エヌビディア Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

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質問は、なぜ私がそれを知っていたのか、ということですね。なぜ私がそれを知っていたのか、ということですね。実はかなりシンプルです。前回の産業革命によって、あらゆるものに電力を供給できるようになり、私たちは電力をあらゆる場所に分配しました。そしてもちろん、インターネットによって、あらゆるものを見つけられるようになりました。それが大きなアイデアです。昔はコンセントに挿し、イーサネットジャックやモデムを使い、今ではWi-Fiです。接続すれば、あらゆるものを見つけられます。それは小さなことではありません。非常に大きなことです。あらゆるものを見つけられるようになり、誰もがすべてを見つけたいと思うようになったため、私たちはそれをインフラの一部にする必要がありました。どこにでも電力を分配できるようになり、あらゆるものに電力を供給したいと考え、電力をあらゆる場所に分配しました。それはインフラの一部になりました。

今では、あらゆるものを見つけられますが、明らかにそれは人々が本当に望んでいることではありません。私たちが本当に望んでいるのは、あらゆることを知ることです。何でも尋ねられ、あらゆることを知りたいのです。それこそが、今私たちが構築しているコンピューティングの層であり、尋ねたいこと、知りたいことは何でも可能にするものです。それが人工知能の大きなアイデアであり、コンピュータがその中心にあります。最初の装置はダイナモと呼ばれ、次はもちろんコンピュータと呼ばれ、そして今、私たちはこうしたAIファクトリーを持ち、それらはインターネットが数字を生み出すのと同じように数字を生み出します。ある意味では、それほど単純な話です。さて、質問はとても単純です。コンピュータ業界はそこからここまでどう至ったのか、そしてその含意は何か。複合的な二つの問題、二つの複合的な課題があります。

一つ目は、前世代のコンピュータは人間が使うものであり、何かを調べるために使い、ツールとして、端末として購入し、あらゆるものを見つけられるようにするものでした。今、この新しい世界では、誰もが何でも尋ね、あらゆることを見つけ知りたいと考えているという前提に立つなら、そしてそれがほぼすべての活動に統合され得ると信じるなら、問題は、世界中にそのコンピューティングの層をどう構築するかということです。そのコンピュータは、結局のところ、生成的なコンピュータです。検索型のコンピュータではありません。これは以前にも説明したと思います。過去60年間、すべてが事前に記録され、どこかのストレージに保存されていました。

電話で何かをタップすると、その情報を取りに行き、実際にはおそらく3〜10個の情報を検索していました。あなたが誰か、あなたに関連付けられたクッキー、過去の履歴や好みに基づいて、レコメンダーシステムがその情報の一つを推奨していましたが、それはすべて事前に記録されたものでした。そのコンピューティングのモデルは検索ベースと呼ばれます。もし質問が――何でも尋ねてあらゆることを知りたい、本当に知りたいのであって、見つけたいのではないなら、答えを生成する必要があります。それを合理的に検索することはできません。その理由は、以前はレコメンダーシステムという考え方があり、それはあなたの好みに基づいていたからです。

何でも尋ねてあらゆることを知りたいなら、その好みは何か別のもの、いわゆる「コンテキスト」に置き換えられる必要があります。問い合わせは「プロンプト」と呼ばれ、周囲の環境にはコンテキストと好みの両方が含まれます。それらすべてを組み合わせて、答えを生成する必要があります。基本的にそれが意味するのは、寄せられるあらゆる問い合わせに基づいて継続的に答えを生成する、新しいコンピュータの層を構築しなければならないということです。それはもはやストレージの集合体ではありません。それはコンピュータの集合体です。そのコンピュータはどのようなもので、どんなアルゴリズムを実行するのでしょうか。それは、誰もが自分自身のレコメンダーエンジンを持つようなものです。そのように考えてみてください。Meta全体で一つの巨大なレコメンデーションシステムを持つ代わりに、今では文字通り誰もが自分自身のレコメンダーエンジンを持つのです。

これらのレコメンデーションエンジンは、AIモデルが大規模であるため非常に複雑です。それは賢くなければなりません。世界の多くの情報を圧縮しています。さて、二つ目の問題はこういうものです。それはムーアの法則の終焉です。皆さん、私が約15年前に初めてそう言ったとき、誰かの感情を傷つけたかのように、驚きの声が上がりました。それは単に、トランジスタがもはやスケールしないと言っているだけで、それ自体は大した問題ではありません。トランジスタが年2倍にスケールしなくなったり、2年ごとに半分の大きさにならなくなったりすると、生成AI、あるいは皆さんが考える人工知能というこの別のことを実現しようとする中で、未来がどうなるのかという問いが生まれます。

ムーアの法則が終わり、はるかに多くのトランジスタが必要となるこの新しい世界では、いくつかのことが起きる必要があります。まず起きなければならないのは、それでも数年ごとに100倍、1000倍の改善を得たいということで、それを実現するには、チップの中だけで完結することはできません。共同設計をしなければなりません。それこそがNVIDIAが徹底した共同設計企業になった理由です。皆さんはいつも私たちからそれを聞いていますね。二つ目にしなければならないのは、トランジスタを2倍にしたいなら、チップも2倍作らなければならないということです。それがNVIDIAがNVLinkを発明した理由です。まず私たちが行ったのはCoWoSを使うことで、それにより複数のチップを融合できるようになりました。