NvidiaのCEOがAIの「層」とその連携方法を解説

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2025年12月4日

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Nvidia（NVDA）はおそらくAI業界で最も有名な企業です。しかし、AIはエネルギー、大規模言語モデル、そして大量のデータを必要とします。戦略国際問題研究所のイベントで、NvidiaのCEOジェンセン・フアンは、AIの4つの層とそれらがどのように連携して技術を生み出しているかを解説しました。

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動画のトランスクリプト

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今、AIの仕組みと私たちの技術がどのように動いているかは、最終的には技術プラットフォームが層で構成されているということです。これが私たちがこれをプラットフォームと考える理由の一つです。あなたはその上に立っています。アプリケーションや産業はそのプラットフォームの上に成り立っています。そのプラットフォームは下層からエネルギーで始まります。

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この政権がすぐに大きな違いをもたらした理由の一つは、エネルギー成長を促進する政策だからです。エネルギーに対する姿勢は、「エネルギーがなければ新しい産業を繁栄させることはできない」というものです。これは絶対に正しいです。

00:43 スピーカーA
したがって、第一層はエネルギーです。第二層は基本的にチップとシステムですが、チップの部分です。そこにNvidiaが関わっています。第三層はソフトウェアの山で、私たちは自社のチップの上に多くのソフトウェアを構築しています。私たちがよく知られているのはCudaというソフトウェアですが、他にも何百ものソフトウェアを作り出しており、科学、言語、画像、ロボティクス、製造などさまざまな分野のAIを可能にしています。

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しかし、その第三層はインフラストラクチャ、つまりソフトウェアと呼ばれます。従来、人々はインフラをクラウドと考えてきましたが、ますます重要なのは、土地、電力、シェル（外殻）もインフラに含まれるということです。これについては後で詳しく述べますが、この産業は別の産業を生み出しました。後ほど戻ってきます。

01:40 スピーカーA
しかし、第三層は基本的にインフラであり、そのインフラには金融サービスも含まれます。私たちのやることには膨大な資本が必要ですし、歴史的に見ても、そのソフトウェアの層の上にあるのがAIモデルです。

02:02 スピーカーA
これは革命的なもので、ChatGPTやAnthropicのClaude、GoogleのGemini、XAIのGrockなどがその例です。

02:16 スピーカーA
しかし、重要なのは、これらは世界にある約150万のAIモデルのうちの4つにすぎないということです。

02:27 スピーカーA
AIは英語や言語を理解する知能だけではありません。遺伝子、タンパク質、化学物質、物理法則を理解するAI、量子を理解するAI、ロボティクスとして知られる物理的な動作を理解するAI、長い時間のパターンを理解するAI、医療分野のAI、多様なモダリティを横断して理解する長期的なAIなど、多岐にわたる領域とドメインを持っています。

03:05 スピーカーA
したがって、AIはこれらすべての情報の形態を横断し、あらゆる科学分野や産業にまたがっています。私たちはこの一つの分野について話すときも、AIがほぼすべての情報形態をカバーしていることを理解する必要があります。