コンピューティングの新時代の幕開け
シリコンバレーの中心で開催された2025年のGraphics Technology Conference (GTC) は、テクノロジー業界における重要なイベントとしての地位を確固たるものにしました。業界のベテランやソフトウェア開発者から、熱心なAI愛好家、さらにはテクノロジーに懐疑的な人々まで、多様な聴衆の注目を集めるイベントです。
GTCの決定的な瞬間は基調講演であり、今年はNvidiaのCEOであるJensen Huang氏が講演を行いました。人工知能の分野における先見の明のあるリーダーとして広く認められているHuang氏は、業界の物語を形成する稀有な能力を持っています。彼の発言は大きな影響力を持ち、今後の技術的進歩と新たなトレンドを予見することがよくあります。
Huang氏は、待望の基調講演で、NvidiaのAIにおける最新のブレークスルーを詳述しただけでなく、今後数年間の業界の進化に関する彼の予測を垣間見せました。今年のプレゼンテーションは、AI革命の驚くべきスピードだけでなく、技術革新における支配的な力としての役割を維持するためのNvidiaの戦略的な再配置を強調しました。
BlackwellとRubin：次世代AIハードウェアの先駆け
多くのイベント前の分析で予想されていたように、Huang氏の基調講演の中心テーマは、Nvidiaの次世代グラフィックスアーキテクチャであるBlackwell UltraとVera Rubinの発表でした。これらは、AIハードウェアの能力における飛躍的な進歩を表しています。
今年後半にリリース予定のBlackwell Ultraチップセットは、AIプロセスの増大する複雑さに対応するように細心の注意を払って設計されています。その仕様は、控えめに言っても、注目に値します。
- シングルラック内で1エクサフロップスのコンピューティングパワー。
- ラックあたり600,000個のコンポーネント。
- 洗練された120キロワットの液体冷却システム。
これらの機能は、少なくとも紙面上では、Blackwell UltraをAI計算の強力な原動力として位置付けています。
Nvidiaの戦略的ロードマップには、これらのBlackwell Ultra GPUを2つの異なるDGXシステム、Nvidia DGX GB300とNvidia DGX B300に統合することが含まれています。この統合は、特に推論タスクに重点を置いて、AIワークロードの増大する要求に対応するように設計されています。
従来の空冷から液体冷却への移行は、エネルギー効率の向上という必須の要件によって推進される重要な転換を表しています。これは単なる漸進的な改善ではありません。AIコンピューティングシステムの設計と構築の根本的な再考を意味します。
さらに将来を見据えると、Vera Rubin AIシステムは2026年後半にリリースされ、続いてRubin Ultraが2027年後半にリリースされる予定です。Huang氏は、シャーシを除いて、Vera Rubinプラットフォームのほぼすべての側面が包括的な再設計を受けたことを強調しました。この再設計には、プロセッサのパフォーマンス、ネットワークアーキテクチャ、およびメモリ機能の大幅な強化が含まれます。Nvidiaはまた、次世代GPUスーパーチップと革新的なフォトニックスイッチに関する詳細をほのめかし、これらの将来のリリースへの期待をさらに高めています。
AIの変革の旅：コンピュータビジョンからエージェント型AIへ
2時間に及ぶ基調講演の中で、Huang氏はAIが成し遂げた「並外れた進歩」について熱心に語りました。かつては未来的な憶測の領域に追いやられていたものが、今や具体的な現実となっています。AIは、’コンピュータビジョン’への当初の焦点から、Generative AI (GenAI) の出現、そして今、エージェント型AIのフロンティアへと、深遠な変容を遂げました。
「AIはコンテキストを理解し、私たちが何を求めているかを理解します。私たちの要求の意味を理解します」とHuang氏は説明しました。「今では答えを生成します。コンピューティングの方法を根本的に変えました。」この進化は、計算の本質におけるパラダイムシフトを表しています。
Huang氏によると、4つの主要なクラウドサービスプロバイダーからのGPUの需要は急増しています。Huang氏が共有したAIの変革の可能性に関する数多くの予測の中で、1つの数字が際立っていました。Nvidiaは、データセンターインフラストラクチャの収益が2028年までに1兆ドルという驚異的な額に急増すると予想しています。この予測は、AIがテクノロジーの状況に与えると予想される影響の大きさを強調しています。
データセンターから’AIファクトリー’へ：コンピューティングインフラの新しいパラダイム
Nvidiaの最も野心的な目標の1つは、従来のデータセンターから、’AIファクトリー’と見なすものへの移行を促進することです。Huang氏は、これを従来のデータセンターの次の進化段階として説明しました。これらのAIファクトリーは、基本的に、AIのトレーニングと推論のために細心の注意を払って設計された、専用の超高性能コンピューティング環境です。
このような取り組みに必要なリソースの規模は膨大です。Nvidiaはブログ投稿で、この取り組みの規模の大きさについて詳しく説明しました。「1ギガワットのAIファクトリーを立ち上げることは、エンジニアリングとロジスティクスの並外れた行為であり、サプライヤー、建築家、請負業者、エンジニアなど、数万人の労働者が、約50億個のコンポーネントと21万マイルを超える光ファイバーケーブルを構築、出荷、組み立てる必要があります。」
このビジョンの実現可能性を説明するために、Huang氏は、NvidiaのエンジニアリングチームがOmniverse Blueprintを活用して1ギガワットのAIファクトリーを設計およびシミュレーションする方法を紹介しました。このデモンストレーションは、AIインフラストラクチャの未来を具体的に垣間見せました。
「2つのダイナミクスが同時に起こっています」とHuang氏は説明しました。「最初のダイナミクスは、その成長の大部分が加速される可能性が高いということです。つまり、汎用コンピューティングがその役割を終え、新しいコンピューティングアプローチが必要であることは、しばらく前からわかっていました。」
彼はさらに、コンピューティングパラダイムのシフトについて詳しく説明しました。「世界は、汎用コンピュータで実行される手作業でコーディングされたソフトウェアから、アクセラレータとGPUで実行される機械学習ソフトウェアへのプラットフォームシフトを経験しています。」
「この計算方法は、現時点では、この転換点を過ぎており、私たちは今、変曲点が起こっているのを見ています。世界のデータセンターの構築において変曲点が起こっています。」彼は重要なポイントを強調しました。「したがって、最初のことは、コンピューティングの方法の移行です。」この移行は、私たちが計算にアプローチし、AIの力を活用する方法の根本的な変化を示しています。
エージェント型AIとロボティクス：次のフロンティア
エージェント型AIは、ここ数ヶ月で多くの企業の注目を集めている概念であり、Nvidiaの重要な焦点です。Huang氏は、この新たな分野を取り巻く熱意を共有し、AIエージェントがすべてのビジネスプロセスの不可欠な要素になると予測しています。Nvidiaは、これらのインテリジェントエージェントの開発と展開をサポートするためのインフラストラクチャを積極的に構築しています。
Huang氏は、摩擦、慣性、原因と結果などの基本的な概念を理解している「物理AI」によって推進される、AIの次の主要な波としてロボティクスを強調しました。彼は、AIシステムをトレーニングするための合成データ生成の重要性を強調しました。このアプローチにより、より高速な学習が可能になり、トレーニングループに人間が関与する必要がなくなり、開発プロセスが大幅に加速されます。
「私たちが実行できるデータと人間のデモンストレーションの量には限りがあります」と彼は述べました。「これは、過去数年間の大きなブレークスルーです。強化学習です。」このブレークスルーは、AIの分野における重要な進歩を表しており、より自律的で適応性のあるシステムへの道を開いています。
漸進的な進歩と市場の反応
GTC 2025で発表された発表と更新の一部は、ある程度、予想されており、画期的というよりも漸進的であると認識されていました。この認識は、Nvidiaを取り巻く強い関心に起因する可能性があり、多くの人がすでに潜在的な発表について推測していました。このイベント前の憶測は、いくつかの真に画期的な発表の認識された影響を不注意に減少させ、それらをそれほど驚くべきものではないと感じさせた可能性があります。
Huang氏の基調講演が、Nvidiaの株価にすぐにプラスの影響を与えなかったことは注目に値します。実際、Nvidiaの株価は基調講演中に3％以上下落し、高い期待と不安定な市場環境の中で投資家の警戒感を示唆しています。この反応は、技術的進歩、市場センチメント、および投資家の期待の間の複雑な相互作用を浮き彫りにしています。