※本記事は、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huang氏が登壇した基調講演「NVIDIA GTC Taipei 2026 Keynote」の内容を基に作成されています。本講演では、AIファクトリーを支えるAIインフラ、agentic AIシステム、フィジカルAIとロボティクス、そして新世代のAIネイティブなパーソナルコンピューティングにわたり、NVIDIAの最新プラットフォームが発表されました。GTC TaipeiおよびCOMPUTEXのプログラム全体の詳細情報は https://www.nvidia.com/en-tw/gtc/taipei/ でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
1. オープニングと「Useful AI」の到来
1.1 イントロ映像、Jensen Huangの登壇、台湾エコシステムとGDP成長見込み
Janine： それでは、NVIDIAの創業者でありCEOであるJensen Huangをステージにお迎えします。
Jensen： GTCへようこそ、台湾。皆さんにお会いできて本当にうれしいです。故郷に帰ってくることができて最高の気分です。今日は両親も連れてきました。私の両親はどこにいますか。皆さん、私の母と父に盛大な拍手を送ってください。そして、プレゲームショーを盛り上げてくれたスーパースターたちにも拍手をお願いします。なんとかわいらしいのでしょう。台湾のスーパースターたちです。今日はこんなにも多くの方々がここに集まってくださいました。この模様は、台湾各地で開催されている70か所のローンチパーティーに向けて、今まさに生中継されています。70もの会議が同時に進行しているのです。誰もがこれをライブで見ています。
皆さんにお伝えしたいことが本当にたくさんあり、感謝を伝えたいパートナーも数えきれないほどいます。台湾における私たちのエコシステムがどれほど大きくなったか、本当に信じられないほどです。多くの場合、人々がエコシステムと聞いて思い浮かべるのは、私たちのソフトウェアスタックです。NVIDIAが構築するコンピューティングシステムの上に広がる開発者エコシステムを思い浮かべるのです。しかし、NVIDIAのエコシステムは、すべての始まりの地である台湾のサプライチェーンという最上流まで遡り、そしてデータセンター、最終的にはエンドユーザーへと至る最下流まで広がっています。今日は、そのエコシステムのほぼすべてについてお話しします。感謝すべき人が本当に大勢いるのです。私はここ台湾のエコシステムを愛しています。世界最高のサプライチェーンエコシステムを持つ、信じられないほど素晴らしい企業の数々です。
今年、私たちの事業はともに驚異的な成長を遂げています。実際、昨夜ある人から聞いたのですが、台湾の年間GDPは10%近く成長する見込みだそうです。信じられないことです。さて、話すべきことが山ほどあります。さっそく始めましょう。
1.2 generative AIからagentic AIへの移行と「useful AIの到来」
Jensen： 2年前にここに来たとき、私はAIがgenerative AIから移り変わり、次の波がやってくるという話を皆さんにし始めました。その次のAIの波がagentic AIでした。そして今日、私たちはこう言うことができます。agentic AIは到来した、役に立つAI、すなわちuseful AIが到来したのだ、と。これはどういう意味でしょうか。お見せしているのはGitHubです。これはもちろん、agentic AIの最初の応用先のひとつであるソフトウェアコーディングです。最も価値のある職業のひとつであり、信じられないほど巨大なエコシステムを持っています。3,000万人から4,000万人のプロフェッショナルなソフトウェア開発者がいて、さらに学生や愛好家などを含めればおそらく数億人にのぼります。
1.3 GitHubコミット数の実測、生産性の試算、雇用に関する主張
Jensen： 生計を立てるためにコードを書く開発者は、世界に3,000万から4,000万人いるとしましょう。このGitHubがその大半を代表しています。プルリクエストとはソフトウェアをダウンロードして修正することであり、コミットとはそれを再びアップロードして反映させることです。これを見てください。2023年のコミット数は3億件、2024年は4億件、2025年は5億件でした。そして2026年の最初の数か月で、その数はほぼ3倍に膨れ上がっています。
これは何を意味するのでしょうか。3,000万人のソフトウェア開発者は、約3兆ドルのGDPを生み出しています。これは彼らに支払われている金額、つまり年間3兆ドルの給与であり、それが他の産業の経済成長を生み出しているのです。世界の産業のうち、たとえば100兆ドル分がその影響を受けている。3兆ドルの給与によって生み出されているのです。その3兆ドルの給与が、いまや3倍近い成果を生み出しています。事実上、3兆ドルの給与から9兆ドルの生産性が生まれているということです。理屈が通るでしょうか。この差はまったくもって驚異的です。これがその潜在能力であり、AIが約束するものなのです。
そして、ソフトウェアエンジニアの数は実際には増えています。人々はAIが仕事を奪うと言いますが、まったくのナンセンスです。むしろ、より多くのソフトウェアエンジニアが雇われる結果になっているのです。その理由は非常に単純です。もしソフトウェアエンジニアを1人雇うことで9兆ドル分の生産的な仕事を生み出せるのなら、なぜもっと多くのソフトウェアエンジニアを雇いたくないと思うでしょうか。もしあの線が横ばいだったなら、当然ながら人々はより少ないエンジニアしか雇わないでしょう。しかし、その成果があまりにも素晴らしいからこそ、人々はより多くのエンジニアを雇いたがるのです。これはまもなく私たちの経済に表れてくるでしょう。
1.4 トークンが収益・利益単位となったことと台湾の計算需要急増
Jensen： ですから、まず第一に言えるのは、useful AIが到来したということです。これは産業の観点からは何を意味するのでしょうか。それは、トークンがいまや桁外れの需要を持つようになったということです。なぜなら、これだけのことができるなら、もっと多く生み出したくなるからです。そしてトークンは、いまや利益を生む単位、収益を生む単位となりました。利益が出るからこそ、AI企業はもっと多くのトークンを生み出したいと考え、より多くのトークンを生成し、より多くのAIファクトリーを建設したいと考えるのです。これこそが、ここ台湾でコンピュート需要が急騰している理由です。まさにこれが、皆さんがこれほど忙しく、皆さんの事業がこれほど好調である理由なのです。実際、それはどこかの皆さんの株価のようにも見えますね。
コンピュートのパターンは変わりました。すべてが変わったのです。ですから最初の考え方はこうです。useful AIが到来した。AIはいまや利益を生み出すものであり、GDPを生み出すものとなった。その背後にあるのは、まったく新しい種類のコンピューティングパターン、単なる大規模言語モデルではなく、エージェントです。今日お話しすることのほとんどすべてが、これに基づいているのです。
2. エージェントという新しいコンピューティングモデルとCUDA-X
2.1 旧来のアプリ／コード／OS構造とエージェント構造の対比、オーケストレーションとメモリ管理
Jensen： ここで少し時間をとって、私が何を話しているのかをお見せしましょう。これがエージェント、すなわちエージェントアプリケーションです。昔であれば、これはアプリケーションであり、これがコード、そしてこれがオペレーティングシステムでした。アプリケーション、そのアプリケーションの中で動くコード、さらにその中で動くオペレーティングシステム、という構造です。ところが今日では、これはエージェントになっています。エージェントは、ハーネスの中に収まったひとつ、あるいは複数の大規模言語モデルから構成され、そのハーネスがモデルをオーケストレーションして生産的な仕事をさせるのです。
ここに入力がやってきます。入力が来ると、それは理解し、観察し、推論し、行動し、ツールを使わなければなりません。そのツールとは、たとえばスプレッドシートであったり、ウェブブラウザであったり、データ処理エンジンであったり、データベースエンジンであったりします。これがオーケストレーションされる。このハーネスが、情報のルーティングをオーケストレーションするのです。情報を処理するたびに、何が起きているのかを理解し、何をすべきかを推論し、実行すべき計画を立て、それを行動に移す。そのオーケストレーションのすべてがソフトウェアによって管理されています。ですから、これは根本的にエージェントなのです。
このシステムは、私たち人間と同じように、ワーキングメモリと呼ばれる短期記憶と、長期記憶を扱います。ですから、メモリ管理システムが信じられないほど重要になります。このシステム全体がエージェントと呼ばれるものです。大規模言語モデルが思考を担い、ハーネスがすべてをつなぎ合わせる。ちょうどオペレーティングシステムのようにです。これが新しいコンピューティングモデルなのです。エージェントにはこんなことができる、信じられないようなことが。これが大きなブレークスルーです。思考し、推論し、計画を立て、ツールを使うという仕事を本当にうまくこなせるようになった大規模言語モデルと、メモリを管理し、オーケストレーションを管理し、ツールを使うことを担うハーネスの存在、この両者が同時に収束したのです。これによって、私たちは驚くべきことができるようになりました。
2.2 実演例（コード生成、台北101のGIF、リモコン電池クリップのCADファイル）と「意図を説明する」未来像
Jensen： いくつか例をお見せしましょう。これがプロンプトです。これが生成されたコードで、そしてこういう結果が出てきます。皆さん、どう思いますか。なかなか素晴らしいでしょう。私たちはここでClaude Codeを使っていますが、Codexも同じように見事な仕事をします。
もうひとつの例です。これが入力です。「GIFを作ってほしい。黒背景にNVIDIAグリーンのドットが散らばり、それが集まって台北101のビルを形づくり、NVLink GTC Taipei 2026の文字になり、NVIDIAのロゴへと変形し、また散らばって、これを繰り返す」というものです。ご覧いただいたとおり、それがプロンプトでした。
次がこれです。「リモコンの電池クリップをなくしてしまった。こういう形のものだ。CADファイルを作ってほしい」。これはツールを使ってCADファイルを作成し、新しいものを作るための3Dプリント用に仕上げます。理解できますね。これが新しいコンピューティングパターンです。これまで私たちはアプリケーションを起動し、クリックして入力していました。ところが今では、それを、自分が何を望んでいるのか、自分の意図をAIに説明するという行為に置き換えるのです。するとAIがコードを生成したり、ツールを使ったりして、必要な出力を生み出します。これが、未来のコンピューターの動き方なのです。これがagentic AIです。私たちは2年間、これに向けて構築を続けてきました。そして今、それが到来したのです。
2.3 「ソフトウェア企業が淘汰される」への反論とツール使用の逆説
Jensen： さて、大きなブレークスルーのひとつが、もちろんツール使用です。多くの人がこう言ってきました。「Jensen、agentic AIがやってくる。だからソフトウェア企業はみんな潰れてしまうだろう」と。私はこう答えました。まったく逆だ、と。なぜなら、これからは膨大な数のエージェントが存在することになるからです。世界はもはや人間の数によって制約されることはありません。ですから、それらのエージェントは、かつてないほど多くのツールを使うことになるのです。これは実のところ、ソフトウェア企業にとって信じられないほど素晴らしい時代です。ただし、ソフトウェアはエージェントが使える形で提示されなければなりません。これが大きなブレークスルーです。
2.4 CUDA-Xライブラリと「スキル」付与によるAIの習得
Jensen： そして実のところ、私たちがやってきたこと、NVIDIAの宝とは、すべてのCUDAライブラリです。私はそれらをCUDA-Xライブラリと呼んでいます。これがNVIDIAの宝なのです。今日、私たちはこれらのCUDA-Xライブラリを、人間よりもはるかに効果的に使いこなせるエージェントに提示できるようになりました。ですから、CUDA-Xライブラリにとって素晴らしい時代なのです。ご覧ください。20年前、私たちはCUDAを構築しました。アクセラレーテッドコンピューティングのための単一のアーキテクチャです。私たちはコンピューティングを再発明したのです。1,000ものCUDA-Xライブラリが、科学と工学のあらゆる分野で開発者のブレークスルーを支えています。CUDA-Xライブラリはエージェントのためのツールなのです。
計算リソグラフィのためのcuLitho、意思決定の最適化のためのcuOpt、直接スパースソルバーのためのcuDSS、構造化文書と非構造化文書を横断する深い調査のためのAI-Q、AI RANのためのAerial、微分可能物理のためのPhysicsNeMo、ゲノミクスのためのParabricks。これらの基盤にあるのはアルゴリズムであり、それらは美しいのです。数学に拍手を。数学は美しい。
そして、私たちのCUDA-Xライブラリはすべて、これからはAIが使い方を学べるスキルを伴って提供されることになります。つまり、CUDA-Xライブラリにはスキル、いわば取扱説明書が付いてくるのです。AIがそれを読んで、「なるほど、こう使えばいいのか」と理解する。エージェントがこれらのライブラリを使いこなせるようになることは、信じられないほど大きな意味を持つでしょう。
3. エージェントの分散・分解型コンピューティングとVera Rubinの全体像
3.1 「工房の労働者」の比喩と、思考時にGrace Blackwell・ツール使用時にCPUが起動するフロー
Jensen： ソフトウェアのコンピューティングパターンは変わろうとしています。実際、ここに戻ってきましょう。これがエージェント、すなわち究極の分解型かつ分散型のコンピューティングモデルです。このエージェントを処理するために、実に多くの異なるコンピューターが起動されることになります。エージェントは、モデル、ハーネス、ツール、スキル、そしてランタイムから構成されています。そのすべてが、データセンターのさまざまな場所で動いているのです。
モデルを脳、ハーネスを身体、そしてエージェントが使うツールがランタイムの中で動いている様子を工房だと考えてみてください。つまり、これは1人の人間、1人の労働者が、工房の中で道具を使って働いているようなものなのです。もちろん、これは桁外れに大きな規模で行われています。そして、それぞれのステップが、コンピューターの異なる部分で動いているのです。
ご覧のとおり、大規模言語モデルが思考しています。コンテキストを処理し、観察し、環境を理解し、推論し、計画を立て、その計画を実行する。これが起きるたびに、Grace Blackwell NVLink 72のラック全体が起動します。大規模言語モデルで思考しているのです。そして、ツールを使うたびにCPUが使われます。そのツールはCコンパイラかもしれませんし、PythonかもしれませんしれませんしJavaScriptかもしれません。あるいはアクセラレーテッドコンピューティングかもしれません。今日のエージェントは、まだ比較的単純なツールの使い手です。しかし明日には、非常に洗練されたツールの使い手になるでしょう。だからこそ、先ほどお見せしたCUDA-Xライブラリが、エージェントにとって信じられないほど人気を博すことになるのです。それらは、世界が知るかぎり最も重要な問題のいくつかを解決するのですから。
3.2 KVキャッシング・長期記憶、データ検索とオントロジーの複雑さ、ストレージ革命とDPU上のセキュリティハーネス
Jensen： ツールはCPU、GPU、そして大規模言語モデルの上で動きます。セキュリティのためのハーネスは、CPUと、DPUと呼ばれるセキュリティプロセッサ、すなわちNVIDIAのBlueFieldの上で動きます。そして、これらすべてのオーケストレーションはCPU上で動くのです。これがハーネス全体であり、CPUがすべての作業をオーケストレーションしています。
そして、最も難しい部分のひとつがメモリです。想像してみてください。KVキャッシングと呼ばれるワーキングメモリは、何を覚えておくべきかに関わるものです。圧縮、それも単なる圧縮ではなく、どう取り出すか。構造化データを取り出すのか、非構造化データを取り出すのか。オントロジー、すなわちこれらすべての異なるデータ構造の、それ自身との関係性はどうなっているのか。その処理全体が信じられないほど複雑なのです。AIのメモリシステムは、ストレージシステムを完全に革命的なものへと変えてしまうでしょう。
ご覧のとおり、このコンピューティングモデルの、このコンピューティングパターンの、エージェントと呼ばれるこの新しいアプリケーションのあらゆる側面が、これまでのアプリケーションの動き方とは根本的に異なっています。これまでは、大量のソフトウェアがバイナリの中に収まり、それがオペレーティングシステムの中に収まっていました。
3.3 Vera Rubinはエンドツーエンドのエージェント処理システム、暗号化とconfidential computing
Jensen： この、分解され、分散され、ヘテロジニアスなコンピューティングの問題こそが、まさに私たちが次世代のVera Rubinを構築した理由なのです。Vera Rubinは1個のチップではありません。Vera RubinはGPUだけのものでもありません。GPUから始まりますが、Vera Rubinはそれをはるかに超えています。これ全体がVera Rubinなのです。端から端まで、GPUを備えています。Vera Rubin NVL72です。それはVera CPUによってオーケストレーションされます。このVera CPUについては、後ほど詳しくお話しします。
ストレージシステムも革命的です。Veraと、私たちのConnectX-9、DOCAと呼ばれるソフトウェアスタック、そして内部に組み込まれたセキュリティプロセッサによって、すべてが保存時、転送時、そして使用時にも暗号化されます。これら全体にわたってすべてが安全なのです。なぜなら、AIモデルはあまりにも貴重だからです。これこそが、このシステム全体がconfidential computing、すなわち機密計算を遵守している理由なのです。
3.4 4万人のエンジニアと台湾エコシステムの貢献、GPU企業からインフラ企業への進化
Jensen： これらのシステムのひとつひとつが、それ自体で完全な革命と言えるものです。Vera Rubinは、私たちの会社の歴史上、最も野心的な取り組みです。会社全体がVera Rubinに取り組みました。4万人のエンジニア全員が、そして言うまでもなく皆さん全員が取り組んだのです。皆さん全員が、このシステム全体の創造に参加してくださいました。Vera Rubinはまさに奇跡であり、それは1個のチップではなく、実に多くのものから成り立っているのです。
いや、それすらも超えています。ずっと昔、NVIDIAはGPU企業でした。しかし長年をかけて、私たちはシステム企業へと進化してきました。皆さんが今ご覧になっているのは、最も複雑なシステム、これまで設計された中で最も複雑な、ゼロから作り上げたシステムなのです。しかし最終的に、私たちの顧客やパートナーが買いたいのはコンピューターではありません。彼らが構築したいのはAIファクトリーなのです。
4. AIファクトリー、DSXエコシステム、AIクラウドパートナー
4.1 インフラ規模への拡張、「compute is revenue」、DSX SimとDSX OS
Jensen： だからこそNVIDIAは、もう一度自らを変革し始めたのです。お分かりのように、私たちの技術の多くは、いまやインフラ全体の規模で展開されています。私たちのパートナーもインフラ規模です。発電設備、冷却システム、送電網のプロバイダー。実に多くの産業企業が、いまや私たちのエコシステムの一部となっています。なぜなら、最終的に私たちは、GPUを作っていた頃と同じように、Grace Blackwell NVLink 72を構築していた頃と同じように、フルスタックのシステム全体を構築しようとしているからです。顧客が素晴らしいAIインフラを構築できるように、です。
世界はいま、人類史上最大のインフラ建設、すなわちAIファクトリーの建設競争に突き進んでいます。AIファクトリーは信じられないほど複雑です。チップ、ラック、ネットワーク、電力、冷却、送電網、そのすべての層を、端から端まで一体として設計しなければなりません。なぜなら、コンピュートこそが収益だからです。NVIDIA DSXがその設計図です。最大の効率と収益性でAIファクトリーを構築し運用するためのリファレンスデザインなのです。
それはDSX Simから始まります。Omniverseのブループリントです。パートナーは、1台のラックも発注する前に、NVIDIA Vera RubinのAIファクトリーを設計し、検証します。レイアウトを計画し、電力と冷却をシミュレートし、ネットワークを設計し、あらゆる統合を検証し、デジタルツインの中であらゆる変更をテストするのです。そしてファクトリーが稼働を始めると、今度はDSX OSが引き継ぎます。インフラのプロビジョニング、運用、監視、修復を行い、導入されたシステムを、信頼性が高く、マルチテナント対応で、レジリエントで、AIに対応した能力へと変えていくのです。
4.2 DSX MaxLPS、45℃液冷、ダイナミック電力配分、DSX Flex、過剰電力確保の観測と100ギガワットの見通し
Jensen： 今日のAIファクトリーは、電力を最大40%も過剰に確保しています。DSX MaxLPSは、同じ電力予算の中でより多くのGPUを安全に展開できるようにし、年間で数十億ドルの収益を上乗せします。45℃でのホット液冷というブレークスルーは、水とエネルギーの使用量を減らし、より多くの電力を収益を生み出すコンピュートに振り向けます。ダイナミックな電力配分は、ラックからラックへと電力を融通し、取り残されていたワットを回収して、仕事が行われている場所へと送り届けます。ラック内のパワースムージングは、ピーク電流のスパイクと電力サージを平準化します。ファクトリー全体で、AIエージェントのチームがDSX MaxLPSとともに働き、ワークロードの需要に合わせて冷却と電力のバランスを絶えず調整し続けるのです。
DSXのAIファクトリーは、送電網と協調的に動作する、柔軟なエネルギー資産です。DSX Flexはリアルタイムの送電網の信号を読み取り、送電網が負荷軽減を必要とするときには、動的に電力を送電網へと戻すよう調整します。10年が終わるまでに、100ギガワットのAIファクトリーが稼働するでしょう。NVIDIA DSXのAIファクトリーは最高の効率で動作し、最も低コストのトークンを生み出し、そして送電網をより強靭なものにするのです。
4.3 ギガワットあたりの建設コストの増大、Omniverseでの事前構築、RTX・DGX・DSXの位置づけ
Jensen： 私は過去にもエコシステムのスライドをお見せしてきました。NVIDIAのコンピューティング層やソフトウェアスタックが、他社のプラットフォーム、すなわちエンドマーケットに向けたサードパーティのプラットフォームやライブラリに統合される、というものです。あれはコンピューティングのエコシステムでした。今回のこれは、AIファクトリーのエコシステムです。これは皆さんよりもはるかに下流にあります。私の上流には皆さんがいて、私たちの下流にはこのエコシステムがあるのです。なぜならNVIDIAは、最終的に単にGPUを作っているのでも、単にシステムを作っているのでもなく、顧客がこれほどまでに複雑なAIファクトリー、AIインフラを構築するのを支援しているからです。
これらのファクトリーは、1ギガワットのレベルで、当初は200億ドルから300億ドルから始まりました。それが今や500億ドルから600億ドルになり、まもなく800億ドルから1,000億ドルにまで、1ギガワットあたりで達するでしょう。AIファクトリーに1,000億ドルです。それは一度で正しく動かなければならず、しかもすぐに動かなければなりません。資本コストは桁外れであり、複雑さも桁外れなのです。
ご覧のとおり、かつて私たちはコンピューターの中でチップを設計していました。それからコンピューターの中でシステムをシミュレートするようになりました。そして今日、たった今ご覧いただいたように、すべてがOmniverseの中で構築されました。私はずっと長いあいだ、皆さんとともにOmniverseに取り組んできました。これは夢が実現したものです。世界が構築したいと望むだけ巨大なシステムを、デジタルのフレームワークの中、デジタルのシミュレーターの中、デジタルの世界の中で、地面を掘り起こして資金を投じるよりもずっと前に構築できるようになったのです。
これが私たちのエコシステムです。私たちはこれをDSXと呼んでいます。RTXは私たちのGPUのため、DGXは私たちのシステムのため、そして今度のDSXは、いわばインフラのためのものです。
4.4 小規模企業を世界クラスのAIクラウドに育てる事例とその顧客
Jensen： ここで私たちが手がけている、このスタック全体にわたる仕事、システムとソフトウェアを含む仕事があるからこそ、私たちは小さな企業と協働し、彼らが世界クラスのAIクラウドになれるよう支えることができるのです。これからお見せする企業は、どれもつい最近まで小さな企業でした。そして今、CoreWeaveは500億ドル、600億ドル、700億ドルもの価値を持つようになり、信じられない速さで成長を続けています。最近では私たちはNebiusとも協働しましたが、彼らもまた信じられない速さで成長しています。これらのクラウドのひとつひとつが、素晴らしい顧客を抱えています。ソフトウェアコーディングの企業であるCursor、画像生成のBlack Forest Labs、ワールドファウンデーションモデルのWorld Labs、金融サービスAIの最先端を行く企業であるRevolut、そしてShopifyです。
もうひとつがNscaleで、その顧客はBritish Telecom、そしてGoogleです。Googleが私たちのAIクラウドのひとつを使っているのです。フロンティアラボの企業であるThinking Machinesも、とても刺激的です。こちらは韓国のNAVER Cloudで、韓国銀行、Hyundaiなど、実に多くの素晴らしい企業が利用しています。こちらはインドのYotta。素晴らしい企業です。こちらはシンガポールを拠点にオーストラリアで構築を進めているTogether AI、そしてAI Singapore。さらにこちらはインドネシアの企業です。これらの企業はいずれも、地域の顧客だけでなくグローバルな顧客にもサービスを提供しています。AIはあらゆる場所で動くようになります。あらゆる企業がAIによって動かされ、あらゆる地域がAIを構築するようになるのです。インドネシアのIndosat、そしてここ台湾のGMI。拍手していいんですよ。信じられないほど素晴らしい企業、信じられないほど大きなチャンスです。
5. NVIDIAをパートナーに選ぶ理由とVera Rubinのフルプロダクション
5.1 立ち上がり・スループット・信頼性・寿命の4曲線、完全統合とextreme co-designによる優位、「more you buy, the more you make」
Jensen： しかし、これらの企業はみな、いくつかのものを必要としています。もちろん、コンピューティングスタック、この下に横たわるスタック全体が必要です。これこそがNVIDIAを有名にしたものです。私たちのハードウェア、ソフトウェア、ライブラリのすべて、そして世界中のサードパーティ開発者のエコシステムとのつながりが、誰もがAIクラウドを立ち上げることを可能にしているのです。しかし、AIクラウドはいまや非常に複雑になっています。これがソフトウェアの側面、コンピューターサイエンスの側面です。そして、お金の側面、資産の側面が、先ほどお見せした巨大なファクトリーなのです。
この能力を持っているだけでは不十分です。だからこそNVIDIAは、AIインフラの企業になったのです。これをうまくやること、顧客がAIファクトリーを構築し展開するのを支援することに信じられないほど長けていること、それが信じられないほど重要なのです。その理由はこうです。いまやコンピュートは収益であり、コンピュートは利益です。収益と利益が無いということは、損失なのです。
これはAIインフラが立ち上がっていく一例です。立ち上がりは速いかもしれませんし、時間がかかるかもしれません。スループットは高いかもしれませんし、低いかもしれません。レジリエンス、すなわち信頼性も、良いかもしれませんし悪いかもしれません。そして、その有用な寿命も、長いかもしれませんし短いかもしれません。これが500億ドル、600億ドル、そして1,000億ドルに向かう規模を表しているからこそ、この曲線が非常に大きな意味を持つのです。だからこそNVIDIAは素晴らしいパートナーなのです。私たちと協働するということ、その理由は私たちの完全に統合された能力にあります。私たちはパワーポイントのスライドを思いついただけではありません。私たちはインフラ全体を作り上げ、すべてをつなぎ合わせ、そしてすべてがうまく動くことを確かめるために、自ら膨大な量をいくつもいくつも構築してきたのです。
その結果、私たちのtime to first token、最初の推論までの時間、トレーニングが立ち上がるまでの時間は、はるかに速くなります。第二に、私たちのワットあたりのスループット、トークン・パー・ワットが、まさに世界クラスだからです。その理由は、私たちがすべてを統合し、すべてをゼロから設計し、システム全体をシミュレートし、そしてextreme co-design、すなわち極限の協調設計を用いているからです。ちょうど先ほどVera Rubinのラックでお見せしたとおり、この信じられないほどのスループットを実現するために、すべてが設計されているのです。もしあなたのデータセンター、あなたのファクトリーが1ギガワットの電力を持っているなら、それ以上は持てません。それがあなたの持ちうる発電量のすべてです。1ギガワットの電力があるなら、ワットあたりのスループットこそが収益なのです。なぜなら、あらゆるトークンが利益を生み、あらゆるトークンが収益だからです。これが未来です。
5.2 信頼性とアーキテクチャの柔軟性、技術変遷への対応とTCOの論理
Jensen： コンピュートは収益です。ワットあたりの性能があなたの収益です。チップが安いという理由だけで間違ったアーキテクチャを選んでも、それは収益には結びつきません。理にかなっていないのです。あなたはワットあたりの収益を確かなものにしなければなりません。より多く買えば買うほど、より多く稼げるのです。
そして第三に信頼性です。これらのデータセンターを見る機会があれば分かりますが、そこには非常に多くの可動部分、何百万本ものケーブルがあります。それらすべてのコンピューターが調和して、信頼性高く動作する能力は、極めて難しいものです。私たちは今や、非常に大きな規模で、非常に長いあいだ運用を続けてきました。その経験が物を言うのです。その差、すなわち平均故障間隔、mean time between interruptsは、極めて重要です。
そして最後に、これは非常に難しいことですが、これらのシステムの寿命です。ソフトウェアは絶えず変化しています。4年前、Hopperの時代には、AIは完全に変わっていました。6年前、Ampereの時代にも、AIは完全に変わっていました。私たちはCNNの話から始めました。それからTransformerの話をするようになりました。次にmixture of expertsの話をするようになりました。そして今では、agenticシステムの話をしています。世代ごとに、数か月ごとに、ソフトウェア業界は新しい技術を生み出しているのです。もしあなたのアーキテクチャが柔軟でなければ、もしあなたのエコシステムが豊かでなければ、この曲線は長くは続きません。自分のシステムがどれだけ長く持つのか予測できないのです。私には予測できます。NVIDIAのシステムは世界中にあります。ソフトウェア開発者はNVIDIA CUDAから始めます。だからこそ、定義上、その寿命、エコシステム、有用な資産は、はるかに長くなるのです。その差は、本質的にコストの差です。それを収益と考えることもできますが、収益のもう一方の側面はコストです。もし資産の寿命が長ければ、TCO、すなわち総保有コストは低くなります。これが違いなのです。これが、コンピュートがこのように働くときの姿です。より多く買えば買うほど、より多く稼げるのです。
皆さんも私と一緒にこれを実感しているのではありませんか。そうでしょう。皆さんの需要、皆さんのファクトリーはこれほど懸命に働き、台湾中の皆さんがこれほど懸命に働いている。なぜなら、誰もがお金を稼ぎたいからです。彼らはuseful AIがここに来たこと、profitable AIがここに来たことを理解しているのです。コンピュート需要は信じられないほど高く、そしてコンピュート需要こそが制約なのです。ですから、皆で本当に、本当に懸命に働き、世界中のいたるところでAIファクトリーを立ち上げる手助けをしましょう。だからこそこれは非常に重要なのです。私はとても幸せです。
5.3 DGX-1からの系譜とVera Rubinの製造、TSMC・HBM4・MGXラックの詳細
Jensen： こうして私は皆さんの前に立っています。Vera Rubinはフルプロダクションに入りました。Vera Rubinはフルプロダクションです。
大規模言語モデルは答えを生み出します。今やAIエージェントは仕事をすることができます。しかしagentic AIを処理するというのは、まったく別種の問題です。エージェントは観察し、推論し、計画を立て、ツールを使います。膨大なコンテキストを管理し、ワーキングメモリと長期記憶をやりくりします。そして必要に応じてサブエージェント、すなわち専門家を立ち上げます。NVIDIA Vera Rubinは、agentic AIを処理するために構築された、マルチラックでポッド規模のシステムであり、今やフルプロダクションに入っています。
サプライチェーン全体にわたる製造、自動化、オーケストレーションは、目の当たりにすると奇跡のようです。私たちの旅は、最初のAIスーパーコンピューターであるNVIDIA DGX-1を発表したときに始まりました。その後の10年間、私たちはあらゆるチップとシステムを限界まで押し進めてきました。Pascalと最初のAmpereから、最初のラックスケールAIスーパーコンピューターであるGrace Blackwellまで。そして今、agenticの時代のために構築された、最初のマルチラックでポッド規模のスーパーコンピューター、Vera Rubinです。
それはTSMCで始まります。Vera Rubinを構成する7個の新しいチップは、数百もの処理工程を経て形になります。3ナノメートルプロセス、CoWoSの先進パッケージング、そしてMicron、SK Hynix、SamsungによるHBM4メモリ。Vera RubinのGPUは、1枚のボード上に18,000を超える部品とともに、6兆個のトランジスタを備えています。Vera Rubin NVL72が思考を担います。プロンプトとコンテキストの理解、推論、そして計画です。次に、新しいPCBミッドプレーンで合理化された、新しいモジュラーコンピュートトレイ。ConnectX-9、SuperNIC、そしてBlueField-4のDPUは、すべてケーブルなしでメンテナンス可能で、レジリエンスとAIファクトリーのスケーリングを実現します。18のコンピュートトレイ、9つのホットスワップ可能なNVLinkスイッチトレイ。5,000アンペアを超える電流を運ぶ、新しい高効率の液冷バスバー。これは20台の電気自動車が全開で加速するのに相当します。これらが合わさって、130万個の部品からなる第3世代のMGXラックが形作られるのです。
5.4 各社のエンジニアリングラック稼働、Vera CPU・LPXラック・Spectrum-X、サプライチェーン規模と組立時間の短縮
Jensen： Microsoftには、Vera Rubin NVL72のエンジニアリングラックを稼働させたことをお祝い申し上げます。DellとCoreWeaveにも、同じくVera Rubin NVL72のエンジニアリングラックを立ち上げたことをお祝いします。次に、Vera CPUラックです。256個のCPUを、ひとつの液冷ラックに収め、モデルをオーケストレーションし、メモリをやりくりし、ツールを起動します。FoxconnとQuantaがVera LPXラックを形にしてくれました。16のトレイにわたって256個のGroq LPUを搭載し、40ペタバイト・パー・セカンドのSRAM帯域幅を、超低レイテンシのために実現しています。NVL72が最高のスループットでトークンを生成する一方、LPXラックは最低のレイテンシでトークンを生成するのです。
Vera BlueField-4 STXは、AIが記憶を保つ場所です。BlueField-4によって加速されるストレージ処理が、メモリ、ストレージ、そしてシリコン内のセキュリティをつなぎます。そしてNVIDIA Spectrum-X Ethernet Photonicsは、200ギガビットのコパッケージ光学を備えた、世界初のEthernetスイッチです。TSMCのCoWoSプロセス、チップスケールパッケージング、そしてリン化インジウム上の超高出力レーザーダイ。Vera Rubinは、5つの連結されたラックスケールシステムからなる、AIエージェントのためのスーパーコンピューターです。台湾全土の150のサプライチェーンパートナー、数百万平方フィートの工場フロア、数百もの拠点。チップ、パッケージ、システム、データセンターが、サイズ、電力、規模の限界まで押し進められています。これこそが私たちがextreme co-designと呼ぶものです。私たちはこれを台湾とともに成し遂げました。ともに、AIの時代のためにコンピューティングを再発明したのです。
私たちが構築したVera Rubinのサプライチェーンは、Grace Blackwellの2倍の規模です。信じられないことです。そして、Grace Blackwellのラックを1台組み立てるのにかつては2時間かかっていたものが、今ではわずか5分しかかかりません。つまり、生産能力が高くなっただけでなく、スループットもはるかに速くなったのです。そして、その需要を支えるために、私たちにはそのすべてが必要なのです。数百万平方フィートが、Grace Blackwellを支えるために稼働し、そして今、Vera Rubinのために準備が進み、立ち上がりつつあります。皆さんに感謝します。Vera Rubinは今やフルプロダクションです。ありがとうございます。
6. ステージ上のVera Rubin実機とVera CPU
6.1 Vera Rubin実機の展示と、Hopper・Grace Blackwell・Vera Rubinの用途の進化
Jensen： 皆さん、Vera Rubinです。Vera Rubinは、単にAIを動かすために作られたのではありません。Vera Rubinは、エージェントを動かすために作られたのです。これはagenticシステムです。その複雑さを想像してみてください。だからこそ、エージェントのアーキテクチャは、最後の偉大なコンピューターサイエンスのブレークスルーなのです。エージェントがその潜在能力を発揮し、役に立つものになるまでに、これだけの年月がかかりました。だとすれば、それを動かすコンピューターが世界で最も先進的なものであるのは、理にかなったことです。これがVera Rubinです。
Vera Rubinを運び出してもらえますか。Janine、ラックとシステムはありますか。重そうですね。これがVera Rubin、Vera Rubin NVL72です。こちらがLPXラックです。次回のGTCでは、これについてもっと多くをお話しするつもりです。今日は、お話しすべきことが本当にたくさんあるのです。こちらがVera CPUラック、256個のCPUで、すべて液冷です。Veraについては、すぐ後でお話しします。こちらがVera BlueFieldのストレージ処理システムであり、同時にセキュリティシステムでもあります。そしてもちろん、こちらが私たちのMellanoxのネットワーキング、世界初のCPOです。これがVera Rubinです。信じられない技術が、すべて一体となって集結しているのです。
さて、私たちがHopperを構築したとき、ご存じのとおり、それはプリトレーニングのために構築しました。プリトレーニングが、当時私たちが取り組んでいた最も重要なアプリケーション、最も重要なワークロードだったのです。それからGrace Blackwellに取り組んだとき、皆こう言いました。「Jensen、NVIDIAはプリトレーニングは本当に得意だ。でも推論なんて簡単だ」と。覚えていますか。人々はかつてこう言っていたのです。「推論は簡単だ。我々にもできる」と。
6.2 「推論は簡単」という見方への反論、ケーブルレス設計と「2時間→5分」の気づき
Jensen： しかしご存じのとおり、推論こそがお金なのです。そしてモデル、すなわちMoEは非常に複雑であり、それを信じられないほど高速な応答時間、速いインタラクティビティ、そして同時に高いスループットで実行するのは、信じられないほど難しいのです。だからこそ私たちはNVL72を作りました。今日、NVIDIAのトークンコストは世界で最も低く、それも10%程度ではなく、何倍も、桁違いに低いのです。これはすべて、私たちがextreme co-designを行ったからです。推論のコンピューティングモデル、コンピューティングパターンを理解し、NVL72を作り上げることができたからなのです。
そして今、Vera Rubinによって、それは推論を超えています。それはいまや、agenticシステムの中での推論なのです。これがVera Rubinです。ケーブルもなく、ホースもなく、ファンもありません。前回これをお見せしたときには、いたるところにケーブルがあり、見ていて壮観でした。しかし今では、中央にPCBがあり、両側をつないでいます。かつて2時間かかっていたものが、今では5分で済むのです。Vera Rubinの信頼性とレジリエンスは、桁違いになるでしょう。
こちらが私たちのVera CPUトレイ、これまでに作られた中で最も先進的なCPUです。これについてはすぐ後でお見せします。そしてこちらがストレージトレイで、2個のVera CPU、4個のConnectX-9、そして信じられない量のストレージを備えています。こちらが新しいLPX、Groq LPXラックで、非常に低いレイテンシの推論のために設計されています。スループットはVera Rubinによって実現され、NVL72で拡張されます。それをさらに拡張したい場合は、Groq LPUを追加できます。こちらがVera RubinのNVLinkスイッチトレイ、中央にあるスイッチで、これは革命的です。Vera Rubinのおかげで、NVL72のおかげで、そして私たちが創り出し発明したNVLinkスイッチのおかげなのです。そしてこちらが、スケールアウトのための私たちのEthernetスイッチです。驚くべきことに、私たちはこの2つのシステムをGrace Blackwellのために導入したのですが、今日、NVIDIAは世界最大のネットワーキング企業になっています。ネットワーキングチームを本当に誇りに思います。これは私たちが行うすべてにとって、信じられないほど大きな推進力なのです。
6.3 「CPUは人間のため」という前提への問い直しと、Vera CPUの3つの使われ方
Jensen： さて、CPUについてお話ししましょう。Vera CPU、agentic AIの時代のために作られたCPUです。これまでのすべてのCPUは、人間のために作られてきました。私たちが利用者であり、私たちが借り手でした。私たちのCPUの使い方は、秒で数えられる世界に生きています。クラウドでCPUを借りるとき、CPUコアが多ければ多いほど、多く借りられる。古いCPUの経済性とユースケースは、エージェントのそれとは根本的に異なるのです。
エージェントはせっかちです。彼らは秒で数えられる世界には生きていません。ナノ秒で数えられる世界に生きているのです。エージェントがツールを使うとき、それはできるかぎり速い応答時間を求めます。データベースにアクセスするときも、できるかぎり速く返ってこなければなりません。エージェントが待っているあらゆる瞬間が、次のステップ、また次のステップ、また次のステップへ進むのを妨げるのです。だからこそ、CPUをできるかぎり低レイテンシに、できるかぎりインタラクティブにすることが極めて重要なのです。そこで私たちは、AIの時代のためにVera CPUを作りました。
このCPUは、私たちのシステムの中で3つの異なる方法で使われています。1つ目はもちろん、Vera Rubinの内部での使い方、すなわち思考のためです。Vera Rubinのラックの中には、すでに2個のCPUがあります。ご存じのとおり、私たちは何百万ものVera Rubinを構築し販売しています。そしてすでに何百万ものGrace Blackwellを販売してきました。NVIDIAはすでに世界最大のCPUメーカーのひとつなのです。Vera Rubinのラックの中には2個のCPUがあり、1つはGPUをオーケストレーションし管理し、KVキャッシュを管理し、ラックの中で動くすべてのソフトウェアを扱います。私たちはまた、セキュリティと隔離のために使われるGrace BlueFieldも備えています。Vera computeは、ハーネス、AIモデルのオーケストレーション、ツール使用、データベースへのアクセスに使われます。そしてデータサーバーがここにあります。Vera BlueFieldです。世界がこれまでに作った中で最速のストレージサーバーです。これがこれほど重要である理由は、エージェントがメモリに信じられないほど速くアクセスするからです。ストレージサーバーとCPUからなるこれらのシステムは、データセンターの中で最も高価な部分のクリティカルパス上にあります。これが最も高価であるのには、れっきとした理由があるのです。AIファクトリーの経済性はトークンです。そしてトークンはここで生み出されます。だからこそ、できるかぎり多くのトークンを製造し生成したいのです。ここにすべての経済性を注ぎ込むのですから、ここが妨げになってはなりません。
6.4 Vera CPUの4つの設計要点とOlympusコア、x86比の定量的優位
Jensen： ですからVera CPUには、CPUアーキテクチャに対する大きな要求があります。だからこそ私たちは、ゼロから全く新しいアーキテクチャを構築したのです。世界がこれまで見たことのないCPU、それをVeraと呼びます。これがエージェントのためのCPUです。過去のCPUはすべて人間のために作りましたが、このCPUはエージェントのために作られているのです。
心に留めておくべきことが4つあります。4つの要点です。1つ目の要点は、Veraのクロックあたり命令数、すなわちIPCが信じられないほど優れていなければならないということです。なぜなら、レイテンシを短くする必要があるからです。処理時間、すなわちシングルスレッド性能、スループットではなくシングルスレッド性能が、世界クラスでなければなりません。絶対的に最高でなければならない。だからこそVeraのIPC、クロックあたり命令数は非常に高いのです。世界で最も高い。1クロックあたり10命令をフェッチし、デコードし、実行します。これが1番目です。2番目は、CPUに出入りするデータを動かすために必要な帯域幅が、まさに世界クラスでなければならないということ、コアあたりの帯域幅です。3番目は、純粋に帯域幅そのものです。私たちはデータを動かしています。先ほど申し上げたとおり、agenticシステムは根本的に分解され分散されています。コンピューティングが分解され分散されると、ネットワーキングが問題になります。ですから、データをできるかぎり速く動かさなければなりません。CPUコア間、CPUとストレージのあいだ、CPUとGPUのあいだで、です。
システムの周りと、CPUコアの内部の帯域幅が、まさに世界クラスでなければなりません。これは、長らく作られてきた中で初めて、文字どおり過激な限界まで攻めたCPUであり、すべてのCPUコアを光の速さ、毎秒3.6テラバイトで接続するファブリックを備えています。境界を越える往復がありません。なぜなら、すべてのCPUコアが極めて高い帯域幅で互いに会話しているからです。それらはコアごとに貸し出されるのではなく、すべてが一体となって働くのです。Veraの断面帯域幅は桁外れです。PCIe Gen 6を使う初めてのCPUであり、LPDDR5を毎秒1.2テラバイトで使う初めてのCPUでもあります。市場で最も高性能なCPUの2倍から3倍の帯域幅、内部では3倍の帯域幅です。コアあたりの帯域幅も、全体の帯域幅も世界クラスです。
そして、CPUの数はかなり多くなることを思い出してください。その理由は非常に単純です。私たちは過去、人間のためにCPUを作ってきました。そして人間は、わずか10億人ほどしかいません。しかしエージェントは、何十億も存在することになります。そしてこれらのエージェントは、ほとんど忍耐力を持たずにCPUを使うことになります。なぜなら、隣に座るGPUのコストがあまりにも高く、あまりにも貴重だからです。ですからこれらのCPUは、高性能でありながら、同時に極めてエネルギー効率も高くなければなりません。トークン生成から電力を奪うことなく、できるかぎり多くのCPUをファクトリーに詰め込めるようにするためです。トークン生成こそが、私たちがお金を稼ぐ方法なのですから。
これら4つの特性、すなわちクロックあたり命令数すなわちシングルスレッド性能、コアあたりの帯域幅、チップの周りと内部の総帯域幅、そしてエネルギー効率が、Veraを定義します。それはまさに世界クラスです。最も高性能なx86と比べても、桁外れです。実際のシングルスレッド性能、本物の性能で比べても、桁外れなのです。CPUで5%の改善を実現できるのは、すごいことです。10%の改善を実現できるのも、すごいことです。しかし、この種の性能向上は、前代未聞なのです。これがNVIDIA Veraです。
映像でもご説明しましょう。agentic AIはCPUの役割を変えます。CPUはいまや指揮者であり、GPUはオーケストラです。従来のCPUは別の時代のために作られ、ソケットあたりのコア数を最大化し、それらを分割し、仮想化し、時間単位で貸し出すものでした。エージェントの時代において、CPUはいまやGPU利用率のボトルネックとなり、トークンのスループット、レイテンシ、ユーザー体験に直接影響します。NVIDIA Veraは、agenticループのために作られたCPUであり、NVIDIAのカスタムデータセンターCPUコアと、スケーラブルなコヒーレンシファブリックを組み合わせ、AIファクトリーの健全性を最大化するための、性能、コア数、帯域幅の適切なバランスを実現します。
Veraの心臓部にあるのが、NVIDIAのOlympusコアです。分岐の多いPythonランタイム、ツール呼び出し、サンドボックスでのコード実行といった、現代のデータセンターワークロードのために作られています。各コアはスループットのために調整されています。1サイクルあたり2つの分岐を評価するニューラル分岐予測器、1サイクルあたりにより多くの仕事を取り込む10-wideのデコードエンジン。大規模なアウトオブオーダーエンジンが命令を動かし続けます。新しいグラフエンジンを備えた先進的なプリフェッチャが、次のデータ取得を予測します。しかし、速いコアが意味を持つのは、データが正しく、時間どおりに届いたときだけです。Veraは、帯域幅を損なうことなく複数のエラーを同時に訂正しながらLPDDR5Xメモリを使う初めてのCPUです。Veraはx86と比べてピークメモリレイテンシを40%低減し、検索、分析、サンドボックス実行を通じて、コアに時間どおりにデータを供給し続けます。NVIDIAの第2世代スケーラブルコヒーレンスファブリックが、88個すべてのOlympusコアをモノリシックなメッシュ上に統合します。メモリ用とコア用の別々のダイは、チップレットに分割されておらず、従来のCPUよりも50%速いコア間通信を可能にします。そして、メモリコヒーレントなNVLinkチップ・トゥ・チップが、GPUをCPUに直接接続します。GPUを超えて、NVLinkチップ・トゥ・チップはVeraを複数のソケットへとスケールさせ、CPU間の巨大な帯域幅を可能にします。Veraは、x86のCPUの1.8倍のagenticサンドボックス性能を発揮します。単体では、Veraのラックはエージェントのサンドボックス、ツール、コード、データパイプラインを動かします。Rubin GPUと密に結合されると、Veraはアクセラレーテッドなワークロードを動かし続けるのです。NVIDIA Vera BlueField-4 STXが、コンテキスト、メモリ、そしてAIストレージを支えます。コンピュート、ネットワーク、ストレージ。Veraは、エージェントの時代のためのCPUなのです。
7. Vera CPUの実性能とNVIDIA Agent Toolkit
7.1 SQL・NYSEストリーム処理の実測性能と新市場「CPU for agents」の創出
Jensen： これは私たちの新しい大きな成長ドライバーになるでしょう。レビューはすでに出始めていて、なかなか良いものです。なかなか素晴らしい代物です。ここで思い出していただきたいのですが、GraceとVeraは、AIの世界で最も高度に認定されたCPUでもあります。なぜなら、すべてのデータセンター、すべてのクラウド、すべての企業、NVIDIAとAIで協働するすべての会社が、すでにGraceを認定しているからです。ソフトウェアスタック全体がすでにGrace向けに最適化されています。そしてあらゆる企業がVeraを認定することになるでしょう。Veraは世界で最も最適化されたagentic CPUになります。理由は単純で、それがVera Rubinとともに提供されるからであり、私たちが大きなアーキテクチャの転換を行ったからです。実際、Grace Blackwellへの移行のとき、最大のリスクは、外付けのx86 CPUからGrace Blackwellへと移ることでした。あの移行は極めて困難でした。しかし私たちは、見事な実行力でそれをやり遂げたのです。今やGraceは文字どおりGrace Blackwellと同義になりました。人々がBlackwellと言うとき、彼らはGrace Blackwellと言います。なぜなら、それが今や完全にいたるところにあるからです。あらゆる企業のソフトウェアスタックがそれ向けに最適化され、あらゆる企業のセキュリティスタックがそれ向けに最適化されました。そして今、Veraがやってくるのです。私はこのことにとてもわくわくしています。
さて、いくつかの性能の数字を見てみましょう。高速化というのは、それ自体ひとつの話です。SQLを高速化するのは極めて難しいのです。SQLは、これまでに作られた中で最も有名なドメイン固有言語です。CUDAの前にはSQLがありました。OpenGLの前にもSQLがありました。IBMによって発明され、今日では地球上の構造化データベース言語となっています。誰もがSQLを使っています。これは、SQLが3倍速く動いている様子です。10%速いのでも、25%速いのでもありません。3倍速いのです。信じられないことです。
次はリアルタイムのストリーム処理です。思い出してください。皆さんのAIは、単に文書を読むだけではありません。皆さんのAIは、テレメトリを監視することになります。特に工場の中、証券取引所の中で、です。皆さんは絶え間なくテレメトリを監視することになるのです。流れ込んでくるデータのバーストがCPUに入ります。これは、ニューヨーク証券取引所のためにリアルタイムのストリーム処理を実行しているVera CPUです。ニューヨーク証券取引所のプレジデントであるLynn Martinが、私たちと提携してくださって本当にありがたいことです。このシステムは世界中で、リアルタイムで稼働しています。Vera CPUは6倍速い。これはすべて、帯域幅、シングルスレッドの命令実行、コア間の内部帯域幅、そして外部の帯域幅のおかげです。Veraは完全に革命的です。
x-factor、すなわち何倍という話をするのは、GPUの話をするときにすることです。CPUに関連する実際のワークロードでx-factorを語るのは、かなり珍しいことなのです。ですから、私はチームをとても誇りに思います。皆さん、本当に素晴らしい仕事をしてくれました。私たちには信じられないほどのロードマップが控えています。そして本当に刺激的なのは、ほぼ全員がVeraを支持してくれていることです。彼らは私たちと同じくらいわくわくしているのです。これがVeraであり、まったく新しい市場を切り開きます。エージェントは新しいワークロードです。私たちは過去、人間のためにCPUを作りました。今は、エージェントのため、agenticシステムのためのCPUが必要なのです。特性が異なります。なぜCPUが同じであるべきでしょうか。私たちは何百万、何千万ものVeraを構築しています。そして私たちとともに市場へ出ていくのは、台湾のODM、コンピューターメーカー、そしてすべてのOEMです。早期採用者をご覧いただけます。早期採用者はagentic企業です。これはかつて存在しなかった、新しい市場の始まりなのです。これは古い市場を奪うものではなく、新しい市場、すなわちエージェントのためのCPUです。そしてこの市場は、間違いなく前の市場よりも大きくなるでしょう。なぜなら、人間よりもはるかに多くのエージェントが存在することになり、しかもエージェントは非常にせっかちだからです。NVIDIA Vera CPU。ありがとうございます。
7.2 エージェント構築の4要素とNVIDIA OpenShellを含むAgent Toolkit
Jensen： これが本当に最も重要なスライドです。これがその要点です。ここでの要点はこうです。これが、次の10年のアプリケーションパターン、コンピューティングパターンなのです。エージェント、ハーネス、そして大規模言語モデルをオーケストレーションすること。あらゆる企業がこれを動かすことになります。あらゆる企業がエージェント企業になります。あらゆる企業の内部でエージェントが動くことになります。あらゆる企業が、エージェントには独自のオペレーティングシステムが必要だと気づくでしょう。あらゆる企業がこう問うています。どうすればエージェントを安全に動かせるのか、と。どうすれば自社のワークロードのためのエージェントを構築できるのか、と。そこで私たちには、エンタープライズAIのためのNVIDIA Agent Toolkitがあるのです。
私がこれを皆さんの目の前で構築してきたのをご覧になってきたはずです。NVIDIAが行うことのほとんどすべてが、そうなのです。あらゆるGTCで、です。もし5年前や10年前の私のGTCを振り返ってみれば、今日というものが見えてくるでしょう。これも、私が何年も前からお話ししてきたことです。なぜなら、私たちはこの瞬間のために構築を続けてきたからです。エージェントをサービスとして構築する、あるいはエージェントを構築して運用するために、企業が必要とするものが4つあります。1つ目に必要なのはモデルです。もちろん、大規模言語モデルです。賢ければ賢いほど、安ければ安いほど、速ければ速いほど良い。2つ目に必要なのは、全体をオーケストレーションするためのハーネスです。3つ目に、これらのモデルはツールを使いたがります。そしてこれらのツールにはスキルが付いてきます。先ほどお見せしたCUDA-Xライブラリ、あれが将来エージェントにとって素晴らしいツールになるのです。そして最後に必要なのが、ランタイムです。すべてを束ねるオペレーティングシステムが必要なのです。これがNVIDIA Agent Toolkitです。
このツールキットには、皆さんが改変できるモデルが含まれています。さまざまな世界クラスのオープンモデルです。これについてはもっと後でお見せします。皆さんは誰のエージェントでも動かすことができます。信じられないほど優れたエージェントであるClaude Codeを動かすこともできます。Codexも、信じられないほど優れたエージェントです。それを、NVIDIA OpenShellと呼ばれるこのハーネスの中で動かすことができます。これは企業の内部で使うために高度にセキュアなものです。このシェルはエージェントを保護し、エージェントをセキュリティポリシーの中にしっかりと根付かせます。プライバシーが守られ、その権利と権限が与えられ、その身元が保護されます。ですからこのOpenShellは世界中で採用されつつあり、しかもオープンソースなのです。Red Hat、Canonical、Microsoftなど、実に多くの企業が採用しているのをご覧いただけます。これはあらゆる場所で採用されることになるでしょう。これがランタイムです。そしてこのランタイムは、いたるところにあるNVIDIA AIプラットフォーム向けに完全に最適化されています。ですから皆さんは、OpenShellをあらゆるクラウドで、オンプレミスで、さらにはデバイス上でも動かすことができます。エージェントが使えるツールとライブラリがあり、改変できるモデル、あるいはそのまま使えるモデルがあります。あるいはエージェントとして、OpenClawやHermesといった、これまた信じられないほど優れたagenticハーネスがあります。これらのagenticハーネスは、今やオンプレミスで、あるいはどこでも皆さんのために動かすことができるのです。この4つのものが、現代の企業のオペレーティングシステムを表しているのです。
7.3 Cadenceとのチップ設計スーパーエージェントとRTL検証の40倍高速化
Jensen： では、これをどう使うのでしょうか。私が大好きなエージェントのユースケースのひとつが、チップ設計者です。それはNVIDIAが行う中で、唯一最も重要なことです。ですから当然、私たちはCadenceと提携して、スーパーエージェント、すなわちチップ設計のスーパーエージェントを構築しなければなりません。それはCodexやClaude Codeによってオーケストレーションされます。入力としてRTLやアーキテクチャ図、あるいは回路図、仕様書を持ち、修正が必要なものは何でも扱います。そして私たちは共同で、NVIDIAプラットフォーム向けに最適化された、Nemotronを使ったスーパーエージェントを作り上げたのです。
CadenceとNVIDIAは提携して、チップ設計エージェントを構築しています。何十万ものNVIDIAのチップが集まって、世界のフロンティアAIモデルを動かすAIファクトリーを作り上げます。これらのチップと、それらが動くシステムを設計することは、最も困難な工学的課題のひとつです。何兆個ものトランジスタ、微視的なスケールの三次元回路。あらゆるゲート、あらゆる配線が、ピコ秒単位で同期され、誤差の余地なく完璧な調和のもとで動かなければなりません。物理的なプロトタイプは遅すぎ、コストが高すぎます。ですからエンジニアはデジタルの領域で作業します。各チップは一連のアーキテクチャ仕様として始まり、それからRTL、すなわちチップ設計の言語へと翻訳されます。RTLはシミュレーションで検証されなければなりません。たったひとつのバグが、チップを数か月遅らせることがあります。NVIDIAでは、何千人ものエンジニア、年間何十億時間ものコンピュート、何百万ものテストが書かれ、実行され、デバッグされます。チームにとって数週間かかるサイクルです。
このサイクルを圧縮するために、CadenceとNVIDIAは設計検証エージェントを構築しました。Codexがプロセスをオーケストレーションします。Cadence Chip Stackが、Nemotronによって駆動され、NVIDIA OpenShellによって保護されたRTL検証ループを起動します。RTL生成、テストベンチ作成、回帰テスト、デバッグの専門サブエージェントを呼び出します。システムが自らを動かすのです。Chip Stackのエージェントは、Cadence Xceliumで何百ものシミュレーションを実行し、JasperGoldで形式検証を行います。設計上の欠陥が明らかにされます。コードのバグが修正されます。かつて数週間かかったものが、今では数時間で済みます。検証サイクルは40倍以上速くなりました。NVIDIAとCadenceは共同で、AIエージェントによってチップ設計を再発明しているのです。
数週間から数時間へ。数週間から数時間へ。数週間から数時間へ。NVIDIAには何千人ものチップ設計者がいます。私たちは何十万ものCadenceスーパーエージェントを雇って、私たちとともに働いてもらうつもりです。そうすることで、私たちの会社を加速させ、さらに野心的になり、さらに素晴らしいものを作り出し、さらに速く走ることができるのです。先ほどご覧いただいたとおり、モデル、ハーネス、ツールとスキル、そしてランタイムからなるこのツールキットこそが、私たちがCadenceとこれほど懸命に協働している理由なのです。彼らのツールをすべてCUDA上で加速させるために、です。なぜなら、エージェントはせっかちだからです。エージェントは答えをすぐに欲しがります。
7.4 Nemotron 3 Ultraの発表と、エンタープライズ協業・3つのまとめ
Jensen： さて、それが始まるのは、Cadenceが改変し調整してCadenceのワークフロー、Cadenceの専門知識に精通させられる、優れたモデルからです。そうすることで、彼らは自社の独自の知識を備えた、Cadence独自のスーパーエージェントを作り出せるのです。彼らは優れたモデルから始めなければなりません。私たちはそれをNemotronと呼んでいます。それは、世界のためのオープンモデルを構築することに専念しています。皆さん全員が、私たち全員が、自分自身のエージェントを作り出せるようにするためです。
今日、私たちはNemotron 3 Ultraを発表します。私たちの次のオープンモデルであり、賢いのです。Nemotronのモデルは、モデルを提供するだけでなく、私たちがモデルの訓練に使ったすべてのデータも提供します。そして、私たちには信じられないほど優れたパートナーの連合があるので、私たちは協力し合い、互いにデータを提供し合っています。Nemotronは、世界最大級の、長時間にわたる推論モデル、長時間にわたるツールタスク解決、ツール使用のデータセット群で訓練されています。これはすべて、私たちの素晴らしいパートナーシップのおかげです。モデル、訓練スクリプト、そしてデータのすべてが、完全に皆さんに公開されます。これがオープンモデルの最良の形です。世界で最高のオープンモデルシステムです。目標は単純で、皆さんがそのすべてを取り込み、付け加え、さらに良くし、皆さん自身のものにできるようにすることです。
Nemotron 3 Ultraは5倍速いのです。これは、SSM、すなわちState Space Modelsと、Mixture of Expertsを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャに基づく、世界初のモデルです。このアーキテクチャは信じられないほど速いのです。速く考えられるように、私たちはそれを速くしました。速く考えられれば、同じコストでより長く考えることができます。ですから5倍速い。そしてまた、総FLOPsと総推論時間において、30%安いのです。世界で最も費用対効果の高いモデルと比べてさえ、30%も低コストで動かせます。私たちは世界最高のオープンモデルと比較しています。フロンティア級の賢さ、5倍速く、30%安い、完全にオープンです。私たちはこれに完全に専念しています。これが今やNemotron 3です。私たちは現在、Nemotron 4に取り組んでいます。
ですから、モデル、ハーネス、ツールとスキル、そしてランタイムからなるこのツールキット全体こそが、世界のあらゆる企業が、ちょうどCadenceが自社のスーパーエージェントで成し遂げたように、自分自身のエージェントを作り出せるようになる理由なのです。そして私たちは、実に多くの企業と協働しています。CadenceとCrowdStrike、ServiceNowとPalantir、SAPです。人々はいつもこう言ってきました。「Jensen、エージェントはこれらの市場を破壊するだろう」と。私はこう答えました。まったく逆だ、と。そして今、皆さんもそれを目の当たりにできるのです。エージェントは、私のパートナーや友人たちにとって、これまでで最大の機会を生み出すことになるでしょう。そして私たちには、彼らを支援するためのエンタープライズAIのためのNVIDIA Agent Toolkitがあるのです。
ということで、これでお分かりですね。1つ目、Vera Rubinがフルプロダクションに入りました。2つ目、Vera CPU、新しい世代のため、エージェントのために作られたCPUです。そして3つ目、NVIDIAのエンタープライズAIツールキット、これによってあらゆる企業、あらゆるエンタープライズソフトウェア企業が、エージェントを構築できるようになるのです。
8. PCの再発明——RTX SparkとパーソナルAI
8.1 PC産業40年の歴史、Windowsの抽象化の分析、「LLMは現代版DirectX」
Jensen： 私と皆さんの関係は、ここから始まりました。そして、ここ台湾にいる私の友人やパートナーの多くも、皆さんの会社もここから始まったのです。これはある意味で、現代のコンピューター産業の始まりです。もう40年になります。そしてNVIDIAは33歳です。私たちがやってきた頃には、PC産業はすでに動き出していました。Windows 1、Windows 2、Apple 1、Apple 2があり、私たちが登場する頃にはWindows 3.1がPCそのものでした。そしてご存じのとおり、Windows 95がPCをパーソナルなものにしたのです。それはPCを企業や会社のものから、消費者向けの電子機器へと変えました。誰もが一台持つべきものとなり、そして実際に誰もが持っているのです。
これは始まりです。このコンピューティングプラットフォームは、いくつものことを実に賢くやってのけました。ご存じのとおり、Windowsは単に分解されていただけではありません。Windowsは適切に抽象化されていたのです。ちょうどよく設計されていました。システムBIOS、オープンなチップセット、実行時に接続しインストールできるドライバを備えたオペレーティングシステム、そしてマルチメディアAPIを備えた抽象化層。これが、私たちが今日知るところのPCへと、PCを開いたのです。これらの要素のひとつひとつが、PCをこれほど普及させるうえで不可欠でした。40年後の今、MicrosoftとNVIDIAは、PCを再発明しようとしています。これが新しいPCになるのです。
明日の夜、私はSatyaと一緒に登壇します。私たちが共同で取り組んでいる仕事について、もっと多くをお話しするつもりです。MicrosoftとNVIDIAは、この3年間、PCがどう動くべきかを完全に再発明するのにこれだけの時間をかけてきました。この瞬間に備えられるようにするためです。先ほど申し上げたとおり、エージェントと呼ばれるコンピューティングパターンは、AIクラウドの中で動きます。それは企業の中でも動きます。そしてそれは、皆さんのPCの上でも動くのです。自律的なエージェントを持ったとき、そのPCはどうなるのでしょうか。皆さんを助け、皆さんを理解するエージェントです。話しかけることもできます。それは皆さんを見ることもできます。何かを整理し直すよう頼んだり、手伝ってもらったり、調べ物をしてもらったりできるのです。これからお見せするよりも、もっと多くのことができます。
しかし新しいオペレーティングシステムとは、もちろん、古いオペレーティングシステムに大規模言語モデルを加えたものです。大規模言語モデルは、多くの点で、現代版のDirectXなのです。もちろん、入力と出力を持ち、プロンプトを理解し、コンピュータービジョンを理解し、動画を生成でき、音声を生成できます。それはPCの現代的な拡張、すなわちインテリジェンスの拡張なのです。その上に、先ほど申し上げたとおり、アプリケーションはagenticランタイムに置き換えられます。そしてそれが、現代のアプリケーション、すなわちエージェントなのです。
8.2 RTX Sparkの発表とそのスペック、「100%のNVIDIAソフトとWindowsアプリが動く」
Jensen： すべては、ひとつのひらめきから始まりました。AIの時代のために、40年で初めてPCを再構想するというアイデアです。エージェントの世界において、私たちのパーソナルコンピューターは何になるのでしょうか。ネイティブに動き、ローカルあるいはクラウドのモデルに接続されたエージェントは、パーソナルなAIです。セキュリティのためにサンドボックス化され、絶え間なく動き続け、仕事をこなします。チップとOSは進化しなければなりません。RTX Sparkをご紹介します。33年にわたって私たちが学んできたすべてを、ひとつのチップに凝縮したものです。6,144個のTensor Coreを備えたBlackwell RTX GPU。1ペタフロップのAI性能。MediaTekと提携して構築した、カスタムの20コアGrace CPU。NVLinkで融合されています。128ギガバイトの統合メモリ。TSMCの3ナノメートルプロセス。700億個のトランジスタ。そしてMicrosoftとの緊密な協働による、エージェントのためのWindowsプラットフォーム。私たちはパーソナルコンピューターを再発明しているのです。エージェントの時代のために創り出しているのです。これは新しいパーソナルコンピューティング革命の幕開けです。そしてそれは、NVIDIA RTX Sparkから始まるのです。
さあ、ここにあります。もちろん、最も美しい部分、すなわちビデオゲームをお見せしなければなりません。これは私たちの心に最も近いものでもあります。これはForzaです。これは007、新しい007のゲームです。プレイするのを楽しみにしています。私、少し彼に似ているんですよ。皆さん、NVIDIA RTX Sparkのラップトップです。ポケットに物を入れすぎですね。さて、これは世界がこれまでに作った中で最も素晴らしいチップです。これはMediaTekと提携して構築したチップです。先ほどRickを見かけました。これは美しいチップです。これは、正直に言えば、構築するのに33年かかるチップなのです。その理由は、100%のNVIDIAソフトウェアがここで動くからです。デジタルバイオロジーを動かしたいなら、問題ありません。地震波処理をしたいなら、問題ありません。天体物理学をやりたいなら、問題ありません。CUDAに関連するすべて、すべての物理、すべての生物学、すべてのゲノミクス、すべてのAI、すべてのコンピューターグラフィックス、問題ありません。NVIDIAがこれまでに作ったあらゆるアプリケーション、そしてWindowsがこれまでに動かしてきたあらゆるアプリケーションが動くのです。MicrosoftとNVIDIAは、このコンピューターが文字どおり世界がこれまでに作り出したすべてを動かせるように、すべてを綿密に最適化しました。その上、今やエージェントも動かせるのです。これは信じられないコンピューターです。私はとても誇りに思っています。
8.3 ローカルエージェントによる家設計デモと、Adobeアプリの再設計
Jensen： さて、これを心に留めたまま、次にお見せする動画をご覧ください。想像してみてください。ここにあるすべてが、皆さんのPCの上で動くのです。さて、そのコンピューターには、ローカルのNemotron 3 Ultraモデルや、Nemotron 3モデルを載せることもできますし、Claude CodeやCodex、あるいはクラウドの他のモデルや、ネットワーク上の何かを載せることもできます。そして、それが働いて、何か素晴らしいことをやってのけるのです。再生しましょう。
どの家も、ひとつのアイデアから始まります。アイデアから設計までたどり着くには、無数のツール、専門知識、そして多くの時間がかかります。今や、RTX Sparkの上でローカルに動くエージェントが、私のラップトップのツールを使って家を設計するのを手伝ってくれます。OpenShellのサンドボックスの中で、Hermesのハーネスを動かし、クラウドのClaude Sonnetに接続されています。私は敷地を選び、自分のコンセプトスケッチと、設計のインスピレーションとなるスタイルのムードボードを共有します。そしてプロンプト、すなわち要件と設計意図のテキストによる記述を与えます。私のエージェントが仕事に取りかかります。ラップトップのツールを使い、Rhinoを開いて敷地のモデリングを始め、地形、セットバック、建物のエンベロープを形づくります。それから、コスト、快適性、品質のために最適化された建物の形状を提案します。形状が定まると、私のエージェントは内部のレイアウトを生成します。壁、動線、部屋が形になり始めます。私はいつでも自分で介入して、調整したり変更したりできます。ドア、窓、構造要素が自動的に配置されます。私のエージェントは自分自身の間違いを検出し、修正します。私が承認すると、エージェントはRhinoからBlenderへとモデルをエクスポートします。マテリアルとオブジェクトのプロパティが、設計のコンテキストをそのまま保ったまま転送されます。私はマテリアルを微調整し、見た目をちょうどよく仕上げます。それからショットを選びます。Blenderが家をレンダリングします。私のエージェントは、Flux 2モデルを使った生成AIで、それらをフォトリアルにします。複数の視点、複数の照明条件で、です。かつては複雑なワークフローだったものが、今やRTX Sparkの上で働く私のエージェントによって、ガイドされ簡素化されました。想像の速さで設計されるのです。
開発者たちはこれにとても興奮しています。信じられないコンピューターです。それに関連するすべての加速、すべてのソフトウェア能力、あらゆる開発者と協働して、皆さんのためにこれを素晴らしいものにしています。次はAdobeです。世界中で何千万人もの人々に使われている、信じられないツール群です。彼らはアーキテクチャ、すなわちAdobe PhotoshopとPremiereの中核を再設計し、それをRTX Spark向けにリリースする予定です。2倍速いのです。すでに速いものが、今度は2倍速くなるのです。そしてそれはまた、エージェントフレンドリーになるよう設計されています。そのMCPサーバーによって、今や皆さんのラップトップ上のエージェントとやり取りできるのです。
8.4 新Windows PC 3機種、家庭用AIスーパーコンピュータの理論、DGX Station
Jensen： RTX Sparkを市場に届けることに、これほど興奮しているパートナーの数は、本当に信じられないほどです。これは40年で最初の偉大なPCの再発明です。そして私は、皆さんと世界中のエコシステムが私たちに加わってくれたことを、本当にうれしく思っています。これは基本的に全員です。誰もがRTX Sparkを支持するでしょう。そして私たちは皆さんとともに、信じられないほど賢く、強力で、美しいラップトップを構築していくのです。本当にありがとうございます。
しかし、それだけではありません。RTX Sparkはラップトップの再発明です。しかし実際には、MicrosoftとNVIDIAはPCのすべてを再発明しているのです。そして今日、私たちはまったく新しいラインを発表します。デスクトップ、ラップトップ、ワークステーションをカバーする3つの革命的なWindowsマシンであり、すべて100% Windows互換、100% CUDA、100% NVIDIA AI Tensor Coreです。世界中のこれらさまざまなプラットフォームでNVIDIA上で動くすべてが、ここで動きます。これは40年で初めての、完全に再設計され、再発明されたPCのラインなのです。
さて、本当に素晴らしいのはこれです。これがRTX Sparkのラップトップです。こちらがデスクトップです。これはMSI製です。Joseph, これは君のだ。なんと美しいのでしょう。このエージェントは24時間365日、メーターなしで動かせます。エージェントをダウンロードして、ここで動かすことができるのです。常に動き続けます。メーターを気にする不安はありません。そしてそれは、皆さんの家全体に接続されています。ラップトップに接続され、ディスプレイに接続され、すべてのカメラ、乾燥機、ウォータークーラー、給湯器、何でも、皆さんが望むものすべてに、セキュリティシステムにも接続されています。すべてがこれに接続されているのです。そしてこれが、皆さんのパーソナルAI、皆さんのパーソナルAIエージェントになるのです。そしてそれは、時とともにどんどん賢くなっていきます。なぜなら、今日私たちにはNemotron 3 Ultraがあり、明日にはNemotron 4があり、それからNemotron 5、Nemotron 6へと切り替えていき、どんどん賢くなり続けるからです。そのあいだ、これは家に置かれたまま、皆さんがいろいろなことをするのを助けてくれます。旅行を予約したいなら、問題ありません。
そしてもし、本当に素晴らしいシステムが欲しいなら、これがDGX Stationです。Windowsと互換性があり、Windowsですべてを動かし、768ギガバイトのメモリを備えています。ですから1兆パラメータのモデルを動かせるのです。信じられないことです。20ペタフロップ、毎秒8テラバイトのメモリ帯域幅、そしてこれが皆さんの机のそばに置かれるのです。もし皆さんが大規模言語モデルの開発者、エージェントの開発者であれば、これを机のそばに置くことで、必要なすべてのコンピュートが手に入ります。そして展開するときには、それをクラウドに置けばよいのです。
ここで、何かが起きていることに気づきます。これを見て、よく考えてみると、何かが起きているのです。15年、20年前を思い出してください。私たちには電話というものがありました。今日、皆さんが電話のことを考えるとき、それでしないことがひとつあるとすれば、それは電話をかけることです。それ以外のほとんどすべてのことをしています。ですから、その電話は、皆さんにとって過去の電話とはまったく違うものを意味しているのです。
9. フィジカルAI、Cosmos 3、自動運転、ヒューマノイド
9.1 すべてがagenticになる展望、最大の課題はデータ、データ獲得の梯子
Jensen： 私は確信しています。これからここで起きることはこうです。10年後のPC、皆さんが今日思い浮かべるPC、すなわちアプリケーションを起動し、クリックして入力するツールは、まったく別のものになっているでしょう。これが私の理論です。私は完全に想像できます。ちょうど今日、どの家にもホームシアター、大きなテレビ、芝刈り機、食洗機があるように、いつの日か、皆さんの家の中に実際にAIスーパーコンピューターがある、ということを。そしてそれが、皆さんのすべてのエージェントを動かしています。すべてのアシスタントを動かし、それらが皆さんのためにあらゆる種類のことを常にやってくれているのです。皆さんは、家の中で動くAIエージェントコンピューターが欲しくなります。そしてこれらは、やがて皆さんにとって、もっとR2-D2のような存在になっていきます。PCというよりも、C-3POのような存在に感じられるようになるのです。このコンピューターの再発明が、電話がスマートフォンへと再発明されたのと同じくらい大きな出来事であることに、疑いの余地はありません。ですからこれは、その旅の始まりなのです。
これは新しいラインの始まりです。私たちにはこのためのロードマップ、まったく新しい製品ファミリーがあります。アーキテクチャの世代ごとに、デスクトップ、ラップトップ、ワークステーションを用意していきます。そして私が信じられないほど喜び、信じられないほど光栄に思っているのは、世界のPC産業の100%が、PCを再発明するために私たちに加わってくれたことです。新しいライン、新しい始まりです。ありがとうございます。
ご存じのとおり、agentic AIとは、いわばデジタルロボットです。それは理解し、推論し、計画を立て、そして行動し、ツールを使います。agentic AIは、これらすべてのコンピューターにわたって動くことになります。私たちはヒューマノイドロボティクスのコンピューター、あらゆる種類のロボティクスコンピューターに取り組んでいます。自動運転車のコンピューターにも取り組んでいます。衛星にも取り組んでいます。皆さんにはTensor Coreを備えたGeForceがあります。私はまったく新しいPCのラインについてお話ししました。農業機械、製造機械、重工業機械、そのすべてがagenticになります。皆さんの基地局、すなわち未来の無線局でさえ、agenticになります。トラフィックを理解し、他の基地局とどう連携すればできるかぎり少ないエネルギーで済むかを考え、スペクトル効率を高めるのです。ですから、あらゆるものがエージェントを動かすことになります。今日、NVIDIAはおおむね中心にいます。しかし私はかなり確信しています。やがて何百億、何千億ものagenticシステム、agenticコンピューターが世界中を動き回ることになる、と。
最大の問題はデータです。言語モデルの場合、私たちが訓練に使ったインターネット上のすべての英語、すべての言語は、私たちの視点からのものでした。私たちが書き、私たちが読むものだったのです。しかし、AIロボティクスのためのデータを作り出すには、それはロボットの視点からのものでなければなりません。そして、世界の映像データのほとんどは三人称視点であって、一人称視点ではありません。ですから、agenticシステム、ロボティクスシステム、フィジカルAIにとって、データこそが最も難しい問題なのです。皆さんは、私たちがこのはしごを登っていくのをご覧になってきました。私たちはteleoperation、すなわち基本的には人間によるデモンストレーションから始めました。これは、人間のフィードバックからの強化学習という大きなブレークスルーと何ら変わりません。それからシミュレーションを使います。ここでOmniverseが登場します。これは、検証可能な報酬による強化学習と何ら変わりません。私たちはこれらのシステムを使って、AIモデル、すなわちフィジカルAIモデルをブートストラップするのです。やがて私たちは、三人称のデータから学び、それを一人称へと再投影できるようになります。そして最終的に、ブートストラップを通じて、私たちはWorld Foundation Modelを手にします。それは、三人称であれ一人称であれ、内側からであれ外側からであれ、皆さんが望むどんな視点からでも物理的な世界を理解できるのです。これは大きなブレークスルーです。
9.2 Cosmos 3の発表、「compute is data」、アーキテクチャと多用途性
Jensen： そして今日、私たちはCosmos 3を発表します。Cosmos 3は、フィジカルAIのフロンティアです。言語モデルにおいては、私たちはフロンティアにいますが、それに取り組んでいる人々が非常に多くいます。しかしフィジカルAIにおいては、私たちは間違いなく世界最高です。チームがこれを成し遂げてくれたことを、私はとても誇りに思います。これは皆さんのすべての仕事のためのファウンデーションモデルです。ロボット、すなわち工場で働くロボット、物理的な世界に関わるあらゆる種類のロボットを作りたいと思ったときには、いつでもCosmos 3という、理解し推論できる相棒を手にすることになります。それは生成でき、シミュレートでき、そしてループの中ではポリシーそのものにさえなれるのです。それは世界中のリーダーボードのトップに立っています。私はCosmosを信じられないほど誇りに思っており、そして今日、私たちはCosmos 3を発表します。
現実の世界は無限で予測不可能です。フィジカルAIにはデータが必要ですが、現実世界のデータをスケールさせることは不可能です。フィジカルAIにとって、コンピュートがデータなのです。これがCosmosです。フィジカルAIのための、オープンなフロンティアのオムニモデルであり、新しいMixture of Transformersアーキテクチャの上に構築されています。ピクセル、アクション、サウンド、言語が、自己回帰トランスフォーマーに流れ込み、それが推論し、計画を立て、ディフュージョントランスフォーマーに指示を出し、それが次に来るものを生成します。開発者は、さまざまな実体やユースケースにわたってCosmosをポストトレーニングします。VLMとして、Cosmosは物理的な世界を見つめ、何が起きているのかを理解し、シーンを記述し、重要なものを指摘します。ワールドモデルとして、Cosmosは画像、テキスト、あるいは動画から、物理的に正確な合成動画を生成します。シミュレーターとして、Cosmosはポリシーの訓練と評価のためにループを閉じます。そして、行動条件付きのワールドモデルであるNVIDIA OmniDreamsの基盤として、Cosmosは未来をフレームごとに予測します。Cosmosをポストトレーニングすると、それはワールドアクションモデルになります。知覚し、推論し、計画を立て、アクションを生成する、あらゆる種類のロボットのための、動くものすべてのためのモデルです。新しい種類のデータ。新しい種類の教師であり、コンピュートによって生成されるのです。Cosmosは、フィジカルAIの時代の開発者のための基盤です。
テキストデータにコンピュートを加えると、AIが得られます。今や私たちはAIを手にしたので、コンピュートがデータなのです。ですから、Cosmos 3を使って、たくさんのモデルを訓練してください。Cosmosは信じられないほど優れたオープンモデルシステムです。それはNemotronとまったく同じです。私たちはモデルを公開し、データを公開し、さらにはどう訓練したかまで公開しています。皆さんが自分自身のためにそれを強化し、Cosmosを皆さん独自の専有モデルへと変えられるようにするためです。私たちには、実に多くのさまざまな産業で、私たちとともに働く信じられないほど優れたパートナーがいるのです。
9.3 Alpamayo 2 Superの発表、DRIVE Hyperionの普及、走行デモと「世界初の推論する自動運転車」
Jensen： さて、モデルそのものは、もちろんAIスタックの中で最も理解しやすい部分です。しかしAIスタックは非常に複雑で、ジェネレーター、モデル、シミュレーター、そしてランタイムを持っています。agenticシステムと同じように、車も本質的にはフィジカルAIです。自律走行車という、agenticなロボットなのです。そしてそれらも、この複雑なスタックを持っています。
今日、私たちはAlpamayo 2 Superを発表します。自動運転車のためのオープンモデルです。私たちは世界中の自動車会社と協働しています。NVIDIA DRIVE Hyperionに登録したブランド、NVIDIA DRIVE Hyperionの車を作っているブランドを見れば、それは世界の自動車メーカーのおよそ80%を占めています。私たちは、Alpamayo 2 Super、あるいは他の誰かのNVIDIAスタックを動かせる、非常に多くのNVIDIA DRIVE Hyperionシステムを持つことになるでしょう。私たちはまた、モビリティサービスにも接続されています。世界のモビリティサービスのおよそ97%が私たちと接続しているのです。ですから、Alpamayo 2 SuperをDRIVE Hyperionのランタイム上に、Halosオペレーティングシステムとともに展開すれば、私たちは世界中のこれらすべてのサービスに接続できるのです。
ヘイ、Mercedes、お気に入りのサンドイッチショップに行こう。目的地までルート案内します。車線はクリア、走行を開始するため発進します。前方の停止した先行車が車線をふさいでいるため、左に寄せます。停止標識で止まり、交差点を制御します。歩行者に道を譲るため停止します。人が私たちの車線にいるため、左から割り込んでくる車に道を譲ります。右側で車線をふさいで停止している車をかわすため、左に寄せます。割り込んでくる車が私たちの車線に合流してくるため、車間距離を保ちます。前方に車線をまたぐ流れがあります。車間距離を保つため停止し、減速します。停止標識で止まり、交差点は制御されています。停止し、交差する交通に道を譲ります。トラックとの車間距離を保ちます。トラックが私たちの車線の左側をふさいでいるため、左に寄せます。目的地は右側です。Alpamayo 2 Super、世界初の推論する自律走行車です。
もしずっと喋らせ続けたら、皆さんはおかしくなってしまうでしょう。しかし私たちは、それが常に自分自身に語りかけていることをとても喜んでいます。それは、考えるということなのです。ですからAlpamayo 2 Superは、推論する車なのです。
9.4 Isaac GR00Tスタックとリファレンスヒューマノイドロボットの発表、開発ワークフロー
Jensen： 私たちが作り出したこの技術は、ヒューマノイドにも応用できます。もちろん、起きなければならない新しいブレークスルーが数多くあります。NVIDIA Isaac GR00Tは、私たちのヒューマノイドロボティクスのスタックです。モデル、データ生成、シミュレーション、そしてオペレーティングシステムを含むランタイム。これがGR00Tプラットフォーム、Isaac GR00Tプラットフォームを表しています。私たちのシステムのひとつひとつ、まったく同じアーキテクチャです。クラウドのためのagenticシステムであれ、PCのためのagenticシステムであれ、自動運転車のためのロボティクスシステムであれ、ヒューマノイドロボットのためのロボティクスシステムであれ、すべて同じなのです。そしてもちろん、どの場合においても、私たちはすべてを完全に構築します。垂直統合で、完全に統合し、協調設計、極限の協調設計で構築するのです。そして、誰もが使えるようにそれを開放するとき、皆さんが好きな部分はどこでも、使いたいものは何でも、改変するお手伝いさえします。
しかし、ひとつだけ欠けているものがあります。私たちにはロボティクスシステムのためのリファレンスプラットフォームが必要なのです。これらのロボティクスシステムは非常に複雑です。あまりに多くのモーター、あまりに多くのセンサー、あまりに壊れやすい。それでも私たちは、PCやDGX、クラウド、自動運転車でそうしているのと同じように、これらのリファレンスプラットフォームを届ける方法を持たなければなりません。今や私たちは、それをロボットのためにやろうとしているのです。今日、私たちはNVIDIA Isaac GR00Tリファレンスヒューマノイドロボットを発表します。完全に統合されています。それぞれの手に25自由度、Sharpa製です。ロボットには31自由度、身長6フィート、重さ150ポンド。ちょうど私のようですね。最初の数字はもっと低く、2番目の数字はもっと大きいですが。それ以外はかなり近いです。そしてこのプラットフォームは、新しいJetson Thorと、私たちのソフトウェアスタック全体、すなわちデータ生成スタック、データシミュレーションスタック、ランタイムを動かします。すべてが、誰もが使えるように設計されたロボットに統合されているのです。私たちはこれを、高等教育や大学の研究者のために作りました。なぜなら、彼らがこれを自分で作るのは、とてつもなく難しいからです。
AIにおける次の飛躍は、汎用ロボット、すなわちヒューマノイドです。しかし、それを作るのは難しいのです。どのチームもゼロから始め、シミュレーター、テレオペレーションシステム、データパイプライン、訓練インフラを寄せ集めます。研究が始められるようになるまでに、何か月もの準備が必要です。NVIDIA Isaac GR00Tは、ヒューマノイドロボットのためのオープンな開発プラットフォームです。オープンなモデル、シミュレーションと訓練のライブラリ、そしてデータジェネレーター。さらに、ロボットコンピューターは、完全に事前構成され、数時間で使える状態になっています。まず、Isaac Labでシミュレーション環境を設定します。実機あるいはシミュレートされたロボットで、Isaac Teleoperationを使ってデモンストレーションをキャプチャします。OmniverseとCosmosで合成データを生成し、ひとつのデモンストレーションを何千ものデータへとスケールさせます。ポリシーを訓練し、Isaac Lab Arenaでそれを評価します。Isaac ROSを通じて、Jetson Thorの上で動かして展開します。あらゆる要素がモジュラーでオープンです。私たちのものを使うことも、皆さん自身のものに差し替えることもできます。GR00Tは、研究室から工場の現場まで、あらゆる分野、あらゆるドメインでロボティクス研究を支えています。ひとつのオープンなプラットフォームです。そして今、新しいエディションです。Isaac GR00Tリファレンスデザインロボット、NVIDIAのオープンプラットフォームの上に構築され、フロンティア研究のために、どこのどんな研究室でも使える準備が整っています。ロボティクスの時代はここから始まります。NVIDIA Isaac GR00T。
これほど多くのロボットがあります。さて、私たちは世界中でロボットに取り組んでいる誰もが使えるようにできるのです。
10. クロージング
10.1 「過去6か月で全てが変わった」——エージェントの実現とフロンティアモデルの収束
Jensen： 私が皆さんに申し上げたことを、もう一度お伝えしましょう。コンピューター産業は完全に変わりました。この6か月で、すべてが変わったのです。すべてが変わった理由は、エージェントが実現したからであり、それが最新のフロンティアモデルと収束したからです。そしてそれが、AIが今や役に立つ仕事をできるようにしたのです。
10.2 反復されるコンピューティングパターンとあらゆる環境での共通性
Jensen： このコンピューティングパターンは、何度も何度も繰り返されることになります。このコンピューティングパターン、すなわちモデルを持ち、スキルを備えたツールを使うハーネスを持ち、そしてランタイムの中で動くエージェント、そのランタイムは、それがクラウドにあるのかオンプレミスにあるのか、PCの上にあるのかロボットの上にあるのかによって変わります。しかし、コンピューティングパターンはそのすべてにおいてまったく同じなのです。皆さんは自分の好みによって異なるハーネスを使うでしょう。自分の好みによって異なるモデルを使うでしょう。皆さんはそれらを自社の専有用途のために改良するでしょう。他の人々がその仕事をこなすのを助けるために、皆さんが提供できるスーパーエージェントを作り出すでしょう。このagenticなプラットフォーム、このagenticなパターンのために、NVIDIAにはEnterprise AI Toolkitがあります。これは皆さん全員がAIに関わるための素晴らしい方法であり、私たちにとっては素晴らしい成長の機会なのです。
Vera Rubinはフルプロダクションに入っています。Grace BlackwellがAI、特に推論を処理するために作られたのに対し、Vera Rubinはエージェントを動かすために作られました。それはフルプロダクションに入っています。それはGPUをはるかに超えるものです。完全に分解され、分散された、エージェント処理システム全体なのです。NVIDIAは本当にインフラ企業になりました。単なるGPU企業でも、単なるシステム企業でもなく、皆さんが最大の収益、最大の利益を生み出し、できるかぎり早くそこに到達できるよう支援するインフラ企業なのです。
10.3 「CPUはエージェントのために作る」という締めと、クロージングパフォーマンス・謝辞
Jensen： このagenticな世界、人ではなくエージェントのためにCPUを作るというこの新しいコンピューティングの方法。エージェントのためのCPUには独自の特別な要求があり、NVIDIA Veraは革命的です。その立ち上がりに私はとても満足しています。注文はすでに入っています。それは我が社の歴史上、最も速く、最も成功した製品ローンチになるでしょう。NVIDIAとMicrosoftは、まったく新しいPCのラインを作り出しました。これは新しい始まりであり、もちろん、私がたった今ご説明したのとまったく同じagenticコンピューティングパターンが、あらゆる種類のデバイスの上でも動くことになります。PCに触れましたが、未来にはロボット、衛星、基地局、工場でも動くでしょう。クラウドで、オンプレミスで、エッジで。このagenticコンピューティングパターンは、世界中のコンピューターで複製されることになるのです。私たちがパーソナルコンピューターについて考える仕方は、おそらく大きく変わるでしょう。
皆さんのパートナーシップ、皆さんの友情に感謝します。私たちがともに行うすべてがなければ、私たちはここにいられませんでした。この1年、皆さんがどれほど成功してこられたか、私はとても誇りに思います。来年はさらに素晴らしい年になるでしょう。皆さんにもうひとつお見せするものがあります。ご覧ください。
useful AIが到来した、エージェントが皆さんのそばで働いている。今日私たちが語ったことを見逃すわけにはいかない、台北の皆さんのために全部かみ砕いて説明しよう。エージェントは広く誤解されていた、かつてはハリウッドの映画スターだけが持っていた。今やそれは皆さんの同僚であり、夢を実現させ、リビングルームから会社を立ち上げている。混乱があるのは分かっている、その声は聞こえている。だからこそ私たちはVeraを作った、それが本物だと示そう。最も安いトークンが流れてくる。10倍のスループット、特別なエージェントにはさらに多く、倍がけだ。Veraはエージェントのメモリを正しく保つ。さあCPUの話をしよう。50%速い。x86のためではない。エージェントのために作られている。誰もがNVIDIAのパーティーへようこそ。Vera Rubinはフルプロダクション。5倍、仕事がより速くこなされる。OpenShell、サンドボックスを堅く保て。5層のケーキ、間違いないように。MaxLPSが電力をスリムに保つ。皆さんのために最適化された、だからケーキを持ちながら食べることもできる。PCの再発明、40年。Windowsが動くところならどこでも動く。コンピュートを合成データに変え、推論を通じて、人々のように世界を理解する。それが、彼らが動き方を学ぶやり方だ。未来はここにある。次に来るものを見に来てほしい。
Jensen： ありがとう、台湾。Computexへようこそ。皆さん、楽しい時間を過ごしてください。素晴らしい一年に感謝します。皆さんの友情とご支援のすべてに感謝します。ありがとうございました。どうかお元気で。