Huang氏のショーとBlackwell Ultraの発表
Nvidiaの年次開発者会議のハイライトは、創業者兼CEOであるJensen Huang氏による基調講演でした。Huang氏は、トレードマークの黒いレザージャケットを身にまとい、15,000人の参加者を熱狂させ、ロックコンサートのような雰囲気を作り出しました。彼は、NvidiaのAIの未来に関するビジョンを巧みに説明し、台本なしの熱意あふれるプレゼンテーションで、ほぼ2時間半にわたって聴衆を魅了しました。
Huang氏はDeepSeekについて直接言及しませんでしたが、彼のメッセージは暗黙のうちに明確でした。R1のようなモデルの出現は、NvidiaのAI支配の衰退を意味するものではありません。 むしろ、彼は進化するAIの状況における計算需要の指数関数的な増加を強調しました。
「AIの計算要件はより強力になり、急速に加速しています」とHuang氏は宣言しました。 彼は、「思考モデル」と自律的なタスク実行が可能なAIエージェントの並外れた計算ニーズを強調し、これらのニーズは「昨年のこの時期に予想していたよりも100倍大きい」と述べました。 これらの高度なモデルは、以前のモデルとは異なり、問題解決の多段階プロセスに関与し、さまざまなアプローチを検討し、最適なソリューションを選択し、結果を検証します。 この反復プロセスは、生成されるコンテンツ（トークン）の急増につながり、Huang氏が説明したように、大幅に多くの処理能力を必要とします。
この増大する需要に対応するため、Nvidiaは次世代AIプロセッサであるBlackwell Ultraを発表しました。これは、今年の後半にリリースされる予定です。 Huang氏は、Blackwell Ultraを、実行時のこれらの思考モデルの膨大な計算要件に対するソリューションとして位置づけ、DeepSeekのR1がトレーニング段階で示した効率の向上を効果的に相殺しました。
Blackwell Ultraの機能は驚異的です。 Nvidiaによると、72個のBlackwell Ultraプロセッサを搭載したわずか5つのサーバーラックで、現在世界で最も強力なスーパーコンピューターの35位にランクされているIsrael-1スーパーコンピューターと同等の計算能力を提供します。 特に、これらのサーバーラックに不可欠な通信チップは、Nvidiaのヨクネアムの研究開発センターで開発され、センターの重要な役割を強調しています。
Dynamoと協調処理の力
Blackwell Ultraを補完するものとして、NvidiaはDynamoを発表しました。これは、思考モデルにおける推論（AIのリアルタイム操作）の管理のために特別に設計されたオープンソースソフトウェア環境です。 イスラエルで開発されたDynamoは、最大1,000個のAIプロセッサが単一のプロンプトで共同作業することを可能にし、DeepSeekのR1のようなモデルのパフォーマンスを最大30倍向上させます。 この革新的なアプローチは、Nvidiaが生の処理能力を提供するだけでなく、AIシステムの効率と協調機能を最適化することにも取り組んでいることを示しています。
データセンター通信の革命：シリコンフォトニクスのブレークスルー
Huang氏のプレゼンテーションの大部分は、Nvidiaの通信チップソリューションの進歩に焦点を当てていました。これも、ヨクネアムの研究開発センターが主導する分野です。 この分野で最も画期的な発表は、データセンター内の通信インフラストラクチャに革命をもたらす可能性のあるシリコンフォトニクスチップの開発でした。
通信チップとスイッチは、データセンターの計算能力に不可欠なプロセッサ間の高速データ交換を可能にする、縁の下の力持ちです。 現在のAIインフラストラクチャにおける最も重要なボトルネックの1つは、光信号を電気信号に変換し、その逆も行う光トランシーバーであり、AIチップをネットワークスイッチに接続します。 これらのトランシーバーはエネルギーを大量に消費し、データセンターの総消費電力の10％を占めています。
40万個のAIチップを収容する大規模施設では、240万個もの光トランシーバーが40メガワットもの電力を消費します。 Nvidiaのシリコンフォトニクスソリューションは、これらの個別のトランシーバーの必要性を巧みに排除し、光から電気への変換をメディアスイッチに直接統合します。 このブレークスルーにより、エネルギー効率が3.5倍向上し、潜在的な障害点が減少することでネットワークの信頼性が10倍向上し、データセンターの建設時間が30％短縮されます。 このイノベーションは、NvidiaがMellanoxを買収し、その後Nvidiaのイスラエルでの研究開発活動の中核となる以前から、5年以上にわたる献身的な研究の集大成です。
エージェント型AIとロボット工学の未来
ハードウェアとインフラストラクチャに加えて、NvidiaはAIモデルの進歩も紹介しました。 エージェント型AIは、AIエージェントの開発のために特別に設計されたNvidia AIモデルであり、イスラエルの研究開発センターからの多大な貢献により、強調されました。 このモデルは、Microsoft、Salesforce、Amdocsなどの業界の巨人によってすでに利用されています。
さらに、Huang氏は、人型ロボット用のオープンソース基盤モデルであるIsaac GR00T N1を紹介しました。これは、初期トレーニング段階を完了し、ロボットアプリケーションを開発している企業が利用できるようになりました。 これは、Nvidiaが従来のコンピューティングを超えて、物理的な相互作用と自動化の領域にAIの境界を押し広げることに取り組んでいることを示しています。
ヨクネアム：NvidiaのAI戦略のエンジン
Huang氏の一連の発表全体で繰り返されるテーマは、Nvidiaのヨクネアムセンターの顕著で不可欠な役割でした。 2019年にMellanoxを69億ドルで買収して以来、Nvidiaはイスラエルの研究開発拠点を戦略的に変革し、現在では全世界の従業員の約15％を雇用し、チップ開発戦略の要となっています。
この戦略的な重点は、Huang氏の基調講演の最後に提示されたスライドで視覚的に強調され、今後3年間のNvidiaのロードマップが概説されました。 同社は、4つのコアプロセッサタイプを最も重要な製品ラインとして特定しました。AIチップ、CPU、および2つの異なるカテゴリの通信チップ（サーバー内通信用とサーバー間ネットワーク用）です。 驚くべきことに、これらの4つの重要な製品ラインのうち3つの開発は、主にヨクネアムの研究開発センターによって主導されています。
Nvidia Israelは、重要な研究開発ハブとしての役割を超越し、同社の主力製品を形成する上で極めて重要な力となっています。 Huang氏のプレゼンテーションは、Nvidia Israelが、同社が最近経験した1兆ドルの市場価値を取り戻すための彼の戦略の中心であることを明確に示しました。 多くの点で、それは彼の全体的な戦略の中核を表しています。
Huang氏の戦略的な賭けは、思考モデルとAIエージェントの台頭によって、コンピューティング能力と、ハードウェアとサーバーの効率を最適化するソリューションに対する需要が急増すると予想されることに基づいています。 彼は、ヨクネアムチームがこれらの重要なソリューションを提供できる能力に自信を置いています。 技術的な観点から見ると、センターはすでに実証的に成功しており、Nvidiaの69億ドルのMellanox買収を何度も正当化する多数のブレークスルーを提供しています。
Huang氏の市場評価と戦略的ビジョンの最終的な成功はまだわかりません。 彼の予測が正確であることが証明され、Nvidiaが成長軌道に戻った場合、ヨクネアムのエンジニアと幹部は当然のことながら、その功績の大部分を共有するに値します。 逆に、AI市場が予期せぬ方向に進化した場合、Nvidiaは困難な時期に直面し、過去数年間の目覚ましい成功を覆い隠す可能性があります。
Nvidiaの賭けの未来、そしてその潜在的な報酬は、イスラエルのイノベーションの原動力であるヨクネアムの肩にかかっています。