NVIDIAの変革：スペックを超えたジェンセン・フアンの破壊的ビジョン

2025年のCESで、ジェンセン・フアンがトレードマークのワニ皮ジャケットを羽織って登場した際、人々はNVIDIAの新しい動きに期待するよりも、彼の目を引くジャケットに注目した。しかし、講演の内容は服装よりもはるかに衝撃的で、発表された革新的な技術は、NVIDIA自社のカンファレンスでの成果さえも凌駕していた。では、NVIDIAは一体何を覆そうとしているのだろうか？深く掘り下げてみよう。

RTX BlackwellシリーズGPU：新世代の「錬金術ツール」

NVIDIAはRTX BlackwellシリーズGPUを発表し、その中でも最も注目を集めたのはRTX 5090グラフィックカードだった。ここではその強力なスペックを詳述しないが、特筆すべきは、このシリーズで最も性能が低い5070グラフィックカードでさえ、前世代の4090に匹敵する性能を持ち、価格は3分の1に引き下げられたことだ。

周知のように、コンシューマー向けグラフィックカードは、ローカルに展開されるオープンソースモデルに特に適している。そのため、RTX 5090は新世代の「錬金術ツール」として称賛されている。

黒森林スタジオはNVIDIAと協力してFLUXモデルを最適化し、50シリーズグラフィックカードでの推論速度を大幅に向上させた。DEVモデルは5090で4090よりも2倍速く推論できる。さらに、2月にはFP4量子化フォーマットのFLUXモデルもリリースされる予定だ。

市場にはすでに5090の予約販売が出回っており、これは今年、AIデザイン、AIスタジオ、AI漫画、AIショートドラマなどの分野でスタジオが爆発的に成長することを示唆している。

Project DIGITS：デスクトップクラウドプラットフォームによる大規模モデル革命

もしペイントソフトウェアがローカルに展開できるのなら、13Bを超えるパラメータを持つ大規模モデルも展開できるのだろうか？ジェンセン・フアンは肯定的な答えを示した。NVIDIAは「Project DIGITS」デスクトップクラウドプラットフォームコンピュータを発表した。これは、標準的な電源ソケットのみで2000億パラメータの大規模モデルをオフィスデスク上で実行できる。

デスクトップシステムで大規模モデルの開発または推論を完了した後、加速クラウドまたはデータセンターにシームレスに展開できる。これにより、個人トレーニングセットに基づく専用モデルの爆発的な普及が可能になる。将来的には、開発者がローカルに8〜13Bのモデルを展開し、かつてStable Diffusionが個人クリエイターの間で流行したような状況が再現されるかもしれない。彼らにとって、3000ドルのコストも決して手の届かないものではない。

NVIDIA GB200 NVL72：データセンター向けスーパーチップ

NVIDIAは、72個のBlackwell GPU、1.4エクサフロップスの計算能力、および130兆個のトランジスタを搭載したデータセンター向けスーパーチップであるNVIDIA GB200 NVL72を発表した。ジェンセン・フアンはこれをキャプテン・アメリカの盾に例えた。

このチップの強みは、ジェンセン・フアンが6個のこのようなチップを持つだけで、中国の多くのAI企業や自動車企業の自動運転のデータセンター全体の計算能力に匹敵することだ。対照的に、Li Autoの自動運転の総計算能力は8.1エクサフロップスである。このスーパーチップを搭載したデータセンターが続々と完成するにつれて、次世代の言語大規模モデル、自動運転のエンドツーエンド、ロボットの世界モデルは、計算能力の不足に悩まされることはなくなるだろう。

Cosmosモデル：AIに物理世界を理解させる

NVIDIAは、AIに物理世界を理解させるための世界モデル開発プラットフォームであるCosmosモデルを発表した。これは、世界基礎モデル、Tokenizers、およびビデオ処理ワークフローで構成されており、ロボット工学およびAVラボにとって大きな福音となる。

Cosmosは、テキスト、画像、またはビデオのプロンプトを受け取り、仮想世界の状態を生成できる。これは、機械がついに頭の中で世界を構築し、理解できることを意味する。オープンソースで、オープンウェイトのビデオ世界モデルとして、2000万時間のビデオでトレーニングされており、ウェイトは40億から140億まである。

世界モデルの定義は多岐にわたるが、Cosmosの4Dシミュレーション能力は独特だ。この技術の最近の革命的な影響は、合成データが物理AIが直面するビッグデータ不足の問題を解決することだ。NVIDIAはすでにCosmosをロボット工学と自動運転の大規模な合成データ生成に適用しており、開発者がデータを微調整してロボットとAIをトレーニングできるように公開している。

物理AIへの賭け：自動運転とロボット工学

NVIDIAは、計算能力、モデル、およびデータの面で戦略を立て、自動運転とロボット工学という2つの主要な分野が最初に爆発的に成長すると予想している。ジェンセン・フアンは、Robotaxiが最初の1兆ドル規模のロボット産業になると予測さえしている。

自動運転向けには、NVIDIAは「Thor Blackwell」と呼ばれる次世代の自動車プロセッサを発表した。その処理能力は前世代チップの20倍であり、人型ロボットにも使用できる。ロボット工学向けには、NVIDIA IsaacGrootは開発者に4つの主要なサポートを提供している。それは、基本的なロボットモデル、データパイプライン、シミュレーションフレームワーク、およびThorロボットコンピュータだ。

NVIDIAは「ロボットのGPTモーメント」に向けて周到な基盤整備を行った。2025年には、国内の具現化されたインテリジェンスと自動運転の分野で資金調達ブームが起こると予想されている。

AIエージェント：数兆ドル規模の産業

ジェンセン・フアンは、AIエージェント産業の規模が数兆ドルに達するとも予測している。関連製品は、「テスト時間スケーリング」機能を持つAgentic AIであり、電卓、Web検索、セマンティック検索、SQL検索などのツールをサポートする。NVIDIAがGPUアクセラレーションコンピューティングとAI統合の面でSwarmsフレームワークと提携した場合、Swarmsフレームワークが最終的に勝者となり、すべてのAIエージェントがそのフレームワーク内で実行される可能性がある。Swarmsは将来、時価総額が数兆ドルに達する巨大企業になる可能性があるが、現在の時価総額はわずか5.4億ドルであり、まだ大きな成長の余地があるのだろうか？

NVIDIAのAI発展の4段階

OpenAIのSamのAGIの5つの発展段階と比較して、NVIDIAのAIの4つの発展段階はよりマクロで壮大だ。

**感知AI：**音声認識、深度認識
**生成AI：**テキスト、画像、またはビデオの生成
**代理AI：**プログラミングアシスタントなど、人間のタスクを支援
**物理AI：**自動運転車、汎用ロボット

このような分類方法は、AIの発展の道筋と産業発展の法則を明確に示している。ジェンセン・フアンは10年前、小さな一歩を踏み出して小米の舞台に立ち、今日では時価総額3.6兆ドルの巨大企業となった。その将来の発展は依然として計り知れないようだ。