タバコ箱サイズの AI パワーハウスなど: CES 2025 における NVIDIA の大胆な飛躍

2025 年 1 月 6 日のCESで、NVIDIA の CEO であるジェンスン フアン氏は、デジタルで再現された NVIDIA 本社から基調講演を行い、人工知能がさまざまな業界や日常生活にどのような影響を与えているかについて魅力的な絵を描きました。

ポケットの中の AI: NVIDIA Project DIGITS の紹介

最も興味深い発表の 1 つは、NVIDIA の Project DIGITS です。これは、AI を搭載した新しいパーソナル スーパーコンピューターです。Huang 氏は、タバコ 1 箱ほどの大きさでありながら、ペタフロップスの計算能力を発揮できるコンパクトな設計に感銘を受けました。このイノベーションは、小規模な研究室、単独の専門家、さらには家庭ユーザーにも AI スーパーコンピューティングを利用できるようにすることで、AI スーパーコンピューティングを民主化することを目指しています ( NVIDIA Project Digits )。

研究者がワークステーションから直接、重要な計算リソースにアクセスできるシナリオを考えてみましょう。これにより、可用性とコストによって制限される可能性のあるクラウド コンピューティングや従来のスーパーコンピューターへの依存が排除されます。この設定では、小規模な研究室で働く科学者が、強力でローカルなスーパーコンピューターを使用して、より自律的に研究を行うことができます。この高性能コンピューティングへのアクセスにより、個々の科学者やスタートアップ内の小規模なチームが AI 研究にもっと容易に関与できるようになります。この変化により、計算リソースへの障壁が減り、研究開発活動が増加する可能性があります。データ分析とモデル トレーニングをより迅速かつ反復的に実行できます。その結果、この将来では、より多くの個人や組織が科学的および技術的な AI の進歩に参加する可能性があります。

創薬から気候変動対策まで: AIトークンの力

「こうして知能が作られるのです」と黄氏はAI開発の新時代を紹介し、インテリジェントシステムの構成要素であるAIトークンがいかにして無限の可能性を切り開くかを説明した。AI支援による新薬発見が命を救う医薬品の開発を加速し、エネルギー最適化と再生可能エネルギーソリューションによって気候変動が緩和され、AIチューターが個人の学習スタイルに適応することでパーソナライズされた教育がすべての人に提供される未来を想像してみてほしい。

RTX 50 シリーズが発表されました

ハードウェアの話に移ると、Huang 氏は AI ワークロードを高速化するために設計された新しい強力な GPU、RTX 50 シリーズを紹介しました。920 億個のトランジスタを搭載し、AI 向けに 4,000 TOPS (テラバイト/秒) の演算能力を提供するこの GPU は、前世代の Ada 世代よりも 3 倍強力です。Huang 氏は、ゲームとプロフェッショナル アプリケーションの両方での有用性を強調し、「この RTX 50 シリーズ、Blackwell アーキテクチャ... GPU はまさにモンスターです」と述べ、リアルタイム コンピューター グラフィックスと AI 処理におけるその役割を強調しました。

未来を運転する: NVIDIA の自動運転車向け 3 台のコンピュータ モデル

黄氏は自動車AIの分野で重要な発表を行い、NVIDIAの自動車業界への取り組みを強調した。黄氏は「自動運転車革命が到来した。何年も経って、ウェイモとテスラの成功により、ついに自動運転車が到来したことは明らかだ」と述べた。黄氏は、自動運転車業界が初の数兆ドル規模の業界になる可能性が高いと予測した。

フアン氏は、自動運転車の開発に必要な「3台のコンピュータ」モデルを用いて、NVIDIAの自動車向けAIへのアプローチを紹介した。

1. AI モデルのトレーニング用の DGX – 膨大なデータ セットで AI をトレーニングします。
2. モデリングと合成データ生成のための Omniverse – 実際の運転状況をシミュレートするデジタル ツインとテスト シナリオを作成できます。
3. 自動車用スーパーコンピュータである DRIVE AGX は、車内でリアルタイムの意思決定を行うための AI モデルを展開するように設計されています。

Thor: 次世代の自動車用プロセッサ

CES 2025で発表された次世代自動車用プロセッサ「Thor」は、すでに量産されており、前世代の「Orin」の20倍の処理能力を備えています。Thorは自動運転車向けに設計されているだけでなく、AMR（自律移動ロボット）からヒューマノイドまで、さまざまな用途に適した汎用ロボットコンピュータでもあります。

安全第一: NVIDIA Drive OS は最高の安全基準を満たしています

フアン氏はまた、NVIDIA Drive OS が自動車の安全性に関する最高基準である ISO 26262 ASIL-D の認定を取得したことも強調しました。これは自動車の安全性と AI の統合における重要なマイルストーンであり、次のように誇らしげに述べました。

Drive OS は、自動車の機能安全の最高基準である ASIL D まで認定された初のソフトウェア定義のプログラム可能な AI コンピューターです。

トヨタ、メルセデス、BYD などの大手自動車メーカーとのパートナーシップが強調され、自動車分野における NVIDIA の重要な役割が示されました。トヨタは、次世代の自動運転車の開発における新しいパートナーとして注目されました。

NVIDIA Cosmos: 物理世界を理解する

彼はまた、物理世界を理解するために設計された基本モデルである NVIDIA Cosmos を紹介しました。このモデルは、動的な物理的動作の 2,000 万時間のビデオでトレーニングされており、ロボット工学から自律走行車まで幅広いアプリケーションで物理的なダイナミクスを理解するためのフレームワークを提供することで、ロボット工学と産業用 AI に革命を起こすことを目指しています ( NVIDIA at CES 2025 )。

GeForce で AI を民主化

フアン氏は、NVIDIA のハードウェアによって AI が民主化され、ゲーマー、クリエイター、企業が AI を利用できるようになったことを強調しました。同氏は、「GeForce によって AI が一般大衆に届くようになり、今や AI は GeForce に戻ってきています」と述べ、AI の普及における NVIDIA の役割を強調しました。

プレゼンテーションでは、AI が認識から生成機能へと進化し、現在では「 エージェント AI」と「物理 AI」へと移行していることについて詳しく説明しました。Huang 氏は、AI の開発を導くスケーリングの 3 つの法則 (学習前、学習後、テスト中) と、これらが AI 機能の開発にどのように役立つかについて説明しました。たとえば、学習後のスケーリングの法則では、強化学習や人間のフィードバックなどの手法を使用して AI モデルを改善します。

ロボット工学の再考: NVIDIA の Isaac Groot プラットフォーム

さらに、彼は汎用ロボットモデルを開発するための NVIDIA の Isaac Groot プラットフォームを紹介し、ロボットのデジタルツインを作成するためにそのプラットフォームが使用されていることを強調しました。「汎用ロボット工学における ChatGPT の瞬間はすぐそこまで来ています」と Huang 氏は予測し、ロボット工学におけるモデリングと合成データの役割を強調しました ( NVIDIA Isaac Groot )。

結論として、CES 2025 で発表された NVIDIA の画期的なイノベーションは、タバコの箱サイズのスーパーコンピューターから自律走行車の進化まで、AI 主導の未来に向けた大胆な一歩を示しています。開発者、研究者、技術愛好家のいずれであっても、これらの進歩はコンピューティング、ロボット工学、その他さまざまな分野で新たな境地を開きます。

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