まるで“ファンミーティング”な熱気 NVIDIA基調講演でフアンCEOは何を語ったのか？：COMPUTEX TAIPEI 2025（2/3 ページ）

[井上翔，ITmedia]

ジェンスン・フアンCEOが語ったこと

　このように、会場外での盛り上がりが想像以上だったジェンスン・フアンCEOの基調講演だが、コンシューマー（個人）になじみ深い内容としては、5月20日発売予定の「GeForce RTX 5060」搭載グラフィックスカード（ASUSTeK Computer製）と、「GeForce RTX 5060 Laptop GPU」を搭載するノートPC（MSI製）を手に取り紹介したシーンのみ。大半はエンタープライズ（研究機関を含む法人向け）製品の内容で、とりわけ台湾を拠点とするパートナー企業への謝意が盛り込まれていた。

いつもの「皮ジャン」姿で登壇したジェンスン・フアンCEO。両親も発表会場に来ていたという

コンシューマー向けの内容は、発売が近いGeForce RTX 5060／5060 Laptop GPUに関する内容のみだった。「10ピクセルのうち1ピクセルだけレンダリングすれば、残りの（最大）9ピクセルをAIで描ける」と、NVIDIA製GPUの優れたAI処理性能によってゲームグラフィックスの超解像処理品質が向上したことをアピールした

台湾のパートナー企業への謝意

　NVIDIAはいわゆる「ファブレスメーカー」であり、自社で設計した半導体などの生産は受託生産を専門とする「ファウンドリー」と呼ばれる企業（工場）に委ねている。最近のGPUチップであればTSMC、グラフィックスカード（Founders Edition：日本未発売）であればFoxconnといずれも台湾企業が生産を担う。

　それだけでなく、グラフィックスカードを始めとする同社のGPU／SoCを搭載する製品を設計／製造／販売する企業の多くも台湾に所在する。台湾との“付き合い”は、30年を超えるという。フアンCEOはパートナーである台湾企業に謝意を示すと共に、これからもコンピュータエコシステムの中心を担う企業として共に新しい市場を開拓し、成長したいと語る。

フアンCEOの出身地である台湾は、NVIDIAにとって欠かせないパートナー企業が多数存在する

CUDAエコシステムの優位性

　現在のNVIDIAがGPUにおいて強いシェアを持つようになったのは、「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」と呼ばれる並列演算技術を導入したことが一因だ。2D／3Dグラフィックスに関する演算や描画だけでなく、汎用（はんよう）的な演算にも使おうという発想はとても画期的だった。

　CUDAは2006年に登場した「GeForce 8シリーズ」で初導入されて以来、GPUアーキテクチャと歩調を合わせて進化を続けてきた。そのエコシステムは2019年に登場したソフトウェアライブラリー「CUDA-X」によってさらに広がりを見せている。

　フアンCEOはCUDAやCUDA-Xがもたらす強みを解説しつつ、さまざまな業界において応用が進み、社会のいろいろな側面に浸透していることをアピールした。

GPUに「CUDA」という並列演算技術を導入したこと、そのCUDAを生かすためのソフトウェアライブラリー「CUDA-X」を整備したことで、GPUの応用範囲が広がった

GPUを多数搭載する「GPUサーバ」を使って携帯電話（モバイルネットワーク）の基地局の機能を構築するということは、ひと昔前までは考えられなかった。日本では、この取り組みをソフトバンク／京セラ／富士通とそれぞれパートナーシップを組んで進めている

ハイブリッド（量子＋古典的）コンピューティングの取り組み

　昨今、従来のコンピュータ（CPUやGPU）では時間を要する演算を、量子力学の原理を使って高速に行う「量子コンピューティング」という概念が提唱されている。

　この世界において、NVIDIAも「CUDA-Q」という取り組みを進めている（Qは量子コンピューティングを意味する）。これは量子コンピューティングに特化した演算器である「QPU（Quantum Processing Unit）」では排除しきれない演算の“誤り”を、CUDA対応GPUを使って訂正して精度を高めようという取り組みで、多くの企業や団体と協力して研究が進められている。

「CUDA-Q」は、QPUに「NVIDIA GB200シリーズ」のようなCUDA対応GPUを連結することでQPUで発生しうる演算エラーを訂正し、量子コンピューティングのメリットを押し広げようという取り組みだ。量子コンピューティング（QPU）と、古典的なコンピューティング（GPUやGPU）を協調させるため「ハイブリッドコンピューティング」とも呼ばれる

「エージェントAI」の次は「物理的なAI」

　NVIDIAが、GPUを使ったAI演算について取り組み始めたのは約12年前だ。ここ数年はAIのパフォーマンスが向上し、フアンCEOの言葉を借りれば「ほぼ全てのあらゆるものを、あらゆるものに変換できるように」なり、「普遍的な関数近似器や翻訳機」を手に入れた。

　しかし、現状の生成AIは大量の学習データを元に作られたものであり、「知性」と呼ぶにはまだ足りない部分もある。それは主に「理由付け」だったり、「未知の問題を解決する能力」だったり、「問題を段階的に切り分けていく能力」だったりする。

　その観点でNVIDIAが注目しているのが「エージェントAI（Argentic AI）」だ。エージェントAIは現状の生成AIでは足りない「事象を理解し、思考（検討）し、行動する」というプロセスを踏むことが特徴……なのだが、これを実現するには現状の（1つのプロンプトに対して1つの出力を行う）ワンショットAIの100〜1000倍の演算能力が求められるという。

　フアンCEOは、「デジタル時代のロボット」たるエージェントAIが今後数年間のAIにおける重要な課題になるだろうとする。

現在、生成AIは「エージェントAI」を志向するような研究が進められている。しかし、フアンCEOの言う通り人間の「知性」を模すとなるとワンショットで済んでいる現状の生成AIと比べても膨大な演算が必要となる

　フアンCEOは、エージェントAIの次に「物理的なAI（Physical AI）」という“波”が来ると語る。物理的というとちょっと分かりづらいが、これは「現実世界のことを理解するAI」のことだという。

　現実世界で発生する事象の結果には「慣性の法則」「摩擦（係数）」など、さまざまな物理的法則が絡む。これを推論できるAIが生まれれば、ロボティクスに対して大きな革命をもたらすことができると語る。

エージェントAIの次に来るのは「物理的なAI」だと語るフアンCEO。物理法則の絡む事象についての推論を行えるようにする