黄仁勲氏最新対談録：AIロボットは5年以内に大規模生産と応用が実現予定
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黄仁勲氏最新対談録：AIロボットは5年以内に大規模生産と応用が実現予定
「AI競争は無限ゲームであり、最終的な勝者は技術を発明した国ではなく、大規模かつ効率的に技術を活用できる国である。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察5月3日、NVIDIA最高経営責任者（CEO）のジェンスン・フアンがThe Hill & Valley Forumにてインタビューを受け、「AI工場」という中心概念や「フィジカルAI」の発展段階について説明しました。また、グローバルなAI競争の状況、AIおよびデジタルツイン技術が先進製造業に与える恩恵についても議論しました。
ジェンスン・フアン氏は、AI競争は無限ゲームであり、最終的な勝者は技術を発明した国ではなく、技術を大規模かつ高効率に活用できる国になると述べました。また、AI搭載ロボットは操作環境を制限可能であるため、自動運転車よりも早く、約5年以内に量産化と普及が実現すると予測しています。
以下は対話の全文記録です：
01 AI工場は「知能トークン」の大規模生産を通じてすべての業界を再構築する
司会者：AIを新たな産業革命と位置づけ、その中心にAI工場を据えています。AI工場とは何か、そしてなぜ21世紀の経済においてこれを理解することが重要なのか、ご説明いただけますか？また、これは現代コンピューティングにおけるパラダイムシフトだとお考えですか？将来、現実世界でモノを製造するすべての工場は、それぞれ対応するAI工場を持つようになりますか？
ジェンスン・フアン：
過去数年間、AIについて多くの議論がありました。多角的に捉えることで理解が深まります。まず第一に、AIは明らかに新しい技術です。従来のソフトウェアとは異なる方法で構築されており、それまで不可能だったタスクを遂行できます。この点で、AIは非常に優れた技術であり、その潜在能力は計り知れず、安全性の確保にも努力が必要です。また、多くのわくわくする変化をもたらします。これが技術的側面です。
第二の視点は比較的新しいものです。これまでのテクノロジー産業では、ソフトウェアは人間がコードを入力して作られてきました。しかし今、機械がソフトウェアを生産するという新産業が登場しています。つまり、大規模なスーパーコンピュータを使い、電力を消費してトークンを生成するのです。これらのトークンは数字、テキスト、タンパク質、画像、動画、3D構造などさまざまな形に再構成でき、これを「知能」と呼びます。このようなマシンは過去のものとは本質的に異なり、私はこれを「AI工場」と呼んでいます。なぜなら、ただ一つのこと―毎日継続的にトークンを生産すること―に特化しているからです。
さらに高い次元として、インフラストラクチャの観点があります。こうした背景から、AIが極めて深い影響を与える産業革命を引き起こす可能性がますます認識されています。この新技術は、前述のAI工場という新産業（知能の生産）を生み出すだけでなく、医療、教育、金融サービス、工学など他のすべての産業を根本的に変革します。私たちは日常的にAIを使ってソフトウェア開発やサプライチェーン管理を行っており、AIはまもなく製造業などの分野にも広がります。この三つの視点から見ると、AIの変革力と影響力はかつての電気の普及に匹敵し、すべての業界を完全に刷新するでしょう。したがって、これはまさに真の意味での産業革命なのです。
AI工場の未来に関しては、まったく正しいと考えます。現在、芝刈り機メーカーのような部品製造企業や、キャタピラーのような建設機械メーカーは、製品の多くが依然として人手で操作されています。しかし将来、それらの装置は自律的、あるいは高度に自律的、半自律的、または支援的操作を実現します。一度自律化されれば、それはソフトウェアによって定義されることになります。すると企業は、トラクターなどの製品を駆動するためのトークン（＝ソフトウェア）を生産しなければなりません。将来的には、あらゆる製品メーカーが、製品を生産する工場に加えて、その製品を駆動するAIを専門的に生産するもう一つの工場を持つことになるでしょう。自動車業界を見ればそれが明確にわかります。今日の自動車メーカーは主に車両を製造していますが、10年後にはすべての自動車メーカーが、自社の車両内で動作するトークンを生産しているに違いありません。
02 推論能力を持つフィジカルAIは製造業などの実体経済にとって極めて重要
司会者：昨年、あなたは「フィジカルAI」という概念について語りました。米国の将来政策を考える意思決定者に向けて、フィジカルAIとは何か、どのように考えるべきかを教えていただけますか？
ジェンスン・フアン：
歴史を振り返ってみましょう。現代のAIが一般に注目されるようになったのは、AlexNetの登場とコンピュータビジョン分野の大きな突破があった、およそ12～14年前、2012年頃でした。より広い視点で見ると、当時のコンピュータビジョンは本質的に「知覚」でした。つまり、画像、音声、振動、温度などあらゆる情報形態を通して世界を感知することです。現在では、さまざまな情報を理解し、知的なふるまいをするAIモデルを開発しています。したがって、AIの第一波は「知覚AI」でした。約5年前から第二波として「生成AI」が話題になりました。生成AIの本質は、AIモデルが情報を理解できるだけでなく、それを変換できることです。例えば英語をフランス語に翻訳したり、テキストの説明から画像を生成したり（プロンプトによる画像生成）する能力です。言い換えれば、生成AIは人間の言語を理解する汎用翻訳器のようなものです。これが第二波です。
現在の波は、AIが理解と生成の能力を兼ね備えていることです。しかし、真の知能には未知の問題を解決し、全く新しい状況を認識する能力が必要です。私たちは推論によってこれを実現します。既に学習したルール、法則、原則を用いて段階的に問題を分解し、新たな課題に対しても解決策を見つけ出します。これは知能の核心能力の一つであり、我々が「推論AI」の時代に入ったことを示しています。推論AIは「デジタルロボット」を生み出し、これをエージェント（代理性を持つAI）と呼びます。これらは自律性を持ち、タスクを理解し、自主的に学習し、リーダー、計算機、ブラウザ、電子表計算ソフトなどを使用して最終的に指定された作業を完了します。例えばSAPにアクセスしてサプライチェーン業務を処理したり、Workdayに接続して人事管理を行うことができます。このようなエージェント型AIは本質的に「デジタル労働力ロボット」です。将来、私たち世代のCEOは生物的労働力とデジタル労働力の両方を管理することになります。従来のHR部門は前者を担当し、IT部門はエージェント型AIの「HRセンター」として機能するようになるでしょう。これが現在の私たちの立っている地点です。
次の波は、世界最大の産業が恩恵を受けるものです。それはAIが物理法則、摩擦、慣性、因果関係といった基本概念を理解することを求めます。たとえば、物が倒れると落ちる、テーブルの上の瓶は床を突き抜けて消えないといったことです。こうした常識的な物理的推論能力は、子供やペットが持っているものですが、多くのAIにはまだ備わっていません。台所のカウンターの上を転がったボールが端から落ちて見えなくなると、AIはそれが完全に消えたと思うかもしれませんが、犬は反対側にあることを知っています。犬は「物体恒存性」という概念を理解しており、ボールが別のメタ宇宙に行ったわけではないとわかっているので、机の端を回って取りに行きます。
ロボットも同様に学ぶ必要があります。机の一方から他方に移動するには、真っ直ぐ通れないことを理解し、回り道する必要があると推論しなければなりません。このような物理的なレベルでの推論こそが「フィジカルAI」です。このフィジカルAIを「ロボット」と呼ばれる物理的実体に組み込めば、ロボティクス技術となります。これは現在極めて重要です。なぜなら、米国各地で工場の建設が盛んに行われており、最新技術を十分に活用した形でこれらの施設を建設したいと考えているからです。そのため、今後10年間に建設される新世代の工場は、高度にロボット化されたものとなることを期待しています。これにより、世界的に深刻な労働力不足に対応できるでしょう。
03 AI競争は無限ゲームであり、勝者は技術を大規模かつ高効率に活用できる国である
司会者：多くの人が、我々は現在グローバルなAI競争の中にいると感じています。米国政府がこの競争に勝ち、最先端のAI技術を掌握するためにどう行動すべきだとお考えですか？
ジェンスン・フアン：
まず、競争に参加して勝つためには、競争そのものを理解する必要があります。自分の資源、保有している資産、欠けている資産、強みと弱みを明確にするのです。AIの本質が基盤的であることを認識しなければなりません。前述した三つの視点に戻ると、各レベルでゲームのルールを正しく理解している必要があります。このゲームは60分で終わるようなものではなく、無限ゲームです。多くの人は無限ゲームに不慣れです。Nvidiaは設立から33年、PC革命、インターネット革命、モバイル革命を経験し、今やAI革命を迎えています。変化し続ける環境の中で継続的に成長するには、いかにゲームに参加するかを理解することが不可欠です。ゲームのルールを理解し、自身の資産を正しく認識することが極めて重要です。
技術的側面では、最も重要なのは「知識資本」を理解することです。世界中のAI研究者の半数が中国出身であることを認識し、これをゲーム戦略に組み込む必要があります。次にAI工場ですが、その高効率な運用にはエネルギーが不可欠です。なぜなら、本質的には電力をデジタルトークンに変換するプロセスだからです。これは前回の産業革命がエネルギーを使って原子を鉄鋼、自動車、建物などの実体に変換したのと同じです。もっと前には水力が発電機を駆動して電力を生み出していました。今や、電力が投入され、トークンが出力されるのです。したがって、エネルギーが次のレベルの鍵となります。
より高いレベルの課題も徐々に明らかになってきており、私たちは深く理解しなければなりません。前回の産業革命の最終的な勝者は、技術を発明した国ではなく、技術を活用した国でした。米国は鉄鋼やエネルギーの利用において他国を大きくリードしました。したがって、このインフラストラクチャのレベルでは、技術の応用が核となるのです。つまり、技術を恐れず、積極的に受け入れ、労働力を再訓練して新しい技術に適応させ、広範な採用を促進することです。このように各レベルで独自の課題、機会、ゲームルールがあることを認識することが重要です。
04 AI工場は大量の新型技能職の需要を生み出す
司会者：労働力に関する問題について、メディアはAIが大規模な雇用置換や失業を引き起こすと報じ続けています。AIが雇用市場にどのような影響を与えるか、展望をお聞かせください。より具体的には、現在想像もできないが、将来現れる可能性のある新しい職種にはどのようなものがありますか？
ジェンスン・フアン：
新しい仕事が生まれ、いくつかの仕事は消え、すべての仕事は変化します。人々は二つの極端の間で簡単に揺れ動きますが、私は常に問題を分解し、第一原理から考えることが有益だと信じています。私が以前説明した枠組みの中で、最も基礎的な層では―あなたもベンチャーキャピタルに深く関わり、AI分野の動向を把握しているでしょう―AIがサンフランシスコの復活を果たしたことが挙げられます。かつて誰もがサンフランシスコから去りましたが、今や再び繁栄しています。これは完全にAIの成果です。AIが新しい仕事を生み出した根本的な理由は、それがまったく新しいソフトウェア開発手法だからです。AIの出現は、技術のすべての層を変化させました。かつては人間が書いたソフトウェアがCPU上で動作していましたが、今は機械学習によって生成されたソフトウェアがGPU上で動作しています。したがって、関連ツール、コンパイラ、手法、データの収集と管理方法、AIを使って安全柵を設定し、AIでトレーニングを行い、AIでAIの安全性を確保する―こうしたすべての技術が次々と登場し、大量の雇用を創出しています。
もう一段高いレベルにも巨大な機会があります。先ほど述べた通り、電力を投入しトークンを出力する新しい工場を建設します。1ギガワットの工場を例にとると、将来的には7～10ギガワット規模のAI工場クラスターの建設が予想されます。1ギガワットの工場への投資は600億ドルに達します。現在、100メガワットの工場はすでに一般的です。この600億ドルの投資規模は、ボーイング社の年間売上高に相当します。このような工場の建設には資金調達が必要であり、そこから大量の雇用が生まれます。敷地と工場外殻の建設は建築業界の雇用を押し上げ、大工、鉄骨工、左官職人など、すべて建屋建設に必要な人材です。600億ドル規模の工場は非常に巨大です。機械エンジニア、電気エンジニア、配管工に加え、その後の低圧システム、IT、ネットワーク分野の専門家、そして運用チームが必要になります。建設期間は約3年かかります。これにより、大量の新たな技術職が生まれます。過去のコンピュータ業界やコンピューティングプラットフォームの転換期では、ほとんどの企業の成長の主なボトルネックはソフトウェアエンジニアでした。
しかし、AI工場という新しいレベルでは、最も重要なのは技能職、つまり専門的な技術を持つ人材です。私はこれが非常に良いことだと思います。我が国は、専門的技術が尊敬され、極めて重要であり、国家建設に不可欠な仕事であることを認識すべきです。したがって、こうした人材の育成を奨励すべきです。電気工事士、配管工、大工、鉄骨工など、あらゆる分野で大量の人材が必要です。
さらに上位のレベルでは、AIエージェントが医師、金融サービスの専門家、カスタマーサポート担当者の仕事にどのように変化をもたらすかを考えることができます。当社の例を挙げると、現在、各ソフトウェアエンジニアにAIアシスタントを初期導入しています。結果として、当社で新たに生成されるコード量は驚異的です。生産性が急上昇し、より多くの人材を採用できるようになりました。AIのおかげで市場が求めるより多くの製品を作り出せるようになったため、収益と採用能力が向上したのです。したがって、上位レベルの応用については、早期にAIを積極的に受け入れるべきだと考えます。忘れないでください。あなたの仕事を奪うのはAIではなく、AIを巧みに使う企業や個人です。あなたの会社を破壊するのもAIではなく、AIを活用する競合です。これは深く考え、受け入れるべき重要な事実です。
05 AIとデジタルツイン技術は先進製造業の中心
司会者：最近、製造業の国内回帰が大きく議論されています。AI分野の多くの専門家は「デジタルツイン」という概念や、製造工場がこの技術を採用することで国内製造業の復興が現実的になると語っています。また、アップル社のCEOは最近、iPhoneの製造が国内に回帰する際の主要な障壁の一つとして、高品質かつ高精度のマニピュレータ技術の不足を挙げました。総合的に見ると、AIは製造業の発展と産業回帰を推進する鍵となる技術のように思えます。この点についてのご見解をお聞かせください。
ジェンスン・フアン：
まず、製造業の本質は低コスト労働力ではありません。今日の先進製造業では、工場全体がソフトウェアによって駆動されています。工場全体が巨大なロボットのように機能し、内部の多数のロボットを調整しています。こうした先進工場には多くの従業員がいますが、本質的には技術主導です。第一に、私の属する業界に限って言えば、チップからAIスーパーコンピュータまでのエンドツーエンドを米国内で製造できるのは素晴らしい機会です。政府が産業界に対して製造業の国内回帰を積極的に奨励・支援していることに喜んでいます。これは高品質で高度な技術を要する仕事であり、国内で行うことは国にとって極めて貴重なチャンスです。私はこの動きに熱意を持っており、グローバルなパートナーがこれを支持してくれていることに感謝しています。これが一点目です。
第二に、製造業に精通していないと、将来、エネルギーの入手可能性によって駆動される巨大産業を逃すことになります。どの国がこの新興産業に参加しないでしょうか？なぜAIを生産しないのか？なぜ最先端の製造業に参入しないのか？本質的にそれは製造業そのものです。最終的な出力は「数字」ですが、前回の産業革命の出力が「電子」であったのと同じです。当時、多くの人々は発電機から電気が生み出されることを理解できませんでした。今、私たちはそれをNVIDIAのAIスーパーコンピュータと呼んでいます。しかし当時は、発電機から生み出されたのは目に見えず、触れられない無形の電気―電子でした。現在では、新しい形の「電子」、すなわち「数字」が生まれています。したがって、我々は当然この新興産業に参加したいと考えますが、そのためには国内の製造能力を持つ必要があります。
製造業の技術集中性を考慮すれば、まずデジタルツイン環境で設計し、次にバーチャルリアリティ環境で運用すべきです。NVIDIAは世界で最も複雑なシステムを設計しています。各世代の製品開発には約200億ドルの研究開発費がかかり、現在はさらに高くなっているかもしれません。しかし、この200億ドルは単一のチップシリーズの生産に使われるだけです。私たちは完全にそのチップのデジタルツイン内で設計を行います。実際に製造される何ヶ月も前から、それらのチップはすでにデジタルモデルとして存在しています。チップが登場した時点で、それが完璧であることを私は知っています。なぜなら、詳細なシミュレーション、検証、厳密なテストをすでに終えているからです。工場も同様であるべきです。特に大規模工場では、完全にそのデジタルツインを構築し、AIを用いて設計・運用すべきです。すなわち、仮想統合を行い、こうした壮大な構造物を完全にデジタル統合し、運用、最適化、そして完全にデジタル化された生産計画に利用するのです。将来、すべての工場、すべての車、すべての建物、すべての都市、そしてできればすべての人々が、それぞれのデジタルツインを持つことになるでしょう。こうしたデジタルツインの理念が現実になりつつあるのは、すべてAIのおかげです。
06 AIロボットは5年以内に大規模生産と普及が実現する見込み
司会者：AI駆動のロボットが日常生活に普遍的に存在するのはいつ頃だとお考えですか？
ジェンスン・フアン：
まず、自動運転車も一種のロボットです。現時点までに到達するのに約10年かかりました。Waymoはすでに全国の多くの都市で運行しており、優れた運用実績を上げています。サンフランシスコなどでWaymoの車が走っているのを見るのは励みになります。これには約10年かかりました。ロボットの場合、時間はもっと短くなります。なぜならロボットの操作環境を制限できるからです。ロボットは自動車ほど汎用性を要求されません。自動車はサンフランシスコに入れば、すべての道路や状況に適応しなければなりません。一方、ロボットにはより多くの制約を設けることができ、プロトタイプ開発から機能完成、量産化まで約5年で進められます。すでに高性能なロボットは存在しています。したがって、約5年後には、工場からロボットが大量に生産されるようになるでしょう。現在自動車を製造している企業は、将来ロボットの製造にも非常に長けているはずです。彼らがソフトウェアとAIの部分をさらに良くするだけでよく、関連技術はすでに十分に普及しています。
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