今日最も重要なことは、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。

今日最重要な出来事は、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。

黄仁勋はまだ壇上に立っていないが、事前に漏れた情報だけで一冊の本が書けるほどだ。

今晩、三つの注目ポイントを整理したので、さあ皆さん、一緒に行きましょう。

1）AI計算力コストが一気に10分の1に

前世代のBlackwellはすでに非常に優れていたが、まもなく新世代のチップVera Rubinの量産が発表される。

Vera Rubinの凄さは何か？簡単に言えば二つの字：安い。

同じAIモデルを動かす場合、 チップの数を4分の1に削減し、 推論計算コストを90％削減できる。 90％削減だ、皆さん。 AWS、Microsoft、Googleの三大クラウド事業者は最初の導入を始めている。

2）去年200億ドルで買収したGroq、今日成果を発表

以前、黄仁勋は決算会見で、Groqは拡張アーキテクチャとしてNVIDIAのシステムに組み込まれると述べた。まるで、Mellanoxを買収してネットワーク能力を補ったように。

GroqのLPUはNVIDIAのGPUと同じデータセンターに配置され、GPUは問題を理解し、LPUは素早く答えを吐き出す。

二つのチップの役割分担と連携により、エージェントシナリオの遅延が直接短縮される。

AIエージェントは人の代わりに働き、一つのタスクに何十回もモデルを調整し、そのたびに推論計算力を消費し、ユーザーは待っている。遅いと体験が崩れる。

推論は二段階で行われる。まず問題を理解し、その後一文字一文字答えを出す。

GPUは第一段階に長けているが、第二段階の文字出力の速度と安定性はGroqのLPUの方が優れている。

200億ドルは高いか？

考えてみてほしい。今後、各社が何百ものエージェントを稼働させ、毎日何千回もモデルを調整する。

3）NVIDIA版OpenClaw登場、NemoClawと命名

これはオープンソースのプラットフォームで、企業が導入すればAIスタッフが人間の代わりに業務を行い、データ処理やプロジェクト管理を行う。

すでにSalesforceやAdobeと交渉中だという。

面白いのは、NemoClawはNVIDIAのチップを使わなくても良い点だ。 このロジックをよく考えてほしい。 チップを売るだけではハードウェアの利益しか得られないが、ルールを決めることでチェーン全体の利益を得ることができる。黄仁勋はこの計算をしっかりと理解している。

4）黄仁勋は「世界未曾有のチップを展示する」と言った

おそらく次世代のアーキテクチャFeynmanの初公開で、2028年に量産される。台積電の最先端1.6nmプロセスを使用。

さらに、あまり知られていないが、非常に興味深い情報もある。

NVIDIAはノートパソコン用のプロセッサも出した。二種類あり、主にゲーム向けだ。 グラフィックカードを売る企業がCPUの市場にも参入しようとしている。

今晩、私は感じている。黄仁勋は将来、偉大な人物になるだろう。