この記事では、NVIDIA の CEO である Jensen Huang が、AI がどのように新しい産業革命をリードし、業界を再構築し、未来の雇用市場を変えるかについて語ります。 (あらすじ:ジェンスン・ホアンはブロックチェーンを拒否しますか? Nvidia Inceptionの公式ウェブサイトは、「暗号スタートアップ」のアプリケーションを明示的に除外しています)(背景補足:Huang Jenxunは「暗号通貨なし」と叫んでいます! エヌビディアは突然アービトラムの協力を止めるように叫んだ、なぜ彼女の態度は大きく変わったのですか? Huida NVIDIA の共同創設者兼 CEO である Jensen Huang 氏は最近、Hillen Valley Forum フォーラムの最近のインタビューで、人工知能 (AI) の開発に関する彼の洞察を共有しました。 彼はAIを新しい産業革命と位置付け、AIが21世紀の経済のあらゆる階層をどのように再形成し、人間社会がこの変化にどのように対応するかについての全体像を示しています。 AIファクトリー:新時代の知恵の源 Huang Jenxunは、最初に「AIファクトリー」とは何かを説明しました。 彼は、AIは新しいテクノロジーであるだけでなく、過去のソフトウェアとは大きく異なる方法で構築されており、過去のソフトウェアではできなかったタスクを実行できると指摘しました。 さらに、AIの生産モデルは変化し、「以前は、ソフトウェアは人間の入力コードによって作成されていました。今日、私たちは新しい業界を持っています。ソフトウェアは機械によって生成されます」とフアン氏は述べています。これらの機械は、電気によって動作し、トークンを生成し、数字、単語、タンパク質構造、画像、ビデオ、3次元モデルなど、さまざまな形の知恵に再結合することができます。 「私がそれをAIファクトリーと呼んでいるのは、毎日トークンを生成することだけだからです。」 これらのAI工場で生産されたスマートトークンは、ヘルスケア、金融サービス、エンジニアリング、サプライチェーン管理、特にフアンが非常に楽観的な教育分野など、さまざまな分野に浸透します。 彼は、過去の産業革命で電気が役割を果たしたように、AI工場が生み出すインテリジェンスも戻ってきて、既存のすべての業界に革命を起こすと信じています。 例えば、未来の自動車会社は、物理的な車を作るだけでなく、その車を動かすトークンを生産するAI工場を設立するでしょう。 「今から10年後には、すべての自動車会社も、その車に搭載されるトークンを生産するようになるでしょう」この変化は、物理的な製品を製造する企業が、製品を生産するために必要な「頭脳」を生産するためにAI工場が必要になる未来を予見しています。 これが市場に与える直接的な影響は、コンピューティング パワー、エネルギー、および関連インフラストラクチャの需要が急増し、基盤となるテクノロジを提供する NVIDIA のような企業が引き続きその波の頂点に立つことです。 AIの進化と「フィジカルAI」の未来 ジェンスン・フアンは、現代のAIの開発をいくつかの段階に分けてレビューしました。 約12~14年前、AlexNetに代表されるコンピュータビジョンのブレークスルーは、機械が画像、音、振動、温度などの情報の意味を理解できる「知覚AI」の波を開きました。 そして、5年ほど前に「ジェネレーティブAI」が注目され、AIモデルが英語をフランス語に翻訳したり、汎用翻訳機のようにテキストプロンプトに基づいて画像を生成したりするなど、情報を理解し、変換することを学習しました。 今は「推理AI」の時代です。 この種のAIは、理解して生成するだけでなく、問題を解決し、目に見えない状況を特定することもできます。 彼らは人間のような推論スキルを使用して、問題を徐々に分解し、学習したルールと原則を適用して問題を解決します。 「私たちはこれをプロキシAIと呼んでおり、プロアクティブです」フアン氏は、これらのデジタルロボットは、タスクを理解し、学習し、コンピューターやブラウザなどのツールを使用し、サプライチェーンの問題に対するSAPシステムへのアクセスや人事のためのWorkdayなど、人間のタスクを実行することができると説明しました。 彼は、将来のCEOが物理的な労働力とデジタルの労働力の両方を管理し、IT部門がAIに基づいて行動する「人材」になるかもしれないと予見しています。 次の波は「フィジカルAI」です。 そのためには、AIが摩擦、慣性、因果関係、現実世界の常識などの物理法則を理解する必要があります。 たとえば、オブジェクトがテーブルを通過せず、テーブルから転がり落ちるボールは、別の次元に消えるのではなく、床に座ります。 こうした身体的な推論能力を持つAIが、かつて物理的なロボットに搭載されることで「ロボティクス」が誕生しました。 フアンは、これが米国および世界の製造業の未来にとって重要であると考えています。 「米国全土に新しい工場や工場を建設する際には、最新の技術を活用したいと考えています。 今後10年以内に、これらの次世代工場や工場が高度にロボット化され、深刻な世界的な労働力不足に対処するのに役立つことを願っています。」このビジョンは、ロボット産業、センサー技術、および関連ソフトウェア開発にとって大きな市場機会を意味します。 世界のAI競争と米国の対応 世界的なAI競争に直面して、フアン氏は米国政府がどのように対応すべきかについて意見を述べました。 彼は、時間制限が決まったゲームではなく、「無限のゲーム」であるレースの性質を理解することが重要であると強調しました。 PC 革命、インターネット革命、モバイル革命、そして現在の AI 革命にまたがる NVIDIA 自身の 33 年の歴史は、長期的な思考の具現化です。 彼は、AIの3つの側面から成功の鍵を分析します:技術:知的資本が重要です。 Huang氏は、世界のAI研究者の50%が中国系であり、この要素を戦略的な考慮事項に織り込む必要があると警告しています。 これは、人材の誘致、開発、国際協力が鍵となることを意味します。 AI工場レベル:エネルギーが核心です。 AI工場は、過去の産業革命がエネルギーを物理的な製品や電気そのものに変換したように、電気をデジタルトークンに変換することで運営されています。 したがって、適切で費用対効果の高いエネルギー供給は、AI工場の開発の基礎です。 インフラストラクチャとアプリケーションレベル:Huang氏は、前回の産業革命の勝者は技術を発明した国ではなく、それを最も速く適用した国であり、米国はモデルであると指摘しました。 したがって、AIにとっては、恐怖ではなく、ポジティブなアプリケーションがすべてです。 これには、AIを適用できるようにするための労働力のスキルアップや、社会のあらゆる分野でのAIテクノロジーの採用の奨励が含まれます。 フアン氏の見解は、政策立案者や市場投資家に明確な指針を提供することは間違いありません。 AIレースでは、技術の研究開発、エネルギー政策、人材戦略に焦点を当てるだけでは不十分であり、産業の採用を促進することは、より重要ではないにしても、同じくらい重要になります。 短期的な市場の反応は、エネルギー株、AIインフラコンセプト株、エドテックセクターへの注目の高まりに反映されている可能性があります。 AIが雇用市場に与える真の影響:置き換えるのではなく変革する AIが大量失業につながる可能性があるという懸念に対して、フアン氏は「新しい仕事が生まれ、一部の仕事が消えるが、すべての仕事は変わる」と、より微妙な見解を示しました。彼は、問題を極端に捉えるべきではなく、基本原則に基づいて分析すべきであると強調しました。 基礎技術レベルでは、AIの開発自体が新たな雇用を生み出しています。 フアン氏は、AIによって都市が活性化されたことを指摘するために、サンフランシスコを例に挙げました。 「AIが新しい仕事を生み出すのは、ソフトウェアの開発方法が変わったからです。 かつては人間がコーディングし、CPUで動いていたソフトウェアが、今では機械学習で作られ、GPU上で動いているソフトウェアになっています」これは、ツール、コンパイラ、方法論からデータ収集、管理、AIセキュリティまで、すべてのレイヤーが新しいテクノロジーと仕事を生み出していることを意味します。 ...
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コンピューティングパワーは王！黄仁勋 (ジェンスン フアン) がAIがどのようにグローバルバリューチェーンを再構築するか、ボットがいつ普及するか、AIが製造業のアメリカ回帰を加速できるかについて語りますか？
この記事では、NVIDIA の CEO である Jensen Huang が、AI がどのように新しい産業革命をリードし、業界を再構築し、未来の雇用市場を変えるかについて語ります。 (あらすじ:ジェンスン・ホアンはブロックチェーンを拒否しますか? Nvidia Inceptionの公式ウェブサイトは、「暗号スタートアップ」のアプリケーションを明示的に除外しています)(背景補足:Huang Jenxunは「暗号通貨なし」と叫んでいます! エヌビディアは突然アービトラムの協力を止めるように叫んだ、なぜ彼女の態度は大きく変わったのですか? Huida NVIDIA の共同創設者兼 CEO である Jensen Huang 氏は最近、Hillen Valley Forum フォーラムの最近のインタビューで、人工知能 (AI) の開発に関する彼の洞察を共有しました。 彼はAIを新しい産業革命と位置付け、AIが21世紀の経済のあらゆる階層をどのように再形成し、人間社会がこの変化にどのように対応するかについての全体像を示しています。 AIファクトリー:新時代の知恵の源 Huang Jenxunは、最初に「AIファクトリー」とは何かを説明しました。 彼は、AIは新しいテクノロジーであるだけでなく、過去のソフトウェアとは大きく異なる方法で構築されており、過去のソフトウェアではできなかったタスクを実行できると指摘しました。 さらに、AIの生産モデルは変化し、「以前は、ソフトウェアは人間の入力コードによって作成されていました。今日、私たちは新しい業界を持っています。ソフトウェアは機械によって生成されます」とフアン氏は述べています。これらの機械は、電気によって動作し、トークンを生成し、数字、単語、タンパク質構造、画像、ビデオ、3次元モデルなど、さまざまな形の知恵に再結合することができます。 「私がそれをAIファクトリーと呼んでいるのは、毎日トークンを生成することだけだからです。」 これらのAI工場で生産されたスマートトークンは、ヘルスケア、金融サービス、エンジニアリング、サプライチェーン管理、特にフアンが非常に楽観的な教育分野など、さまざまな分野に浸透します。 彼は、過去の産業革命で電気が役割を果たしたように、AI工場が生み出すインテリジェンスも戻ってきて、既存のすべての業界に革命を起こすと信じています。 例えば、未来の自動車会社は、物理的な車を作るだけでなく、その車を動かすトークンを生産するAI工場を設立するでしょう。 「今から10年後には、すべての自動車会社も、その車に搭載されるトークンを生産するようになるでしょう」この変化は、物理的な製品を製造する企業が、製品を生産するために必要な「頭脳」を生産するためにAI工場が必要になる未来を予見しています。 これが市場に与える直接的な影響は、コンピューティング パワー、エネルギー、および関連インフラストラクチャの需要が急増し、基盤となるテクノロジを提供する NVIDIA のような企業が引き続きその波の頂点に立つことです。 AIの進化と「フィジカルAI」の未来 ジェンスン・フアンは、現代のAIの開発をいくつかの段階に分けてレビューしました。 約12~14年前、AlexNetに代表されるコンピュータビジョンのブレークスルーは、機械が画像、音、振動、温度などの情報の意味を理解できる「知覚AI」の波を開きました。 そして、5年ほど前に「ジェネレーティブAI」が注目され、AIモデルが英語をフランス語に翻訳したり、汎用翻訳機のようにテキストプロンプトに基づいて画像を生成したりするなど、情報を理解し、変換することを学習しました。 今は「推理AI」の時代です。 この種のAIは、理解して生成するだけでなく、問題を解決し、目に見えない状況を特定することもできます。 彼らは人間のような推論スキルを使用して、問題を徐々に分解し、学習したルールと原則を適用して問題を解決します。 「私たちはこれをプロキシAIと呼んでおり、プロアクティブです」フアン氏は、これらのデジタルロボットは、タスクを理解し、学習し、コンピューターやブラウザなどのツールを使用し、サプライチェーンの問題に対するSAPシステムへのアクセスや人事のためのWorkdayなど、人間のタスクを実行することができると説明しました。 彼は、将来のCEOが物理的な労働力とデジタルの労働力の両方を管理し、IT部門がAIに基づいて行動する「人材」になるかもしれないと予見しています。 次の波は「フィジカルAI」です。 そのためには、AIが摩擦、慣性、因果関係、現実世界の常識などの物理法則を理解する必要があります。 たとえば、オブジェクトがテーブルを通過せず、テーブルから転がり落ちるボールは、別の次元に消えるのではなく、床に座ります。 こうした身体的な推論能力を持つAIが、かつて物理的なロボットに搭載されることで「ロボティクス」が誕生しました。 フアンは、これが米国および世界の製造業の未来にとって重要であると考えています。 「米国全土に新しい工場や工場を建設する際には、最新の技術を活用したいと考えています。 今後10年以内に、これらの次世代工場や工場が高度にロボット化され、深刻な世界的な労働力不足に対処するのに役立つことを願っています。」このビジョンは、ロボット産業、センサー技術、および関連ソフトウェア開発にとって大きな市場機会を意味します。 世界のAI競争と米国の対応 世界的なAI競争に直面して、フアン氏は米国政府がどのように対応すべきかについて意見を述べました。 彼は、時間制限が決まったゲームではなく、「無限のゲーム」であるレースの性質を理解することが重要であると強調しました。 PC 革命、インターネット革命、モバイル革命、そして現在の AI 革命にまたがる NVIDIA 自身の 33 年の歴史は、長期的な思考の具現化です。 彼は、AIの3つの側面から成功の鍵を分析します:技術:知的資本が重要です。 Huang氏は、世界のAI研究者の50%が中国系であり、この要素を戦略的な考慮事項に織り込む必要があると警告しています。 これは、人材の誘致、開発、国際協力が鍵となることを意味します。 AI工場レベル:エネルギーが核心です。 AI工場は、過去の産業革命がエネルギーを物理的な製品や電気そのものに変換したように、電気をデジタルトークンに変換することで運営されています。 したがって、適切で費用対効果の高いエネルギー供給は、AI工場の開発の基礎です。 インフラストラクチャとアプリケーションレベル:Huang氏は、前回の産業革命の勝者は技術を発明した国ではなく、それを最も速く適用した国であり、米国はモデルであると指摘しました。 したがって、AIにとっては、恐怖ではなく、ポジティブなアプリケーションがすべてです。 これには、AIを適用できるようにするための労働力のスキルアップや、社会のあらゆる分野でのAIテクノロジーの採用の奨励が含まれます。 フアン氏の見解は、政策立案者や市場投資家に明確な指針を提供することは間違いありません。 AIレースでは、技術の研究開発、エネルギー政策、人材戦略に焦点を当てるだけでは不十分であり、産業の採用を促進することは、より重要ではないにしても、同じくらい重要になります。 短期的な市場の反応は、エネルギー株、AIインフラコンセプト株、エドテックセクターへの注目の高まりに反映されている可能性があります。 AIが雇用市場に与える真の影響:置き換えるのではなく変革する AIが大量失業につながる可能性があるという懸念に対して、フアン氏は「新しい仕事が生まれ、一部の仕事が消えるが、すべての仕事は変わる」と、より微妙な見解を示しました。彼は、問題を極端に捉えるべきではなく、基本原則に基づいて分析すべきであると強調しました。 基礎技術レベルでは、AIの開発自体が新たな雇用を生み出しています。 フアン氏は、AIによって都市が活性化されたことを指摘するために、サンフランシスコを例に挙げました。 「AIが新しい仕事を生み出すのは、ソフトウェアの開発方法が変わったからです。 かつては人間がコーディングし、CPUで動いていたソフトウェアが、今では機械学習で作られ、GPU上で動いているソフトウェアになっています」これは、ツール、コンパイラ、方法論からデータ収集、管理、AIセキュリティまで、すべてのレイヤーが新しいテクノロジーと仕事を生み出していることを意味します。 ...