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出典：ハスコ・キャピタル
翻訳：Yuliya、PANews
編集者の注：かつて、私たちのデータセンターは人間が検索できるファイルを保存するだけのものでした；しかし今や、計算は生成へと向かっており、各単語、各画像、各動画がリアルタイムで生成され、リクエスト者の文脈に基づいて高度にカスタマイズされています。この世界的な潮流の中で、ハスコ・キャピタルのパートナー、コンスタンティン・ブーラー（Konstantine Buhler）とNVIDIA創業者兼CEOの黄仁勲（Jensen Huang）は深い対話を展開し、計算技術の大きな変革について議論しました。黄仁勲は、オートメーションがもたらすのは失業ではなく、労働力需要の全面的な増加と職業そのものの昇格だと考えています。人々はAIによって仕事を失うのではなく、AIを巧みに利用する者に取って代わられる可能性があるのです。
AI工場と計算モデルの世代的飛躍：検索から生成へ
コンスタンティン： 黄仁勲さん、ご来訪ありがとうございます。私たちは今、規模と速度が工業革命を超えるかもしれない大規模なAI革命の只中にいます。あなたはかつて、「今起きているのは人類史上最大のインフラ整備だ」と述べました。その中心にはAI工場があり、それを支えるのはNVIDIAです。AI工場とは何か、なぜそれが今後10年で最も投資価値の高い企業になると考えられるのか、教えてください。
黄仁勲： AIを理解する方法はいくつもあります。一般の人が最も馴染み深いのは、ウェブブラウザやチャットボットを通じてのインタラクションでしょう：提示（Prompt）を入力すると、それに応じた文章を返してくる。AIを使い始めてからの2、3年で、その能力は飛躍的に進化していることに気づくはずです。
2年前、ChatGPTが話題になりました。これは本質的に、あなたが入力した情報を理解できるコンピュータソフトウェアです。情報を感知し理解し、それを変換・生成して他のコンテンツにします。例えば、PDFファイルを渡して要約させるのはテキストからテキストへ；物語から画像を生成させるのはテキストから画像へ；写真を渡して内容を説明させるのは画像からテキストへ。こうした能力は2年前、「生成式AI」と呼ばれていました。
しかし、理解と生成の上に、より価値のある能力は思考力です。生成式AIの基盤は、内在的な思考、段階的推論、問題解決能力を備えています。さらに、今やツールを操作するための制御指令も生成できるようになり、ブラウザや表計算ソフト、Photoshop、AutoCADなどのデジタルツールを使うだけでなく、将来的にはロボット技術や自動運転車の制御も可能です。
2年前、ChatGPTは面白いと感じられ、詩や歌も書きましたが、時には意味不明なことも言っていました；しかし今や、エージェントシステム（Agentic systems）を持つ時代になっています。AIはもはや情報を理解するだけでなく、推論を行い、有用な仕事もできるのです。これにより、AIは真のビジネス価値を生み出しています。私たちは、空言を並べるだけの友人にお金を払うことはありませんが、実際に働く人にはお金を払います。今や、毎日AIに時間単位で報酬を支払う例もあります。例えば、1時間あたり20〜30ドルです。これが、AIが人類史上最も急成長しているソフトウェアビジネスになった理由です。
産業の上流論理から見ると、私たちは第一原理に立ち返る必要があります。今日私たちが知るコンピュータ産業の基本概念は、約64年前に確立されました。当時、IBMはSystem/360をリリースし、これがIBMが当時、世界で最も価値のある企業となった理由です。
過去60年で、計算の本質は事前の記録と検索でした：物語を書き、写真を撮り、動画を録画し、ファイルとしてハードドライブに保存し、必要なときに検索して取り出す。これがデータセンターと呼ばれる建築物の理由です。データを保存するだけで、多くの計算は行いません。
しかし今や状況は変わっています。AI時代においては、新しい背景情報（コンテキスト）と新しいリクエストがあれば、AIはリアルタイムで理解、推論し、全く新しい結果を生成します。例えば、私の今のスピーチも、座っている皆さん一人ひとりの背景に基づき、リアルタイムで生成されたものであり、原稿をなぞったものではありません。これが「インテリジェンス」と呼ばれる所以です。
未来の各ピクセル、音声、動画、さらには広告やニュースも、事前に記録されたものではなく、あなたに合わせて完全に生成されたものになるでしょう。これには大量の生成器、すなわち私たちが構築している巨大な計算機が必要です。これがAI工場です。
地球を包むインテリジェントネットワークとデジタル時代の発電機
コンスタンティン： この生成器の規模はどれほど大きくなるのでしょうか？
黄仁勲： 現在、私たちは世界中の約10億人に情報とインテリジェンス生成を提供しています。しかし、AIはすでにエージェント（Agents）に変貌しており、自律的に働き、さらにはエージェント同士がコミュニケーションし協力することも可能です。NVIDIA内部では、何百、何千ものエージェントが相互に会話し、問題を解決しています（もちろん、安全なサンドボックスとフェンス内で動作しています）。
これは、未来には人類だけでなく、インターネット上に何百億ものエージェントが昼夜問わず働き続けることを意味します。企業のエージェント、自動運転車、ロボット、さらにはビル内のシステムも、すべてが相互に対話しています。すべての指令、すべての思考はリアルタイムで生成されているのです。
これは、厚い計算ネットワークの層が地球全体を包み込むようなイメージです。これは誇張のように聞こえるかもしれませんが、実は歴史上すでに2度起きています。
一度目は300年前、ドイツのシーメンスが機械を製造しました。それを点火すると、目に見えない強大な力、すなわち電気を出力します。現在、発電ネットワーク（電力網）は地球全体を覆っています。
二度目は35年前に米国で誕生したインターネットで、これもまた世界中の通信を包み込んでいます。
今、私たちはエネルギーと通信に続く第三のネットワーク、インテリジェントネットワークを迎えています。NVIDIAのビジネスは、この新時代の発電機（ダイナモ）を作ることにあります。300年前の発電機は、水流、風力、石炭といった物理的な動力（原子）を入力し、電子（電気）を出力しました。一方、私たちのNVIDIAのマシンは、電子（電気）を入力し、デジタルを出力します。これらのデジタルは、さまざまな組み合わせによって、言語、数学、タンパク質や人間の生物学的言語、物理法則、気候予測、さらには3D世界やロボット、自動運転の言語へと変換されます。
この300年隔てた二つの機械は、奇しくも同じ原理に基づいています：原子が入り、電子が出る；電子が入り、デジタルが出る。これらのデジタルは、私たちが「トークン（Tokens）」と呼ぶものであり、インテリジェンスそのものです。私たちは工場で大量にこれらのインテリジェンストークンを生産しています。これがAI工場の本質です。
コンスタンティン： 私たちは今、多重革命の交差点にいます。エネルギー転換、グローバルな電気通信ネットワークのルーター、そして今やGPUとAI工場のコアとなる技術、例えばH100や最新のVera Rubinアーキテクチャまで、すべてを統合しています。
黄仁勲： その通りです。私たちの計算ユニットは「ラック」と呼ばれます。一つのラックには72個のチップが搭載されています。今年は約80万個のこうしたコンポーネントを製造する予定です。1ラックの重さは2トン、価値は400万ドルで、150万個の部品から成ります。これは世界で最も高価な装置の一つですが、私たちはスマートフォンを大量生産するのと同じように、これらを大量に生産し、世界中のデータセンターへと運びます。非常に大きなものであり、運搬は確かに力仕事です。
AI時代の五層ケーキ投資論理
コンスタンティン： これは非常にエキサイティングなビジョンです。大企業も個人も、どうやってこの革命に参加すれば良いのでしょうか？
黄仁勲： AI産業への投資は、その産業構造を五層のケーキに例えることができます。ご存知の通り、500億ドル規模のAI工場は、3000億〜4000億ドルの価値を生み出すインテリジェンスを生成でき、その投資収益率は非常に高いです。では、その五層のケーキとは何か、見ていきましょう。
第一層はエネルギー（Energy）：最下層の発電機です。これは何世代にもわたるエネルギー産業最大の成長機会です。計算を支えるために、持続可能なエネルギー（原子力、風力、太陽光、水素エネルギーなど）への投資が大量に行われるでしょう。エネルギーを生み出せる限り、投資は続きます。これが、シーメンス、三菱、GE Vernovaなどの企業が今、非常に好調な理由です。
第二層はチップと計算インフラ（Chips/Computers）：チップ、コンピュータ、ネットワーク機器、スイッチ、シリコンフォトニクス技術などです。
第三層はインフラ（Infrastructure）：土地、電力、建物、資金、データセンターの運営などです。これらの資源は現在、極度に不足しています。
第四層はモデル層（Models）：クラウドインフラ上に構築された大規模モデルです。これは市場主導の投資が最も集中している分野です。OpenAIやAnthropicが有名です。ただし、AIは自然言語だけでなく、あらゆる構造化された事物も学習します。物理世界の法則を学習しているのです—例えば、私が座ったときの自信は、椅子を通り抜ける確率が47%だからではなく、100%物理法則を信じているからです。AIはタンパク質や遺伝子、細胞の役割も学習します。物理的な実体の産業規模は80兆ドルに達し、これはあまり議論されていませんが、非常に重要な最先端分野です。
第五層はアプリケーション層（Applications）：基盤技術を土台に、多くのスタートアップが金融、法律、会計、交通、物流などの業界を再構築しています。昨年、ベンチャーキャピタルはこの最上層に1000億ドルを投資し、人類史上最高のVC投資額となりました。
この未来は非常に巨大です。私たちはまだ始まりの段階に過ぎず、今年だけで1兆ドルの資金がこのエコシステムに投入される見込みです。しかし、将来的にはAIは毎年20兆ドルの価値を生む巨大なエコシステムになると予測しています。インテリジェンスの重要性はどれほど高いのか？誰がインテリジェンスを必要とするのか？どれだけ必要なのか？これらを理解すれば、投資の方向性も見えてきます。
AIは雇用を奪うためではなく、昇格させるための技術
コンスタンティン： これは数兆ドル規模の市場チャンスだけでなく、ハードウェアとアプリケーション層の爆発的な成長をもたらし、人類に多くの実質的な雇用機会を創出することも意味します。
黄仁勲： その通りです。これを強調しなければなりません。今や各国や文化によってAIに対する態度はさまざまです。しかし、私は皆さんに心から提言したい：ハリウッドのSF映画のシナリオに注意してください。「ターミネーターが来る」「技術的特異点が到来する」「AIが人類を滅ぼす確率は20%」などといった話は、完全に誤りです。
中には、「我々はAIの仕組みを全く理解していない、神秘的すぎて、明日には自己進化するかもしれない」と恐れる人もいますが、これは全くの誤解です。AIはコンピュータとソフトウェアです。エンジニアはもちろん、その仕組みを理解しています。そうでなければ、毎年安全性や知能を向上させることはできません。
現在のAIは、幻覚の問題も大きく改善されており、生成される知識は正確で文脈に適合しています。不明な点があれば調査も行います。回答の前に自己反省し、いくつかの選択肢を提示してから答えを出すこともあります。これは、今日の自動車が100年前のものより安全になったのと同じように、技術界はAIを非常に安全にするために全力を尽くしています。
だからこそ、確信を持って言えることがあります：あなたはAIによって仕事を失うことはないでしょう。ただし、AIを使いこなす者に仕事を奪われる可能性はあります。
この技術は、人類に超能力を授けるものです。さあ、あなたも使い始めてください！あなたの愛する人、子供、会社、国に向けて、AIを積極的に取り入れましょう。
コンスタンティン： でも、仕事については、多くの人が不安を感じています。
黄仁勲： それは当然です。今年、私たちはこのエコシステムに1兆ドルを投資しました。エネルギー、チップ、インフラ、モデル層、アプリケーション層、すべてがこれまで以上に多くの雇用を生み出しています。
伝統的な職業はどうなるのか、という誤解もよくあります。多くの人は、「仕事（Job）」と「タスク（Task）」を混同しています。
例えば、私はCEOです。私の日常の「タスク」は、タイピングと話すことです。今やAIは私よりも遥かに優れており、超人レベルです。しかし、CEOとしての私の仕事は、以前よりもむしろ忙しくなっています。
もっと深い例を挙げましょう。約12年前、あるトップクラスの計算機科学者が警告しました。彼は、「コンピュータビジョンは医療画像を見続けることに疲れず、細部も見逃さない。これは超人レベルだ」と。彼は、「放射線科医はAIに取って代わられる」と断言し、皆にこの職業を学ぶのをやめるよう忠告しました。
彼の技術判断は正しかったです。現在、すべての放射線診断システムにはコンピュータビジョンが組み込まれ、放射線科医はAIを補助的に使っています。しかし結果として、放射線科医の需要はむしろ増えています。
なぜか？ 放射線科医の目的は、画像を見ることではなく、臨床医と協力して診断を下すことだからです。自動化により効率が上がり、より多くの患者を診ることができ、病院の収益も増加します。結果的に、より多くの放射線科医を雇うようになったのです。警告を受けて放射線科を学ばなかった人たちは、逆にチャンスを逃しています。
同じく、最近では、AIがコードを書き始め、90%のソフトウェア開発が不要になる、ソフトウェアエンジニアは不要になる、という話もありますが、実際には、今まで以上に多くのソフトウェアエンジニアを採用しています。彼らの仕事は問題解決やイノベーションであり、タイピングの速さを競うことではありません。コードを書くことはタスクの一つに過ぎず、核心は問題解決です。
AIは仕事を奪うどころか、あなたの仕事の価値を高めるのです。例えば、今日あなたが水道工なら、図面通りに作業しているだけかもしれません。しかし、明日AIを使えば、同時にキッチンのデザイナーにもなれるでしょう。家具を売る人や大工なら、従来は木を釘でつなぐだけでしたが、AIを使えば、あなたの家のインテリアデザイン全体を提案でき、家を非常に美しく変えることも可能です。あなたの職業スキルは昇格しているのです。
したがって、私は今の「AIが人々の仕事を奪う」という議論は完全に誤りだと考えています。それは単に、他者を怖がらせて自分の利益を得ようとする策略です。私のキャリアを通じて、コンピュータ技術はますます複雑になってきました。かつてC++を使える人は全体の2%しかいませんでした（おそらく、シリコンバレーの投資家の皆さんはもっと知っているでしょう）。しかし今や、AIのおかげで、人間の言語さえ理解できればプログラミングも可能です。私たちは初めて、技術のギャップを埋めることに成功しました。皆と一緒に、新しい時代へと進む必要があります。
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セコイアが黄仁勋と対話：計算モデルは60年の大変革を迎える。あなたはAIに取って代わられないが、「AIを巧みに使う人」によって格下げされるだろう
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出典：ハスコ・キャピタル
翻訳：Yuliya、PANews
編集者の注：かつて、私たちのデータセンターは人間が検索できるファイルを保存するだけのものでした；しかし今や、計算は生成へと向かっており、各単語、各画像、各動画がリアルタイムで生成され、リクエスト者の文脈に基づいて高度にカスタマイズされています。この世界的な潮流の中で、ハスコ・キャピタルのパートナー、コンスタンティン・ブーラー（Konstantine Buhler）とNVIDIA創業者兼CEOの黄仁勲（Jensen Huang）は深い対話を展開し、計算技術の大きな変革について議論しました。黄仁勲は、オートメーションがもたらすのは失業ではなく、労働力需要の全面的な増加と職業そのものの昇格だと考えています。人々はAIによって仕事を失うのではなく、AIを巧みに利用する者に取って代わられる可能性があるのです。
AI工場と計算モデルの世代的飛躍：検索から生成へ
コンスタンティン： 黄仁勲さん、ご来訪ありがとうございます。私たちは今、規模と速度が工業革命を超えるかもしれない大規模なAI革命の只中にいます。あなたはかつて、「今起きているのは人類史上最大のインフラ整備だ」と述べました。その中心にはAI工場があり、それを支えるのはNVIDIAです。AI工場とは何か、なぜそれが今後10年で最も投資価値の高い企業になると考えられるのか、教えてください。
黄仁勲： AIを理解する方法はいくつもあります。一般の人が最も馴染み深いのは、ウェブブラウザやチャットボットを通じてのインタラクションでしょう：提示（Prompt）を入力すると、それに応じた文章を返してくる。AIを使い始めてからの2、3年で、その能力は飛躍的に進化していることに気づくはずです。
2年前、ChatGPTが話題になりました。これは本質的に、あなたが入力した情報を理解できるコンピュータソフトウェアです。情報を感知し理解し、それを変換・生成して他のコンテンツにします。例えば、PDFファイルを渡して要約させるのはテキストからテキストへ；物語から画像を生成させるのはテキストから画像へ；写真を渡して内容を説明させるのは画像からテキストへ。こうした能力は2年前、「生成式AI」と呼ばれていました。
しかし、理解と生成の上に、より価値のある能力は思考力です。生成式AIの基盤は、内在的な思考、段階的推論、問題解決能力を備えています。さらに、今やツールを操作するための制御指令も生成できるようになり、ブラウザや表計算ソフト、Photoshop、AutoCADなどのデジタルツールを使うだけでなく、将来的にはロボット技術や自動運転車の制御も可能です。
2年前、ChatGPTは面白いと感じられ、詩や歌も書きましたが、時には意味不明なことも言っていました；しかし今や、エージェントシステム（Agentic systems）を持つ時代になっています。AIはもはや情報を理解するだけでなく、推論を行い、有用な仕事もできるのです。これにより、AIは真のビジネス価値を生み出しています。私たちは、空言を並べるだけの友人にお金を払うことはありませんが、実際に働く人にはお金を払います。今や、毎日AIに時間単位で報酬を支払う例もあります。例えば、1時間あたり20〜30ドルです。これが、AIが人類史上最も急成長しているソフトウェアビジネスになった理由です。
産業の上流論理から見ると、私たちは第一原理に立ち返る必要があります。今日私たちが知るコンピュータ産業の基本概念は、約64年前に確立されました。当時、IBMはSystem/360をリリースし、これがIBMが当時、世界で最も価値のある企業となった理由です。
過去60年で、計算の本質は事前の記録と検索でした：物語を書き、写真を撮り、動画を録画し、ファイルとしてハードドライブに保存し、必要なときに検索して取り出す。これがデータセンターと呼ばれる建築物の理由です。データを保存するだけで、多くの計算は行いません。
しかし今や状況は変わっています。AI時代においては、新しい背景情報（コンテキスト）と新しいリクエストがあれば、AIはリアルタイムで理解、推論し、全く新しい結果を生成します。例えば、私の今のスピーチも、座っている皆さん一人ひとりの背景に基づき、リアルタイムで生成されたものであり、原稿をなぞったものではありません。これが「インテリジェンス」と呼ばれる所以です。
未来の各ピクセル、音声、動画、さらには広告やニュースも、事前に記録されたものではなく、あなたに合わせて完全に生成されたものになるでしょう。これには大量の生成器、すなわち私たちが構築している巨大な計算機が必要です。これがAI工場です。
地球を包むインテリジェントネットワークとデジタル時代の発電機
コンスタンティン： この生成器の規模はどれほど大きくなるのでしょうか？
黄仁勲： 現在、私たちは世界中の約10億人に情報とインテリジェンス生成を提供しています。しかし、AIはすでにエージェント（Agents）に変貌しており、自律的に働き、さらにはエージェント同士がコミュニケーションし協力することも可能です。NVIDIA内部では、何百、何千ものエージェントが相互に会話し、問題を解決しています（もちろん、安全なサンドボックスとフェンス内で動作しています）。
これは、未来には人類だけでなく、インターネット上に何百億ものエージェントが昼夜問わず働き続けることを意味します。企業のエージェント、自動運転車、ロボット、さらにはビル内のシステムも、すべてが相互に対話しています。すべての指令、すべての思考はリアルタイムで生成されているのです。
これは、厚い計算ネットワークの層が地球全体を包み込むようなイメージです。これは誇張のように聞こえるかもしれませんが、実は歴史上すでに2度起きています。
一度目は300年前、ドイツのシーメンスが機械を製造しました。それを点火すると、目に見えない強大な力、すなわち電気を出力します。現在、発電ネットワーク（電力網）は地球全体を覆っています。
二度目は35年前に米国で誕生したインターネットで、これもまた世界中の通信を包み込んでいます。
今、私たちはエネルギーと通信に続く第三のネットワーク、インテリジェントネットワークを迎えています。NVIDIAのビジネスは、この新時代の発電機（ダイナモ）を作ることにあります。300年前の発電機は、水流、風力、石炭といった物理的な動力（原子）を入力し、電子（電気）を出力しました。一方、私たちのNVIDIAのマシンは、電子（電気）を入力し、デジタルを出力します。これらのデジタルは、さまざまな組み合わせによって、言語、数学、タンパク質や人間の生物学的言語、物理法則、気候予測、さらには3D世界やロボット、自動運転の言語へと変換されます。
この300年隔てた二つの機械は、奇しくも同じ原理に基づいています：原子が入り、電子が出る；電子が入り、デジタルが出る。これらのデジタルは、私たちが「トークン（Tokens）」と呼ぶものであり、インテリジェンスそのものです。私たちは工場で大量にこれらのインテリジェンストークンを生産しています。これがAI工場の本質です。
コンスタンティン： 私たちは今、多重革命の交差点にいます。エネルギー転換、グローバルな電気通信ネットワークのルーター、そして今やGPUとAI工場のコアとなる技術、例えばH100や最新のVera Rubinアーキテクチャまで、すべてを統合しています。
黄仁勲： その通りです。私たちの計算ユニットは「ラック」と呼ばれます。一つのラックには72個のチップが搭載されています。今年は約80万個のこうしたコンポーネントを製造する予定です。1ラックの重さは2トン、価値は400万ドルで、150万個の部品から成ります。これは世界で最も高価な装置の一つですが、私たちはスマートフォンを大量生産するのと同じように、これらを大量に生産し、世界中のデータセンターへと運びます。非常に大きなものであり、運搬は確かに力仕事です。
AI時代の五層ケーキ投資論理
コンスタンティン： これは非常にエキサイティングなビジョンです。大企業も個人も、どうやってこの革命に参加すれば良いのでしょうか？
黄仁勲： AI産業への投資は、その産業構造を五層のケーキに例えることができます。ご存知の通り、500億ドル規模のAI工場は、3000億〜4000億ドルの価値を生み出すインテリジェンスを生成でき、その投資収益率は非常に高いです。では、その五層のケーキとは何か、見ていきましょう。
第一層はエネルギー（Energy）：最下層の発電機です。これは何世代にもわたるエネルギー産業最大の成長機会です。計算を支えるために、持続可能なエネルギー（原子力、風力、太陽光、水素エネルギーなど）への投資が大量に行われるでしょう。エネルギーを生み出せる限り、投資は続きます。これが、シーメンス、三菱、GE Vernovaなどの企業が今、非常に好調な理由です。
第二層はチップと計算インフラ（Chips/Computers）：チップ、コンピュータ、ネットワーク機器、スイッチ、シリコンフォトニクス技術などです。
第三層はインフラ（Infrastructure）：土地、電力、建物、資金、データセンターの運営などです。これらの資源は現在、極度に不足しています。
第四層はモデル層（Models）：クラウドインフラ上に構築された大規模モデルです。これは市場主導の投資が最も集中している分野です。OpenAIやAnthropicが有名です。ただし、AIは自然言語だけでなく、あらゆる構造化された事物も学習します。物理世界の法則を学習しているのです—例えば、私が座ったときの自信は、椅子を通り抜ける確率が47%だからではなく、100%物理法則を信じているからです。AIはタンパク質や遺伝子、細胞の役割も学習します。物理的な実体の産業規模は80兆ドルに達し、これはあまり議論されていませんが、非常に重要な最先端分野です。
第五層はアプリケーション層（Applications）：基盤技術を土台に、多くのスタートアップが金融、法律、会計、交通、物流などの業界を再構築しています。昨年、ベンチャーキャピタルはこの最上層に1000億ドルを投資し、人類史上最高のVC投資額となりました。
この未来は非常に巨大です。私たちはまだ始まりの段階に過ぎず、今年だけで1兆ドルの資金がこのエコシステムに投入される見込みです。しかし、将来的にはAIは毎年20兆ドルの価値を生む巨大なエコシステムになると予測しています。インテリジェンスの重要性はどれほど高いのか？誰がインテリジェンスを必要とするのか？どれだけ必要なのか？これらを理解すれば、投資の方向性も見えてきます。
AIは雇用を奪うためではなく、昇格させるための技術
コンスタンティン： これは数兆ドル規模の市場チャンスだけでなく、ハードウェアとアプリケーション層の爆発的な成長をもたらし、人類に多くの実質的な雇用機会を創出することも意味します。
黄仁勲： その通りです。これを強調しなければなりません。今や各国や文化によってAIに対する態度はさまざまです。しかし、私は皆さんに心から提言したい：ハリウッドのSF映画のシナリオに注意してください。「ターミネーターが来る」「技術的特異点が到来する」「AIが人類を滅ぼす確率は20%」などといった話は、完全に誤りです。
中には、「我々はAIの仕組みを全く理解していない、神秘的すぎて、明日には自己進化するかもしれない」と恐れる人もいますが、これは全くの誤解です。AIはコンピュータとソフトウェアです。エンジニアはもちろん、その仕組みを理解しています。そうでなければ、毎年安全性や知能を向上させることはできません。
現在のAIは、幻覚の問題も大きく改善されており、生成される知識は正確で文脈に適合しています。不明な点があれば調査も行います。回答の前に自己反省し、いくつかの選択肢を提示してから答えを出すこともあります。これは、今日の自動車が100年前のものより安全になったのと同じように、技術界はAIを非常に安全にするために全力を尽くしています。
だからこそ、確信を持って言えることがあります：あなたはAIによって仕事を失うことはないでしょう。ただし、AIを使いこなす者に仕事を奪われる可能性はあります。
この技術は、人類に超能力を授けるものです。さあ、あなたも使い始めてください！あなたの愛する人、子供、会社、国に向けて、AIを積極的に取り入れましょう。
コンスタンティン： でも、仕事については、多くの人が不安を感じています。
黄仁勲： それは当然です。今年、私たちはこのエコシステムに1兆ドルを投資しました。エネルギー、チップ、インフラ、モデル層、アプリケーション層、すべてがこれまで以上に多くの雇用を生み出しています。
伝統的な職業はどうなるのか、という誤解もよくあります。多くの人は、「仕事（Job）」と「タスク（Task）」を混同しています。
例えば、私はCEOです。私の日常の「タスク」は、タイピングと話すことです。今やAIは私よりも遥かに優れており、超人レベルです。しかし、CEOとしての私の仕事は、以前よりもむしろ忙しくなっています。
もっと深い例を挙げましょう。約12年前、あるトップクラスの計算機科学者が警告しました。彼は、「コンピュータビジョンは医療画像を見続けることに疲れず、細部も見逃さない。これは超人レベルだ」と。彼は、「放射線科医はAIに取って代わられる」と断言し、皆にこの職業を学ぶのをやめるよう忠告しました。
彼の技術判断は正しかったです。現在、すべての放射線診断システムにはコンピュータビジョンが組み込まれ、放射線科医はAIを補助的に使っています。しかし結果として、放射線科医の需要はむしろ増えています。
なぜか？ 放射線科医の目的は、画像を見ることではなく、臨床医と協力して診断を下すことだからです。自動化により効率が上がり、より多くの患者を診ることができ、病院の収益も増加します。結果的に、より多くの放射線科医を雇うようになったのです。警告を受けて放射線科を学ばなかった人たちは、逆にチャンスを逃しています。
同じく、最近では、AIがコードを書き始め、90%のソフトウェア開発が不要になる、ソフトウェアエンジニアは不要になる、という話もありますが、実際には、今まで以上に多くのソフトウェアエンジニアを採用しています。彼らの仕事は問題解決やイノベーションであり、タイピングの速さを競うことではありません。コードを書くことはタスクの一つに過ぎず、核心は問題解決です。
AIは仕事を奪うどころか、あなたの仕事の価値を高めるのです。例えば、今日あなたが水道工なら、図面通りに作業しているだけかもしれません。しかし、明日AIを使えば、同時にキッチンのデザイナーにもなれるでしょう。家具を売る人や大工なら、従来は木を釘でつなぐだけでしたが、AIを使えば、あなたの家のインテリアデザイン全体を提案でき、家を非常に美しく変えることも可能です。あなたの職業スキルは昇格しているのです。
したがって、私は今の「AIが人々の仕事を奪う」という議論は完全に誤りだと考えています。それは単に、他者を怖がらせて自分の利益を得ようとする策略です。私のキャリアを通じて、コンピュータ技術はますます複雑になってきました。かつてC++を使える人は全体の2%しかいませんでした（おそらく、シリコンバレーの投資家の皆さんはもっと知っているでしょう）。しかし今や、AIのおかげで、人間の言語さえ理解できればプログラミングも可能です。私たちは初めて、技術のギャップを埋めることに成功しました。皆と一緒に、新しい時代へと進む必要があります。