NVIDIAのGTC 2025キーノート – Jensen Huang CEO

2025年3月のGTCカンファレンスでNVIDIA CEOのJensen Huangが行った基調講演の要約です。このプレゼンテーションでは、AIの進化、Blackwellアーキテクチャ、そして生成AI革命について詳しく解説。NVIDIAが描く未来のビジョンと、様々な業界での応用について紹介しています。

AIの進化の段階

知覚AI: コンピュータビジョンや音声認識を中心とした初期のAI
生成AI: テキストから画像、画像からテキストなど、異なるモダリティ間の変換
エージェンティックAI: 知覚、推論、計画、行動の能力を持つAI
物理AI: 3次元世界と物理法則を理解するAI、ロボティクスの基盤

AIの進化は段階的！最初は知覚、次に生成、そして今はエージェンティックAIの時代。
物理世界を理解するAIの登場で、ロボティクスの革命が始まっています！

AIの計算要件の急増

推論AIは100倍以上の計算能力を要求
Chain of Thought: 推論のステップバイステップ処理
一貫性チェック: 複数の方法で解を検証
トークン生成量の増加と応答速度のバランスが重要

推論AIは考える時間が必要！
例えば結婚式のシーティング問題では、従来のLLMが439トークンで誤答するところを、推論AIは8,600トークンを使って正解を導きました！

データセンターの変革

AIファクトリー: トークンを生成するための新しいデータセンターモデル
ソフトウェア開発モデルが検索型から生成型へ変化
2030年までにデータセンター構築は1兆ドル規模へ
汎用コンピューティングから加速コンピューティングへのシフト

未来のデータセンターは「AIファクトリー」！
物理的な製品を作る工場と、AIモデルやシミュレーションの計算をする工場の2種類が必要になります。

CUDAエコシステムとライブラリ

CAI Numeric: NumPy加速ライブラリ（年間4億ダウンロード）
Kitho: 計算リソグラフィライブラリ（TSMC、Samsungが利用）
Ariel: 5G無線ネットワーク用ライブラリ
CUQUANTUM: 量子コンピューティング加速ライブラリ

CUDAエコシステムが世界中で成長中！
600万人の開発者が200以上の国でCUDAを使用し、900以上のライブラリとAIモデルを開発しています。

エッジAIと産業応用

T-Mobile, Cisco, NVIDIAによる5G無線ネットワークスタック構築
GMとNVIDIAの自動運転車両開発パートナーシップ
HALOS: 700万行のコードによる自動車安全システム
OmniverseとCosmos: 自動運転車開発のためのシミュレーション環境

無線ネットワークにもAIが導入される時代！
世界のCapEx投資1000億ドルを占める通信インフラはAIによって大きく変わります。

Blackwellアーキテクチャ

GeForce 5090: 前世代より30%小型化、熱効率向上
MVLink 72: GPUの究極のスケールアップアーキテクチャ
1ラックで1エクサフロップスの計算能力を実現
水冷システムでコンパクト化と熱効率向上を実現

Blackwellは凄い！1ラックに60万以上の部品、5000本のケーブル（約3km）、重量は1.5トン！
これは約20台分の車の部品数に相当します！

推論AIの最適化

レイテンシとスループットのバランスが重要
トークン/秒とユーザー数の最適な曲線を追求
Prefill（情報処理）とDecode（トークン生成）の分離
パイプライン並列、テンソル並列、エキスパート並列の複雑な最適化

AIのレスポンス速度と処理能力のバランスが鍵！
思考と応答の2段階処理で効率化。考える時はPrefill、話す時はDecodeに最適化！

AIの進化と未来

AIが科学研究を加速し、生命科学や物理学の解明を推進
あらゆる産業がAIファクトリーを2種類持つ時代へ
物理AIの発展によりロボティクス革命が加速
AIがコンテキストと事前知識を理解し、コミュニケーションを変革

ジェンセンの言葉が心に響きます：
「あるサイエンティストが言った言葉が私の心に響いた」
『あなたの仕事のおかげで、私は自分の人生の仕事を自分の生涯でやり遂げることができる』