検索を超えて: NVIDIA がジェネレーティブ コンピューティング時代への道筋を描く

NVIDIA CEOのジェンセン・フアンは、同社のAIコンピューティング能力における一連の画期的な進歩を発表しました。 GTC 2025年XNUMX月基調講演と述べ、これを「1兆ドルのコンピューティングの転換点」と呼んだ。基調講演では、 ブラックウェル GPU アーキテクチャ、将来のアーキテクチャに向けた複数年にわたるロードマップ、AI ネットワーキングにおける大きな進歩、新しいエンタープライズ AI ソリューション、ロボット工学と物理 AI における重要な開発などです。

「トークンエコノミー」とAI工場

黄氏のビジョンの中心となるのは、AI の基本的な構成要素としての「トークン」という概念と、生成コンピューティング向けに設計された特殊なデータセンターとしての「AI ファクトリー」の出現です。

「これが知能の作り方です。AIの構成要素であるトークンを生成する新しいタイプの工場です。トークンは新しい領域を切り開きました」と黄氏は聴衆に語った。同氏は、トークンは「画像を異星の大気圏を示す科学的データに変換」、「物理法則を解読」、「病気が蔓延する前に発見」できると強調した。

このビジョンは、従来の「検索コンピューティング」から「生成コンピューティング」への移行を表しています。AI は、単に事前に保存されたデータを取得するのではなく、コンテキストを理解して回答を生成します。Huang 氏によると、この移行には、新しい種類のデータ センター アーキテクチャが必要であり、「コンピューターはファイルの検索ではなく、トークンの生成者になります」。

ブラックウェルアーキテクチャが大幅なパフォーマンス向上を実現

現在「フル生産」されている NVIDIA Blackwell GPU アーキテクチャは、同社によれば、同一の電力条件下で推論モデルに対して「Hopper の 40 倍のパフォーマンス」を実現します。このアーキテクチャには FP4 精度のサポートが含まれており、エネルギー効率が大幅に向上します。

「ISO パワーはブラックウェルの 25 倍です」と Huang 氏は述べ、新しいプラットフォームの劇的な効率向上を強調しました。

Blackwellアーキテクチャは、NVLink 72などのテクノロジーを通じて極端なスケールアップもサポートし、大規模な統合GPUシステムの構築を可能にします。Huang氏は、Blackwellの性能により、要求の厳しいAIワークロードにおいて前世代のGPUは大幅に魅力を失うだろうと予測しました。

(出典: NVIDIA)

AI インフラストラクチャの予測可能なロードマップ

NVIDIA は、AI インフラストラクチャのイノベーションの定期的な年間サイクルを概説し、顧客がより確実に投資を計画できるようにしました。

• ブラックウェル ウルトラ（2025年後半）： FLOP、メモリ、帯域幅が増加した Blackwell プラットフォームのアップグレード。
• ヴェラ・ルビン（2026年後半）： パフォーマンスが 2 倍になった CPU、新しい GPU、次世代の NVLink およびメモリ テクノロジーを搭載した新しいアーキテクチャ。
• ルビンウルトラ（2027年後半）： ラックあたり 15 エクサフロップスの計算を目標とする極端なスケールアップ アーキテクチャ。

AI の民主化: ネットワークからモデルまで

NVIDIA は、AI の広範な導入というビジョンを実現するために、ネットワーク、ハードウェア、ソフトウェアにまたがる包括的なソリューションを発表しました。インフラストラクチャ レベルでは、同社はシリコン フォトニクス技術への多大な投資を通じて、AI ファクトリーの数十万、あるいは数百万の GPU を接続するという課題に取り組んでいます。同社初の共パッケージ オプティクス (CPO) シリコン フォトニクス システムは、マイクロ リング共振器変調器 (MRM) 技術に基づく 1.6 テラビット/秒の CPO であり、従来のトランシーバーと比較して大幅な電力節約と密度の向上が期待でき、異なるサイトにある膨大な数の GPU 間のより効率的な接続が可能になります。

NVIDIAは、大規模なAI工場の基盤を構築すると同時に、AIコンピューティングパワーを個人や小規模チームにもたらしています。同社は、 Grace Blackwell プラットフォームを搭載した DGX パーソナル AI スーパーコンピューターは、AI 開発者、研究者、データ サイエンティストを支援することを目的としています。ラインナップには、コンパクトな開発プラットフォームである DGX Spark と、液体冷却機能を備え、驚異的な 20 ペタフロップスのコンピューティング能力を備えた高性能デスクトップ ワークステーションである DGX Station が含まれています。

NVIDIA DGX Spark (出典: NVIDIA)

こうしたハードウェアの進歩を補完するために、NVIDIAはオープン ラマ ネモトロン モデルファミリー 推論機能を備え、高度な構築にエンタープライズ対応できるように設計されています AIエージェントこれらのモデルは NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) に統合されており、開発者はローカル ワークステーションからクラウドまで、さまざまなプラットフォームに展開できます。このアプローチは、エンタープライズ AI 導入のためのフルスタック ソリューションを表しています。

フアン氏は、これらの取り組みは、NVIDIA モデル、NIM、ライブラリを AI 戦略に統合している複数の業界の大手企業との広範なコラボレーションを通じて強化されていると強調しました。このエコシステム アプローチは、さまざまな企業のニーズやユース ケースに柔軟に対応しながら、導入を加速することを目指しています。

物理的なAIとロボット工学：50兆ドルのチャンス

フアン氏によると、NVIDIA は物理的な AI とロボット工学を「50 兆ドル規模のビジネスチャンス」と見ている。同社はオープンソースの NVIDIA Isaac GR00T N1 を発表し、これを「ヒューマノイド ロボットの汎用的な基礎モデル」と表現した。

NVIDIA Cosmos の世界基盤モデルが大幅に更新されたことで、NVIDIA Omniverse を使用したロボット トレーニング用の合成データ生成をこれまでにないほど制御できるようになりました。Huang 氏は次のように説明しています。「Omniverse を使用して Cosmos を調整し、Cosmos を使用して無限の数の環境を生成することで、根拠があり、人間によって制御され、同時に体系的に無限であるデータを作成できます。」

同社はまた、Google DeepMindおよびDisney Researchと共同開発した「Newton」という新しいオープンソース物理エンジンも発表した。このエンジンは、剛体と軟体、触覚フィードバック、GPUアクセラレーションなど、忠実度の高いロボットシミュレーション向けに設計されている。

Isaac GR00T N1 (出典: NVIDIA)

エージェント型AIと産業変革

黄氏は「エージェント AI」を、ツールの使用やマルチモーダル情報からの学習も含め、「文脈を認識して理解し」、「推論し」、「計画して行動を起こす」ことができる「エージェンシー」を備えた AI と定義しました。

「エージェント AI とは、基本的に、主体性を持つ AI を意味します。状況のコンテキストを認識して理解できます。推論でき、非常に重要なことですが、問題にどう答えるか、どう解決するかを推論でき、計画して行動できます。計画して行動できます。ツールも使用できます」と Huang 氏は説明しました。

この能力は、計算需要の急増を引き起こしています。「計算要件の量、AI のスケーリング法則はより弾力性があり、実際に超高速化されています。エージェント AI の結果として、推論の結果として、現時点で必要な計算量は、昨年のこの時期に必要だと考えていた量の 100 倍以上です」と、彼は付け加えました。

ボトムライン

ジェンスン・フアンによるGTC 2025基調講演では、インテリジェントエージェント、自律ロボット、そして専用AIファクトリーを特徴とするAI主導の未来の包括的なビジョンが提示されました。NVIDIAはハードウェアアーキテクチャ、ネットワーキング、ソフトウェア、そしてオープンソースモデルに関する発表を通じて、次世代のコンピューティングを推進し、加速させるという同社の決意を表明しています。

コンピューティングが検索ベースから生成モデルへの移行を続ける中、NVIDIA は AI の中核通貨としてのトークンと、クラウド、エンタープライズ、ロボット プラットフォーム全体にわたる機能の拡張に注力しており、これは世界中の業界に広範囲にわたる影響を与えるテクノロジの未来へのロードマップとなります。