【40分解説：NVIDIAのAI戦略】手書きコードからAIへ／クラウドだけでなくあらゆる端末で動く／個人で使えるスパコン／より高度な自動運転／フィジカルAIとは？／ほぼ無限のデータ増幅／テスラとの戦い

皆さんこんにちはPIVOTの佐々です 今回のPIVOTトークではnvdiaの AI戦略をテーマにお話を伺いますゲスト に迎しましたのはアルテックCOの小野 俊介さんですよろしくお願いします よろしくお願いします小野さんにはAIの プロとして生成AIのプロとして前回は オープAIをもう60分たっぷり解説して もらったんですけどま多くの方15万再生 以上言ってましてま今回はちょっと NVIDIAはま反動体の軸から語れる ことが多くてま大山さんという反動体の スペシャリストにも解説してもらったん ですけどこれちょっとAIの専門家の人 から見てNVIDIAのま特に今回のでの 発表も含めてどういう風に見てんのかって ことちょっと解説していただきたいと思っ て今日はさよろしくお願いしますはいはい 是非よろしくお願いします僕もですね反動 体自体の専門家ではないのでただとはいえ AIでこうアプリケーションとかサービス を作っていくところをやってきてるので そこから見て今回のリリースかなり面白い 示唆とかメッセージングがあったなと思い ますのでまAIを使って授業作っていき たいとか会社の中でAを使いたい人がどう 理解するといいかみたいなところを色共 できればと思ってますよろしくお願いし ますはいじゃああの早速なんですけどま あのよりこう正確な情報とか詳細な情報 ってのは公式のキノートを見ていただくと してあの今回は繰り返しになりますけど 一般の方がどう理解するといいかお話しし ていければと思いますうんえNV キーノート設2025ということなんです けどまnvdiaおそらく皆さんご存知だ と思いますアメリカの反動体メーカーと いうかもはや世界トップの企業に最近なり ましたけど特に人工知能系のチまGPUの トップシェアをあの支配してるような世界 のあのハンドタイメカになってますとで 今回ですねあのセスというイベントま家電 とかモビリティとかAIとかま世界の テクノロジーが集まる業界最大の最大規模 のまなんていうか展示会みたいなものが あるんですけどそこであのNVIDIAの CEOの方から基調講演がありましたとで まず言で今回のあのキーノートをまとめる とするとAIが世界の基盤になるぞという ようなあのメッセージだったかなと思って ますうんで具体的に何が発表されたか発表 されたリストあのこちらになってますが これですねま1つ1つ興味ある方是非見て いただければと思うんですけどおそらく1 個1個細かい進化を追っても一般の方から するとちょっとうん日々の生活との関連と いうか仕事との関係が見出しにくいものか なと思うのでそうじて僕の中でトレンドを こう理解しておくといいと思ってますよと いうハイライト3つまとめました今回この 3つのハイライトに絞って説明していけれ ばなと思ってますはい分かりやすそうです ねはいありがとうございます行きましょう 新たなコンピューティング基盤としての AIでクラウドのみならずあらゆる端末で ごくAIエジティックAIの次となる フィジカルAIということですね最初新た なコンピューティング基盤としてのAIと いう話なんですけどま今回発表で印象的 だったスライドがいくつかあったんです けどそのうちの1つあのこちらになって ますとで手書きコードからAIって書い てるんですですけどまこれまで多くの ソフトウェアのアプリケーションロジッ クって人が手書きしたロジックとかソース コードをまCPUで実行するっていう スタイルですとまこれ自体何も新しいこと ないというか皆さん知ってますよねとで 例えばこのボタン押したらこういう挙動が 起きるとかま全部記述されてたわけじゃ ないですかでこれが今後AIに変わって いきますよとどういうことかって言うと ロジックを詳細に人が全パターンこ記述し ないでもAIによってこ度な処理が行える ようになってきたということですでそれに はGPUが必要なのでAI+GPUに移っ ていくとでこれ例えばどういうことかって 言うとllmにまチャットGPTとかに 何かこう質問するわけじゃないですかそう すると何返してくれますけどあれってこう いう質問をしたらこう返せって全部の パターン決まってるわけじゃ当然ないん ですねでも高度な処理ロジックが裏で走っ てるわけじゃないですか思考して返事をし ていくみたいなでこれがあのAIによって あのアプリケーションのロジックが大き 変わっていくというかメインがそっちに シフトしていくとそうすると今後のコー ディンググっていうのは何らかのま プロンプトというかなんか支を出すだけな

んですか例えばこういう動画をこういう形 で例えば再生するアプリを作ってくれとか まもうちょっとあの詳細に言わないといけ ないでしょうけどそういう風に指示だけ 人間は出して後のコーディングは全部映画 やるそんな世界なんですかえっとまそれも ありますねで今回これどちらかというと すいませんちょっと置き変わるって言い方 をしたんですけどあのメインがシフト するっていうのが正しくてこれまでこう はい手続き方というかプログラムで直接 書いてCPUで実行されるようなあの処理 ってのも当然残ってきます例えばですけど 勾配ボタンをしたら勾配するみたいな処理 ってまそれは別にもう確定的に書いといて 欲しいじゃないですかそれはそれで オッケーでじゃ今までのアプリケーション の中でチャットgbtみたいなものがLM 以前作れなかったのって全パターン記述 できないからですよねだからそういうこれ までデジタルとかソフトウェアでカバー できなかったものがカバーされていきます よにというのが新しいポイントでうん ソフトウェアのサービスてたくさんある わけですけどそういうなんというかこう 柔らかいパターンを記載しきれないように 処理って今まで全部人間がやってきたわけ ですよこの世界ではでそれがソフトウェア でも行りになってなってくるてなると ソフトウェアサービスとか事業の主戦上 って当然そっちに移るというかまだまだ こっち空いてるわけなのでまそういう意味 でのシフトと言えますとなのでまこれまで 通りプログラム書くCPUで実行されるま プログラム自体は書いてくれるパターンも ありますけどそれ自体はま残り続けますが より大きなポテンシャルがあのこれまで 人間がやらなきゃいけなかったことが デジタルでできるようになってそれはま AI上で動いていきますよというような 捉え方をしておくとあのいいかなと思って ますうんでですねまそうなってくるとCま これまでのアプリケーションみたいに CPUだけで全てが行われますよという ような前提じゃなくなってくるわけですよ ねでGPU前提になってくるでおそらく もうこの1年もそうですし今後の1年も この数年もそうですけどいろんなA アプリケーション出てききてるじゃない ですかもうビッグテッからスタートアップ まででそうなってくるとあのGPUであの AIを動かしていくというのがあの今後 当然なってきますよねという流れが改めて あの整理されたものでしたとでNVもです ねまこの流れに沿った関連するものいくつ かあるんですけどま1つAIの導入とか 活用を徹底的に楽にするようなまなんて いうかキットのようなものを提供します 測定キットのようなものを提供しますと いうような話もあの出てましたとでまニス ネモブループリンツラマネトロンとかが あのいくつかのキットが言及されてるん ですけどま簡単にそれぞれ何か説明して いくとまnimusはAIのマイクロ サービス例えばこう画像認識とか音声認識 文章生成とかまよく使う機能があると思う んですけどAI機能があると思うんです けど従来だったらエンジニアが0から自分 でこうライブラリーとかダウンロードして 環境設定してスクラッチで作っていく必要 があったんですけどこのニスを使えばそう いうよくある処理ってあのこうコンテナの ようなものを持ってくるソフテのはこう まとまりのようなものを持ってくれば誰で も簡単に使い始められますよというような あのソフトウェアですねであの2もかな 読み方ちょっとNEMOOっていうやつな んですけどこれ何かって言うとデジタル 従業員のオンボーディンググって書いてる んですけどこれかなり面白くて今回の発表 であの結構話題にもなってたと思うんです けどIT部門がAIエージェントの人事部 ま将来の人事部になるみたいな言い方をさ れてたんですねどういうことかって言うと AIがこう普通にこう企業の中とか ビジネスの現場で使われていく働いていく ためには従業員にするようなオン ボーディングをAIに対してもしていく 必要があるんですね例えば自社の専門用語 とか事業についてAに覚えさせたりとか あとまカスタマーサポートとかこう例えば お客さんてやり取りする時にこういうこと は言っちゃいけないよとかガードレールを 引いたりとかあとは働きを見て パフォーマンスチェックしていい人を評価 して悪い人はフィードバックしていく必要 がありますねとかそういうエージェントを 使う上でもそうした機能必要になってくる んですねでそれをあのフレームワークとし て揃えてAIエージェントだからあの

いろんな企業が自社で活用していく時に あの簡単にあの始められますよとスタート も管理もしやすいですよというのがあの ニモの思想となってますとこれなかなか 面白い発想かなと思ってますとで3つ目が ブループリンツですねこれまあのま エージェントのテンプレート群って書いて ますけどまAI使ったアプリケーションの テンプレ群を色々用意してますとアトボト のUIとかなんかこうAPI連携するとか ま色々こう似たような処理をあの アプリケーションレイヤーでもやっていく 必要があるのでそのテンプレート群も nbiaでソフトウェアキットとしてある 程度こう準備してますよというものだっ たりま最後のラマネオトロンってまラマっ ていうこう大規模言語モデルllmのが そもそもこうメタが出したものがあるん ですけどまそれをいろんなあの企業が カスタマイズしやすいように小型から大型 まで揃えてますよとだから大規模ゲモデル 何かしらこうモデル自体を作っていく必要 がある時はここから使ってくださいね作っ ていくとか使っていく必要がある時はここ から使うこともできますよというものに なってますとこれらのキットっていうの そのA関連の開発してる方からすると かなり画期的なものなんですかこのキット 軍はえっとまず思想自体はあの助かりそう 画期的なものですねで現状どこまで使われ てるかま現状はもしかしたらそこまで使わ れてないかもしれないというかま今回あの 色々こうリリースをされているものでも あるのであのまだまだ使われてるものな 印象は僕個人的にはないと言えばないです がうんうんこれまでもこうGPU使って いく上で必要なソフトウェアまクっていう ものとかをnbdは作ってきてくれた実績 があるのであのこういうなんというかエコ システムというかあのそもそもこう開発し やすいような環境をnvdは作っていって くれそう出していってくれそうな期待感は あの感じるかなと思ってますあクーダ みたいな開発環境エコシステムを作 るってのが1番の差別化っていうかはい あの競合に対する優先になるわけですよね ま結局現状はそうなって やっ以外を使う選択肢ほとんど考えてなく てに慣れてますしあまえそっから変えたく ないみたいもあるのででうなんていうか それになれるとというかそれ上でみんなが もう開発していくのでどんどん差がつく わけじゃないですか全てがクを前提にして たりするのでまなのであの優位性大事な こう戦略としてNは取らてそうだなって気 がしますねうんうんわかりましたという ところでまこれもですねまAIを誰もが手 に導入する流れを一気に広げていくための 戦略だなという風に見えてますとでこれも あのさらにですねあの印象的だスライドを ピックアップしてるのもう1枚なんです けど今後まソフトウェアの進化だけじゃ なくてまハードウェアも進化させていき ますよって話なんですけどあの スケーリング速というものについて今回も また言及されてましたとこれOpenAI の解説の時にもちょっとお話しましたけど これまでAIっていくつかのステップで 進化してきたんですねでそれにおいて重要 な原理原則というかあの経験則が スケーリング速というものなんですけど これ何かって言うとスケールさせると パフォーマンスがアップしますというもの ですとで例えばそのスケールはデータだっ たり計算資源だったりパラメーター量だっ たりするわけなんですけどとにかく大規模 化すれば大規模化すれば性能が向上します よというものですとでAIのあの革命って 何ステップかで起きてて最初がこのプリ トレーニングスケーリングで書いてます けど事前学習において大量のデータとか パラメーターを増やしていくとスケールし ましたというのこれまでは起きてきたこと でその後がGPT筆頭に作ったモデルを ポストトレーニングする後から人間とか AIによるフィードバックを反復的にこう 与えていくことでさらにチューニング できると進化できるっていうのが分かった のがあの最近ででさらに先月の応1を代表 とするものですけどテストタイム スケーリングまリーズニングって呼ばれる ものなんですけどこれ何かって言うとAI が専門的な言葉でま水論って呼ぶんです けどまAIが何かこうあのインプットを 受け取って返す時に考えるところを考えれ ば考えるほど賢くなるということが分かり ましたというのが3ステップ目ですでこれ 何が意味してるかと言うとスケーリング速 が終わるんだったらもしかしたらGPって そんな必要じゃなくなるかもしれないわけ

じゃないですかこれ十分ですなるかもしれ なかったわけなんですけどまだまだ続き ますとまむしろテストタイムスケーリング 水論のスケーリングってAの利用量が 増えれば増えるほど増えますよねうん毎回 みんながチャットGPTに何か打ち込む たびに考えなきゃいけないんで要は めちゃくちゃこうコストとしても必要な リソースとしても大きくなりやすいもの だったりしますとなのでよりスケーリング してGPUが必要になっていきますよねと いうメッセージングの中であの最新世代の GPUもこれまで以上にま売買でさらに 性能を上げてきましたという話がありまし たはあちょっとオプの時もおっしゃって ましたけど学ぶから考えるシフトしたこの リーズニングっていうところのエリアに 入ったてのはそれぐらい大きい変化なん ですね大きい変化ですですねはあはいあの と思いますこれまnvdiaとかハードを 提供する会社からしても計算資源必要とし て欲しいわけなんですけどもっと買って くれよともっと買わなきゃだめだよって メッセージでもあるわけですねでもあり ますだから企業として競争優位であるため にはあのどの企業もアプリケーション提供 してく企業ってま水論で必要なんだとし たらアプリケーション提供してる企業 みんな必要になってくるわけなので必要に なっていきますよねというような メッセージングだと思いますねはあでま あのまブラック細かいところはまたあの 昨日と是非見ていただければと思います けど全世代と比べてもコストを同じにした 時に性能が3倍出ますよとで電力が同じと した時に4倍の性能出せますよとまだ コスト下がったとかあの消費電力抑え られるという言い方もできますしまもっと 言うとまコストとか電力キャパシティって 結構決まってたりもするんで同じコスト 電力で3倍4倍のパフォーマンスを出せる ようになりましたとなかなかこれが進化が 止まるんだったらまこれってまあなんと いうかこうソフトウェアというか アルゴリズムの進化とハードウェアの進化 と両方が満たされることで初めてこう人類 として進化できるわけなんですけどあの ハードがも問題なく俺たちは進化していく ぞというようなあのメッセージを感じる ようなリリースだったかなと思ってます うんはいというのがあの1つ目でしたで2 つ目がえクラウドのみならずあらゆる端末 で動くAIというところなんですけどAI を動かす特にディープラーニングとかあの 大規模なを動かすのってもう10年ぐらい 前から基本的にはやっぱクラウドで動かす ことが前提となることの方が多いんですね ま大規模であればあるほどクラウドに巨大 なGPUクラスターを持ってあまGPUの なんていうかあのサブを持って動かすと いうのが一般的でしたとでこれまどういう メッセージかメッセージングかで言うと 今後はそれをまスマホとかPCとか車とか ロボットとかいろんなデバイスで動作 できるようにしていきますという メッセージングですとでこれ何が嬉しいか まめちゃくちゃ嬉しいこと色々あるんです けどうん何が嬉しいかで言うと例えば クラウド上で動くとネットが通じるとこで しか使えないですよねうんでも車で山奥に 運転行きますって時にで自動運転で走って たのに突然ネット切れてなんかエラ起こし たらめちゃくちゃ怖いですよねなのでま ネットが通じないといけないって時点でま 用途がまず限られますよねで他にもあの 通じる通じないもありますしクラウド上に あるだけで冷天手とかあの応答速度も遅く なっちゃうので特定の用途においてはそれ ゆえに使えなかったりもしますよという クリティカルな問題もありますしクラウド 上にサーバーを用意してって時点で ハードルちょっと上がりますよねこれが 手元のさPCでとかで試せるようになっ たらアプリの個人開発じゃないですけど よりこう企業とかパワーを持たない人たち でも簡単にこう導入とか実験ができるよう な世界にもなっていくという意味でかなり 意味があるうんあの流れとなってますと これこれって当然良きできた流れなんです か結構非連続的なもんなんですか大きな トレンドとしては当然あるものかなと思っ てます例えばこれもうずっとそうですけど 昔コンピュターって個人が持つようなもの じゃなかったわけじゃないですかでそれを こうMicrosoftとかAppleと かが全1台PCOみたいなパーソナル コンピューターみたいなカテゴリーを発明 してあの配ってったわけですけどでそれが 今度はスマホになってみたいなまそういう 大きな流れで言うと別にま違和感がある

サプライズがあるような話ではないですが ま10年ぐらい前からこの領域で開発して た身からするとうんあのそんなにすぐに 来るとは思えないというか分からなかった 世界なので読める未来ではありつつ大きな 進化をしたなとでこう10年ぐらい前から この領域で開発してた身からするとま進化 が早いなというか当時絶対にこう全ての エチデバイスに乗ってくるぞということが 当然予測できたものではなかったなと思い ますなのでまここにおいてはNVIDIA 筆頭にいろんなハドテメカがなんというか イノベーションを起こしてくれたから実現 できてるものただまビジョンとしてはこう いうものあって欲しいなというものでは ありましたという感じかと思いますこれ ビジネスメンで言うと今までnvdアって 大体データセンター向けガーファ向けとか が多かったんですけどこうなると端末向け いろんなスマホとか向けが増えてビジネス としても拡張するってこですかねはいはい 拡張しると思いますねああのまこの後 プロジェクト事実ともう1個お話します けどま車車に搭載されますよとかロボット に搭載できますよみたいな話があるんです けどま基本的にあらゆるハードウェアです よねだから別にこう工場のアーム付きの 機械に載せてもいいですしまそういう データセンター以外のところに染み出して いくというかNビディアが来てくれれば できることはどん増えそうだなという感じ はしますねほうはいそ今話してた プロジェクトディジこれちょっと私聞いて てもよくわかんなかったんですけどぜひ 教えてくださいはいこれあの世界最初 クラスのまスパーという風に捉えるのが いいかなと思いますで個人でも使えるよう なスパコンでこうこれまでサーバールーム でかつこう例えば数100万必要だった マシンのセットがまこれあのラップトップ のPCの横におしゃれな箱置いてあると 思うんですけどまそれがこのプロジェクト デジのあのスパコンなんですけどへえ デスクの上で数10万円これ3000ドル からみたいな確か書いてあたと思うんです けどま数10万円で済むようになった みたいなイメージですねうんもちろんま それは大きけれ大きいほどいいですしま クラウドの方が処理できる量で言うと まだまだ上位価なとこはありますけど個人 レベルでもあの相当大きなあの計算量で 計算できるようになりますよというもの ですとはいでコンパクト差とかは嬉しい ですよねいろんなデバイスに乗せていく上 ではコンパクトじゃないといけないPCに 乗せる上ではコンパクトですしロボットで もまあらゆる機械ハードウェアの機械に 載せるのはコンパクトであって欲しいです しでさらにあのまクラウドが不要という こともあのしいとこではありますクラウド 準備するのも大変ですしまこれ 3000ドル1回買っておけばま電気で かかりますけどあの自由にこう使っていく のでま研究所とか大学とか中小企業から するとあのあんまりこう煩しいこと考えず に使い始められるものだったりしますとで 当然あのこれをまたあのユーザー層も拡大 し売りますよねあのユースケースこれが あるから初めてユースケースを想起でき るってものもそうですしあのあるしこう手 が届きやすい価格とかあのさまサイズと いうかあのまクラウドとはまた別の点で ハードル下げてくれているのでまそういう 意味であのより多くの人たちがGPに アクセスできるとこれま僕からするとこう 昔のコンピューターパーソナル コンピューターになったようなそんな感覚 でAIが大規模なAIが動くスパコンが 個人でも手に入るような世界観家庭とか オフィスで普通にこうデスクに置かれて 売るようなレベルというのがあのかなり 面白いポイントかなと思ってますほ藤さん 買います買いたいですね買いたいですか 確かにはい普通のビジネスパーソンとか あんまいらないわけですよねまそうですね で確かに必要とする人はまAI使った アプリケーションその大規模モデルを手元 で実験できることが嬉しい人たちですね うんうん開発者の方とかうんまでもその うち例えばあの例えばですけどAの アプリケーションがもっとこう世なに触れ てそのアプリケーションたちがAを使う タイミングでGP必要とするまさっきの 考えれば考えるほどの話じゃないですけど でそれがネットに経由しなくても良くなる とままこれこの形ではないと思いますけど 当然スマホにそういうものが入ってるとか PCに入ってるみたいな正解感にはなり 売りますねでそうなると全員が持つみたい なイメージかもしれないですねでまあの2

つ目これちょっと軽めですけどあのま Windows上でもGPUフル活用した nbdのGPUフル活用してAIが動き ますよという話ですまこれもクラウドだけ じゃなくてまPC含めてローカルのま ローカルというか手元のPC含めて活用 できるようにしましょうというものですで これまでGPUNBGPU使っていく上で まリラックス環境って言われるあの環境が 基本的に主流でまWindowsだと なかなか動かなかったんですよま対応 できるライブラリーも限られてますし設定 難しかったりしたんですけどま Windowsとのあの神話性を進化させ ましたよというようなリリースですで 先ほど言及したようないろんなこうnvd ソフトウェアスタックAI系のスタック 出してきてくれてますけどまそれもあの Windows上でほらこんな風に動くよ みたいなでもを今回金のでいくつかあの 見せてくれてましたでまこれできるように なると当然Windowsユーザ多いので あの開発がWindowsで始められると いうのも嬉しいですしまWindows上 で動く端末上で動くようなビジネスアプリ も今後作りやすくなりそうだなという意味 であのまこれもよりこうあのユーザーの その広げるものでもあるしまかつその クラウドからHデバイスに分散していくよ という意味合いのあの位置付けかなと思っ うんで3つ目まこれ予告しちゃいました けどまより高度な自動運転とか肌をこう 自立的に動かしていくために必要な プロセッサの進化をしましよというもの ですで今回そうというものがリリースされ てるんですけどこれま全世代の プロセッサーがあるんですけどまそれと 比べて性能が20倍になりましたという ようなものだったりしますとでこれ何が すごいかなんですけど例えばこれ例えば ですけどま自動運転っての考えた時にあの 人がこうある程度運転する上でアシストし ますとかあの一部の機能をアシストします みたいなもの例えばこう車線維持するとか 追従して走行しますよとか緊急でブレーキ しますよみたいな一部機能アシストすると いうレベルとま本当に完全に自動運転全て ロボットがというか自動車がありますよと いうよな世界線あるわけですけどアシスト レベルかまてかこのレベル感によって必要 な計算リソースって全然変わるんですねま そりそうですよねだって周りの環境シング してでリアルタイムに水論していく必要が あるんでま計算資源というか必要なこう プロセッサのパワーも変わってきますよと で今回の層はそういうですねま今後あの ロボティックスまロボットとか自動車とか が完全自立的に動いていく世界になって いくためには当然強いプロセッサーも必要 でまそのために今回もものすごい進化をし ましたよというようなリリースですとうん なのでこういう大幅な性能控除はまだ ソフトウェア側の進化も当然必要自動運で アルゴリズムというかあの学習とか含めて 必要ですけどハード側はハードガであの これだけ進化していきますよという メッセージングはこう自動車の自動運転と か産業ロボットのまあの完全にこう自動 運転自立化していく上でその普及を後する ようなあのリリースだったかなと思って ますで3つ目ですねまこれが結構1番あの 一般の方からすると面白いメッセージング だったんじゃないかなと思ってます今年 AIエージェントってめちゃくちゃ言われ てますよねみんな予測でそればっかり おっしゃってますねそうですよねフのこう 年末に出てた動画確か3個か4個ぐらいA エージェント概念だみたいなアノさんとか ですねはいそうさんとかっました おっしゃってたと思うんですけど今回 リリースで明確にこうエージェンテック AIの次フィジカルAIだみたいなことを 言ってましたとこれ最後のあの1番 面白かったスライドの3つ目なんですけど これAI人とからあのフィジカルAIに 移りますよということを言ってるんです けどま振り返ってみるとAiのこう最近の 名ってもう10数年前ですねあのに認識系 のAI画像認識とか文章ま理解とか音声 認識とかできるまあのパーセプションA っって書いてますけどまそこでまず第1歩 目進化してでその次に生成AIですねま あのアプリケーションで言と#GPTとか まOpenGoogleが最近色々なもの 出してますけどそっからこうだから画像 文章音声を今度生成できるようになりまし たとでその次に最近まエンティAまA エージェントって言われるま意識して考え てアクションプラン立てて行動するよと いうようなあのシステムをAIエージェン

トって呼んでるわけですけどまそれがま 注目されてますとでビディアの今回の発表 だとその先があるとでその先はフィジカル AIだということを言ってるんですねで フィジカルAIって何かなんですけどま 一言で言うと物理世界を扱うようなAI ですとで大規模言語モデルってテキストを 学習してそのテキストの文字と文字間の こう関係性とか勉強しながらテキストをこ 入力すると連続的に次のテキストを 生み出してくれますというものですと今度 フィジカルAIって何かって言うと物理 空間を観測してでそれが入力でで出力とし てま行動を出すま行動するというのがあの フィジカルAIとして今回言及していまし たとこれがあの次のAIの段階と呼んでる ものなんですけどま具体的にちょっと 分かりやすく言うとまエージェンテック AIがまクラウドとかAPIとか情報空間 上でま考えてツールを呼び出して実行 できるようなものだとしたらまフィジカル AIってロボットアームとか車載 コンピューターみたいな物理的なこう ツールを使って実世界で動いていくものと いうようなイメージと理解するとま進化と しては分かりやすいかなと思いますうん 一応厳密に言うとまAIエージェント自体 は別にこう目的に向かって考えて実行する というものなのでフィジカルAもある種 エージェントの考え使ってはいますけど まあまあ進化としてはそういうま情報空間 に閉じてたものから物理空間に今度は来る んだという話と捉えるといいものかなと 思ってますほおここのこれまでから フィジカルAIに至るところの技術的な ハードルってやっぱ連続性があるものじゃ なく非連続的なドカンっていうぐらい難易 度の高いもんなんですかかなり非連続的だ と思ってますねでいくつかなぜ難しい かっていうものがあるんですけどまでも ちみ今回の発表で言及されたがその1個の の大きな課題でしてうんそれ何かって言う とはあま現実世界ってデータが足りない ことが多いんですね例えばですけど人型の こうヒューマノイドのロボットを作ります と決めるじゃないですか人のように情報を 近してもう手とか足とか動かして何かする ぞみたいなもの作ると作ろうとするじゃ ないですかでそれ作ろうと思ったら例えば ですけどデータとしては人が目で センシングしてる情報が何かとか手をどう いう風に動かしたとか足をどういう風に 動かしたみたいなデータが欲しくなりそう ですよねでもそんなデータないわけじゃ ないですかうん僕ら別に常にセンシングし てないですよね筋肉の動きとか目でこう膜 に映ってるものが何かとかって情報残して ないわけなんでじゃあどうするかって言う と必要なデータを作るしかなかったんです よだから例えば人がこうスーツあのこう モーショントラックのスーツを着てとか こうビジョンプロとかこうつけてこう周り を撮影するデータを貯めて頑張って コツコツとデータを貯めていこうという ことをしてたわけですねこれま左側あの ラスト書いてますけどあとはまいろんな こう自動運転のためにデータを貯める車と かって走ってたりするイメージあるじゃ ないですかそのGoogleとかテスラと かおそらく走らせてるような車にこう センサーつけてあの周りの感こう今日 センシングしながらだからま人が運転し てるデータ取りながらとかやってたわけな んですけどま足りないんすよそれで頑張っ てコツコツ集めてもま足りないしま毎回 それ新しいアクションやる時に集め るってなったら大変じゃないですかという ところでどうしていくかリアルなデータが 不足してるってのは結構もう1個の めちゃくちゃ大きいあの課題なんですねで 今回それを克服するアプローチとして nvdiaがコスモスっていう大規模な ワールドモデルま基盤モデルを紹介して ましたこれちょっとロジック飛んでるよう に聞こえるかもしれないですけどま ちょっと説明していきますでまず基盤 ワールドモデル何かって言うと言語モデル がテキストをベースに情報空間を理解する ま言語を理解するようなものだったように ワールドモデルってあの物理世界の法則を 学習するだから重力とか完成とか摩擦 みたいな物理法則とか空間機価額その原因 と結果みたいなものを学習してま物理現象 をそれっぽく再現生成できるような特徴を 持つようなファンデーションモデルですと というのがワールドモデルになってますと でこれを使って何をしていくかって話なん ですけどリアルなデータを生成しちゃおう というアプローチですねうんで今までじゃ 限られてたんだったらじゃ車1本走る動画

があった時にそのじゃああのじゃ晴れので ここからここまで走りましたなんかって いうデタがあった時にそれ雨の日にしたり 雪の日にしたりちょっと工事中にしてみ たりとかなんか動物が飛び出してくるよう な絵にしてみたりとかいうようなデータを 生成の能力を生かしてあの作ってしまうと データを増幅しようというアプローチです ねそうするとま理論上反無限にパターンっ て作れますよねまう反無限じゃないですか 組み合わせでいるとなのであのこれが かなり新しいアプローチになってますとで これまでもシュミュレーションすることで それを学習ゼタに活かそうみたいな アプローチあったんですけどなかなかあの リアリティがなかったりシナリオの パターンが限られていたりしたのでまそれ をそのリアリティを出すために動画デタと か学習したものを使えばまフォト リアリスティックなというかあのリアルに 見えるような学習データを作れますよねと いうとこが大きいものだったりしますとえ こうやっていろんなパターンを生成したら 起りうるあらゆるパターンをもうモーラ できるんですかね要するにある程度こう いうことが起きそう犬が効きそうとか過去 起きたことがあるものとかってなんとなく 人間って良きできるじゃないですかけど もうテールリスク本当に0.01%だけど どでかい影響を及ぼすよなブラックス1と かね言われたりするようなそんなものって 今までモーラできてなかったと思うんです けどこんだけ半無限に生成するとそれも神 できるんですかえっとまアプローチとして はそういうものを神しやすいアプローチだ と思うんますねただま大規模モデルL おそらく皆さん触られて分かると思うん ですけどま性能は当然あるので今の コスモスがどのレベルかってのはあります よねはあテール的なものに関しては ものすごくなんかぐちゃぐちゃな映像に なったりするかもしれないしそのちょっと あのやってみなきゃわかんないなってとこ ありますがアプとしては結構カバーしやす そうなものではあるなという気しますねは はい言語モデルってあれ一般名刺ですよね それがワールドモデルってのあってその nbdが作ったものの名前がコスモスって ことであるってことで言うと今後いろんな ワールドモデルが出てくるんですか いろんな会社から出てき売りますねあ モデル自体もま例えばあるこう空とかも そういった側面を持つま空のオープ空の話 する時もそういう話しましたけど物理現象 まま動画を生成できるって物理現象理解し てると言えるわけなんですよこうりんごを 落としたらりんごってか手話したら落ちる みたいなのを理解できてるから動画が再生 できるわけなんでまなのであのワールド モデルというジャンル自体が新しいものと いうわけではないですねうんは今回 コスモスというあのこれが次のデファクト になる基盤モデルだというメッセージング とまあと動画を見る限りかなりあの精度が 高そうなというかリアルからあ シュミュレーションからリアルなものを 生成するのがまやっていけそうな期待感を 見えるものだったというのがあの本質的に 大きいとこかなと思いますへえしたも言語 モデルみたいな言葉定着しましたけど今後 ワールドモデルみたいな言葉を聞く機会 増えるんですかねかなり増えるかもしれ ないですねはいあの増えていきそうな気も しますねまちょっといつになま今まだ ソフトウェア側での進化というかあの アプリケーション作っていきましま エージェントAI エアエージェントでこうアプリケーション 作りましょうみたいなものがまもっか多い 気もするんですが間違いなくハードウェア の進化ってのは今後控えてますしまそこで ワールドモデルが希になるってのもほぼ 間違いないことだと思いますねはあ分かり ましたこんだけ無限にできるとなんか あらゆるシュミュレーションができ るってことですねそうですねあらゆる シュミレーションができるようになります ねこれ実際にあのちょっとまあキーノート の中で何パターンかでもがあったんでぜひ なんか気になるか全部見見ていただければ と思うんですけどあの1個ですね自動運転 のあのデモンストレーションこう自動運転 で撮影されたものからあのパターンいくつ も生み出せますよというものがあったんで それだけちょっとご紹介できればと思い ますシュミュレーションともうまく 組み合わせてますとあの物理シミュレー ションって物理的に正しいものを生み出す のは当然得意なんですよまでもあのリア ルっぽい映像ではなかったりするんでま

今回のデモでもありましたけどこう物理 シミュレーション的に生み出されたものを こうリアルっぽく変えるとかその シュミュレーションとま生成を 組み合わせることで少ないデータから大量 のデータに増幅しますよというのが今回の コスモスの新しいポイントかなと思って ますこん中に出てきたオムニバースって何 ですかあれあオムニバスがその物理の シュミレーターですねシュミレーターの ことなんですかはあそれとコスモスを 繋げることでそうですNが元々そういう 物理シミュレーターを出してるんですけど それがリバースですねそういうことすねや なんかゲームみたいですよねゲームみたい ですねねまくゲームから始まったのが nvdiaですけどはいそうですねは実際 ゲームとかの映像をリアルに変換する みたいなことま自体は実はま研究的には ずっとあのやられてきたエリアま シミュレーションtoリアルまSIMto リアルって言ったりするんですけどエリア だったりしてまさにこうそうですねゲー ムっぽいですしまnvdがまさに得意な 領域っぽいですよねそうですよねいや 分かりましたはいはいでこれができるよう になるとこれまでテスラとか大きな会社と か頑張ってデータ集めなきゃいけなかった ところが例えばですけどちょっとした ハードウェアのプロダクトを作りたいって 時にもしかしたら少ないデータでその ハードウェアをこう実実的に動かすような データを生成することができるになるかも しれないそうなってくるとハードウェア 開発の常識って変わるわけじゃないですか まというかそういうこう自立駆動する ハードウェアの開発自立的に動く ハードウェア開発ってのを常識が変わって くるというところでま今後まエージェント 系まエージェンティックAIから フィジカルAIというメッセージングはま かなり面白いそのデジタルからデジタル から物理世界に飛び出してくるようになる んじゃないかなという風に思ってますはい ほこれによってやっぱ自動運転の実用かそ した普及って一気に加速するんですかね 加速するというかむしろまこの技術はその 自動運転の普及においてはもう必須なもの の1つなんじゃないかなと思いますま当然 今の自動運転技術開発してるプレイヤーは こういうこうシミュレーションからリアル に変換すること自体はあの絶対に取り組ん でるようなテーマではあるま活用してる テーマではあると思うのでうんあの加速し ていくというのは間違いないかなと思い ますねはあこれ自動運転のイメージすごい わいたんですけど今回話題になった ロボットはいはいロボットの加速ま開発の 加速もかなり進むんですから要するにま 自動車って結局こうやって動くってことで 道路を動くのが中心じゃないですかある 程度どう動くかって限定されてるわけです けど人型ロボットとかってまあるここの 施設だけで動くとかなら情報とか色々 シュミレーションできそうですけどどこに でも行くようなロボットとかだともう とんでもないデータ量ですねそうですねと いうことは用途とかを絞ったり場所を絞っ たような形のロボットでやっていくんです かねまあ用途とか場所が絞られてた方が 当然データも用意しやすいですしあの アプリケーションも作りやすいのでまそっ から始まってら間違いないと思うんですね で今回のNVIDIAのあのワールド モデル作りますよとかあのエデバイスでも こんな高成に動きますよという話自体は あらゆるハードウェアの開発のハードルを 下げてるものなのでうんまヒューマノイド 含めて広がっていくま本当ヒューマノイ ドってデータ集めの難しいんではいあのま 今回のコスモスみたいなものがないと かなり基本的にほぼ不可能に近いものなん じゃないかなという気もするんではああの 加速させるものというのは間違いないと 思いますねシガをそのフィジカル領域に 受けてこんな動きするんじゃないかみたい な水論ってかなり正確なんですかもう物理 法則に乗っとっていまそれちょっとま コスモス確かあのもうすでに触れるので ちょっと僕も触ってみたいなと思ってるの でまだ見てはいないんですけどまそうです ねシュミュレーションと組合せればそれ なりに正確になるかもしれないですねああ 多分生成のトップレベルを見る意味だとま ちょっとコスモスでて僕まだ触ってない デモしか見てないですけどま空とかあの Googleが出してるベオとか見るとま そんなもんからでまたまにこう体操選手の 動きとかでうんバグっちゃったりとかする けどまそれなりに正確になってきて

るっていうのが生成側でで今回まコスモス オニバスとかあのシミュレーションと 組み合わせることもできるというか強かっ たりするのでまそれ組み合わせるとま結構 な精度で出るんじゃないかなって気もし ますけどねしかもどんどん進化してくわけ ですもんねそうですねどんどん化 こういうを今こうビジョンとしてこういう 場面で打ち出し始めてるというところなの であのまだまだ進化していくところかなと 思いますどういう程度で語るにもよります けどこのフィジカルエっていうビジョンは もう実現はほぼ確実って言ってもいいん ですよねま物理世界に染み出していくこと 自体間違いないそのテスラとかあの自動 運転系の会社とかたくさん世界にいます けどまその方向に世界が向かっていくのは 間違いないしそこにそんなにこうま今回の 発表ってかあの世の中の進化にて間的な 情報ってないですねまハード進化していき ますしまなのでそれ自体間違いないと思い ますでいつ来るかっていうのが論点だった わけですけどはま想像以上に早くなんて いうか基盤含めて進化してきたなという 感じですね2030年までに来ますかいや 来てほしいですからね僕あのどうなるん だろ免許持ってないんですよああはいはい あのずっと自動運転待ってるんで2030 年までにしてほしいなと思ってますこれか 社会にありがたいですよねありがたいです ねまタクシーとかま移動段の識が変ますよ ね自動転できる前提になるとうんで結局 このフィジカルAIでもやっぱNVが圧倒 的な王者になるんですか今の大規模モデル を動かすてみだあのめちゃくちゃ強い ポジションにいるの間違いないなと思い つつもいわゆるこうGPUで必要とされる ものがフィジカルAIとか今後のこう いろんな単板に乗ってくるチップで必要か というとま必ずしもそうとは言えないかも しれない例えばUSでもdat NVIDIAみたいなあのこう水論に特化 したチップとかが作ってる会社ってまいく つか出てきてたりするんですですねでこれ 何かって言うとま分かりやすく言うと 例えば学習のタイミングって並列に計算を していく必要があるで並列に計算すること 相性がいいんですよ大量にデータがあるの ででも水路のタイミングってそうじゃない じゃないですかGPUの並列で計算できる みたいな能力って別に水論でそこまで行か せてるわけじゃないよねというところで 水論に特化してまかつLMに的な計算に 特化したチップとかを出してる スタートアップとか出てきてたりはします というところうんでまフィジカルAもその 1個っていうかその領域ですしま水論面で 必ずしもあのNBが持ってるアセットが 全て生きるというわけではないかなと思っ てますとうんうん他の特化したプレイヤー チップを持ったプレイヤーが出てきても おかしくない状況かなと思ってますはあ 例えばテスラはライバルになるんでしょう かチップの開発もね自らやってますよね ライバルになりうるんじゃないですかねま あのま今言って結局学習ので必要なチップ と水論で必要なチップってま理論上売り ますよねでエレレエレレで例エレレの計算 特性もありますしまテスラちょっとま僕も 専門じゃないでそこまで詳しくないです けどテスラとかその自動運転とかその特定 の状況こうなんていうか映像センシングし ながら何か推論しますよってものに特化し たチップというものま最低機会が異なる形 になってもおかしくはないかなと思います ただnvdiaは今クーだとかソフト スタックも含めて強いエコシステム開発 コミュニティを持ってたりもするのでま その有意性をく繰り返せるほどなのかは ちょっとわかんないっていう感じな気もし ますねこうやって水論でデータ作れるよう になると今まで持ってたリアルデータの 価値って相対的に下がるんですかまこれ までよりは下がるかどうかで言うと確かに イエスかもしれないんですけどとはいえ 今回のその生成によってデータを増幅しま すってアプローチってあくまで増幅だっ たりもするんですね元が好きよはいなので むしろテスラとかリアルデータを持ってる とこがまより強くなる変化にも見えるかな と思ってますね確かにリアルデータを 掛け算できるようになるですねそうですね 生成するアプローチの難しさって結局 リアリティがないから頑張って生成とかし てるわけなんでまリアルデータ持ってるん だったら例えばフィジカルAIの方向に 行けば行くほどまニーズはもう爆発に 増えるわけじゃないですかそういうデータ がなのでテスラとかま自社でデータを 書き進めてる企業がまより強くなっていく

方向にも見えますね確かに水論データが 正しいかどうか検証できますもんねそう ですねはいおっしゃる通りですねでこの 広がっていく市場の中でうんナンバーワン のサービスとかを出せるんだったらまそれ それ強いですよねうーんということですね 分かりましたいや今回のキーノートが持つ なんかより中長期的な意味根底の意味が よくわかりましたはいはいということで はい今日も分かりやすい説明ありがとう ございましたありがとうございましたどう もありがとうございましたはい [音楽] H [音楽] [拍手] [音楽]