NVIDIA CEO Jensen Huang: DDN と協力してエクストリーム コンピューティングを構築し、DeepSeek R1 モデルが AI を強化

Huida (Nvidia)の創業者であるJensen Huang (Jensen Huang)であり、世界最大のプライベートストレージシステム企業である(DDN)のCEOです 2月21日、アレックス・ブザリがAIの未来を掘り下げ、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)、エンタープライズアプリケーションからデジタルツインまで、AIの影響はあらゆる(Digital Twin)にあります。

2017 年、NVIDIA は新しいスーパーコンピューティングアーキテクチャを構築しようとしましたが、より効率的なデータ処理方法が必要でした。 Bouzari によると、従来のデータアクセスモードは使用に耐えないため、新しい AI ストレージアーキテクチャが必要であり、拡張可能で低遅延で分散型でマルチクラウドであり、データをできるだけ移動させずに中間データ (Metadata) を使用して情報を処理する必要があります。 この考えは当時非常に狂気じみていると考えられていましたが、7 年の努力の末、ついに現実のものとなりました。

AIアプリケーションの爆発、スマートデータレイヤーがキーとなります

AIの普及に伴い、企業はモデルトレーニングにだけ注力するのではなく、AIが実際の運用において素早く情報を取得できることに関心を持つようになりました。黄仁勋 (ジェンスン　フアン)氏は、AIがトレーニング時の大量データにのみ依存すべきではなく、運用時に「有用な情報」を取得し、元のデータではなくそれを活用すべきだと指摘しています。これこそがDDNが開発したInfinia製品が解決する課題であり、知的データレイヤー (Data Intelligence Layer) を介して、元のデータをキーデータに変換し、AIの効率的な運用を実現します。

この構造の鍵は、メタデータ(の中間データ)であり、つまりデータのタグ付けと記述です。黄仁勋 (ジェンスン　フアン)は、メタデータが非常に高い圧縮率を持ち、異なるシステム間での迅速な移動が可能であり、計算コストとストレージスペースの要件を大幅に低減します。これにより、AIの実行がよりスムーズになるだけでなく、企業はデータの価値をより迅速に取得し、競争力を高めることができます。

ムーアの法則の減速、加速演算がAIの発展の鍵となる

ムーアの法則の減速、加速演算がAIの発展の鍵となる。過去30年間、コンピュータの演算能力はムーアの法則に従って安定して向上してきたが、ここ15年間はその成長傾向が緩やかになってきた。黄仁勋 (ジェンスン　フアン)は、NVIDIAのGPU並列演算アーキテクチャにより、演算能力が最高に達し、AIの大規模な発展を可能にしたと述べている。

DDNのInfiniaは、計算とAI学習メカニズムを組み合わせ、データを単なる保存ではなく、自動的に学習して有用な情報に変換できるようにします。例えば、医療、金融、スマートシティなどの領域では、この技術が企業が重要なデータを迅速に取得し、さらにAIの意思決定能力を向上させるのに役立ちます。

企業AIがデジタル・ツイン時代に入ると、Omniverseが未来をリードします

高性能コンピューティング(HPC)から企業AI、今AIはデジタルツイン(Digital Twin)段階に入っており、これはNVIDIAのOmniverseプラットフォームがもたらす技術革命です。

黄仁勋 (ジェンスン　フアン)を例に挙げると、過去には数十億ドルと数年の時間を要していた薬の開発が、Omniverseを利用することで仮想世界で薬のデジタルツインを作成し、さまざまな配合や効果を迅速にシミュレーションすることができ、研究開発にかかる時間を大幅に短縮することができます。また、Omniverseは製造業やスマートシティなどの分野にも応用可能で、企業がデジタル世界でシミュレーションやテストを行うことで、効率と正確性を大幅に向上させることができます。

Bouzari補充，Omniverseの成功の鍵は、知的データレイヤーにあります。企業はAIを活用して大量のデータを価値ある情報に変換する必要があります。そうすることで、デジタルツインの利点を十分に発揮できます。

AI が代理店時代に入ると、企業は AI 従業員を持つことになります

黄仁勋 (ジェンスン　フアン)は、企業は将来、独自の AI エージェント(AI Agent)を構築することになると指摘しており、これらの AI は各部門の専門家となり、データを分析したりアドバイスを提供したりし、さらにはお互いに協力することができます。例えば、サプライチェーン管理 AI は財務 AI と情報を交換し、資金の流れと生産計画が同期していることを確認することができます。

DDNのInfiniaは、AIエージェントのこの時代の重要な基盤であり、AIが重要なデータにすばやくアクセスして分析し、AIエージェントが最善の意思決定を行えるようにします。

オープンソースAIの発展を加速し、R1はAIをより効率的にします

近日、DeepSeek が R1 オープンソース AI 推論モデルをリリースし、市場の高い関心を集めています。黄仁勋 (ジェンスン　フアン)氏は、これは AI 計算需要が減少することを意味するのではなく、むしろ AI の進歩を加速させる鍵であると述べています。

過去のAIトレーニングは、事前トレーニングと推論に分かれていましたが、現在ではAIのポストトレーニングがより重要になっています。このプロセスには多くの計算リソースが必要です。R1モデルの登場により、AIはより効率的に推論を行い、AIエージェントの意思決定能力を向上させることができます。

Bouzariも述べ、NVIDIAのCUDAおよびNIMsプラットフォームは、生命科学、金融、スマートドライブなど、さまざまな業界でAIの利用を推進しており、将来的にはAIエージェントがあらゆるところに存在することになるでしょう。

企業はAIを自社で構築し、クラウドAIを利用すべきです

企業は自らAIを構築すべきか、クラウドAIを使用すべきか、その答えは両方を兼ね備えることだ。黄仁勋 (ジェンスン　フアン)氏は、企業はまずクラウドAIを利用することができるが、特定の分野で競争上の優位性を築くためには専用のAIを開発する必要があると指摘しています。

例えば、NVIDIAは、チップ設計やサプライチェーン管理などの分野で独自のAIを構築しています。これらの分野の知識はパブリッククラウドのAIから直接取得することはできません。これはDDNのInfiniaが重要な役割を果たす場所であり、企業が独自のAIインテリジェンスレイヤーを構築し、AIの意思決定能力を向上させることができるようにします。

HuidaとDDNが手を組んでAIの新時代を迎える

過去、両者はHPC分野で協力し、現在はAIを企業に導入し、将来はデジタルツイン技術の推進を目指しています。 「DDNがなければ、NVIDIAのスーパーコンピュータは実現できなかったでしょう。」黄仁勋（ジェンスン・フアン）は、AIの発展におけるDDNの貢献に感謝しています。

Bouzari氏は、HuidaはAIを新しい時代へと導いており、両者は今後も協力を深め、エンタープライズとデジタルツインの分野でのAIの応用を促進すると述べた。

(AI 黄金時代！黄仁勋 (ジェンスン　フアン)が、輝達がAIトレーニングロボットを推進し、OmniverseがCosmosと組み合わさって最強の組み合わせを作ることを明らかにしました)

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