黄仁勲が卒業生に送るメッセージ：ゼロドル市場へ果敢に踏み込め、自分だけのGPUを見つけよ
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黄仁勲が卒業生に送るメッセージ：ゼロドル市場へ果敢に踏み込め、自分だけのGPUを見つけよ
人工知能の次の波はロボット技術であり、これは現在「ゼロドル市場」だが、将来は数十億ドル規模の価値を持つようになる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察ジェンスン・ファンCEOによる最新の卒業式スピーチが話題になっている。
「伝統にとらわれず、未知への探求を恐れるな」
これはカリフォルニア工科大学2024年卒業生に対するファン氏の助言であり、同時にNVIDIAの発展史および彼自身の起業ストーリーをも象徴しているように思える。
もちろん、ファン氏はNVIDIAの視点から縮小版の計算機科学発展史も語った。
現代のコンピュータは最も重要な知識ツールであり、あらゆる科学分野・産業の基盤である。この業界に入る際には、今何が起きているかを理解することが重要だ。
ご存じの通り、ファン氏には博士号がない。米国に移住後、オレゴン州立大学で学士号を取得し、1990年にスタンフォード大学で電子工学修士号を取得。1993年にNVIDIAを設立し、1999年にゲーム分野向けにGPUを発明した。
カリフォルニア工科大学でのスピーチに招かれた理由について、ファン氏は率直にこう語っている。
「私は人材募集に来た。そして、私は優れた上司だ」
主なポイント
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直感に反する教訓：技術的・ビジネス的な課題に直面した際には知識的誠実さと謙虚さを貫き、必要に応じて戦略的撤退を行うこと
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AIはファン氏が知る限り唯一、複数の指数関数的進化を同時に行う技術
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現代のコンピューティングの起源はIBM System 360にあり、その基本思想・アーキテクチャ・戦略は今日のコンピュータ業界を依然として支配している
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カリフォルニア工科大学におけるカーバー・ミードの半導体設計手法と教科書に関する画期的な研究により、IC設計が一変した。これにより私たち世代は超大規模チップ、最終的にはCPUの設計を可能にした
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デンナー縮小、トランジスタ縮小、命令レベル並列性の限界により、CPUの性能向上が鈍化。一方で計算需要は指数関数的に増加しており、計算需要と計算能力の間には指数関数的に拡大するギャップが存在する。これを解決しなければ、計算エネルギー消費・コスト・インフレによってすべての業界が壊滅するだろう
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AIの次の波はロボティクスであり、現在は「ゼロドル市場」だが、将来は数十億ドル規模になる。これはかつてNVIDIAがGPUアクセラレーション計算を始めた時と同じ状況だ。
……
以下、ジェンスン・ファン氏のスピーチ全文：
ローゼンバウム学長、敬愛する教職員の皆様、ご来賓の皆様、誇り高き保護者の皆様、そして特にカリフォルニア工科大学2024年卒業生の皆さん：
今日は本当に素晴らしい日です。もっと興奮した表情を見せてください。あなた方はカリフォルニア工科大学を卒業します。ここは偉大なリチャード・ファインマン、ライナス・ポーリング、そして私たちの業界に大きな影響を与えたカーバー・ミードを輩出した場所です。これはまさに歴史的な出来事です。
今日は誇りと喜びに満ちた日です。これは単にあなたの夢が叶った日ではなく、ご両親や家族の無数の犠牲の結晶でもあります。この機会に彼らへ感謝と祝福の意を伝え、愛していることを教えてあげてください。忘れないでください。家にいつまで住めるか分からないのですから。
誇らしい父親として、子どもたちが家にいる日々をとても楽しみにしていました。しかし今はもう独立してしまい、少し寂しく感じます。ですから、ぜひ両親との時間を大切にしてください。
あなた方がここに至るまでの道のりは、性格・決意・夢への献身というものを証明しています。このことは誇りに思うべきです。人生においては、犠牲を払い、苦痛や試練に耐える力が必要になります。
NVIDIAの最高科学者の二人はいずれもカリフォルニア工科大学出身です。私がここでスピーチをしている理由の一つは、人材を探しているからです。だから皆さんに言いたい。NVIDIAは非常にすばらしい会社であり、私は非常に優れた上司で、広く愛されています。NVIDIAに入社してください！
あなた方と私には共通点があります：科学と工学への情熱です。約40年の歳月を隔てていますが、どちらもキャリアの頂点にいます。NVIDIAや私のことをよく知っている人なら、私の意味するところが分かるでしょう。ただあなたにとっては、まだ登るべき山がいくつもあるということです。今日が私の頂上ではないことを願っています。
昨年、台湾大学の卒業式でスピーチをさせていただき、NVIDIAの歩みや若者にとって価値のある教訓をいくつか共有しました。正直、私はアドバイスをすることを好まず、特に他人の子どもに与えるのはなおさらです。そのため、今日のアドバイスは、私が好きな物語や自分の経験の中に隠れて語られるでしょう。
私は現在、世界で在任期間最長のテック企業CEOだと思います。31年間、倒産もせず、退屈もせず、解任もされていません。NVIDIA創立以来、ゼロから今日の成果まで、多くの経験を楽しんできました。
以前、セガのゲーム機プロジェクトが中止になった件や、知識的誠実さと謙虚さについて話しました。リチャード・ファインマンも非常に重視していたテーマです。これらが会社を救いました。また、戦略的撤退こそが私たちの最良の戦略の一つだったのです。これらは卒業式で語るにふさわしい、直感に反する教訓です。
卒業生の皆さんにはAIに積極的に関わってほしい。これは我々の時代で最も重要な技術です。後ほど詳しく話しますが、誰もがAIに囲まれ、常に議論の中心になっています。ぜひ使ってみて、実験してみてください。驚くような結果、不思議なもの、がっかりするもの、意外なものがあるでしょう。でも、それを楽しんで、参加してほしい。なぜなら、進化が非常に速いからです。
これは私が知る唯一の、複数の指数関数的進化を同時に遂げる技術です。技術の変化は極めて急速です。だから昨年、台湾大学の学生たちに「歩くな、走れ」と言いました。しかし一年後の変化は信じられないほどでした。
そこで今日は、私が見た卒業時に起きている重要な出来事について、私の視点からお話したいと思います。これらの非凡な出来事については直感的に理解しておくべきです。それはあなたにとっても、業界全体にとっても重要だからです。目の前のチャンスを最大限に活かせるよう願っています。
アクセラレーテッド・コンピューティングが臨界点に達した
コンピュータ業界は基礎から、文字通りネジ一本から変わり始めています。ネジから始まり、すべてが変化しています。まもなくすべての産業も変化するでしょう。その理由は明らかです。コンピュータは現代で最も重要な知識ツールだからです。すべての産業・すべての科学分野の基盤です。コンピュータをこれほど深く変えれば、当然すべての業界に影響が出ます。
この業界に入る際には、何が起きているかを理解することが重要です。現代のコンピューティングの起源はIBM System 360にあります。それが私の学んだアーキテクチャマニュアルです。学ぶ必要のないマニュアルかもしれませんが、それ以降、より良い文書やコンピュータ・アーキテクチャの記述が生まれました。
しかし当時のIBM System 360は非常に重要であり、その主要な思想・アーキテクチャ・戦略は今日のコンピュータ業界を今なお支配しています。それは私が生まれた翌年に発表されました。
80年代、私はVLSIエンジニア第一世代の一人として、ミードとコノリーの金字塔的教科書でチップ設計を学びました。今もここで教えられているかは分かりません。「VLSIシステム入門」です。カリフォルニア工科大学のカーバー・ミードによるチップ設計手法と教科書に関する画期的研究により、IC設計が一変しました。これにより私たち世代は超大規模チップを設計し、最終的にCPUを設計できるようになりました。
CPUによって計算量は指数関数的に増大しました。性能と驚異的な技術進歩、いわゆるムーアの法則が情報技術革命を推進しました。私たち世代が経験した産業革命では、目に見えない、簡単に複製可能なものを大量生産するという、世界がかつて見たことのないものが現れました。ソフトウェアの大量生産です。これにより3兆ドル規模の産業が生まれました。
私が今あなた方が座っている席にいた頃、IT業界は小さかった。ソフトウェア販売で利益を得ることは幻想でした。しかし今日、それは私たちの業界が生み出した最重要商品・最重要技術・最重要製品の一つです。
しかし、デンナー縮小、トランジスタ縮小、命令レベル並列性の限界によってCPU性能が低下しました。CPUの性能向上が鈍化する一方で、計算需要は指数関数的に増加し続けています。計算需要とコンピュータ能力の間に指数関数的に拡大するギャップが生じており、これを解決しなければ、計算のエネルギー消費・コスト・インフレによってすべての業界が壊滅します。
言うまでもなく、我々は明らかな計算インフレの兆候をすでに見ています。NVIDIA CUDAの20年にわたる開発の末、NVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティングが前進の道を示しました。これが私がここに来た理由です。何十年にもわたる計算インフレを目の当たりにして、ついに業界はアクセラレーテッド・コンピューティングの驚異的な有効性に気づいたのです。
時間がかかるアルゴリズムを、並列処理に特化したGPUにオフロードすることで、通常10倍、100倍、時には1,000倍の高速化が可能になり、資金・コスト・エネルギーを節約できます。現在、コンピュータグラフィックス、レイ・トレーシングだけでなく、遺伝子シーケンシング、科学計算、天文学、量子回路シミュレーション、SQLデータ処理、さらにはpandasやデータサイエンスなど、さまざまな分野のアプリケーションを加速しています。
アクセラレーテッド・コンピューティングは臨界点に達したのです。これは私たちがコンピュータ業界に与えた最初の偉大な貢献であり、社会への最初の貢献です。これにより、持続可能なコンピューティングへの道が開かれました。
ディープラーニングへの賭けが成功した
計算需要が増大する一方で、コストは下がり続けます。アクセラレーテッド・コンピューティングによる時間・コスト・エネルギーの100倍の節約は、他のどこかで新たな発展を引き起こします。それが何かは分かりません。ただし、ディープラーニングが私たちの意識に登場するまでは。
まったく新しいコンピューティングの世界が現れました。ジェフ・ヒントン、アレックス・クリゼフスキー、イリヤ・サツケバーがNVIDIA CUDA GPUを使ってAlexNetを訓練し、2012年のImageNetチャレンジで勝利。コンピュータビジョン界に衝撃を与えました。これはディープラーニングの大爆発であり、AI革命の始まりを告げる決定的瞬間でした。
AlexNet以降の私たちの決断は注目に値します。この決断が会社を変えただけでなく、おそらくすべてを変えました。私たちはディープラーニングの潜在力を認識し、原理に基づいて、自らの分析を通じて信じました。この手法は他の価値ある機能も学べると。あるいは、ディープラーニングは汎用関数学習器なのかもしれない。基本的な第一原理では表現が難しい問題がどれほど多いことか。
そのため、この技術には真剣に取り組む必要があると考えました。なぜなら、その限界はモデルとデータの規模にしか制約されないと考えたからです。しかし当時は課題もありました。今から2012年、ちょうど2012年が終わったばかりです。大規模なGPUクラスタを構築せずに、ディープラーニングの限界を探るにはどうすればよいでしょうか？
当時、NVIDIAはまだ比較的小さな会社で、巨大なGPUクラスタを構築するには数億ドルかかる可能性がありました。しかし、そうしないと、拡張しても効果があるかどうか保証できません。しかし、誰もディープラーニングがどこまでスケールできるか知りませんでした。もし作らなければ、決して分からないのです。「作れば人が来るのか？」という問いに対して、私たちの論理は「作らなければ人は来ない」でした。
そこで、第一原理に基づく信念と分析から、私たちはコミットしました。これは非常に効果があると信じ、企業が何かを信じるなら行動すべきだと考えたのです。そのため、私たちはディープラーニングに没頭し、その後10年間で体系的にすべてを再構築しました。GPU自体から始め、すべての計算層を再発明しました。現代のGPUは、当初発明した過去のGPUとは大きく異なります。
その後も計算・接続・システム・ネットワークなどコンピューティングのほぼすべての側面を革新し続けました。もちろんソフトウェアも。数十億ドルを投資しました。未知の領域に数十億ドルを投資しました。10年間、何千人ものエンジニアがディープラーニングの推進と拡張に取り組みましたが、この技術をどこまで応用できるかは本当のところ分かりませんでした。
数十億ドルを投資し、ディープラーニングとAIの限界を探るためにスーパーコンピュータを設計・構築しました。2016年、初のAIスーパーコンピュータDGX-1を発表。その第一号機をサンフランシスコのスタートアップに提供しました。誰も知らない小さな会社、AI分野で働く友人たちの会社、OpenAIという会社です。
2022年、つまりAlexNetから10年後、計算量は約百万倍に増大しました。もしノートパソコンの性能が百万倍になったら、どんな世界になるか想像できますか？百万倍の進化の末に、OpenAIはChatGPTをリリースし、AIは主流となったのです。
この10年間で、NVIDIAはグラフィックス企業（多くの方はGPUメーカーとして知っているでしょう）から、大規模データセンター規模のスーパーコンピュータを構築するAI企業へと変貌しました。会社を完全に変えました。コンピューティング技術も完全に変えました。現代のコンピューティングの根本的なやり方が変わったのです。
今やコンピューティングスタックは、プログラマーが書いた命令を処理するCPUではなく、スーパーコンピュータで訓練された大規模言語モデルをGPUで処理しています。今や人間が書けないソフトウェアを作っています。今や人間が10年前には想像もできなかったことを実行できるソフトウェアを作っています。コンピュータは今や命令駆動ではなく、意図駆動です。コンピュータに何が欲しいか言えば、そのやり方を見つけ出してくれるのです。
人間と同じように、AIアプリケーションはタスクを理解し、理由を考え、計画を立て、大規模言語モデルのチームを編成してタスクを実行します。未来のアプリケーションの働き方・実行方法は、私たち人間の働き方に非常に似るでしょう。専門家チームを編成し、ツールを使い、推論・計画を行い、タスクを遂行するのです。ソフトウェアそのもの、そしてソフトウェアができることすべてが完全に変わりました。業界自体が変化・転換し、かつて世界に存在しなかった新たな業界を生み出したのです。
新しい産業が目の前で形成されています。AIの入力と出力はトークンです。会場にいるすべてのエンジニアの方なら、私の意味するところが分かるでしょう。これらは知能を埋め込んだ浮動小数点数です。企業は今、これまで存在しなかった新型データセンターを建設しています。本質的にAIファクトリーです。過去の産業革命でニコラ・テスラが発明した交流発電機のように、今やAIトークン発電機があり、それが新産業革命の工場となるでしょう。
エネルギー・電力を生産する大規模工業があります。今や、ソフトウェアという目に見えないものを大量生産する巨大産業があります。近い将来、AIトークン・AIジェネレーターを生産・製造する産業が誕生するでしょう。新しいコンピューティングモデルが出現し、新しい産業が出現した。すべては第一原理から未来への信念を持ち、行動に移したからこそなのです。
ロボティクスが次の波
AIの次の波はロボティクスです。AIは言語モデルだけでなく、物理世界のモデルも持つようになります。数百社と協力し、ロボット、ロボット車両、ピックアンドプレースアーム、ヒューマノイドロボット、巨大なロボット倉庫全体を製作しています。しかし、AIファクトリー戦略が熟慮された行動から生まれたのに対し、私たちのロボティクスへの挑戦は一連の挫折の結果でした。
ご存じの通り、NVIDIAはGPUを発明しました。これはAIファクトリーを発明する前のことです。コンピュータ業界への最初の偉大な貢献は、プログラマブルシェーダーによってコンピュータグラフィックスを再構築したことでした。2000年にGPUとプログラマブルシェーディングを発明しました。GPUをすべてのコンピュータに搭載することを目指し、当時AMD CPU向けに非常に優れた統合グラフィックスチップを開発しました。
このチップセット事業は即座に成功しました。おそらく一夜にしてゼロから10億ドルに達したと思います。しかし突然、AMDはPC内のすべての技術を支配したいと考え、私たちは独立を維持したかったため、彼らはATIを買収し、私たちを必要としなくなりました。そこでインテルに目を向けました。あまり良いアイデアではなかったかもしれませんが、インテルに助けを求め、インテルCPUとの接続ライセンスを交渉しました。
Appleは私たちが開発中の製品に非常に興味を持ち、新しいコンピュータの共同開発を要請しました。それが初代MacBook Airです。ところが、インテルはその動きを見て、私たちに同じことをさせたくないと判断し、契約を打ち切りました。そこで再び方向転換し、今度はARMのライセンスを取得。低消費電力SoC、モバイルSoCを構築しました。世界初のSoCで、本質的に完全なOSを持つコンピュータであり、驚異的でした。
このチップにGoogleが興奮し、新デバイスの開発を依頼。それがAndroidモバイル端末の誕生でした。ところが、クアルコムは私たちがそれを望まないと判断し、彼らのモデムに接続させたくないとしたのです。モデムなしではモバイルデバイスを構築するのは困難でした。LTEモデムメーカーも他に存在しなかったため、モバイルデバイス市場から撤退せざるを得ませんでした。
まあ、だいたい一年ごとに繰り返されるパターンでした。何かを作り、非常に成功し、大きな注目を集めます。そして一年後、市場から締め出されるのです。新たな市場に転換する余地もなくなったため、顧客がいない場所に何かを築くことにしました。なぜなら、確実に言えるのは顧客も競合もいない、誰も気にかけていないということだからです。
そこで、顧客のいない市場を選んだのです。0億ドル市場、つまりロボティクスです。当時誰も理解していないディープラーニングアルゴリズムを処理する、世界初のロボットコンピュータを構築しました。それは10年以上前のことです。10年後、私たちが築いたものと、次なるAIの波を生み出す機会に非常に満足しています。さらに重要なのは、敏捷性とレジリエンスの文化を育てられたことです。
何度も挫折しながらも、そこから抜け出し、次のチャンスを掴みました。毎回、スキルを獲得し、性格を強化しました。企業の特色を強めました。私たちの会社は本当に、簡単に気を散らされず、簡単に落胆しないようになっています。
今日、私たちが遭遇するいかなる挫折も、チャンスではありません。皮肉なことに、今日私たちが構築しているロボットコンピュータは、グラフィックスさえ必要としない。それが私たちの旅の始まりだったのです。私たちが今いる位置は、何かを語り、何かを教えてくれています。リチャード・ファインマンが言ったように、世界は不確実であり、不公平かもしれない。不利なカードを配られるかもしれない。すぐにそれから抜け出せ。明らかに、あなたは本にばかり気を取られすぎている。すぐ振り払え。さあ、賢いぞ。私は笑った。そこには別のチャンスがある、あるいはチャンスを創造できる。
自分だけのGPUを見つけよ
もう一つの話をしましょう。私はかつて毎年夏、海外の拠点で1ヶ月働いていました。子どもたちが十代の頃、日本で夏を過ごしました。週末に京都の銀閣寺を訪れました。まだ行ったことがなければ、ぜひ訪れてください。精巧な苔庭で有名です。
訪れた日の京都是典型的な夏の日で、蒸し暑く、じめじめしていました。地面から熱気が立ち昇ります。空気は重く、静まり返っていました。手入れの行き届いた苔庭を、他の観光客と共に歩きました。すると、孤独な庭師がいるのに気づきました。覚えておいてください。苔庭というのは銀閣寺のもので、非常に広大です。世界中のほとんどすべての苔の種類が集められており、極めて丁寧に管理されています。
その孤独な庭師がしゃがみ、竹のピンセットで苔を丁寧に摘み、竹かごに入れているのが見えました。竹ピンセットで、しかもその庭師だけがそうしているのです。かごは空っぽに見えました。しばらくの間、彼は想像上の死んだ苔を、想像上の苔の山に集めているのではないかと思いました。そこで彼に近づき、「何をされているのですか？」と尋ねました。彼は英語で答えました。「死んだ苔を摘んでいる。庭の手入れをしているのだ」
「でも庭はあまりに広大です」と言うと、彼は「私はこの庭を25年間世話してきた。時間は十分にある」と答えました。これが私の人生で最も深い教訓の一つでした。確かに何かを教えてくれました。この庭師は自分の技芸に献身し、生涯の仕事に取り組んでいたのです。そうすれば、時間は十分にあるのです。
私は毎朝、全く同じ方法で一日を始めます。毎朝、最も優先度の高い仕事から始めます。非常に明確な優先順位リストを持っており、常に最も重要な仕事から着手します。仕事を始める前に、その日はすでに成功しているのです。最も重要な仕事を終え、残りの日を他人を助けることに捧げられます。
人々が私を邪魔して謝ってくるとき、いつも「時間は十分にある」と答えます。実際にそうなのです。2024年卒業生の皆さん、これ以上未来に備えた人々を私は想像できません。自分を捧げ、努力し、世界で最も権威ある学校の一つで世界的な教育を受けました。次の段階へ踏み出す際には、私の教訓を参考にしてください。それが皆さんの道のりを助けることを願っています。
何かを信じてください。伝統的でない、未踏の何かを。ただし、それは説明可能で、論理的に裏付けられているものにしてください。そして全身全霊をかけてそれを実現してください。あなたは自分のGPUを見つけられるかもしれません。CUDAを見つけられるかもしれません。ジェネレーティブAIを見つけられるかもしれません。あるいは、あなたのNVIDIAを見つけられるかもしれません。
挫折を新たなチャンスと捉えてください。苦痛と試練はあなたの性格・レジリエンス・敏捷性を強化します。これらこそ究極の超能力です。私自身の能力の中で最も重視しているのは、知性ではありません。苦痛と試練に耐える力、長期間にわたりあることに取り組む力、挫折を乗り越え、次のチャンスを見出す力です。これが私の超能力であり、そしてあなたの超能力であってほしいと思います。
どうか技芸を見つけてください。技芸を見つけてください。最初の日に決める必要はありません。早く決める必要もありません。しかし、生涯を捧げて磨き続け、技能を高め、人生の仕事とするような技芸を見つけてください。
最後に、人生を優先してください。やるべきことはたくさんありますが、人生を優先すれば、大切なことをするための時間は十分にあります。
2024年卒業生の皆さん、おめでとうございます。頑張ってください。
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