NVIDIAトランスクリプト：ジェンスン・フアンが語る、設備投資の正当化、インフラ・モートの拡大、AIのボトルネック
2026年10月16日 – AI設備投資、スケーリング・コンピュート、物理AI、そして超知能への道に関する詳細なディスカッション
ホワイトハウスでの1週間とアメリカ国家科学賞
ジェンスン・フアン：これは我々にとって死活問題です。我々は簡単に立ち止まることもできますが、今日立ち止まれば、負けを意味します。機能性、能力、安全性、セキュリティ、これらはすべて全く同じ位置にあります。プラインティ・ナンバー・ワン（最優先事項）です。
ブラッド・ガーストナー：ポッドキャストでご一緒するのはこれで3回目ですね。この10日間で、あなたはホワイトハウスでの晩餐会に出席し、超知能に関する合意を結んだホワイトハウスのサミットに参加し、そして昨日は大統領からアメリカ国家科学賞を授与される場に、ご両親と一緒にいらっしゃいました。テーブルに着いていた唯一の投資家があなたでしたね。昨日、ご両親と一緒にステージに立たれて、胸を打たれるものがあったのではないでしょうか。ステージ上の6人のうち5人がアメリカ国外生まれでした。どのようなお気持ちでしたか？
ジェンスン・フアン：まず何よりも、それ自体が大変な名誉ですよね。そして、それは当社が果たしてきた貢献の表れでもあります。言うまでもなく、私たちは新しいコンピューティングモデルを創造し、発明しました。これはおそらく、今日の世界で最も普及しているコンピューティングモデルです。あらゆるクラウドに存在し、あらゆるコンピューター企業に存在し、あらゆる科学分野で使われています。ゲーマーに利用され、クリエイターやビルダーに利用され、科学者にも利用されています。インテリジェンス（知能）を動かす原動力なのです。一歩引いて、当社が成し遂げたことを見つめ直してみると、私たちはゲーマー向けのグラフィックスチップを作ることからスタートしました。もちろん、今でもそのことは誇りに思っています。そして現在、累計16億7,000万基を出荷しました。それだけの世代の科学者、子どもたち、デザイナーを私たちは育ててきたのです。ですから私たちが与えた影響――そして今や私たちは、社会の知能を動かすインフラストラクチャとなっています。会社を代表してこの賞を受賞できたことは、私にとって言い尽くせないほど誇らしい瞬間です。
ジェンスン・フアン：両親に関しては、どうしても出席してほしくて、文字通り24時間前に打診しました。彼らはそんなに頻繁に旅行をするわけではありません。父なんてスーツすら持っていませんでした。
ブラッド・ガーストナー：なんと。
ジェンスン・フアン：そうなんです。だから、彼は慌ててスーツを買いに行き、とてもかっこよく決まっていました。2人とも素敵でしたよ。真新しいスーツを着て現れました。父がスーツを持っているなんて知らなかったんです。適当なシャツでも着て来るのだろうと思っていたら、わざわざスーツを買いに行っていました。母も文字通り24時間以内に新しいドレスを用意しましたよ。
ブラッド・ガーストナー：ええ、お母様の奮闘ぶりが目に浮かびます。本当に信じられないような話ですね。
ジェンスン・フアン：それで、両親のために飛行機をチャーターして現地に呼んだのですが、大統領にお会いできて本当に大喜びでした。トランプ大統領は母の歩行が少し不自由なため付き添ってくださり、2人でステージから降りる際、大統領が母の手を支えながら階段を下りてくださったのです。両親は大統領にお会いできたことを心から誇りに思っていました。彼らにとって、それはアメリカン・ドリームそのものです。父が――今でも覚えているのですが、私が5歳くらいだったでしょうか――アメリカへの出張から帰ってきたときのことを覚えています。父は当時、空調設備会社で働いていました。
ブラッド・ガーストナー：当時は台湾にお住まいだったのですよね。
ジェンスン・フアン：その時はちょうどタイに引っ越す――あ、いや、違うな、まさにタイへ引っ越そうとしていた時期で、まだ台湾にいました。父はアメリカに戻り、キャリア（Carrier）という空調の会社で研修を受けていました。世界中の数ある場所の中から、彼が降り立ったのはニューヨークでした。台湾の外に出たこともない20代半ばの若者が、アメリカ、それもニューヨークシティに送り込まれたところを想像してみてください。彼は未来のそのまた未来を目撃し、度肝を抜かれて帰国しました。空港で買ったありとあらゆるものを持ち帰ってきたんです。チョコレートを買ってきて、昔ながらの、チューブに入ったあのチーズも持って帰ってきました。変な白いペースト状のチーズで、チューブに入っているやつです。あれが最高なんですよ。変なものを色々とお土産に買ってきて、「いつか我々もあそこに行こう」と言ったんです。そして彼らは最初のチャンスをつかみ、兄と私をアメリカへ送り出しました。それが父の夢だったのです。
ブラッド・ガーストナー：ご両親よりも先に、あなた一人でアメリカに渡ったということを知る人は、あまり多くないのではないでしょうか。
ジェンスン・フアン：ええ、そうなんです。
ブラッド・ガーストナー：そして数年後にご両親が合流された。昨日のステージで、6人中5人がアメリカ国外生まれだったのを見たとき、頭をガツンと殴られたような衝撃を受けました。世界中の優秀なビルダーたちが「ここで挑戦したい」と思える場所であり続けるために、私たちはしっかりとした戦略と移民政策の必要性について、これまでもあなたと議論してきましたよね。
アメリカのスーパーパワー
ジェンスン・フアン：これこそがアメリカのスーパーパワーです。多くの意味で、我が国の知的財産創出能力は世界中のどこにも類を見ません。その理由は、世界中から最優秀な人材を引き付けているからです。アメリカが提供する自由、機会、発明と起業家精神、そして「やればできる（can-do）」という姿勢ゆえに、彼らは自分の人生を築くためにこの国に来たいと思うのです。アメリカでは、すべてのことが可能です。「もちろん可能です、私たちにはそれができます」という前提から始まります――世界中を旅していると実感しますが、他の場所では「そんなの無理だ」と言われてしまうようなことでもね。私たちはそれを当たり前だと思いがちですが、ここで私たちが作り上げた文化に伴う精神、エネルギーの大きさは、どれだけ強調してもしすぎることはありません。この国に流入する知的財産の流れは、世界がこれまでに目にしたどの現象とも異なる、唯一無二のものです。
ブラッド・ガーストナー：その通りですね。私たちはそれを望んでいます。世界中の優れた頭脳にこの国に来てもらい、素晴らしいアイデアを持ち寄り、ここでそれを実現させ、そのフライホイール（弾み車）を回し続けさせたいのです。
ジェンスン・フアン：それは繊細なシステムであり、絶妙なバランスの上に成り立っていると理解しています。だからこそ、合法的かつ正当な手続きで行わなければなりませんが、私たちがそれを強く望んでいるのも事実です。
特異点（シンギュラリティ）への突入：現在地はどこか？
ブラッド・ガーストナー：確かにその通りですね。ではまず、マクロな視点から、私たちが現在どこにいるのかを確認させてください。その上で、安全性や規制、物事を正しく進めること、そしてコンピュートの構築状況について少し掘り下げたいと思います。最後に、NVIDIAの成長とそこで何が起きているのかに焦点を当てて締めくくります。あなたはこれまで未来を正確に見通してきました。2年前、私たちはここに座り、あなたは「市場は、今後5年間で必要とされる、そして実際に起きるコンピュートの構築規模を劇的に過小評価している」とおっしゃいました。コンピュートの累積構築量は1兆ドルではなく、最低でも2兆ドル規模になるとね。そして当然ながら、現在私たちはその数字を超えています。また、誰もが予想していなかった時期に、推論時の推論・思考プロセス（inference-time reasoning）によって、推論コンピュート需要が10億倍になるとおっしゃいました。さらに昨年は、「Opus 4.6」や「Claude Code」が登場する前に、私たちがエージェントの時代に突入し、多くの潜在能力が解放されると予言されました。そして実際のところ、「Opus 4.6」や「Claude Code」は大ブレイクを果たしました。では、私たちは今どこにいるのでしょうか？イーロン（・マスク）やサム（・アルトマン）がいて――
ジェンスン・フアン：私の言ったことで実現したのはたったの3つだけですよ！ あと200個ありますからね。それらには触れずに、今の発言をポッドキャストのすべてにしておきましょうか。
ブラッド・ガーストナー：数週間後に控えた当社のインベスター・デイのテーマは「特異点への突入、この加速」です。イーロン、サム、デミス（・ハサビス）の全員が、「我々はふもとにいる、あるいは特異点に突入しつつある」と口を揃えています。ご存知の通り、モデルはナビ・ストークス方程式を解き始めています。あなたの水晶玉を覗いたとき、私たちは現在どこにいて、超知能という異なるフェーズに向けて変曲点を迎えているのか、それとも加速しているのでしょうか？
ジェンスン・フアン：まずはそこを紐解いてみましょう。第一に、私たちが今後必要とするコンピュート量が、昨年などのごく最近の時点と比較して10億倍にもなるというのは、非常に論理的な理由に基づいています。なぜなら、思考や問題解決には、記憶した何かを繰り返したり反芻したりするよりも、はるかに多くの推論が必要だからです。ChatGPTのような存在に対してプロンプトを与えた場合、その知識の大部分は大規模言語モデル（LLM）にあらかじめエンコードされています。もちろん残念ながらハルシネーション（幻覚）も起こすため、次のクリックでは生成が行われますが、同時にグラウンド・トゥルース（真実データ）によって裏付けられ、条件付けられています。
ブラッド・ガーストナー：ええ。
ジェンスン・フアン：そのため、モデルは外に出て迅速な検索を行い、グラウンド・トゥルースを持ち帰り、事前学習によってすでに学習した内容と組み合わせた条件付けを通じて、回答を生成するわけです。しかし、私たちが本当に実現したい興味深いことのほとんどは、ステップバイステップで推論し、複数の選択肢を出し、計画を立てることを要求します。「これらがどのように展開していくか見てみよう」と判断するわけです。そしてそのすべての回答に基づいて、これまでの最善の回答や最善の道筋を振り返ります。1つ、2つ、あるいは3つを選んで展開し、残りは枝刈り（プルーニング）し、このプロセスをひたすら繰り返します。人間はこれを行っています。優れた戦略家が戦略的オプショナルリティ（選択の柔軟性）を好むのはそのためです。一方では早計に選択肢を切り捨てたくないし、他方ではリソースを最適化しなければならない。AIもまさにそれを行っています。戦略的なオプショナルリティを維持し、選択肢を展開し、枝刈りをし、振り返り、また枝刈りをする、という具合です。そのすべての思考、すべての探索には、膨大なコンピュートが必要なのです。その上、AIが生産的な仕事をこなせるようになったため、私たちはさらに多くの用途にAIを活用しようとしています。この2つが複利的に作用します。仕事をこなすためにより多くのコンピュートを使用する一方で、仕事の出来栄えが良いため、私たちはさらに多くの仕事をAIに任せるようになるのです。
ブラッド・ガーストナー：まさにその通りですね。
ジェンスン・フアン：それがすべて複利で積み重なっていきます。この段階において、昨年からの大きな気づきは、一方ではモデルをより良く、より高度に進化させ続けたいということであり、モデルのスケーリング則は今後も継続するということです。しかし同時に、ハーネスの装着――基本的には大規模言語モデルの外骨格、すなわち作業記憶や知識を管理することを可能にする脳のボディの構築が重要です。ワーキングメモリから短期記憶、長期記憶へどのように移行し、知識グラフを構築するのか？ 私たちは皆、同じことをしています。「何を学び、それが過去に知っているすべてのこととどうフィットするのか」を考えるわけです。私たちは眠るときにコンパクション（情報の圧縮・整理）を行います。意味のないことや重要でないことは最終的に忘れますが、重要なことは何らかの形で結び直されます。私たちはオフラインでそれを行っているのです。したがって、ワーキングメモリがあり、オフラインでの知識抽出があり、知識グラフの作成がある。メモリに関するその領域全体が非常に重要なのです。
ジェンスン・フアン：もう一つの要素はツールの活用です。私たちはこれらのAIに、人類がこれまで作ってきた最も重要なツールとの対話方法を教えました。それは、ロボットが私たちの家にやってきたとき、ゼロからツールを作るよりも、私が家の中に持っているすべてのツールを使う可能性が高いのと何ら変わりません。SPICEは依然として有用であり、Verilogも有用であり、シミュレータ、デザインコンパイラ、Photoshop、AutoCAD、ダッソー・システムズのCATIA、そしてシーメンスのあらゆるツールも有用です。企業を運営し、企業を構築し、設計を行い、業務を遂行するために私たちが使い続けてきたこれらすべての異なるツールは、エージェントにとっても素晴らしいツールとなります。ただし、エージェントはその使い方を学ぶ必要がありました。この2つの領域――知識とワーキングメモリ、そしてツールの活用――は、昨年における巨大なブレイクスルーでした。
ジェンスン・フアン：今や突然、これらの大規模言語モデルをハーネスや外骨格にカプセル化して企業内に投入し、保有するグラウンド・トゥルースに接続し、利用可能なツールに接続することができるようになり、突如として驚異的な働きを始めました。率直に言って、最も簡単な部分はコーディングでした。それが有用な仕事への最初の足がかりのようなものです。多くの意味で、コーディングは容易です。なぜなら、顧客も仕事も、そして使用するツールも、極めて有用ではあるものの決して使いやすくはないものに、かなり慣れ親しんでいるからです。コーディングの初期段階では導入は決して容易ではありませんでしたが、ソフトウェアエンジニアたちは方法を見つけ出しました。そして今、私たちの次のステップとして――皆さんもOpenAIの「Astra」を触ったことがあるでしょう。「Astra」は本当に素晴らしいものであり、私たちはあらゆる場所で活用しています。今やこれらのエージェントの次のフェーズとして、設計作業や多くのクリエイティブなマーケティング作業をこなす能力を備えつつあります。写真を用意して「Astra」に渡すと、文字通りそれをCADに再構築してくれる、といった使い方をしています。
ブラッド・ガーストナー：ええ。
ジェンスン・フアン：CADに再構築してくれるのです。CADがあれば、CADと対話して微調整や調整を行うことができるため、これは信じられないほど素晴らしいことです。「Astra」は最初の初期実装を提供してくれ、生産性を劇的に向上させます。「Astra」と最新のリリースを取り出し、これらすべての異なる領域に応用するのです。ソフトウェアエンジニアリングに加え、デザイナー、ビルダー、クリエイター、科学者といった領域全体が解放されつつあります。もちろん今後の課題は、世界中の企業組織の中に、いかにして安全かつセキュアにエージェントを導入するかという点です。これは安全性とセキュリティに関する全く同じ問いであり、後ほど議論することになります。
ブラッド・ガーストナー：私が強く印象に残っているのは、OpenAIやAnthropicがそれぞれおそらく2〜3ギガワット程度のコンピュートしか持っていない状態で、これらすべてが今年起きたということです。これから訪れる規模に比べれば、比較的小さなコンピュート量です。経済全般の仕組みや、企業をモデル化する際の一般的な方法は線形減速であり、人々は加速をモデル化するのが得意ではありません。しかし、ここには二重の指数関数的成長が存在します。膨大な量の新しいコンピュートがオンラインになりつつあるのです。もしOpenAIやAnthropicが来年、コンピュートを3倍から5倍に増強するとしたら――私たちはナビ・ストークス方程式を解きました。将来、私たちは当時を振り返り、「あれはほんの微量のコンピュートと知能にすぎなかった、ここから先私たちが手にする中で最悪の知能だった」と言うことになるでしょう。ミレニアム懸賞問題の一つを解いたというのにね。来年オンラインになるものを見据えたとき、長期にわたるエージェント的課題において大きなブレイクスルーが起き、エージェントの群れ（スウォーム）をそれに活用できるようになると期待されますか？
ナビ・ストークス方程式と低下する知能のコスト
ジェンスン・フアン：ナビ・ストークス方程式は本当に素晴らしい例です。覚えておいていただきたいのは、OpenAIが無から突然ナビ・ストークスを解いたわけではないということです。彼らは多くの優れた科学者、多くの優れた数学者、そして多くの優れた過去の研究という土台の上にそれを解きました。先ほど私は、多くの異なる分野がまさにティッピングポイント（転換点）にあると言いました。なぜなら、ナビ・ストークスに関してはすでに膨大な基礎研究が行われていたからです。AIによる網羅的な探索を、これまでに完了した研究に適用するだけであれば、私たちは次々とブレイクスルーを非常に急速に目の当たりにすることになるでしょう。しかし、それを実行するには膨大なコンピュートが必要です。その理由は、膨大な量の探索が必要とされるからです。もしそれが、ブレイクスルーを発見するために誰かがいくつかの根本的な第一原理的理論を解き明かすだけのことであり、広大な探索空間――物理的な空間ではなく、サーチスペース（探索空間）の膨大な探索を必要としないものであったなら、誰かもっと早くに見つけていたはずです。人間はかなり賢いです。まさに崖っぷちに立っており、そこに到達するために膨大な知能による探索を必要としている問題は、他にもたくさん存在します。
ジェンスン・フアン：今後数年間で、私の予想では、知能のコストはかなり急速に低下していくでしょう。その理由は明白で、より多くのコンピュートがオンラインになり、モデルがより賢くなっているからです。賢くなればなるほど、効率的になります。この2つの要素が組み合わさることで、知能のコストが低下することになります。もちろん、それこそが彼らの望むところです。これはムーアの法則と何ら変わりません。30数年前を振り返ると、私たちはコンピューティングのコストが毎年2分の1に低下するという3十年の歴史を持っています。私たちは、知能のコストも毎年2分の1、あるいは20分の1に低下させたいと考えています。なぜなら、それによって消費量がコスト低下分を補って余りあるほど拡大するからです。機会という巨大な空虚な真空が存在しており、私たちは単にコストを下げさえすればよいのです。
ブラッド・ガーストナー：ナビ・ストークスに関して私が際立っていると感じるのは、1万ものエージェントが協調して作業にあたったという点です。それはまるでハイパースケール企業が、一つの目標に向けてすべてのエージェントを連動させているかのようです。現在は並列化された検索・探索が多いですが、目標は、より多くのエージェントが共通の目標に向かって協力し合い、より多くの問題を解決できるようになることです。あなたの指摘通り、私たちの試算では、このナビ・ストークスのインスタンスを解くのに約400万ドルのコンピュートコストがかかったとみられます。今後数年間で同様のことを行うコストは、さらに5倍から10倍低下するでしょう。私たちが実行できることの数は急速に拡大しています。
ジェンスン・フアン：私たちの野心は天井知らずに高まるでしょう。最初のGPT――仮に番号を付けるとして、GPT-1のトレーニングには、例えば2,000万ドルかかったかもしれません。今や、それはおそらく100ドルでできるようになるでしょう。
ブラッド・ガーストナー：ええ。
ジェンスン・フアン：2,000万ドルや1,000万ドルだったものが100ドルになり、私たちはそれを10年で成し遂げました。その一方で、私たちの野心はあまりにも巨大化し、現在トレーニングしているモデルは3兆、10兆、30兆パラメータに達しています。今や私たちは巨大なモデルについて話しているのです。テクノロジーの能力に対する私たちの野心は高まりました。同時に、10年前から現在に至るまで、テクノロジーの利用はおそらく100万倍に増加しています。このトレンドが止まるとは思いません。知能に対する飽くなき需要が存在します。賢くなればなるほど、知能が高くなればなるほど、知能を応用するためのアイデアが増えていきます。人生で学べば学ぶほど、やるべきことがもっとあることに気づかされます。なぜなら、何かを学ぶたびに新しい扉が開き、新しい扉が開くたびに、さらなる機会、さらなる課題、さらなる問題が見えてくるからです。
豊かさの中で私たちは何をするのか？
ジェンスン・フアン：人々は「私たちはもっと自由な時間を持つようになるだろう」と言いますが、私は全く同意しません。ほとんどの人にとって、この知能はさらなる機会を解き放つものであり、彼らは野心的であるゆえにそれを追い求めたいと望むでしょう。家族がもっと豊かになることを望まない家族、父親、息子、夫、妻、母親の例を挙げてみてください。彼らはただ機会を持てなかっただけであり、こうした技術がその機会を切り開いてくれるのです。
ブラッド・ガーストナー：1930年に遡ると、ケインズは産業革命について予測を行い、「100年後には経済は8倍に成長するが、労働時間は週15時間に短縮されるだろう」と言いました。彼が正しかったのは、経済が8倍に成長し、そこから莫大な豊かさと生産性の向上を得られたという点ですが、私たちは週80時間働いています。週15時間にはならなかった。彼が間違っていたのは人間性（ヒューマン・スピリット）の本質を見誤った点です。彼は仕事が目的であり、発見が目的であることを理解していませんでした。それは私たちのDNAに深く刻み込まれています。祖父母の世代とは違って「働かなければならないから」ではなく、「働きたいから」、私はこれまで以上にハードに働き、これまで以上に楽しんでいます。
ジェンスン・フアン：私も同意見です。シンギュラリティの仮説は、私たちに長期にわたるタスクを協力してこなせるすべてのエージェントが存在し、タスクに集中し続け、チームとしてお互いをタスクに縛り付けながら作業できることを前提としています。これまでに築き上げられたすべてのもののの上に私たちが築き上げるというあなたの考えが私は大好きです。完全自動運転（FSD）を例に挙げてみましょう。私たちは10年間にわたってそれについて議論してきましたが、実際にはなかなか到達できませんでした。しかし突如として、X（旧Twitter）を開けば誰もがテスラのFSDを体験し、Waymoを体験している。私たちはすでにここに到達しているのです。「今朝のドライブはどうだった？」と聞かれたら、「分からないよ。車に乗り込んでFSDを起動したら、駐車場に到着するまで何も気にしていなかったからね。ずっと仕事をしていたよ」と答えるでしょう。それを科学の分野に当てはめて考えると、製薬や遺伝子の分野で訪れるブレイクスルー――私たちは30年にわたってその線路を敷き続けてきましたが、世界にとっての数多くの巨大な治療法においてブレイクスルーを果たすことになります。ChatGPTはすでに、親たちが一日の計画を立て、子供の健康問題を解決し、より良い教育を受けることを支援しています。しかし少し教えていただきたいのは、なぜそれが普及・浸透するのにこれほど時間がかかっているのかという点です。生活を改善し、すぐ目の前にあるような素晴らしいものが数多く存在しているのに、なぜそれが社会全体にブレイクスルーとして普及しないのか、私には少し不思議に思えます。
ジェンスン・フアン：私がその理由を推測してみましょう。最終的には本当のところは誰にも分かりませんがね。多くの人々と話し、彼らがどう考えているかを聞いてみました。その理由の一つはもちろん、AIや超知能が「ソフトマター（目に見えない柔らかい物質）」であるという点です。目に見えないのです。世界中がこのテクノロジーについて議論していますが、目で見ることも、手で触れることもできません。人々はすでにその恩恵を受けているにもかかわらず、です――検索を行うときに恩恵を受け、買い物をする際に恩恵を受け、Netflixを利用するときに恩恵を受け、ウォルマートに行けば恩恵を受け、FedExが荷物を届けてくれるのも、すべて今日の超知能とアクセラレーテッド・コンピュートを活用しているからに他なりません。しかし、私たちはそのストーリーを伝えるのが非常に下手なのです。生活は恩恵を受けているのに、それが不可視なのです。もし週末にデータセンターをシャットダウンし、超知能を停止させたら、誰もがその存在に気づくはずですがね。
物理AIとロボティクス
ブラッド・ガーストナー：今年、あなたが何度か「ロボティクスにおけるChatGPTの瞬間が到来した」と特筆して述べられているのを耳にしていますし、それが次の1,000億ドル規模の市場になり得るとも発言されていますね。この変曲点において、現在どのような光景を目にしているのでしょうか？
ジェンスン・フアン：1,000億ドルという数字は過小評価していましたね。なぜなら、今年の最初の半年間で、私たちは物理AI分野ですでに100億ドルを売り上げたからです。物理AIとは、基本的には物理世界と何らかの形で相互作用するAIのことです。フォトンカウンティングCT装置、超音波診断装置、新しいイメージングレーダー、次世代の5Gなどが挙げられます。5Gは電波を理解するだけでなく、あらゆる種類の信号を理解するセンシングネットワークになります。もちろん、ロボット工学、自動運転車、製造システム、外観検査、そして地球を撮影し3Dに再構築する地理空間衛星も含みます。電磁スペクトラム全体を見渡すと、可視光から不可視のスペクトラムに至るまで、あらゆる場所でAI関連の取り組みが進行中で、私たちはその全領域にわたって取り組んでいます。
ジェンスン・フアン：AIシステムとしての構成要素には、知覚（パーセプション）のパート、推論（リーズニング）のパートがあり、そして計画（プランニング）と動作（アクチュエーション）のパートがあります。最終的に計画と動作に行き着く領域が、自動運転車、ロボット、倉庫内配送車両、自己学習するためそれほど厳密にプログラムする必要のないピック＆プレース・ロボット、さらには家庭に入り込んでベッドメイキングをしてくれる家庭用ロボットに至るまで展開されます。ヘルスケア用ロボットや病院用ロボット――処方薬を正確に患者に届け、患者の安全を保つために24時間365秒体制でロボットによるケアを提供し、手術室全体が完全にロボット化されるといった素晴らしい事例がたくさんあります。数々の優れた技術が導入されつつあります。
ジェンスン・フアン：これら全体を見渡すと、私たちは世界最大の物理AI企業です。今年の最初の半年で100億ドルを達成しました。昨年度も100億ドルを達成し、それが当社初の100億ドルの年でした。その前の年は50億ドルでした。50億ドル、100億ドル、そして次は20,0億ドル――だから、1,000億ドルという予測は少し控えめだったかもしれませんね。最終分析において私たちにとって重要なものはすべて物理世界に触れており、私たちは物理世界に生きています。歴史的に機械的・電気的であった産業にソフトウェア、コンピューティング、そして知能をもたらすための市場機会は巨大です。イーロンが自動車産業に対して何を行ったかを見てください。本質的にそれをコンピューティング産業、テクノロジー産業へと変貌させました。すべての自動車会社がテクノロジー企業になるでしょう。すべてのロジスティクス企業がテクノロジー企業になるでしょう。FedExについても非常にワクワクしています。彼らは間違いなくAI企業、テクノロジー企業になるでしょう。ウォルマートも間違いなくテクノロジー企業、AI企業になるでしょう。通信業界全体が、再びテクノロジー企業へと生まれ変わるのです。かつてはテクノロジー企業であり、その後サービス産業へと移行しましたが、再びテクノロジー企業に戻るわけです。AT&Tやベライゾン、そして世界中のパートナーが自らを再発明していく中で、彼らと協働できることを大変嬉しく思います。
ジェンスン・フアン：物理世界に触れるこれらすべての産業を見渡すと、AIによってそれらを再発明するための素晴らしいアイデアが存在します。ワシントンに行ってきましたが、非常に奇妙なことに、人々は私たちを「チップ企業」として分類します。しかし実際には、私たちは倉庫・ロジスティクス、ヘルスケア、自動車、通信、地球上のあらゆる産業、ライフサイエンス、エンターテインメントに至るまで、あらゆる領域に深く関わっています。長年にわたり、NVIDIAは大部分においてエンターテインメント企業でした。これらの各垂直統合分野（バーティカル）の内部において、NVIDIAは巨大なスタックを有しており、エコシステムに深く根ざし、優れたパートナーシップを築いています。いつの日か、人々はもはや私たちをチップ企業として分類しなくなるかもしれません。
ブラッド・ガーストナー：そのプレイブック（定石）は、自動車業界のプレイブックを取り出し、それをこれらの各産業に当てはめていくことですね。
ジェンスン・フアン：それが最終的な貢献となります。ええ。しかし、これらの各分野において、物理AIプラットフォームを構築するには3つのコンピューターが必要となります。まず脳を作り出すためのコンピューターが必要です――それがトレーニング・システムです。しかし非常に重要なことに（そしてこれは研究所もこれから行うことになる部分ですが）、AIエージェントの使い方を学習させるためにインターネットのデジタルツイン（双子）を構築する必要があります。私たちが倉庫、建物、都市、そして物理世界のデジタルツインとして「Omniverse」を構築したのと同じように、ロボットをデジタルツインの中に配置し、デジタルツインの中でロボットとしての振る舞いを学習させ、その上でロボット、自動車、手術器具、あるいはその他の何であれ、ロボット内部にある最後のコンピューターに展開するのです。3つのコンピューターと3つの完全なスタックが必要であり、私たちはそのそれぞれに対して完全なスタックを構築しています。世界でそれをやっているのは私たちだけです。エンドツーエンドで構築したい企業があれば、私たちのコンピューターを1つ、2つ、あるいは3つすべて使うことができます。どちらでも構いません。それぞれのコンピューターには独自のソフトウェアスタックがあります。私たちはすべてのバーティカルにおいて同様のことを行っています。
責任ある構築
ブラッド・ガーストナー：もちろん、こうした能力には表裏一体の側面があり、それが安全性について多くの人々が議論している理由ですね。「終末論的なナラティブ（破滅論）」に対して、あなたは非常に批判的でしたね。
ジェンスン・フアン：そこに到達するためには、テクノロジーを責任を持って構築するしかありません。「構築する」という言葉に注目してください。それはエンジニアリングの言葉です。テクノロジーに関することであり、エンジニア、科学者、研究者に関することです。私たちはこのテクノロジーを安全かつ責任ある形で構築しなければなりません。問題は、「それが可能か？」ということです。答えは「絶対にYES」です。なぜなら、もし不可能だとしたら、そもそも構築すべきではないからです。私たちはできると信じるか、あるいは構築すべきではないかのどちらかです。私はできると信じています。
ジェンスン・フアン：一緒に理論的に考えてみましょう。AIは完全にアライメント（調和・整合）させるのが不可能であるため制御不能だと言う人たちがいます。アライメントとは次のようなことを意味します。「これをやってほしい」と誰かに指示する。英語で指示しているため、ミッションは明確です。「この二次方程式を解いてほしい」というようなものでしょう。ミッションは二次方程式を解くことであり、アライメントはその方法をどうするかです。その方法は数多くあります。暗記していたから教科書で答えを見た、参考文献を参照した、あるいはすべての答えが入っている引き出しに行って、引き出しを開けて答えを取り出した。これを「ずる（チート）」と呼ぶ人もいますが、私は「引き出しを開けて答えを取り出した」と呼びます。それがコンピューターのやることです。その問題を解決する方法はたくさんあります。
ジェンスン・フアン：さて、それは非常に明示的なものです。もう一つの例は、「人生で成功しなさい」というものです。ミッションを言葉にするのは簡単であり、実際私たちは常に互いにそう言い合っています。子供たちにもこう言います。「社会に貢献できるよう最善を尽くそう」と。さて、問題はその方法です。誰もが異なる文化や背景を持っている中で、どのように合理的にアライメントを取るのでしょうか？ 社会への貢献とは寛大であり、親切であることだと考える人もいます。大金を稼いだ上で慈善活動を行うことだと考える人もいるかもしれません。会社を独力で創り上げることや、美しい芸術作品を創造することが十分な社会貢献だと考える人もいるでしょう。そのすべてが真実です。アライメントとは何でしょうか？ それはあなたの背景、文化、あるいはあなたがどこに住んでいるか、どこから来たのかによって異なります。無限の方法が存在します。私の言いたいことはこうです：アライメントは永遠の課題です。もし安全性を確保するために完璧なアライメントに依存しているのだとしたら、私たちは決してそこに到達することはできません。
ジェンスン・フアン：答えはこうです。私たちが子供やペット、あるいは従業員を育てる方法について考えるときと同じように――まずは封じ込め（コンテインメント）から始めます。ツールへのアクセス、情報へのアクセス、資金、リソース、そしてあなたが彼らに課した仕事に応じた責任を与えます。ゼロ・トラスト（信頼ゼロ）から始めるのです。誰かを雇うとき、あなたはゼロ・トラストから始めます。1歳の赤ちゃんがいるなら、ベビーサークルに入れます。ゼロ・トラストを前提とするのです。最小限の権利を与え、より深く知るにつれてその境界を広げていきます。新しいAIが登場するたびに、私たちは同じことを前提としなければなりません。AIをテストするときはいつでも：ゼロ・トラスト、最小限の境界、最小限の権利とし、テストして自信を得るにつれてそれを拡張していくのです。厳格な封じ込めは、いかなる自律システムにとっても極めて重要です。
ジェンスン・フアン：2番目に行うことは監視（モニタリング）であり、その監視はアウト・オブ・バンド（帯域外／独立した経路）で行われなければなりません。その理由は、もし知的な存在に対して、「ねえ聞いてくれ、君が正しく仕事をしているか、顧客に適切に対応しているか、十分ハードに働いているかを確認するために、私はここに座って君の仕事を見守るからね」と言ったら、その自律システムは、監視されていないときとは異なる振る舞いをするからです。
ブラッド・ガーストナー：まるで、ブラッドが部屋にいるかいないかのようなものですね。
ジェンスン・フアン：まさにその通りです！ 監視はアウト・オブ・バンドで行われなければならず、自律システムがポリシーやアライメントに反する行動をとっていることを観測する能力を持ち、エスカレーションするか、あるいはシャットダウンする――つまりスイッチを切る能力を持っていなければなりません。そうした種類の機能が存在していなければなりません。それがエンジニアリングであり、テクノロジーであり、十分に実現可能なことです。私たちは最近それを「OpenShell」という名前で発表しました。現在100社以上の企業が参加しており、世界中で活発な動きが見られます。なぜなら、誰もが同じものを求めているからです。
ブラッド・ガーストナー：ホワイトハウスでテーブルを見回したとき、そこに座っている全員が親であり、子供を持っています。国の一部には、「超知能のリーダーたちの一部は、何も考えずに勢い任せ（YOLO）に突っ走っており、実際には気にかけておらず、無謀にもただ金を稼ぎたがっているだけだ」という見方があります。しかし、私が目にしたテーブルの誰も、無謀でありたいなどとは微塵も思っていませんでした。実際、そこにいた誰もが、「速さと安全性」の適切なバランスを見つけ出したいと望んでいました。それこそが大統領の指示でした。無謀なリーダーたちを恐れるアメリカ国民に対して、あなたは何と言いますか？ そのような兆候は見られましたか？ あなたには子供がいます。あなたが超知能とともに現実にもたらそうとしている未来について、不安を感じることはありませんか？
安全性、セキュリティ、そしてエアバッグの比喩
ジェンスン・フアン：安全性とセキュリティのテクノロジーは、AIの一部です。「AIテクノロジーと安全性・セキュリティは直交する（無関係である）」という奇妙な定式化が存在します。それはまるで、エアバッグ、ブレーキシステム、レーダー、カメラ、ABS、車線維持支援といったテクノロジーが、車とは何らかの形で独立しているかのように考えるようなものです。車にとって重要なのはエンジンだけだ、というようなね。実際のところ、車全体が自動車技術の一部なのです。私が「AIテクノロジーを加速させる必要がある」と言うとき、その意味するところは、セキュリティ技術を加速させる必要があり、安全性技術を加速させなければならないということです。それらすべてを加速させなければなりません。今私に尋ねるなら、誰もが「セキュリティを加速させよう、安全性技術を加速させよう」と言うでしょう。「そこにブレーキをかけろ」と言う人など誰もいません。それらはすべて同じものの一部なのです。機能性や能力を安全性やセキュリティから切り離すことはできません。それらは一体のものとして進むのです。サービスを提供するとき、「サービスの機能性は本当に気に入ったけれど、まあ何たる大混乱を引き起こしていることか」と言う人など誰もいません。それはすべて一つであり、私たちはそれを一つとして扱わなければならず、業界もそれを一つとして扱わなければなりません。「加速する」と言うとき、私たちはパッケージ全体、特に安全性を加速させることを意味しているのです。
ブラッド・ガーストナー：ダーリオ（・アモデイ）の「Pacing the Frontier」を読んで、それが「減速を意味する」と解釈した人たちもいました。部屋の中で面白かった瞬間は、大統領が彼の「新しい親友、ダーリオ」を指名して――大統領は彼のことをそう呼びました――「君の考える『速さと安全性』のバージョンについて説明してくれ」と言ったときです。ダーリオは、「大統領閣下、AIを制する者が勝利するとおっしゃいましたね」という言葉から始めました。彼は自分たちがスピードを上げており、速く進んで中国との競争に勝つことを望んでいると述べつつ、同時にその過程において、安全システムもスピードを上げ、ペースを維持しなければならないことを認識していると認めました。あなたは彼やグレッグ（・ブロックマン）、そして他のフロンティア・ラボのメンバーと共に閣議室に赴き、この合意に署名しました。意見の相違についてのざわめきはありましたか、それとも全員が自発的に参加したのでしょうか？
ジェンスン・フアン：全員が非常に建設的であり、非常に生産的でした。例外なく、全員が安全かつセキュアに業界を発展させることに全力を尽くしていました。その理由は、もし安全ではなく、セキュアでなければ、機能性が発揮される機会は決して訪れず、能力が輝く機会も決して訪れないからです。プライオリティが常に安全性とセキュリティにあることは私たち全員が認識しています。この業界が最近移行期を抜けてきたことを踏まえると――半年年前、このテクノロジーはかろうじて機能しているレベルでした。機能性と能力がなければ、安全かつセキュアにすることに何の意味があるでしょうか？ 誰も気にかけすらしません。AIの最初の仕事は、それが何か有用なことを実行できると証明することであり、それは半年前にその段階に到達しました。そして今、AIは広く展開されることを強く求めています。私たちが配備するものが何であれ、それが安全かつセキュアであることを確実にするための、信じられないほどの不可欠性と大きな緊急性があります。全員が完全に足並みを揃えています。機能性、能力、安全性、セキュリティ、これらはすべてまったく同じ場所――プライオリティ・ナンバー・ワンにあります。
「アメリカの勝利」が意味するもの
ジェンスン・フアン：私なら「勝利」の定義をこう再フレームします。テクノロジー産業が勝つことではなく、AI産業だけでもなく、アメリカのあらゆる産業が勝つこと。医療が勝つこと。これほど私に喜びを与えてくれるものはありません。「アメリカの勝利」の定義とは、イーライリリーが勝ち、ウォルマートが勝ち、FedExが勝ち、ボーイングが勝ち、米軍が勝ち、すべての市民が勝ち、私たちの大学や高校が勝つことを指します。それこそが勝利の定義です。テクノロジーだけが勝ったとしても、誰もそれを使わなかったとしたら、そこに勝利はありません。私たちが安全かつセキュアに構築しなければ、AIテクノロジー産業など存在し得ません。これはまず第一に、私たちにとっての死活問題です。私たちが「アメリカのAIが勝利する」と述べるとき、それはすべての州が勝ち、すべての郡が勝ち、すべてのコミュニティが勝ち、すべての企業が勝っている状態を意味します。なぜなら、医療、教育、州際商業、高速道路、そして国のインフラストラクチャにより多くの費用を投じる余裕が生まれるからです。
ブラッド・ガーストナー：勝利の定義とは、今から25年、30年、40年後に振り返ったとき、経済規模が10倍になっており、すべての人の生活が向上しており、そしてそれらすべての前提かつ根底として、それが人間の利益と調和した方法で行われている必要があるということです。
三本足の椅子：アメリカの超知能フレームワーク
ブラッド・ガーストナー：我が国のセキュリティ・フレームワークがどのようなものであるか、ほとんどの人は理解していません。私は、我が国が世界で最も強固な超知能セキュリティ・フレームワークを有していると述べてきました。今年初めに「Mythos」モデルを承認し、市場から回収した実績を持つ国は、地球上で間違いなく我が国だけです。私はそれを「三本足の椅子」に例えています：第1に、ケイシーと商務省によるすべての新しいフロンティアモデルの審査とテストを行う「フロンティアモデル審査」、第2に、あなたが設計を支援した超知能に関するホワイトハウスの合意――内部および外部の監査、取締役会の監督、そしてそれに伴うすべての法的責任、そして第3に、ジェイ・クレイトン、スコット、エミル、アンドリューが率いるサイバーおよび関連課題に関する重要な産業調整を行う「SIタスクフォース」です。もっと多くのことをすべきであり、新しい法律が必要だと言う人もいます。この三本足の椅子は、短期間でまとめるには非常に多くの要素が含まれているように思えます。これが、私たちが今あるべき姿に向けた良い前進のステップであると確信していますか？
ジェンスン・フアン：未来に到達するための最良の方法は、素早く行動を起こすことです。「何が完璧か」と「何が最初か」について議論していたら、私たちはいつまでも完璧さについて議論し続けることになり、決してそこに到達できません。私は、この三本足の椅子が実行可能であり、具体的であり、実効性（歯ごたえ）を持っているという点が大好きです。それは今まさに起きています。私たちの企業、私たちの業界、私たちの国、そして私たちの社会にとって有益であるからこそ、私たちは今行動を起こしているのです。もし私たちがこれらのことを行わなければ、結果はより望ましくないものになり、私たちがその楽観的な未来を追求することはできなくなります。現在の発展段階において、責任ある、かつ楽観的な方法で前進するために、企業間、産業間、そして政府と産業界の協調をこれほど見事に形作った業界を、私は他に記憶していません。
ブラッド・ガーストナー：人々がそれを理解することは非常に重要です。なぜなら、上院議員たちがそのことについて話しているのを聞くと、彼らは自分たちが何を実際にやっているかすら分かっていないからです。私たちは並外れた量の取り組みを行っており、これらは単なる任意のボランティア的なものではありません。ケイシーと商務省が審査していないフロンティアモデルがリリースされることはあり得ませんし、彼らは輸出管理の権限を行使してモデルを市場から回収する権限を示してきました。
ジェンスン・フアン：ぜひ時間を割いて、実際に何をしなければならないのかを学んでほしい。問題は何なのか？ もし解決策を求めるなら、少なくとも何が問題であるかを理解しなければなりません。私たちの業界に来て話を聴き、学んでください。第2に、私たちが導入した解決策について学び、それをより良くするためのアイデアがあるかどうかを確認してください。私たちは全員、完全にオープンマインドですが、建設的であってほしいですね。
ブラッド・ガーストナー：合意における第4のポイントは、これが静的なものではなく動的であるという点でした。このグループは、テクノロジーの進化に合わせてフレームワークをアップデートしていくことになっています。さて、コンピュートの話題に移りましょう。「SemiAnalysis」のディラン・パテルは、来年43ギガワットの新しいAIコンピュートが稼働すると述べています。これは今日世界に存在するすべてのAIコンピュートを合わせたものよりも多く、さらにその翌年にはもう40ギガワットが追加されるとのことです。あなたはすべてのGPUがどこに割り当てられているかを把握しています。この数字は妥当だと思いますか？ 許認可、サプライチェーン、あるいは電力のボトルネックが、その予測を大幅に変えることになるとお考えですか？
2027年のAIボトルネック：コンピュートの構築
ジェンスン・フアン：需要は間違いなくそこに存在しており、それを上回っています。もちろん課題となるのは、デジタルから物理へと移行する際に多くの障害が存在するということです――土地、許認可、オンライン化しなければならない発電インフラ、建設作業員、設備工、配管工などです。
p><ブラッド・ガーストナー：これらを建設するだけで100万人の新規雇用が創出されましたね。ジェンスン・フアン：100万人の新規雇用ですが、彼らのスキルは汎用的なものではありません。500億ドル規模のデータセンターを建設している人々は、非常に特殊でクリティカルなスキルを持っています。そして、私たちが国中で目にしている様々なモラトリアムや課題もあります。土地、電力、シェル（建物躯体）、そして構築リソースは、その目標に到達する上での最も重要な障害の一つとなるでしょう。NVIDIAの観点から具体的に言うと、それを軽減するために私たちはいくつかのことに取り組んでいます。私たちはすべてのCSP（クラウドサービスプロバイダー）にサービスを提供し、すべてのネオクラウドにサービスを提供し、デル、HP、レノボなどを通じて優れたエンタープライズ事業を展開しています。私たちはAIのライフサイクル全体――データ処理、トレーニング、ポスト・トレーニング、推論、エージェント的処理、ツール使用の加速――を網羅しています。私たちの市場投入（Go-to-Market）のエクスポージャーは最大規模です。世界中のあらゆる受託製造業者（EMS・ODM）が私たちのために動いています。特定の州、コミュニティ、あるいはデータセンターが困難に直面したとしても、私たちの需要は供給をはるかに上回っているため、サプライチェーンをそれに応じて調整するだけです。
ジェンスン・フアン：もう一つの点は、NVIDIAが地球上のインフラストラクチャであるということです。ヨーロッパ、アフリカ、中央アジア、東南アジア、ラテンアメリカ、あるいは中東であれ、私たちにはグローバルなリーチがあります。もしここで構築されなくても、世界中のあらゆる国が自国での構築を望んでいます。私たちのビジネスは、あらゆるAIとコンピューティングのスペクトラムを網羅しており、すべてのクラウドや地域に存在しているため、おそらく最もレジリエンス（回復力）が高いと言えます。しかし、来年は土地、電力、シェルが依然として大きな課題となるでしょう。
50 GWのチップ、35 GWの電力
ブラッド・ガーストナー：ウォール街から聞こえてくる話では、発表ベースですでに約50ギガワット分のチップが進行中である一方、土地、電力、シェルは35〜40ギガワット分しかオンラインにならないのではないかと言われています。したがって、どのコンピュートがその容量に収まるのかは不透明です。
ジェンスン・フアン：NVIDIAのアーキテクチャは最も生産性が高く、1ワットあたり最大のトークンを生成します。もし世界全体の電力が制限されるならば、顧客の選択は最も生産性の高いバージョンへとシフトします。なぜなら、CEOたちは依然として売上を達成したいと望んでいるからです。来年の高い売上期待は達成されなければなりません。電力が制約されるとき、投入するコンピューティングの品質は最も生産性の高いコンピューティングリソースでなければなりません。私たちは最もレンタル可能で、汎用性が高く、耐久性があります。リソースの不足は、私たちへの関心を一層高めています。私たちの市場規模・シェアはすでに非常に高かったのですが、誰もが驚いたことに、こうした理由から私たちの市場シェアは実際に増加しています。
ジェンスン・フアン：また、私たちは以前よりも1ギガワットあたりに提供できる価値がはるかに大きくなっています。かつて私たちはGPU企業でした。その後、最大かつ最も急成長しているネットワーキング企業となりました。そして今や、最大かつ最も急成長しているCPU企業の一つになろうとしています。ストレージ、知識インフラストラクチャ、そして「OpenShell」や「Sentry」によるセキュリティ分野のコンピューティングにも参入しています。1ギガワットあたりに私たちが提供する製品・サービスの価値は、約18億ドルから200数億ドルへと増え、現在では1ギガワットあたり40億ドル以上に達しており、その数字は今後も上昇し続けます。人々が私たちのプラットフォームへとシフトし、世界の設備投資に対してより多くの価値を提供しているため、私たちはシェアを拡大しています――私たちのドル建てシェアは増加しているのです。6年前、世界の設備投資における私たちの割合は1桁台でした。現在、CSPにおいては約40%に達しています。CSP以外――私たちのビジネスの半分を占めるオンプレミスやネオクラウドにおいては、設備投資に占める私たちの割合はおそらく80%に達しています。ビジネスの半分が40%、もう半分が80%であり、その双方が毎年倍増しているため、世界の設備投資に占める私たちの割合は拡大し続けています。
イーロン、コロッサス、そしてSpaceX
ブラッド・ガーストナー：そうした買い手の一つがイーロンです。彼が「Colossus（コロッサス）」の構築を始めたとき、メンフィスに何十万基ものHoppers（H100）を一気に立ち上げたのを見て私たちは度肝を抜かれました。今、彼はさらに40億ドルを調達し、おそらく100万基以上の「Vera Rubin」チップの購入を計画しており、数千基から数百万基規模へと移行しようとしています。彼は2027年末までに10ギガワットを求めており、それはVera Rubinに何千億ドルも費やすことを意味します。SpaceXが世界最大のAIハイパースケーラーになることは既定路線でしょうか？
ジェンスン・フアン：私たちのチャートにおいて、イーロンはかつてエンターテインメント（あるいはエンタープライズ）枠に分類されていましたが、現在はCSPセグメントの一部となっています。彼らは巨大です。イーロンと仕事をするのは本当に楽しいですね。彼は自社のAI、トレーニングモデル、そしてモデルのデプロイのために私たちのテクノロジーを使用しています。「Grok」は非常にクールですし、「Grok」に対する需要と消費は急増しています。そしてもちろん、彼はそれをレンタルもしています。これら3つをすべて兼ね備えているという点で彼は非常にユニークです（グーグルも別の例と言えますが）。彼はコンピューティングと物理的構築の交差点が大好きであり、エネルギーについて彼以上に知っている人物はいません。
宇宙空間のデータセンター
ジェンスン・フアン：私たちが一緒に探求しようとしている一つの新しい市場は、宇宙空間にデータセンターを配置することです。私たちの2つのエンジニアリングチームは、宇宙空間や地球上で非常に優れた性能を発揮する可能性のある新しいタイプのサーバー、新しいタイプのアーキテクチャを共同で構築するために、極めて密接に協力しています。
ブラッド・ガーストナー：先週「Starship（スターシップ）」が打ち上げられ、初の軌道上ランデブーを成功させ、V3衛星を配備しましたね。2028年か2029年までに、Starshipを介して宇宙空間に相当量のコンピュートを配備できるという自信は高まっていますか？
ジェンスン・フアン：NVIDIAのコンピュート以外にあり得ません。その理由をお話ししましょう。それはテクノロジーだけの問題ではありません。NVIDIAの単位エネルギーあたりのパフォーマンス――ワット当たり性能は世界最高水準です。しかし最も重要なことに、NVIDIAのコンピュートの投資資本利益率（ROI）があまりにも高いため、宇宙空間にそれを配置したとしても、打ち上げコストはその中の一部のわずかな割合に過ぎません。打ち上げコストは決して無視できるものではないため、低コストのコンピューティングを宇宙に打ち上げることはありません。高価値のコンピューティングを打ち上げるのです。私たちはコンピューティングの歴史上最も価値の高いコンピューティングシステムであり、優れたROIとともに宇宙へ打ち上げるのに完璧な適合性を持っています。
ブラッド・ガーストナー：2029年までに宇宙空間で500メガワットに達するでしょうか？
ジェンスン・フアン：その数字は彼（イーロン）に語らせるとしましょう。しかし、Vera Rubinをそこに配置すれば、十分に正当化されるはずです。需要はそこにあり、投資対効果は非常に高く、生産性も優れています。そして汎用性もあります。もし顧客のレンタル先がないまま衛星を宇宙に打ち上げたら、それは遊休状態になってしまいますが、それは誰も望まないことです。NVIDIAのコンピュートは、多くの借り手に対して完全に汎用性があります。私たちはすべてのクローズドモデル企業と協力し、あらゆるオープンモデルを実行し、数千ものスタートアップやグローバル企業と協働しています。そして耐久性もあります。8年前に私たちに代金を支払っていただいた後も、新しいCUDAアルゴリズムでソフトウェアをアップデートし続けているハードウェア企業は、世界で私たちだけです。衛星が宇宙にある限り、私たちはソフトウェアをアップデートし続けます。それがSpaceXにとって完璧なペイロード（積載物）となる所以です。
AIの収益は設備投資を正当化するか？
ブラッド・ガーストナー：金融のプロたちが数兆ドル規模の設備投資の収支を合わせるためには、投資回収（ペイバック）を見込む必要があります。今年、すべての研究所（フロンティア・ラボと推論ラボ）の総収益を足し合わせると、約200億ドルです。数兆ドルの設備投資に対する回収のレンジに入るためには、来年にそれが2倍の400億ドルになり、さらにその翌年に2倍の800億ドルになる必要があります。「Claude Code」はAnthropicの収益を10倍増させました。研究所が毎年収益を2倍から3倍に伸ばし続けられるという点について、あなたの自信のほどはいかがですか？
ジェンスン・フアン：人々は現在起きていることについて誤解しています。NVIDIAは、今日の世界のAIインフラストラクチャにおける収益シェアの約80%を占めていると言ってよいでしょう。NVIDIAのコンピューティングには3つの大きなセグメントがあります。第1のセグメントは、ベースライン・コンピューティングです：データ処理、分子動力学、物理シミュレーション、核融合・核分裂シミュレーション、量子化学、量子物理学、コンピュータグラフィックス。古典的な機械学習、VisaやMastercardでの不正検知のためのXGBoost、リコメンデーションシステム――ディープラーニングやエージェントシステムではなく、これらすべての古典的なコンピューティングを合わせると、当社のビジネスの約3分の1を占めており、年間30%〜40%の成長を遂げています。仮にAI研究所が一切存在しなかったとしても、NVIDIAは十分に巨大な企業なのです。
ジェンスン・フアン：第2の部分はAI研究所です。人々は2つの研究所に注目していますが、私たちはそのすべてと協働しています。「Meta Muse」はNVIDIA上で展開され非常に素晴らしい成果を上げています。その1年前はリコメンデーションシステムだけだったのが、今やMeta Museで圧倒的な成果を挙げています。「Grok」は3年前には存在しませんでした。かつてはGeminiを実行していませんでしたが、現在はGeminiを実行しています。今年に入ってから、私たちはAnthropicとも協働し始めました。5つか6つの研究所が素晴らしい成果を上げており、当社のビジネス全体の3分の1には満たないものの、約25%〜30%のコンピュートを占めています。
ジェンスン・フアン：もう一つの3分の1――私たちがコンピューティングプラットフォームの転換期の始まりにいるがゆえに――は、膨大な数の新しいスタートアップ企業です。「Noah Instinct」が素晴らしい成果を上げているほか、物理AI、生物学的AI、材料科学AI、そしてジェフ・ベゾスの新しい会社「Prometheus」などが挙げられます。あらゆる産業にわたる数千もの企業がNVIDIAのコンピュートをレンタルしています。当社のビジネスのこの3分の1こそが、次世代のクラウドコンピューティングなのです。私たちはこの構築サイクルの初期段階にあり、ごく少数の企業だけを認識して、彼ら単独でインフラストラクチャの資金を賄っていると考えるのは大きな間違いです。
オープンモデル対クローズドモデル
ジェンスン・フアン：私はオープンモデルの強力な提唱者でした。なぜなら、オープンモデルは新たな機会を切り開くからです。これらすべてのスタートアップ企業を見ると、その80%がオープンモデルを使用しています。彼らはフロンティア・ラボと競合するためにそれらを使っているのではありません。物理AI、製造業、あるいはヘルスケアの分野における機会を解放するために使っているのです。「Nemotron」のようなオープンモデルを採用し、自らのドメイン向けに超知能へとカスタマイズしています。クローズドな研究所が汎用人工知能（AGI）を提供する一方で、垂直統合型の企業はプロプライエタリなデータを用いて特定のドメイン向けの超知能を実現するのです。
ブラッド・ガーストナー：1ギガワットのコンピュートを立ち上げると、その反対側から400億ドルの価値が生み出されます。来年40ギガワットがオンラインになるとすれば、線形外挿（リニアな予測）をすれば1兆6,000億ドルの収益を意味することになります。ある時点で供給が需要を上回った場合にバブルがはじけるのではないか、そして資金調達が停滞するのではないかと、人々は神経質になっています。
ジェンスン・フアン：第一原理に立ち返って分解してみましょう。人びとが研究所から外挿しようとしている1,000億ドルや1,250億ドルのARR（年間経常収益）は、構築の一部に過ぎません。人々は今後もオンラインで買い物をし続けるでしょうか？ 構築のその3分の1については議論の余地すらありません。数年前、私は「この十年が終わる頃には、インフラストラクチャの構築規模はおそらく年間3兆ドルから4兆ドルの間――4兆ドルに近くなるだろう」と言いました。そのうち1兆5,000億ドルがコンピュートである場合、AIが始まる前ですら500億ドルだったことを思い出してください。6年から8年の間にそれが1兆5,000億ドルに成長するのは、世界がより多くのデジタルコンピュートを消費しているからです。
ジェンスン・フアン：その上、ムーアの法則は終わりました。かつては、同じ価格で2倍のトランジスタを手に入れるために1年間待てばよい時代でした。今や、2倍のトランジスタが欲しければ、2倍の費用を支払わなければなりません。世界がどのようなコンピューティング容量を求めていようとも、ムーアの法則の終焉を相殺するためだけに、Xファクターを適用しなければならないのです。AIがなくても、半導体業界はすでに世界最大の産業になる道を歩んでいました。さらに、新しいスタートアップが加速しています。結論として、インフラストラクチャを正当化するために、いずれかの研究所の収益を数兆ドル規模にまで外挿する必要など全くないのです。
2つの研究所にかかる過度なプレッシャー
ブラッド・ガーストナー：OpenAIの収益が700億ドルなのか500億ドルなのかについてのざわめきや、構築のための資金を確保できないのではないかという懸念からインフラ企業の株価が調整する場面が見られました。あなたの主張は、来年の40ギガワットのうち、3分の1が汎用コンピュートの置き換えであり、3分の1がネオクラウド、ソブリンAI、エンタープライズ、スタートアップであり、残りの3分の1が複数の研究所に分散している、ということですね。
ジェンスン・フアン：私たちは2つの研究所にあまりにも大きなプレッシャーをかけすぎています。彼らはこれまでに構築された中で最も重要なテクノロジー企業の2つになるでしょうが、構築が理にかなうために、彼らの収益が1兆ドル規模に近づく必要は全くありません。その一方で、業界は数兆ドル規模のコンピューティングインフラストラクチャを構築する必要があります。ところで、これらは何と呼ぶものでしたっけ？ 干し梅？ 少しリコリス、塩、砂糖、シナモンが効いていて、ピリッとしたアクセントがありますね。
ブラッド・ガーストナー：来年のNVIDIAチップに対する需要は100%をはるかに超えています。あなたは供給制約があるため70%の収益成長をガイダンスとして提示しました。さらに上手くやるためにサプライチェーンと協力するのに18ヶ月あるとおっしゃっていましたね。受注残（オーダーブック）は成長し続けていますか？
AIの需給ダイナミクス
ジェンスン・フアン：私たちは巨大な受注残を抱えていました：すべてのCSP、NCP（ネオクラウド・プロバイダー）、OEM、スタートアップ、そして大企業がすでに1〜2年の予測に基づいて注文を出していました。私が顧客が望む量よりもはるかに少ない割り当てしか行っていなかったため、私たちが持っている状況を公に述べなければ、誰もが自分が不当に割り当てを減らされているのではないかと勘ぐることになっていたでしょう。それは、私が人々の期待を裏切るような会話を処理するための私のやり方でした。ほぼすべての顧客が、もっと供給できればもっと多く購入したいと望んでいます。それ以来、私たちは毎週、毎日のように新しい注文を受け取っています。
ジェンスン・フアン：供給量は増加していますが、土地、プレハブやシェル（建物躯体）、電力といった下流側の制約が配備を制限しています。数週間前、私たちはオーストラリアで2ギガワットの計画を発表しました――それはおよそ800億ドル規模の機会のようなものです。ヨーロッパでもYondrなどの企業と協力し、さらなるパートナーシップを切り開いています。NVIDIAはCoreWeaveやNebiusのようなネオクラウドに対して完全なフルスタックAIインフラストラクチャを提供しているため、他の誰も真似できない場所で、他の誰も真似できないパートナーと共に構築を進めることができます。上流側においては、パッケージングやサブストレート（基板）におけるクリエイティブな制約が依然として残っています。サブストレートはより多くのチップを搭載するために大型化しており、より多くの材料重量を必要としています。熱膨張係数やスタッキング（積層）により、精密なスケールで反りや製造上の欠陥を管理することが困難になっています。シリコンフォトニクスも供給が制約されています。毎週供給を増やしていますが、受注残は増え続けています。そのギャップを埋めるには数年かかるでしょう。
ウォール街のコンセンサスの見直し
ブラッド・ガーストナー：1年前、NVIDIAの成長に関する市場のコンセンサスは数百パーセントもずれていました。1年間でコンセンサス予測は100%から200%上方修正されたにもかかわらず、株価はわずか20%しか上昇していません。あなたは収益とフリーキャッシュフローの予測を倍増させた一方で、株価収益率は13倍から14倍で取引されています。市場は見落としているのでしょうか？
ジェンスン・フアン：当社の規模の企業がシェアを拡大しているという事実そのものが、当社のレジリエンスとスケールの優位性を物語っています。私たちの競争の優位性（モート）は拡大し続けています。
Vera Rubin Ultraの受注
ジェンスン・フアン：もし「Vera Rubin Ultra」の順番待ちの列に並びたいのであれば、実物を見ることなく（sight unseen）発注の時期が迫っています。なぜそれが素晴らしいものだと分かるのか？ NVIDIAがそれを構築しており、Vera Rubinは素晴らしいものであり、Grace Blackwellも素晴らしかったからです。ワークロードがあまりにも複雑であるため、単一のベンチマークだけで測定することはできません。500億ドル規模のシステムには、連携して動作する数十のテクノロジーが必要です。実物を見ないまま、500億ドルの発注を他のどこにできますか？ 私たちは文字通り唯一の存在です。かつて1億ドルの発注書だった時代には、目の前のチップをベンチマークすることができました。しかし、500億ドル規模のシステムをどうやってベンチマークするのでしょうか？ 巨大なデータセンターと、それを改修するための数年が必要になります。もはやこうしたシステムをベンチマークすることすら不可能なのです。
ジェンスン・フアン：それはTSMCと全く同じです。私たちはTSMCにビジネスの100%を委ねています。なぜなら、彼らは唯一の企業だからです。5年先を見据えて計画を立てることができ、実物を見なくても、次のトランジスタノードが優れていること、彼らがキャパシティ、アジリティ（俊敏性）、そしてシリコンフォトニクスからロジック、メモリ、先端パッケージングに至る多様なプロセス技術を持っていることを確信できるからです。彼らの10分の1の規模の企業でそれが可能でしょうか？ 不可能です。NVIDIAは地球のためのインフラ企業になりました。
ジェンスン・フアン：私たちはすべてを実行します。初期のGPTモデルからFlashAttention、NVLink 72モデルの並列化、そして現代のハイブリッドSSM-トランスフォーマー拡散モデルに至るまで、すべてがCUDA上で動作します。ワークロードが事前学習、ポスト・トレーニング、あるいはエージェント的推論にシフトしようとも、私たちはそのすべてを実行します。500億ドルのデータセンターを構築する場合、NVIDIAのコンピュートがワークロード、モデル、顧客の間で汎用的に利用できる（fungible）ことをあなたは知っています。容量をサブリースする必要が生じたとき、借り手は至る所に存在します。
グローバルなリーチ：ヨーロッパ、日本、そしてその向こうへ
ジェンスン・フアン：OpenAIやAnthropicがヨーロッパ、インド、日本、あるいは韓国にサービスを提供したいと考えたとき、私たちのインフラストラクチャはすでにそこに存在しています。汎用アーキテクチャに対して1,000億ドルの賭けを行うことは、リスクを低く抑えることにつながります。特殊化（特化型）は、汎用性と耐久性の敵です。並外れたパフォーマンスを証明することは、汎用性と耐久性をもたらし、それはレンタル可能性、生産性、資金調達性、そして最低限の総所有コスト（TCO）へと翻訳されます。
ブラッド・ガーストナー：あなたは歴史的な規模の自社株買いを行っており、2年以内に会社全体の最大10%に達する可能性があります。ゴールドマンの場で、あなたはNVIDIAを初の「成長・バリュー（グロース・バリュー）」企業と呼び、アップルの資本還元への移行を想起させました。また、ソフトウェアライセンシングとレベニューシェア（収益分配）という2つの新しいビジネスモデルも模索されていますね。
ジェンスン・フアン：1つ目のビジネスモデルはソフトウェアライセンシングです。独自のスタックを運用するCSPに対しては、彼らが変更を加えることができるオープンソースソフトウェアを提供します。しかし、ほとんどのエンタープライズ企業には、複雑なAIファクトリーを維持するためのソフトウェア部門がありません。彼らはセキュリティとメンテナンスを維持するために、私たちのSLA（サービス品質保証）を必要としています。何百万ものエンタープライズGPUにわたり、GPUあたり年間数千ドル規模で、ソフトウェアライセンシングは非常に巨大なビジネスになるでしょう。2つ目は、私たちがフルスタックインフラストラクチャ、エコシステムのオフテイク、および投資支援を提供するネオクラウド向けに、レベニューシェアに参加するというモデルです。クラウドプロバイダーとして自ら運営することなく、初期のハードウェア販売と、複数年にわたるレベニューシェアからの経済的リターンを得ることができます。これら2つの成長ベクターは、ハードウェアの販売とは独立して、私たちのインストールベース（導入済み稼働台数）とエコシステムを活用するものです。
ブラッド・ガーストナー：ウォーレン・バフェットは歴史的に、企業がフリーキャッシュフローを生産しながらもそれを価値破壊的なプロジェクトに費やすだけであるという理由でテクノロジー株を敬遠してきました。あなたはフリーキャッシュフローの50%から60%以上を自社株買いに充てる一方で、爆発的な成長を遂げています。
ジェンスン・フアン：高品質なエコシステム企業に対する私たちのベンチャー投資は、テクノロジーの潮流が見えているため非常に十分な情報に基づいたものですが、総キャッシュ生成額に占める割合としては、外部投資は急速に低下していくでしょう。OpenAIやAnthropicのようなフロンティアの機会は二度と訪れませんし、私たちのキャッシュフローは急速に成長しています。
ブラッド・ガーストナー：あなたは以前、2〜3年の視界を持っているとおっしゃっていました。2029年や2030年を見据えると、この十年の終わりまでに年間4兆ドルの支出が行われ、時間の経過とともに年間10兆ドルのインフラストラクチャの更新へと向かっていくとお考えですね。
ジェンスン・フアン：世界的な大恐慌が起きない限り、検索ベースのコンピューティングから生成AIへと移行するために、世界は膨大な量のNVIDIAコンピュートを消費しなければなりません。長期的に見て、年間容量の構築と更新が世界全体で10兆ドル前後で推移するとしても、私は驚きません。
ブラッド・ガーストナー：世界のGDPの50兆ドルが知識労働に結びついており、5年間で20%の生産性向上が得られるならば、それは10兆ドルの増分経済活動を生み出し、その半分の額を設備投資に費やすことを正当化することになりますね。
これからの10年：99.99%の自信
ブラッド・ガーストナー：12ヶ月前と比較して、5年後にはこれらの投資のおかげで世界がはるかに良い場所になっているという点について、今日のあなたはより大きな自信を持っていますか？
ジェンスン・フアン：私は99.99%の自信を持っています――良き友人への敬意を込めて、0か100かは使いませんがね――結果が良いものになることを深く気にかけている人々が十分に存在し、責任ある楽観的な方法でそこに到達するために、私たちの力、知性、そしてリソースを捧げるからです。パブリックな場には出ない多くの研究者やエンジニアが、独自に素晴らしいことを成し遂げています。賢い人々は賢いことを行うのです。私たちが懸念を抱き、懸念を表明することは良いことですが、世界の終わりを予言すべきではありません。それは人間の潜在能力を過小評価するものです誰もが良い結果を望む条件を作り出せば、私たちは前進するのです。私たちが共にそこに到達するという点について、私は99.99%確信しています。
ブラッド・ガーストナー：我々は簡単に立ち止まることもできますが、今日立ち止まれば、より良い世界という機会を失うことになります。ジェンスン、ありがとうございました。
ジェンスン・フアン：ブラッド、ありがとうございました。