今日最重要なことは、NVIDIA GTCカンファレンスであり、まるでAI版の人類史のようだ。

今日は最も重要なことは、NVIDIAのGTC大会で、まるでAI版の人類の歴史のようです。

黄仁勲がまだステージに上がっていないのに、事前に漏れた情報量はすでに本を書けるほどです。

Wanwanは三つの大きな見どころを整理しました。さあ、友達たち、私についてきて。

1）AIの計算力コストが直接10分の1になる

前世代のBlackwellはすでにすごかったですよね。すぐに新世代チップVera Rubinの量産を発表するはずです。

Vera Rubinのどこがすごいのか？簡単に言えば、二文字：安いです。

同じAIモデルを実行するのに、 チップの数が4分の1に削減され、推論計算コストが90％削減されます。 90％削減ですよ、友達。 AWS、Microsoft、Googleの三大クラウド企業がすぐに第一陣として乗り込みます。

2）昨年200億ドルで買収したGroqが、今日は宿題を提出します

以前、黄仁勲は業績発表会で、GroqはNVIDIAのエコシステムに拡張アーキテクチャとして接続されると言っていました。まるで昔Mellanoxを買収してネットワーク能力を補完したように。

GroqのLPUはNVIDIAのGPUと同じデータセンターに配置され、GPUが問題を理解し、LPUが迅速に答えを出します。

二種類のチップが役割分担して協力することで、エージェントのシーンの遅延が直接削減されます。

AIエージェントが人の代わりに働き、一つのタスクで何度もモデルを調整し、各ラウンドで推論計算力を消費します。そしてユーザーは待っているので、少しでも遅れると体験が崩れます。

推論は二段階に分かれます。まずあなたの問題を理解し、次に一文字ずつ答えを出します。

GPUは第一段階が得意ですが、第二段階の文字を出す速度と安定性では、GroqのLPUが優れています。

200億ドルは高いですか？

将来的に各企業が数百のエージェントを運用し、各エージェントが毎日数千回モデルを呼び出すことを考えてみてください。

3）NVIDIA版OpenClawが登場、名前はNemoClaw

これはオープンプラットフォームのセットで、企業がインストールすればAI従業員を展開して人間の代わりにプロセスを実行し、データを処理し、プロジェクトを管理できます。 すでにSalesforceやAdobeと交渉中だそうです。

面白いのは、NemoClawはNVIDIAのチップを使用する必要がないことです。 この論理を考えてみてください。 チップを売るだけではハードウェアの層からしか利益を得られず、ルールを定めて初めて全体のチェーンから利益を得ることができる。黄仁勲はこの計算をしっかりと理解しています。

4）黄仁勲は「世界が未だ見たことのないチップ」を展示すると言っています

大確率で次世代アーキテクチャFeynmanが初めて姿を現し、2028年に量産され、台湾積体電路製造（TSMC）の最先端の1.6nmプロセスです。

もう一つのマイナーな情報が、私が面白いと思うことです。

NVIDIAがノートパソコン向けプロセッサを出しました。2種類で、ゲームを主打ちしています。 グラフィックカードを販売している企業がCPU市場に進出しようとしています。

Wanwanとしては、黄仁勲は将来偉大な人物になると思います。