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まず第一に、功績があるところには認めるべきですね。コンセプトの段階から、NVIDIAが機器を設置できるデータセンターの完成まで、そして電源を入れて全て接続し、最初のトレーニングを実行するまでの過程について。
まず最初の部分、巨大な工場を建設し、水冷システムを備え、電力を供給し、許可を得る、という作業をあれだけ短期間で完了させたことは、まさに超人的な成果です。その多くの功績はイーロンに帰するべきでしょう。
まず、何かをしようと決め、用地を選定し、冷却設備を導入し、電力を確保し、そして同種のものとしては最大規模となる10万基のGPUスーパークラスターの建設を決定しました。また、イーロンが話していた素晴らしいインフラの構築についても目にされたと思います。
テスラは自動運転車の分野で大きくリードしていますが、いずれ全ての車両に自律走行機能が必要になるでしょう。より安全で、より便利で、より運転が楽しくなるからです。そしてそれを実現するために、現在では映像から直接学習することが、これらのモデルを訓練する最も効果的な方法だということがよく知られ、よく理解されています。
車を愛し、車を作り、自動運転車を作り、車の未来がどこに向かうのかを考え、車作りのあらゆる常識を打ち破り、そしてこれほど素晴らしい会社を作り上げた人物を私には想像できません。彼から最初の車を買った時のことを今でも覚えています。その時、私がイーロンに唯一尋ねたのは「もし何か問題が起きた時、この車のサービスを続けていられますか？」ということでした。彼は「信じてください」と答え、そして見てください、なんという素晴らしい成果を上げたことか。
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私の知る限り、世界でそれができる人物は一人しかいません。イーロンは工学、建設、大規模システム、そして資源の活用についての理解において唯一無二の存在です。本当に信じられないことです。そしてもちろん、彼のエンジニアリングチームも素晴らしい。ソフトウェアチーム、ネットワークチーム、インフラチーム、全てが素晴らしいです。イーロンはこれを深く理解しています。
我々が前に進むことを決めた瞬間から、我々のエンジニアリングチーム、ネットワークチーム、インフラコンピューティングチーム、ソフトウェアチームとの計画、全ての準備の進展、そして全てのインフラ、全ての物流、そしてその日に投入された技術と機器の量、NVIDIAのインフラストラクチャーとコンピューティングインフラストラクチャー、そして全ての技術でトレーニングを19日間で行いました。誰も寝ていなかったことは間違いありませんが、まず第一に19日間というのは信じられないことです。
しかし、ちょっと立ち止まって考えてみるのもいいですね。19日間というのがどれくらいなのか分かりますか？たった2週間ちょっとです。そして、もしその技術の山を見ることができたら信じられないでしょう。全ての配線とネットワーク、そしてNVIDIAのネットワーク機器は一般的なハイパースケールデータセンターとは全く異なります。1つのノードに入る配線の数、コンピュータの背面は全て配線です。この技術の山を統合し、全てのソフトウェアを整備するのは驚くべきことです。
そして、イーロンとxチームが成し遂げたこと、そして彼が我々と一緒に行ったエンジニアリング作業や計画作業などを認めてくれたことに、私は本当に感謝しています。しかし、彼らが達成したことは前例のない、特別なものです。
10万基のGPUについて考えてみてください。それは単一のクラスターとしては間違いなく地球上で最速のスーパーコンピュータです。通常のスーパーコンピュータの場合、計画に3年、機器の納入後に全てを稼働させるまでに1年かかります。我々は19日で全てを稼働させました。
もちろん、Xのアルゴリズムやフレームワーク、スタックなど、多くのものがあり、我々は大量の統合作業をしなければなりませんでした。しかし、その計画は素晴らしいものでした。事前の計画も素晴らしかったです。
コンピューティングは科学的発見の道具であり、産業自動化のエンジンであり、AIの工場です。コンピューティングは現代文明の基盤であり、現在、全面的な再発明の過程にあります。コンピューティングへの需要は、デジタルバイオロジーや気候科学からAI、ロボティクス、倉庫物流、消費者向けインターネットサービスまで、幅広いアプリケーションに牽引され、科学と産業の分野で指数関数的に成長し続けています。
新しいアプローチがなければ、コンピューティングのコスト、そしてさらに緊急性の高いコンピューティングパワーは、今後数年で指数関数的に増加するでしょう。データセンターの電力使用量は既に世界の電力使用量の約2%に達しており、指数関数的に増加する需要は、データセンターのエネルギー消費に対するモラトリアムや企業のネットゼロ達成へのコミットメントと衝突しています。
業界は、ポストムーアの法則の世界でコンピューティングを進歩させる必要性に目覚めました。新しいコンピューティングアプローチなしでは、今後10年間で100倍のコンピューティング成長は持続不可能です。加速コンピューティングがそのアプローチであることは、現在広く受け入れられていますが、それには努力が必要です。
その多くの功績はイーロンに帰するべきでしょう。まず、何かをしようと決め、用地を選定し、冷却設備を導入し、電力を確保し、そして同種のものとしては最大規模となる10万基のGPUスーパークラスターの建設を決定しました。
そして逆算して作業を進めました。我々は一緒に、彼が全てを立ち上げる日付の計画を始めました。その立ち上げ日は数ヶ月前に決定されていました。そのため、全てのコンポーネント、全てのOEM、全てのシステム、彼らのチームと行った全てのソフトウェア統合、全てのネットワークシミュレーション、我々は全てのネットワーク構成をシミュレートしました。
我々は全てをデジタルツインとして事前にステージングしました。彼のサプライチェーンを全て事前にステージングし、ネットワークの配線を全て事前にステージングしました。小規模なバージョン、いわば最初のインスタンス、グラウンドトゥルース、リファレンスゼロ、システムゼロとでも呼ぶべきものを、他の全てが到着する前に設置しました。
そのため、全てが到着した時には、全てがステージングされ、全ての練習が完了し、全てのシミュレーションが完了していました。それでも、巨大な統合作業は、24時間体制で互いに這い回りながら全ての配線を行う、巨大な人間チームの記念碑的な作業でした。そして数週間で、クラスターは稼働しました。
これは本当に彼の意志の力と、機械的なもの、電気的なものをどのように考え、一見すると並外れた障害を克服する能力の証です。そこで行われたことは、あの規模のコンピュータがあの速度で完成したのは初めてのことです。
我々の2つのチーム、ネットワークチーム、コンピュータチーム、ソフトウェアチーム、トレーニングチーム、そしてインフラチーム、電気技師からソフトウェアエンジニアまで、全員が協力して働いていなければ実現できませんでした。集まらなければならなかった電子機器の量を見るだけでも価値があります。トン単位の機器です。これは異常なことです。
通常、このようなスーパーコンピュータシステムは、計画に数年かかり、最初のシステムが納入されてから本格的な作業に提出されるまでに1年かかっても驚きません。それは普通によくあることです。しかし、我々にはそんな余裕はありませんでした。
そこで、数年前に我々の会社で「製品としてのデータセンター」というイニシアチブを立ち上げました。製品として販売はしませんが、製品として扱わなければなりません。計画から立ち上げ、最適化、チューニング、運用維持まで、全てについてそうです。目標は、美しい新しいiPhoneを開いたときのように、開けば全てがうまく動くようにすることです。
もちろん、そのようにするのは技術の奇跡ですが、我々は今やそのスキルを持っています。データセンターに興味があれば、スペースと電力、冷却設備を用意してもらえれば、30日程度で設置をお手伝いできます。これは本当に驚くべきことです。
物理法則による制限はありませんが、全てが困難になるでしょう。そしてもちろん、それは価値があるのでしょうか。信じられないほどの価値があります。我々が認識するようなコンピュータ、私たちが求めることを容易に、そして能力的にできるコンピュータ、ある種の汎用人工知能に到達するために。
そして、それが本当に汎用人工知能かどうかについて議論できたとしても、それに近づくことは奇跡になるでしょう。我々はそれを知っています。そこに到達しようとする5つか6つの試みがあると思います。もちろん、OpenAI、Anthropic、x、そしてもちろんGoogle、Meta、Microsoftなどです。
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このフロンティア、この山の次の数段階は非常に重要です。その山の頂上に最初に立ちたくない人がいるでしょうか？知性を完全に再発明する賞は、試みないには重要すぎると思います。物理法則による制限はなく、全てが困難になるでしょう。
彼らは世界中で大規模言語モデルと生成AIの仕事を活性化するモデルを作成しています。また、イーロンが構築している驚くべきインフラについても目にされたと思います。テスラのフルセルフドライビングのバージョン12について本当に革新的なことの一つは、それがエンドツーエンドの生成モデルだということです。
周囲の映像を見ることから学習し、エンドツーエンドで運転の仕方を学び、生成AIを使用して次の経路を予測し、車両の操舵方法を理解し制御します。その技術は本当に革新的で、彼らの仕事は素晴らしいものです。
例を2つ挙げましょう。我々が協力している新興企業のRecursionは、分子の生成、タンパク質の理解、創薬のための分子生成のためのスーパーコンピュータを構築しました。リストはまだまだ続きます。午後中ずっと話し続けることができます。
現在、ほぼあらゆる言語を理解し学習できるソフトウェアとAIモデルがあることを認識している人々が、多くの異なる分野にいます。もちろん英語の言語、そして画像や動画、化学物質、タンパク質、さらには物理学の言語までも理解し、ほぼ全てのものを生成することができます。つまり、基本的に機械翻訳のようなものであり、その能力は現在、多くの異なる産業で大規模に展開されています。
テスラは自動運転車の分野で大きくリードしていますが、いずれ全ての車両に自律走行機能が必要になるでしょう。より安全で、より便利で、より運転が楽しくなるからです。そしてそれを実現するために、現在では映像から直接学習することが、これらのモデルを訓練する最も効果的な方法だということがよく知られ、よく理解されています。
以前は画像にラベルを付けて訓練していました。これは車です、これは標識です、これは道路です、というように手動でラベル付けをしていました。それは信じられないことです。そして今では、映像を直接車に入力し、車に自分で理解させることができます。この技術は大規模言語モデルの技術と非常によく似ていますが、巨大な訓練施設が必要です。その理由は、映像のデータレート、映像のデータ量が非常に膨大だからです。
自動運転車に使用されている、映像から物理的世界を学習するのと同じアプローチは、基本的に大規模言語モデルを物理世界の理解に接地させるために使用されるAI技術と同じです。Soraのような技術は本当に素晴らしく、GoogleのVoなどの他の技術も素晴らしいです。人間のプロンプトによって条件付けられ、意味のある映像を生成する能力は、映像から学習する必要があります。
次世代のAIは物理的AIに接地される必要があり、物理的世界を理解する必要があります。そして、これらのAIに物理的世界がどのように振る舞うかを教える最良の方法は、映像を通じてです。大量の映像を見ることによってです。このマルチモダリティトレーニング能力の組み合わせは、今後、本当に多くのコンピューティング需要を必要とすることになるでしょう。
車を愛し、車を作り、自動運転車を作り、車の未来がどこに向かうのかを考え、車作りのあらゆる常識を打ち破り、そしてこれほど素晴らしい会社を作り上げた人物を私には想像できません。彼から最初の車を買った時のことを今でも覚えています。その時、私がイーロンに唯一尋ねたのは「もし何か問題が起きた時、この車のサービスを続けていられますか？」ということでした。彼は「信じてください」と答え、そして見てください、なんという素晴らしい成果を上げたことか。
私は彼の車の3つのバージョンを全て持っていますが、どんどん良くなっています。各バージョンがどんどん良くなっているだけでなく、朝にOTA（無線経由のソフトウェアアップデート）を受け取って読むと、「わあ、これら全ての機能のために追加料金を払っていないのに」と、私を際限なく喜ばせてくれます。もっと支払う意思があるとは言っていませんよ。
テスラの素晴らしい点の一つは、シリコンバレーにいるあなたたちがソフトウェアエンジニアに恵まれており、コンピュータを適切にアーキテクチャ設計し、ソフトウェアを適切に設計し、何世代もの車のためのソフトウェアを設計するというコンピュータの感覚を持っているということです。そしてそれは改良され、どんどん良くなっていきます。
実際に良くなり続けています。最初にテスラを送ってもらった時のソフトウェアから今では全く別物になっています。そして、面白いことの一つは、最初に一緒に最初のテスラを作った時、搭載したTegraは十分すぎると思っていましたが、最近、そのプラットフォームからもっとパフォーマンスを絞り出せないかと言われ、文字通り2年で、数バージョンのソフトウェアアップデートを経て、突然コンピューティングプラットフォームが十分な性能を持っていないことが分かったのです。
車の未来は本当にワクワクしますし、あなたたちの仕事は本当にワクワクします。コンピュータ化された車のパイオニアとしての皆さんの姿を見るのは素晴らしいことです。多くの人々はテスラを電気自動車として考えていますが、私はもちろんそれ以上のものだと思います。電気自動車であり、その上にコンピュータプラットフォーム全体が構築されているのです。
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