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新しい雇用が創出され、一部の雇用は失われ、すべての雇用が変革されるでしょう。では、これを分解してみましょう。極端な考え方に走るのは簡単ですが、問題を分解して根本原理から考えるのが常に役立つと思います。
ジェンセン、Hill and Valley Forumへようこそ。お越しいただき嬉しいです。ありがとうございます。ここに来られて光栄です。あなたはAIを新しい産業革命として位置づけ、その中心にAI工場があるとされています。DI工場とは何か、そしてなぜ21世紀の経済においてそれを理解することが重要なのかを説明してもらえますか？
AIについては数年間多くの議論がされていますが、それは多面的であり、その観点から考えると役立つと思います。まず第一に、もちろんAIは新しい技術です。これは過去のソフトウェアとは異なる構築方法を持ち、過去のソフトウェアができなかったことができる新しいソフトウェアという意味で新しい技術です。それは素晴らしい技術です。それができるすべてのこと、安全を確保するためにしなければならないすべてのこと、それが可能にする素晴らしいこと、すべてが素晴らしいです。つまり、技術的な層があります。
最近の技術産業における第二の層は、これまでのソフトウェア製造は人間がタイピングして行われていました。今、私たちには新しい産業があり、このソフトウェアは機械で生産されています。大きなスーパーコンピューターが必要で、電力を加えると、大量に出てくるのはトークンです。これらのトークンは数字、言葉、タンパク質、画像、動画、三次元構造などに再構成できます。これらのトークンはあらゆる種類のものに再構成できます。私たちはこれを知能と呼んでいます。
この機械は過去の機械とは異なり、私はこれをDI工場と呼んでいます。なぜなら、それは一つのことをするからです。毎日、トークンを生産し、その上の層はインフラ的なものです。そのため、AIは非常に特別な産業革命になる可能性があると認識しています。この新しい技術が新しい産業、つまり先ほど言及したAI工場や知能生産を可能にするだけでなく、他のすべての産業も革命的に変革するということです。
これらのトークンはヘルスケアに進出します。教育は私のお気に入りの一つで、私は教育のために毎日それを使用しています。金融サービス、エンジニアリングなど。私たちはソフトウェアプログラミングやサプライチェーン管理のためにAIを毎日使用しています。それは製造業に入る寸前であり、他にもたくさんあります。これら三つの視点から考えると、これが電気のように変革的で影響力があり、あらゆる産業を革命化するということが非常に明らかです。したがって、これは産業革命なのです。
では、これは現代のコンピューティングにおけるパラダイムシフトだと思いますか？実世界で物理的なものを製造する工場は、DI工場も伴うようになるのでしょうか？
はい、その通りです。絶対にそうです。今日、物を製造しているすべての企業は、それが動くものである限り、例えば芝刈り機を製造している場合や、キャタピラーや建設機械を製造している場合でも、今日はほとんど手動で操作されています。将来的には、それらは自律的、非常に自律的、あるいは半自律的、またはアシスト付きになるでしょう。自律的になるとき、それらはソフトウェアによって定義され、そのトラクターを動かすトークン、ソフトウェアを生産する必要があります。
将来的には、物を建設する各企業は、販売するものを建設する工場と、販売する製品上で動作するAIを構築・生産する別の工場を持つことになるでしょう。自動車メーカーを見れば明らかです。今日の自動車メーカーは主に車を製造していますが、10年後には各自動車メーカーがその車で動作するトークンも生産することは明らかです。
この一年間、政策立案者に向けて「物理的AI」の概念について少し話されましたが、米国の政策の未来を考える上で、物理的AIとは何か、どのように考えるべきかを説明していただけますか？
AIは本当に意識に入ってきました。現代のAIは約12〜14年前、AlexNetが登場してコンピュータビジョンが大きなブレイクスルーを遂げたときに本当に意識に入ってきました。それは2012年だったと思います。その当時、より広い文脈でのコンピュータビジョンとは何でしょうか？それは知覚です。情報のモダリティが何であれ、世界を知覚することで、それは画像、音、振動、温度などかもしれません。今や私たちはこれらすべての情報の意味を理解し、それについてかなり知的であるDIモデルを開発しました。
したがって、第一の層、AIの第一の波は知覚のAIでした。第二の層は、約5年前に誰もが話し始めた生成AIです。生成AIは、DIモデルが情報の意味を理解し、それを翻訳することを学んだ場所です。例えば、英語を理解してフランス語に翻訳することができます。英語を理解して画像に翻訳することもでき、画像を生成するためのプロンプトを与えることができます。つまり、生成AIは本質的に普遍的な翻訳者であり、人間の言語、言葉を理解します。これが次の波です。
現在私たちがいる波は、理解でき、生成できるAIの波です。しかし、ご存知のように、知性は私たちが以前に見たことのない問題を解決し、条件を認識することを要求します。その方法は推論を使用することです。私たちは過去に学んだルール、法則、原則を適用し、問題をステップバイステップで分解します。たとえ以前にその問題を解決したことがなくても、推論によって解決できます。これは知性の特有の能力の一つです。
そのため、現在私たちは推論AIと呼ばれる時代にいます。推論AIによって、デジタルロボットの一形態を生産することができます。私たちはこれをエージェンティックAI、エージェントと呼んでいます。それは自律性を持っています。与えられたタスクを理解し、学習し、読み、計算機やウェブブラウザ、スプレッドシートなどのツールを使用し、戻ってきて何かをしてくれるAIです。それはサプライチェーンに関連することかもしれません。そのためにSAPにアクセスします。また、人事に関連することかもしれず、WorkDayにアクセスします。これらはATIですが、本質的にはロボットであり、デジタル労働力のロボットです。将来的には、CEOたちは生物学的労働力とデジタル労働力の両方を管理することになるでしょう。そして私たちのIT部門はエージェンティックAIの人事部門になるでしょう。これが今日の私たちがいる段階です。
次の波は世界最大の産業がその恩恵を受けるところです。次の波は物理法則、摩擦、慣性、因果関係などを理解する必要があります。例えば、これをひっくり返すと落ちることや、ボトルを置いてもテーブルを通過しないことなどです。これらの物理的推論能力や常識は子供やペットが持っているものですが、ほとんどのAIは持っていません。例えば、キッチンのカウンターでボールを転がすと、それは落ちて消えます。AIはそれが消えたと思いますが、あなたの犬はそれが反対側にあることを知っています。それは物体の永続性と呼ばれる概念を理解しており、それは別のメタバースに行ったわけではありません。だから犬はテーブルを回ってボールを取りに行きます。ロボットもテーブルのこちら側から向こう側に行くために、テーブルを通り抜けることはできないということを学ぶ必要があります。テーブルをどう回るかを推論する必要があります。これらすべての物理的推論のことを物理的AIと呼びます。そしてこの物理的AIを物理的なオブジェクト、つまりロボットに入れると、ロボット工学が生まれます。
これは今私たちにとって非常に重要です。なぜなら、私たちはアメリカ全土に工場を建設しており、最新の技術を活用する方法でそれらを構築したいと考えているからです。そして願わくば、これから10年の間に、この新世代の工場を建設する際、それらは非常にロボット化され、世界中で直面している深刻な労働力不足に対処するのに役立つでしょう。
多くの人がグローバルな競争にいるという概念について話していますが、アメリカ政府がこのAI競争に勝ち、最高のAI技術を持つために何をすべきだと思いますか？
まず、競争をするためには、競争を理解し、あなたが持っているリソース、持っている資産、持っていない資産、長所と短所を理解する必要があります。認識すべきことの一つは、AIは基本的に根本的なレベルでは…先ほど話した3つのレベルの各レベルで、ゲームを理解する必要があります。このゲームは60分のタイマーがあるものではなく、無限のゲームであり、ほとんどの人は無限のゲームをプレイするのが得意ではありません。
NVIDIAは今33年目です。私たちはPCからインターネット、モバイル、そして現在のAIまで、3つのコンピューティング革命を経験してきました。環境のこれらの変化を乗り越えて繁栄するためには、ゲームのプレイ方法を理解する必要があります。ゲームを理解し、持っている資産を理解することは本当に重要です。最初のレベル、技術レベルでは、理解すべき最も重要なことは知的資本です。覚えておいてください、世界の研究者の50%は中国人です。まず、それを認識してください。この重要な要素はゲームの考え方に組み込まれる必要があります。
次はAI工場です。そこでうまくやるためには、エネルギーが必要です。基本的に、私たちは電気をデジタルトークンに変換しているからです。前の世代では、水を発電機と呼ばれる機械に入れると、出てきたのは電気でした。今は電気が入り、トークンが出てきます。したがって、次のレベルにはエネルギーが必要です。
上のレベルは今起きています。最終的に前回の産業革命の勝者は、それを発明した国ではなく、それを適用した国だったということを理解することが本当に重要です。アメリカは鉄鋼を適用し、他のどの国よりも早くエネルギーを適用しました。他の国々は労働や馬が車に取って代わられることなどを心配していましたが、アメリカはそれを受け入れて前進しました。したがって、上のインフラ層は技術の応用に関するものです。それを恐れず、関わりたいと思い、私たちの労働力を再訓練して適用できるようにし、人々がそれを採用することを奨励することです。
AIを今私が説明したレンズを通して見ると、各層には独自の課題と機会があり、各層でゲームは少し異なります。
労働力の点について、メディアはAIが大規模な労働力の転換と大量失業をもたらす可能性があるという物語を織り交ぜることに非常に焦点を当ててきました。AI労働市場への影響についてのあなたの予測の絵を描くのを手伝っていただけますか？また、特に今日私たちが考えていないかもしれない、実際に出現する可能性のある新しい雇用カテゴリーについてどう考えていますか？
新しい雇用が創出され、一部の雇用は失われ、すべての雇用が変革されるでしょう。では、これを分解してみましょう。極端な考え方に走るのは簡単ですが、問題を分解し、その根本原理から推論するのが常に役立つと思います。繰り返しますが、先ほど説明したフレームワークの中で、最も基本的なレベルで、ジェイコブさんはベンチャーキャピタル投資に深く携わっていて、AIで何が起こっているかを知っていますが、基本的なレベルでは、サンフランシスコが復活したのはAIのおかげです。サンフランシスコに住んでいる人なら、私が何を言っているかわかるでしょう。ほとんどの人がサンフランシスコから退避しました。今、それは再び繁栄しています。それは完全にAIのおかげです。
AIは新しいタイプの雇用を創出しています。その根本的な理由は、それはソフトウェア開発だが、異なる方法で行われているということです。AIにより、かつては人間がコーディングしたソフトウェアがCPUで動作していたものが、今は機械学習で生成されたソフトウェアがGPUで動作しています。したがって、各層、そのツール、コンパイラ、方法論、データ収集方法、データ組織化、AIを使用してガードレールを設定する方法、AIを使用して情報を提供する方法、AIを使用してAIの安全を確保する方法など、この技術は今まさに発明されており、大量の雇用を創出しています。
次のレベルには巨大な機会があります。私が言ったように、私たちは新しいタイプの工場を作ろうとしています。この工場は電気を受け取り、出力としてトークンを生成します。1GWの工場です。私たちは、7〜8ギガワットのDI工場を建設しています。1GWの工場は600億ドルかかります。1GWで600億ドルです。10万kWの工場はかなり一般的になっています。それを10で割ってみてください。600億ドルは、1つの工場の年間収益で、それはボーイングの年間収益と同じです。それを建設するには資金調達が必要です。これにより多くの雇用が生まれます。サイトを整備し、構造を作る必要があります。これにより大量の建設雇用が生まれます。大工、金属工、石工などです。
この工場、600億ドルの工場を建設する必要があります。この工事は巨大です。機械エンジニア、電気エンジニア、配管工が必要です。その後は、低電圧のすべて、ネットワーク関連のすべてがあります。その後、運用があります。このサイクル全体は約3年かかります。多くの新しい職業が作られる必要があります。
最後のコンピューティング産業、最後のコンピューティングプラットフォームの変化では、ほとんどの企業の成長のための第一のクリティカルパスはソフトウェアエンジニアでした。次のDI工場の層では、第一位は職人技、職人の仕事になるでしょう。これは素晴らしいことだと思います。私たちの国は、職人技が尊敬に値する仕事であり、それが私たちの国を建設するために不可欠で必要な仕事であることを認識する必要があります。したがって、私たちは職人、電気工、配管工、大工、金属工、その他すべてを奨励したいと思います。
その上で、医師や金融サービスの専門家や顧客サービスなどの仕事をこれらのエージェントがどのように変えるかについて話し始めることができます。私たちの会社では、まず、すべてのソフトウェアエンジニアは現在AIアシスタントによってサポートされており、会社に統合するコードの量は信じられないほどです。結果として、私たちの生産性は爆発的に向上し、世界が望むものをより多く作れるようになったため、より多くの人を雇用しています。これにより収益が増加し、雇用能力が向上します。したがって、この上の層は可能な限り早くAIを統合したいと思っています。
覚えておいてください、あなたの仕事を奪うのはAIではありません。あなたのビジネスを破壊するのはAIではありません。あなたの仕事を奪うのはAIを使用する企業と人です。これは内面化すべきことです。
製造業の復活について最近多くの話がありました。AIの分野の多くの人々が、デジタルツインと製造工場がデジタルツインを採用することについて、それが実際にここでの製造業の再活性化に役立つ可能性があるという概念について話しました。同時に、AppleのCEOのティム・クックは最近、iPhoneの製造を国内に戻すための主要なボトルネックの一つは、良質で正確なロボットアームの技術だと述べました。したがって、これら両方の点で、AIが製造業と国内回帰のための有効化技術になる可能性があるようです。これについてもう少し予測をお聞かせいただけますか？
はい、まず第一に、製造業は低コストの労働力に関するものではありません。今日の先端製造業はソフトウェアです。工場全体はソフトウェアで駆動されています。工場全体は巨大なロボットであり、それは内部にある多くのロボットを調整するロボットです。したがって、これらの先端工場は多くの人を雇用していますが、それは大部分が技術です。
私たちの業界では、シリコンからDIAのスーパーコンピュータまで、端から端まで製造できる能力を私たちの国土に持つことは素晴らしい機会です。政権が産業の国内回帰を本当に奨励し支援していることを嬉しく思います。それは高品質の仕事です。それは先端技術の仕事です。私たちの領土でそれを行うことは国にとって素晴らしい機会であり、私はそれについて非常に熱心です。私たちはその大きな支持者であり、それを実現するために世界中にパートナーがいることは幸運です。これが第一位です。
第二に、もし私たちが製造業に優れていないと、エネルギーの利用可能性によって推進される巨大な産業を取り残すことになります。どの国がAIと呼ばれるこの新しい産業に参加したくないでしょうか？なぜAIを生産したくないのでしょうか？なぜ最も先進的な製造業の一つに携わりたくないのでしょうか？それらは数字であり、前の産業革命では電子だったように、ほとんどの人はダイナモと呼ばれる機械を通じてこのものを作れることを理解していませんでした。
私たちは今それをNVIDIAのAIスーパーコンピュータと呼んでいます。しかし当時、ダイナモが生産していたもの、出てくるものは目に見えませんでした。それは電気でした。触れてはいけませんが、それは電気、電子です。そして今、それは新しい形の電子です。それらは数字です。もちろん、私たちはこの新しい産業に参加したいと思っています。そのためには、私たちの領土に製造施設を持つ必要があります。
絶対に真実なのは、製造業は技術に非常に依存しているため、まずデジタルツインで実現すべきだということです。まず仮想現実で行うべきです。NVIDIAは世界で最も複雑なシステムを設計しています。私たちのR&Dの各世代は約200億ドルかかります。おそらく今はもっと高いですが、チップのファミリーを生産するだけで200億ドルのR&Dとしましょう。私たちはこれらのチップを完全にデジタルツインで設計しています。それらは私たちが生産する何ヶ月も前に存在していました。私がそれを生産する時点では、それが完璧であることを知っています。なぜなら、私たちはそれを徹底的にシミュレーションし、エミュレートし、テストしたからです。
デジタル工場でも同じことをすべきです。これらの大規模工場については、完全にデジタルツインを作成すべきです。AIを使用してこれらのデジタルツインを作成します。それらを動作させ、最適化し、生産計画に使用します。すべてデジタルで行い、将来的には、各工場にはデジタルツインバージョンが存在するでしょう。
そして願わくば、各人間にもデジタルツインバージョンがあるでしょう。各車にはデジタルツインバージョンがあります。各建物にはデジタルツインバージョンがあります。各都市にはデジタルツインバージョンがあります。このデジタルツインのアイデアが今現実のものになっています。そしてこれらすべてが人工知能によって実現しています。
ジェンセン、最後の質問です。DIA搭載ロボットが日常生活の一部となるまでにどれくらいの時間がかかると予想していますか？
まず、自律走行車はロボットです。それは約10年かかり、今Waymoはアメリカ中の都市に存在し、素晴らしく活躍しています。サンフランシスコやその他の都市でWaymoが走るのを見るのは素晴らしいことです。それは約10年かかりました。ロボットはそれよりも短い時間で普及するでしょう。その理由は、ロボットが動作する環境を制限できるため、ロボットは車ほど多機能である必要がないからです。
サンフランシスコでは、あらゆる道路とあらゆる条件で機能する必要があります。ロボットの場合、何かがプロトタイプ化可能で、十分に機能的である時点から大量生産品になるまで5年と考えてください。今日、私たちはかなり優れたロボットを持っています。したがって、5年以内に、これらの工場からロボットが出てくるのを見ることになるでしょう。そして今日車を製造しているすべての自動車メーカーは、ロボットを構築するのが非常に上手になるでしょう。彼らはソフトウェア部分、AI部分をマスターする必要がありますが、その技術はかなり利用可能です。
ジェンセン、お時間をいただきありがとうございました。
はい、皆さんありがとうございました。
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