NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアンが、Ciscoのイベントで60年ぶりのコンピューティング革命について語った重要な講演である。明示的プログラミングから暗黙的プログラミングへの移行、そして「AI工場」という新しいインフラ概念が、いかに企業のあり方を根本から変えるかを説明している。フアンは、AI時代においては「無限の計算能力」という前提で思考すべきであり、企業は技術ファーストの組織へと変革する必要があると主張する。特に注目すべきは、AIをツールとして活用する重要性、プライベートな質問を守るためのオンプレミスAIの必要性、そして従業員の経験を蓄積する「AIインループ」の概念である。ディズニーがNetflixに、メルセデスがTeslaに、ウォルマートがAmazonになりたいように、あらゆる企業が技術企業になる機会が訪れているという洞察は、産業界全体への重要なメッセージとなっている。
コンピューティングの再発明と長い一日の始まり
まず最初に、信じられないほど長い一日にここに来てくれて本当にありがとうございます。今朝早くからこのイベントを始めて、スピーカーが次々と登壇しました。それから約2時間半の休憩を挟んで、皆さんはまた戻ってきてくださいました。私は午前1時から起きています。この人は2週間の出張の最後の方で、アジアの4、5都市を回ってきました。
台湾では1日だけ滞在しました。昨夜はヒューストンにいました。そして今ここにいます。でも彼は2週間家を空けていて、今彼と彼のベッド、ホテルではなく自宅のベッドとの間に立っているのが私たちなんです。だから楽しみつつ、早めに終わらせてあげましょう。でも皆さん、これ以上の紹介は必要ありませんね。
ここに来てくれて本当にありがとう。心から感謝しています。そして私たちのパートナーシップにも。君たちのことを本当に誇りに思っています。では始めましょう。私たちはパートナーシップを築いてきました。そしてあなたは「AI工場」というコンセプト全体を紹介しました。私たちは一緒にこれに取り組んでいます。エンタープライズ分野では、おそらく私たち二人が望むほど速くは進んでいませんが、まずあなたにとってAI工場とは何かについて話すことから始めましょうか。
明示的プログラミングから暗黙的プログラミングへ
まず第一に、覚えておいてください。私たちは60年ぶりにコンピューティングを再発明しているんです。かつては明示的プログラミングでした。私たちがプログラムを書き、API経由で渡される変数も非常に明示的でした。それが暗黙的プログラミングへと変わったんです。今やコンピュータにあなたの意図を伝えれば、それが問題の解決方法を考え出してくれます。
明示的から暗黙的へ、汎用コンピューティング、基本的には計算から人工知能へ。コンピューティングスタック全体が再発明されているんです。さて、人々がコンピューティングについて話すとき、処理層がどこにあるか、それが私たちがいる場所です。しかしコンピューティングとは何かを思い出してください。コンピューティングには処理がありますが、ストレージ、ネットワーキング、セキュリティもあります。
これらすべてが今まさに再発明されているんです。そして最初の部分、最初の部分は、AIを人々にとって有用なレベルまで開発する必要があるということです。これについては後で話しましょう。AIを人々にとって有用なレベルまで開発する必要があります。そして今まで、プロンプトを与えると何を伝えるべきか考え出してくれるチャットボットは、興味深く好奇心をそそりますが、有用ではありませんでした。
時々クロスワードパズルを完成させるのに役立ちますけどね。そうですね。でもそれは、記憶して一般化したことだけなんです。最初の頃に戻ると、つまり文字通りたった3年前、ChatGPTが登場したときに、私たちは「なんてことだ、これはこんなにたくさんの言葉を生成できる。シェイクスピアを創造できる」と思いました。
でもそれはすべて記憶して一般化したことに基づいているんです。しかし私たちは、知能とは問題を解決することだと知っています。そして問題を解決することは、部分的には自分が知らないことを知ること、部分的には今まで見たことのない問題をどう解決するか推論することです。それを非常に簡単に解決できる要素に分解して、その組み合わせによって今まで見たことのない問題を解決できるようにするんです。
そして戦略を考え出す、私たちが計画と呼ぶもので、タスクを実行し、助けを求め、ツールを使い、調査などを行います。これらはすべて基本的なことで、今では生成AIの言い回しで言うと、ツール使用、調査、検索拡張生成、これは事実に基づいています、メモリー。
これらはすべてAIの文脈で話すときに皆さんが聞き始めていることです。でも重要なことは、明示的プログラミングである汎用コンピューティングから進化するためには、私たちがFortranで書き、Cで書きました。C++、COBOLで書きました。
それはいいものだ。それはいいものだよ、チャック。いいものだ。それは私の代替職だからね。いいものだよ。そう、ずっと価値があり続けるスキルの一つだね。そう、価値があり続けることは知ってるよ。たくさんのオファーをもらってきたからね。恐竜は永遠に価値があるんだ。
私たちはあなたが私より年上だということを確認しましたね。ええ、そして私は先史時代なんです。そうは見えないけど本当なんです。さあ。それはなかなか良かったよ。おそらくこの部屋で唯一の人間だろう。
AI工場のコンセプトと企業のアプローチ
では少し、この件について話しましょう。つまり今ここにいて、私はチャックのところに行って言うんです。「ねえ、聞いて。コンピューティングを再発明する必要があって、Ciscoがその大きな部分にならなきゃいけない」と。それで私たちには新しい、全く新しいコンピューティングスタックが登場します。そしてCiscoは私たちと一緒に市場に出ます。
それがコンピューティング層です。でもネットワーキング層もあります。Ciscoは私たちからAIネットワーキング技術を統合しますが、それをCisco Nexusのコントロールプレーンに組み込みます。つまりあなたの視点からは、AIのすべてのパフォーマンスを得られますが、Ciscoの制御性、セキュリティ、管理性も得られるんです。セキュリティについても同じことをするつもりです。
これらの柱一つ一つが再発明される必要があります。そうすることで、エンタープライズコンピューティングがそれを活用できるようになります。でも最終的には、これについては後で戻ってきたいと思いますが、なぜ3年前にはエンタープライズが準備できていなかったのか、そしてなぜ今できるだけ早く取り組む以外に選択肢がないのか。
いいですか? 遅れを取らないでください。AIを活用する最初の企業である必要はないと思いますが、最後にはならないでください。そうですね。では今日企業であれば、準備を始めるために取るべき最初、2番目、3番目のステップについて、あなたの推奨は何ですか。
よくROIのような質問を受けますが、私はそこには行きません。その理由は、すべての技術導入の初期段階では、新しいツール、新しい技術のROIをスプレッドシートに記入するのが難しいからです。でも私がすることは、自分の会社にとって最も重要なこと、つまり会社の本質は何か、会社で行う最もインパクトのある仕事は何かを見つけ出すことです。周辺的なことでごちゃごちゃしないでください。
千の花を咲かせよ:イノベーションへのアプローチ
私たちの会社では、千の花を咲かせています。会社内の様々なAIプロジェクトの数は制御不能で、そして素晴らしいんです。今私が言ったことに注目してください。制御不能で素晴らしいと言いました。イノベーションは必ずしもコントロールできるものではありません。
もしコントロールしたいなら、まずセラピーを受けるべきです。でも次に、それは幻想なんです。あなたはコントロールしていません。会社を成功させたいなら、コントロールできません。影響を与えることはできますが、コントロールはできないんです。だから私が思うに第一に、あまりにも多くの人がそれを望んでいます。あまりにも多くの企業が、明示的で具体的で実証可能なROIを求めています。
そして価値あることを示すのは、初期段階では難しいんです。でも私がすることは、千の花を咲かせ、人々に実験させ、安全に実験させることです。私たちは会社であらゆる種類のことを探求しています。
Anthropicを使い、Codexを使い、Geminiを使い、すべてを使っています。そして私たちのグループの一つが「このAIを使いたい」と言ったとき、私の最初の答えは「イエス」です。そして「なぜ」の前に「イエス」ではなく、「イエス、そしてなぜ」と聞きます。その理由は、自分の会社に対して、自分の子供たちに対して望むのと同じことを望むからです。
人生を探求しなさい。彼らが何かを試したいと言う。答えは「イエス」です。そして彼らが「どうして」と聞かないんです。「証明しなさい。このことをすることが将来的に経済的成功や幸福につながることを私に証明しなさい。証明しなさい。そして証明するまで、やらせない」とは言いません。
家庭では決してそんなことはしませんが、職場ではそうするんです。私の言っていることが分かりますか? 私には意味が分かりません。だから私たちがAIを扱う方法、そしてそれがAIであれ、以前のインターネットであれ、以前のクラウドであれ、ただ千の花を咲かせるんです。そしてある時点で、自分の判断を使って庭の手入れを始める時期を見極めなければなりません。
千の花が咲くと乱雑な庭になりますから。でもある時点で、最良のアプローチや最良のプラットフォームを見つけるために手入れを始めなければなりません。そうすれば、すべての力を一つに集中できます。でも早すぎる段階で一つか二つに絞りたくはありません。間違った矢を選んでしまうかもしれませんから。
だから千の花を咲かせます。ある時点で手入れします。そして視点を示すために言うと、私はまだ手入れを始めていません。あちこちに千の花を咲かせていますが、みんなに試すことを奨励しています。しかし、会社にとって最も重要なことが何かは正確に知っています。もちろん知っています。会社の本質は何か? 会社の最も重要な仕事は何か? そして私はそこに多くの専門知識と多くの能力を集中させています。
その仕事を革命的に変えるためにAIを使うことに注力しています。私たちの場合、チップ設計、ソフトウェアエンジニアリング、システムエンジニアリングです。気づかれたかもしれませんが、私たちはSynopsys、Cadence、Siemensと提携しました。今日はそうです。彼らが望むだけの技術を注入できるように、彼らが望むものすべて、必要なものすべてを提供します。私たちが行う仕事を設計するために使うツールを革命的に変えられるように。
私たちはあらゆるところでSynopsysを使っています。あらゆるところでCadenceを使っています。Siemensを使っています。あらゆるところで使っています。彼らが望むものの1000%を確実に提供します。次世代を創造できる必要なツールを持てるように。これは私にとって最も重要なことについての私の態度、そして自分自身の仕事を革命的に変えるために何をするかを物語っています。
豊富さの時代:無限の計算能力という前提
AIが何をするか考えてみてください。知能のコストを下げる、あるいは知能の豊富さを桁違いに創造します。別の言い方をすれば、かつて1年かかっていたことが、今では1日でできるようになったんです。かつて1年かかっていたことが、今では1時間でできるかもしれません。リアルタイムでできるかもしれません。
その理由は、私たちが豊富さの世界にいるからです。ムーアの法則。なんてことだ、あれは遅かった。カタツムリのようだった。覚えていますか、ムーアの法則は18ヶ月ごとに2倍でした。5年ごとに10倍、10年ごとに100倍。いいですか、でも今私たちはどこにいるのか? 10年ごとに100万倍です。
この10年間で、私たちはAIを大幅に進歩させました。エンジニアが「ねえ、どうだろう? 世界中のすべてのデータでAIモデルを訓練しよう」と言ったんです。ディスクドライブからすべてのデータを集めようという意味ではありません。世界中のすべてのデータを取り込んでモデルを訓練しようという意味です。それが豊富さの定義です。
問題を見たときにとても大きいと思っても、「分かった。全部やろう」と言えることです。あらゆる分野の病気を治そう。がんだけじゃない。冗談でしょう? それは非常識です。人間のあらゆる苦しみをやりましょう。それが豊富さです。私が最近エンジニアリングについて、問題について考えるとき、私の技術、私のツール、私の道具、私の宇宙船は無限に広大だと想定します。
ニューヨークに行くのにどれくらいかかるか? 一瞬でそこにいます。だから、ニューヨークに一瞬で行けるなら何を違うようにするか? かつて1年かかっていたことが今リアルタイムでできるなら何を違うようにするか? かつて重かったものが今反重力なら何を違うようにするか?
そしてその態度ですべてにアプローチします。その態度ですべてにアプローチするとき、あなたはAIの感性を適用しているんです。意味が分かりますか? 例えば、私たちが協力している多くの企業で、グラフ分析、依存関係、関係性と依存関係、つまりこれらのグラフには非常に多くのエッジ、非常に多くのノードとエッジ、何兆ものものがあります。昔は、グラフを小さな部分で処理していました。最近は「グラフ全体をください」です。どれくらいの大きさ? 気にしません。
その感性はあらゆるところで適用されています。もしその感性を適用していないなら、間違ったやり方をしているんです。速度は全く問題ではありません。光速です。質量について言えば、ゼロ重量、ゼロ重力です。もしこのロジックを適用していないなら、過去に非常に難しかった何かが「ああ、問題ない」というようになっていないなら、そのロジックを適用していないなら、正しいやり方をしていません。
さて、そのロジック、その感性を会社の最も難しい問題に適用したと想像してください。それが針を動かす方法です。そして彼らは皆そのように考えています。今、もしそのように考えていないなら、想像してみてください。競合他社がそのように考えていることを想像してください。あなたがそのように考えていないのに。ただそのように考えている会社が設立されようとしていることを想像してください。すべてが変わります。
だから私は会社で最もインパクトのある仕事がどこにあるか見つけたいんです。無限をそれに適用してください。ゼロをそれに適用してください。光速をそれに適用して、そしてチャックにそれをどう実現するか聞いてください。
5層のケーキ:AIインフラの構造
では、それをどう実現するかについて話しましょう。あなたにはこの比喩があります。5層のケーキと呼びましょう。全部やりましょう。一緒にやりましょう。あなたにはこの比喩がありますね。この5層のケーキがあります。なぜならみんながインフラについて話しているからです。つまり、これらのアプリをどうするか、どうやって取り組むか。それについて少し話してください。
まず成功する人々がすることの一つは、何かが何であるかについて推論することです。ほぼ15年前、あるアルゴリズムが2人のエンジニアと共にコンピュータビジョン問題を解決できました。コンピュータビジョンは基本的に知能の最初の部分です。知覚。知能は知覚、推論、計画、知覚です。何が起こっているのか? 私のコンテキストは何か? 推論。自分の目標と比較してどう推論するか。そして問題を解決し、それを達成するための計画を立てます。
例えば戦闘機の問題、知覚、位置特定、そしてアクション。だから知能はこれら3つのことについてです。知覚なしに2番目と3番目の部分を持つことはできません。理解できません。コンテキストを理解せずに何をすべきか考え出すことはできません。そしてコンテキストは非常にマルチモーダルです。時にはPDF、時にはスプレッドシート、時には情報、時にはただ感覚や匂いです。どこにいるのか? ここで何をしているのか? 観客は誰か? 部屋を読むこと、などなど。
そしてそれが知覚についてです。だから約13、14年前、私たちはコンピュータビジョンで巨大な飛躍を遂げました。それが知覚問題の最初の層です。そしてそれは非常に難しかったんです。コンピュータビジョンをどう解決するか、AlexNetです。私たちが見た最初の、最初のブレークスルーは、最初の接触のようなものでした。
あの映画が大好きです、最初の接触。AIとの私たちの最初の接触のようでした。そして私たちがしたことは、「さあ、それは何を意味するのか? どうして2人のエンジニアが、私たち全員が約30年間取り組んできたアルゴリズムを克服できたのか」と言ったんです。イリヤ、アレックス・クリジェフスキー、昨日彼と話しました。どうして2人の若者が数個のGPUでこの問題を解決できたのか? それは何を意味するのか?
だから私たちはすべてを分解しました。10年前に私はそれについて推論して、実際、世界のほとんどの難しい問題は、解決できる問題はこの方法で解決できるという結論に達しました。その理由は、世界のほとんどの難しい問題、最も価値のある問題には、原理的なアルゴリズムがないからです。F=MAもありません。マクスウェルの方程式もありません。シュレーディンガー方程式もありません。
オームの法則もありません。熱力学の法則もありません。それほど具体的ではないんです。私たちが直感や知恵と呼ぶ最も価値のあることのほとんど、そしてすべて、チャックのような、あなたと私が受ける問題の種類は、答えが「場合による」なんです。
私の言っていることが分かりますか? もし3だったら素晴らしい。3.14だったら最高です。いいですか。それらは素晴らしいものです。でも人生のほとんどの難しい問題、人生の最も価値のある問題は「場合による」です。なぜなら、それはコンテキストに依存するからです。状況、コンテキストに依存します。
だから12、13年前、コンピュータビジョンが解決されました。そして私たちは実際、ディープラーニングのおかげでこれがスケーラブルになり得ると推論しました。そしてモデルをどんどん大きくできます。私たちが解決した唯一の問題があって、それはそのモデルをどう訓練するかでした。そして大きなブレークスルーは自己教師あり学習または教師なし学習で、AIが自分で学習するんです。
そして今日、私たちはもはやラベリングによって制限されていないことに注目してください。全く制限されていません。だからそのブレークスルーが、これらのモデルを数億パラメータから数十億、数兆へとスケールするための門を開いたんです。そして符号化できる知識の量、アルゴリズム的に学習できるスキルの数は、本当に大幅に爆発しました。
しかし基本的なアプローチは同じでした。そして私たちは推論しました。実際、私たちはコンピューティングを完全に再発明するつもりだと。それが会話の始まりです。明示的プログラミングから新しいコンピューティングの方法へと完全に再発明します。モデル、ソフトウェアは学習されるでしょう。
さて、何が起こるか? それは何を意味するか? もう一歩下がって「さあ、それはコンピューティングスタックにとって何を意味するのか? ソフトウェアを開発する方法にとって何を意味するのか? 会社のエンジニアリング組織に何が起こったのか? 製品を仕様化するプロダクトマーケティングチームに何が起こるのか? 製品を体系化するエンジニアリングチームに何が起こるのか? 製品を評価するQAチームに何が起こるのか? これらの製品はいつか何になるのか? どう製品を展開するのか? どうそれを永遠に最新に保つのか? 機械学習に基づいているなら、どうそれを永遠に新鮮に保つのか? どうソフトウェアにパッチを当てるのか?」などなど。
将来のコンピューティングについて私が尋ねた「どのように」の数は、千を超えたに違いありません。そして私は結論に達しました。私たちの会社は結論に達しました。これはすべてを変えるだろうと。だから私たちはその核心的な信念に基づいて会社全体を方向転換させました。
事前録音から生成へ:パラダイムシフト
単純に言えば、チャックが言っているのは、私たちはすべてが事前録音されていた世界から来たということです。チャックが取り組んだソフトウェア。本当に良いものでした。それは非常に長い間動作しました。記録のために言うと、確かにそうでした。ヘブライ語で記述されていました。それは真実です。それは別のスキルでした。ヘブライ語COBOL。
とにかく、とにかく、それは事前録音されていました。私たちは設計し、アルゴリズムを記述し、思考を記述して、それに伴うデータを入れます。すべてが事前録音されています。事前録音されている理由、過去のソフトウェアが事前録音されていた理由は、CD-ROMで提供されたからです。そうですよね? 事前録音されていたんです。
さて、今ソフトウェアは何か? なぜならコンテキストに応じているからです。動的で、すべてのコンテキストが異なります。そしてソフトウェアを使うすべての人が異なり、すべてのプロンプトが異なり、突然、前提条件、与える事前情報、与えるコンテキストが異なります。
ソフトウェアのすべての単一のインスタンスが異なるんです。それが過去に必要だった計算量の理由です。事前録音されているものは検索ベースと呼ばれます。あなたがしなければならなかったのは自分自身をチェックすることだけです。携帯電話を使うとき、何かをタッチすると、ソフトウェアファイルや画像を取得して持ってきました。
将来、すべてが生成的になります。今起こっているように。この会話は以前に起こったことがありません。概念は以前に存在しました。事前情報は以前に存在しました。でもこの順序でのすべての単語は以前に起こったことがないんです。その理由は明らかに、私たちがワイン4杯入っているからです。ヘブライ語では決して出てこなかったでしょう。
コールドブリュー。はい。COBOL、ヘブライ語。いいえ。幸いこれはキャンパスではありません、あるいは配信されています。そうですね。いいでしょう。私の言っていることが分かりますか?
だから結果として、結果として、自分が言っていることが分かりますか? チャックが今日これまで私に与えた唯一のものは4杯のワインです。公平に言うと、私が食べさせたのは、私が欲しかったんです。他の3杯はビュッフェから取ったものです。私は食べ物を見ていました。とてもお腹が空いていました。食べ物は私から約40フィート離れたところにずっとありました。なぜなら写真を撮っていたからです。でもとても近かった。とても近かった。実際、一度食べ物に向かって傾きかけましたが、また押し戻されました。
分かりますか? あなたのチームに何が起こったか? あなたのチームは実際、事前にあなたに言いました。もしワイン3杯入ったら最適です。もし4杯か5杯入ったら、これは最適ではありません。とにかく。とにかく、聞いてください。
エネルギー、チップ、そして最も重要なアプリケーション
だから何を。私たちは知恵を残さなければなりません。もう1杯ワインをもらえますか? これはデイブ・シャペルのようなものではありません。いいですか? 残さなければなりません。何かについて話しましょう。エネルギー、チップ。エネルギーが良さそうです。エネルギー、チップ、インフラ、ハードウェアとソフトウェアの両方。
それからAIモデル。でもAIの最も重要な部分はアプリケーションです。すべての国、すべての会社、その下のレイヤーすべてはただのインフラのものです。あなたがする必要があるのは技術を適用することです。お願いだから、技術を適用してください。AIを使う会社は危険にさらされません。AIによって仕事を失うことはありません。AIを使う誰かに仕事を失うんです。だからやってください。それが最も重要なことです。
そしてできるだけ早くチャックに電話してください。私に電話すれば、彼に電話します。そうですね。だから時間があまりないので、世界中の時間があるか分かりませんが、どこにいるか? チャック、チャック。彼は走ります。時計で請求します。時計さえつけていません。見てください。
ええ、素晴らしくやっています。人々に時計で請求します。つまり。価値が提供されるまで去りません。一晩中かかるとしても見ましょう。私は。ねえ、聞いて、ジェットソンまでみんなを拷問したいんです。だから私のような人を見る必要があるんです。
何か学んだと言えますか? あなたはここに閉じ込められることになります。そうですね、価値が提供されるまでみんなを拷問します。チャック、もう一つあります。物理AIについてあなたの最優先事項を教えてもらえますか?
ツールの重要性と物理AI
ソフトウェアが何かを思い出してください。ソフトウェアはツールです。ソフトウェア業界でツールが衰退しており、AIに置き換えられるという概念があります。多くのソフトウェア会社の株価が大きなプレッシャーにさらされていることで分かります。なぜならどういうわけかAIが彼らを置き換えるからです。それは世界で最も非論理的なことで、時間が証明するでしょう。
自分たちに究極の思考実験を与えましょう。究極のAI、汎用人工ロボティクス、究極のAIだと仮定します。私たちの物理バージョン。あなたはもちろんあらゆる問題を解決できます。なぜならヒューマノイドだからです。あなたは人間、ロボットなら、ドライバーを使いますか、それとも新しいドライバーを発明しますか? ただ一つを使います。
ハンマーを使いますか、それとも新しいハンマーを発明しますか? チェーンソーを使いますか、それとも新しいチェーンソーを発明しますか? まず第一に、理想的には全く使わないでしょうが。でも私の言っていることが分かりますか? もしあなたが人間、ロボットだったら、汎用人工ロボティクスだったら、ツールを使いますか、それともツールを再発明しますか? 答えは明らかにツールを使うことです。
だから今、そのデジタルバージョンをやってください。もしあなたが汎用人工知能だったら、ServiceNowやSAP、Cadence、Synopsysのようなツールを使いますか、それとも計算機を再発明しますか? もちろんただ計算機を使うでしょう。それがAIの最新のブレークスルーがツール使用である理由です。
なぜならツールは明示的であるように設計されているからです。私たちの世界にはF=MAである多くの問題があります。どうか別のバージョンを思いつかないでください。FAは私のようなものではありません、ただMAです。皆さん、オームの法則は分かりますか? V=IRです。IR のようなものではありません、だいたいIR、統計的にIRではありません、IRです。いいですか。
私の言っていることが分かりますか。だから私は、汎用人工ロボティクス、汎用人工知能にツールを使ってほしいんです。それが大きなアイデアです。私が思うに、次世代の物理AIでは、物理世界を理解するAI、AIの因果関係を理解するAIを持つことになります。
これを倒すとあれら全部が倒れることを理解します。ドミノの概念を理解します。ただドミノの概念です。子供がそれを倒すと理解することに注目してください。でもドミノの概念は非常に、深遠なんです。核心的な因果関係、接触、重力、質量のすべてがドミノに統合されています。ドミノを倒すこと、小さな小さなドミノが大きなドミノを倒し、大きなドミノを倒し、大きなドミノを倒して、反対側には1トンあるという考えです。
子供はその概念に全く問題がありません。大規模言語モデルは全く分かりませんでした。だから教えなければなりません。新しいタイプの物理AIを創造しなければなりません。では、これまでのところの機会は何か? チャックと私が参加してきた業界は、ツールを創造することについてです。私たちは生涯ドライバーとハンマービジネスに携わってきました。歴史上初めて、人々が労働と呼ぶものを創造することになります。
でも拡張労働です。例を挙げましょう。自動運転車とは何か? デジタルシャパーロンです。デジタルシャパーロンの価値はいくらか? 車よりはるかに多いです。その理由は、デジタルシャパーロンの生涯において、デジタルシャパーロンの経済性は車よりはるかに大きいからです。歴史上初めて、私たちは100倍大きなTAMにさらされることになります。
文字通り。数学的に真実です。IT業界は約1兆ドルです。そうですよね? プラスマイナス数兆。しかし世界経済は約100兆ドルです。歴史上初めて、私たちはそのすべてにさらされることになります。だからこの場合、この部屋のあなた全員、今日ここにいるあなた全員、技術企業になるためにこの技術を適用する機会があるんです。
すべての企業が技術企業になる機会
いくつか例を挙げましょう。見てください、私はディズニーが大好きだし、ディズニーと働くのが好きです。でも私はかなり確信しています、彼らはNetflixになりたいと思っています。メルセデスが大好きです、メルセデスで来ました。彼らがTeslaになりたいと確信しています。ウォルマートが大好きです、彼らがAmazonになりたいと確信しています。皆さん、これまでのところ同意しますか? 3つとも正解ですか? はい、はい。
あなた全員がそうです。私は、すべての会社を技術企業に変革する手助けをする機会があると信じています。技術ファースト。技術ファースト。技術があなたの超能力で、ドメインがあなたのアプリケーションです。逆ではなく、ドメインがあなたであり、技術を求めているのではなく。
その理由は。その理由は、技術ファーストの企業は電子を扱っており、原子ではないからです。そして電子。はるかに多くあります。原子。あなたは質量によって制限されています。それがCD-ROMから電子に移行した瞬間、会社の価値が千倍に爆発した理由です。
あなたは私たちのように、電子企業のようになる必要があります。電子企業、つまり技術企業と言う別の方法です。だから私は、あなたにとっての機会はここにあると思います。それについて考える別の方法は。そして私たちは先ほど言いました、ヘブライ語でしかプログラムできないチャックでさえ。
それは才能です。彼の道具の選択。そして右から左へ。なぜなら、ご存知のように、そうでなければ滲むからです。かなり賢いです。賢い人々は賢いことをします。そうですね。だから?
素晴らしいことは、ご存知のように、世界のプログラミング言語、そしてあなたのすべての会社にとって、あなたは「ああ、なんてことだ、ソフトウェアは私たちの強みではない」と感じているかもしれません。でも知識、直感、ドメインエキスパティーズはあなたの強みです。今あなたは初めて、あなたの言語でコンピュータに正確に何が欲しいかを説明できるんです。
明示的プログラミングから暗黙的プログラミングへと始めたことを覚えていますか。歴史上初めて、コンピュータを暗黙的にプログラムできるんです。何が欲しいか伝えるだけです。何を意味するか伝えれば、コンピュータがコードを書きます。なぜならコーディングは、結局のところ、ただのタイピングだからです。そしてタイピングは、結局のところ、商品です。そしてそれがあなたにとっての大きな機会です。
あなた全員が以前に制限されていた原子の制限から引き上げられることができます。あなた全員がこの制限から逃れることができます。それは十分なソフトウェアエンジニアがいないということです。なぜならタイピングは商品であり、あなた全員が非常に価値のあるものを持っているからです。それは顧客を理解し、問題を理解するドメインエキスパティーズです。そしてそれが究極の価値です。それが究極の価値です。
意図を理解すること。ご存知のように、大学を卒業したとき、ソフトウェア、ソフトウェアを。大学を卒業したとき、スーパープログラマーになれますが、顧客が何を望んでいるか全く分かりません。どんな問題を解決すべきか全く分かりません。
でもそれがあなた全員が知っていることです。顧客が何を望んでいるか知っています。どんな問題を解決すべきか知っています。コーディングの部分は簡単です。AIにやらせればいいだけです。そしてそれがあなたの超能力です。だからチャックと私は、あなたがそれをできるようにするためにここにいるんです。その締めくくりは、私の中にワイン5杯入った状態で行われました。ハハハハハハ。
Ciscoとの協力と企業へのアドバイス
聞いてください、これは確かに奇跡です。これは人工知能の表現から離れて働いている誰かです。あるいはそれは拡張知能かもしれません。あなた全員と働くことが大きな喜びだと言いたいです。Ciscoは、ご存知のように、極めて、極めて高い専門知識を持っています。コンピューティングの発明における2つの非常に重要な柱で。
Ciscoなしには現代のコンピューティングはありません。その一つは強制ネットワーキングで、もう一つはセキュリティです。そしてこれら両方の柱はAIの世界で再発明されています。そして私たちがよく知っている部分、つまりコンピューティングの部分は、多くの点で商品です。そしてCiscoが知っている部分は深く価値があります。
そして私たち二人の間で、あなた全員がAIの世界に関わるのを喜んで手助けします。そして誰かが先ほど聞きました。あなたが言ったように、繰り返す価値があると思います。誰かが先ほど私に聞きました、クラウドを借りるべきか、それとも自分のコンピュータを構築する努力をすべきか。これが私があなたに伝えることです。
私は自分の子供たちにアドバイスするのとまったく同じことをアドバイスします。コンピュータを構築してください。PCがどこにでもあるにもかかわらず、成熟しているにもかかわらず、技術が発展しているにもかかわらず。お願いだから、一つ構築してください。すべてのコンポーネントがなぜ存在するか知ってください。もしあなたが自動車産業、輸送産業にいるなら、Uberを使うだけではダメです。
お願いだから、フードを開けて、オイルを交換して、すべてのコンポーネントを理解してください。お願いだから、それがどう機能するか理解してください。この技術は将来にとってとても重要です。それについてある程度の触覚的、触覚的理解を持たなければなりません。フードを開けて、オイルを交換して、何かを構築してください。大きい必要はありません。何かを構築してください。
あなたは自分が実際に非常識なほど得意だと発見するかもしれません。そのスキルが必要だと発見するかもしれません。世界がすべて借りる対すべて所有するということではなく、いくつかを借りていくつかを所有したいと発見するかもしれません。なぜなら会社の一部はオンプレミスで構築すべきだからです。例えば、主権と独自情報。
そしてただ、あなたは快適ではありません。あなたの質問をみんなと共有することに快適ではありません。私がこれまで、これは概念的な例です。セラピストに会いに行くとき、質問がオンラインになることを望まないことを知っています。私の言っていることが分かりますか? いいですか。私はただこれを想像しています。
仮説的に。だから仮説的に、私が思うに、多くの質問があります。多くの会話があります。多くの対話、多くの不確実性があります。プライベートに保たれなければなりません。会社も同じです。私は自信がありません。NVIDIAのすべての会話をクラウドに置くことに安心していません。それが私たちがローカルで構築している理由です。
スーパーAIシステムをローカルで構築しました。なぜなら、その会話を共有することに自信がないからです。なぜなら、結局のところ、私にとって最も価値のあるIPは答えではなく、質問だからです。私についてきていますか? 私の質問が私にとって最も価値のあるIPです。私が考えていることは私の質問です。答えは商品です。
もし私が何を尋ねるべきか単純に知っていたら。何が重要かを特定しており、人々に私が何を重要だと思っているか知られたくありません。そしてそれを小さな部屋に置きたいです。それをオンプレミスにしたいです。それを自分自身にしたいです。自分自身のAIを創造したいときに。
AIインループ:企業の知的財産としてのAI
そしてすでに11時なので始めるとき。最後の考えを一つ。常に人間をループに入れるべきだという考えがありました。それはまったく間違った考えで逆です。すべての会社はAIをループに入れるべきです。その理由は、私たちの会社が毎日より良く、より価値があり、より知識豊富になることを望むからです。決して後退したくありません。決して横ばいになりたくありません。決して最初から始めたくありません。
つまり、もし私たちがAIをループに入れていれば、それが私たちの人生経験を捕捉します。将来すべての従業員がAIを持つことになります。たくさんのAIがループにいます。そしてそれらの目が会社の知的財産になります。それが将来の会社です。したがって、私はあなた全員にとって、すぐにチャックに電話するのが賢明だと思います。
そして老ジェンセンに尋ねてください。それが私の締めくくりバージョンです。2週間の旅。ジェンセンはここに飛んできて、昨晩最後の夜を私たちと過ごしてから、長い時間ぶりに初めて自分のベッドで眠ります。永遠に感謝しています。ここにいてくれてありがとう。ありがとうございます。本当にありがとうございました。
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