っていないんです。
本質的な教訓
教訓は不穏なほどシンプルです。世界が不可逆的な方法で変わり始める前に、ある神話的な全知の神AIを待つ必要はありません。実際、ジェンスンは、そのアイデアに固執することは気を散らすものだと主張します。
それは会話をファンタジーへと引き込み、すでに起きている静かな現実世界の変化から遠ざけてしまうんです。そしてこれは彼の視点ですが、それを無視するのは難しいものです。なぜなら、はるかに可能性が高いのは、すべてをやる単一の知性ではないからです。
それは多くの狭い超知能の台頭です。それぞれが自分の領域を支配する。劇的ではなく、映画的でもなく、ただ効率的で不可避なんです。だから次のクリップで、ジェンスンは抽象的に語りません。彼は自分が独自のChatGPTモーメントの端にあると信じている特定の分野を名指しします。
最初の分野はデジタル生物学です。そして理由を見れば、目を背けるのが非常に難しくなります。
デジタル生物学の突破口
コストが下がると、通常、新しいアプリケーションや新しい垂直市場が開かれます。より多くのものがアクセス可能になっていきます。私たちは昨年、CursorやCognitionなど、それから本当に恩恵を受けている企業について少し話しました。
2026年に登場する次の画期的な産業や新しいアプリケーションや分野について、何か考えや予測はありますか。特に2026年に来ると思う、あなたが最も興奮している1つか2つのことはありますか。
2つか3つのことのためです。いくつかの産業が、彼らのChatGPTモーメントを経験するだろうと思います。マルチモーダリティと非常に長いコンテキストが、もちろん本当に本当にクールな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的なアーキテクチャが、デジタル生物学のChatGPTモーメントを作り出すのを助けるでしょう。その瞬間が来ています。
デジタル生物学というのは、具体的にタンパク質の折りたたみやタンパク質の結合、タンパク質の診断のような他の側面を意味していますか。
タンパク質が見えます。私たちはタンパク質の理解が得意だと思います。今、マルチプロテイン理解がオンラインになりつつあります。私たちは最近、LoVEProteinAというモデルを作りました。それはオープンです。マルチプロテイン理解と表現学習と生成のためのものです。
だからタンパク質の理解は非常に速く進歩しています。今、タンパク質の生成が非常に速く進歩するでしょう。タンパク質のChatGPTですね。
そうです。エンドツーエンドの方法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。そしてもちろん化学物質の理解と化学物質の生成、そしてタンパク質と化学物質の立体配座の理解と生成です。
そうですよね。その組み合わせ、ChatGPTモーメント、生成AIモーメント、それら全てがデジタル生物学のために一緒に来ているんです。
あなたの言う新しい産業という点について、私が考える方法は、このAIへの入力に投資するようなものです。生物学、化学、材料科学に関するこれら全てのこと、それらには現実世界のデータ生成と実験が必要ですよね。それも新しいインフラです。
新しいインフラです。合成データが本当に重要になるでしょう。なぜなら彼らはそのようなスパースさ、データのスパース性を持っているからです。人間の言語ほど多くを持っていないんです。そして真の画期的進歩は、世界基盤モデル、タンパク質の基盤モデル、細胞の基盤モデルを訓練できるようになったときでしょう。
私はその両方にとても興奮しています。
生物学シミュレーションの衝撃
これはほとんど全員が過小評価している部分です。なぜなら、AIが生物学をシミュレートできるようになると、私たちはもはやより良い薬やより速い研究サイクルについて話しているだけではなくなるからです。その影響は医学をはるかに超えて広がります。
ここで人々は危険なアイデアをささやき始めます。病気を完全に治すこと、老化を書き換えること、分子レベルで気候を解決すること。そしてそれすらも表面に過ぎません。
こう考えてみてください。あなたの生物学はあなたのコードです。あなたが生まれてから実行してきたソフトウェアです。もし私たちがそのコードをシミュレートできて、編集して、ストレステストして、何百万もの結果をリアルタイムで実行できたら、物事は非常に速く奇妙になります。
さらに不穏なのは、これが研究室の中に留まっていないということです。ジェンスンは、生物学で起きているのと同じシフトが今や物理世界に波及していると指摘します。推論、記憶、長期計画を加えると、AIは受動的なソフトウェアであることをやめます。行動し始めるんです。
そこで車が登場します。そこでロボットがツールであることをやめ、参加者になり始めるんです。
自動運転とロボティクスの進化
基盤モデル、私たちの理解能力、生成能力を持てば、そのデータのフライホイールは本当に離陸するでしょう。私が興奮している第二の分野は、もちろん推論が言語において大きな画期的進歩を遂げたことです。しかし推論のおかげで、車はより良いパフォーマンスを発揮できるようになるでしょう。
だから、単なる知覚する車や計画する車ではなく、推論する車になるんです。これらの車は常に考え続けるでしょう。そして以前に遭遇したことのない状況に出くわしたとき、彼らはそれを以前に遭遇したことのある状況に分解し、それをどう乗り越えるかの推論システムを構築できるんです。
だから分布外の、つまり分布外のAIの部分は、推論システムによって非常に対処されるでしょう。その結果として、生成AIと、マルチモーダルなビジョン・言語・アクションモデルと推論システムの間で、私たちがやるように教えられることよりも多くのことができるようになります。
私たちはヒューマノイドロボットや多体化ロボットにおいて大きな画期的進歩を見ることになると思います。それについてどう思いますか。時間枠はどれくらいでしょうか。なぜなら自動運転のアナロジーを見ると、明らかに自動運転技術は今日私たちが使っている種類のニューラルネットワークとは非常に異なるタイプのものに基づいていました。過去2、3年で大きな交換がありましたから。
そうですね。
どのようにそこで多くのことを行うかという点でです。私たちは早く始めすぎました。自動運転車には本当に4つの時代があります。最初の時代はスマートセンサーでした、車に接続された。
Mobileyeの時代ですね。
Mobileyeの時代、そしてWaymoの初期の頃でさえもです。スマートセンサーを使っていました。多くの人間が設計したアルゴリズムと、極端なマッピングです。
極端なマッピングですね。
マッピング、そして知覚と計画のための異なるシステムです。
まさに。だから本質的には、デジタルレールの上を走る車を作っているんです。ディズニーランドのレールと何ら変わりません。デジタルレールがあるんです。それが第一世代です。
物理AIへの賭け
これがNVIDIAが彼らが物理AIの時代と呼ぶものに非常に積極的に賭けている理由です。ジェンスンによれば、推論システムが欠けているピースです。AIをデジタル世界から押し出して現実に持ち込むものなんです。
そしてもしあなたがこのチャンネルをフォローしているなら、私の立場をご存知でしょう。私はヒューマノイドロボットと自動運転車に非常に強気です。実際、私たちはデジタル生物学よりも前に、物理AIに真のChatGPTモーメントを見ると思います。そのモーメントが最終的にどのようなものになろうとです。
しかしジェンスンに同意するかどうかにかかわらず、このインタビューからの真の教訓は無視することが不可能です。AIは一つのものではありません。それは単なるモデルではありません。単なるチャットボットでもありません。そして一夜にして現れる神のような知性では絶対にありません。
それはスタックです。静かに所定の位置にロックされている能力の層です。そしてそのスタックはすでに生物学を再構築しています。すでに労働を再構築し、すでに物理世界を再構築しています。おそらくほとんどの人が認識しているよりも多くです。
同時に、オンラインで最も声の大きい人々があなたに信じさせようとするものよりも、はるかに劇的ではありません。
もしこのような分析をもっと見たいなら、根拠のある、純粋な誇大宣伝でもなく、純粋な破滅論でもないものを、必ず登録して、コメント欄で教えてください。あなたが最も注目しているのは何ですか。ロボットですか、デジタル生物学ですか、それとも全く別の何かですか。次の動画でお会いしましょう。
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