エヌビディアの市場価値がアップルを上回る前に書かれた、黄健薰の1兆ドルAI帝国のパノラマ。

出典：AI NPC 劉・白

今週月曜日、エヌビディアの株価は過去最高を更新し、時価総額は3兆5000億ドルを超え、世界1位のアップルに直接迫った。

エヌビディアが台頭してきた今、AIチップで世界を席巻したジェンスン・フアン氏を「シャベルを売る大物」と感じる人は多い。目の前のAIタワーには全人類の英知が凝縮されており、NVIDIAもまた土台の基礎であり、土壌は耕されている。

一、シントン+李飛飛+黄健薰、AI春を開くための鉄の三角形

私たちは、まず時間から分析するために、すべての方法は、NVIDIAなぜ今日の凶悪犯になることができるか、今日の凶悪犯を行うには、未知の努力と貢献を行っている。

12年前、人工知能の最初の春につながった鉄の三角形に偶然結合され、年に曲がった彼らの周りの多くの人々の説得に対してヒントン、フェイフェイ-リーとNVIDIAの最高経営責任者（CEO）Jen-Hsun黄。

ジェフリー・ヒントン（Jeffrey Hinton）氏は、先日、物理学の原理を用いたニューラルネットワークのトレーニングでノーベル物理学賞を受賞した科学者です。フェイフェイ・リーは、ImageNetデータベースを作成したことで「AIのゴッドマザー」として知られている。

Jen-Hsun Huangは、チップ企業NVIDIAの創業者兼CEOである。

この3人は互いに血縁関係はなかったが、それぞれの分野へのユニークで独自のアプローチにより、AIの火花でつながっている。

時代に逆行するとはどういうことか。この3人は実にメンドクサイ。

ヒントンは物理学を本格的に学んだことはなく、人間の脳がどのように働くかを理解したかったので、学界ではニューラルネットワークが「死んでいる」環境を急がなければならなかった。李菲菲の画像データベースに関する研究も、当時は複雑すぎて不可能な仕事だと考えられていた。

そのため、学術界ではニューラルネットワークは "もうだめだ "となり、開発を急がざるを得ませんでした。

では、なぜ彼らはそこまで決意したのでしょうか？

ヒントン氏は、人は神経を使って考えることができ、機械も考えることができると考え、深層畳み込みニューラルネットワークを開発しました。アルゴリズムはそこにあった。

フライ・リーは、子どもは写真を見て認識することができる、だから機械もできる、と考え、イメージネットギャラリーを作った。データはそこにあった。

Jen-Hsun Huangは、GPUがグラフィックスと汎用コンピューティングを扱うことができると考え、CUDAエコシステムを構築しました。演算はそこにあった。

2012年、Hinton氏と彼の学生たちは、NVIDIAのGPUでニューラルネットワークをトレーニングし、Fei-Fei Li ImageNetグラフ化コンペティションで1位を獲得し、世界に衝撃を与えました。

それから数年後の2015年、殻を破ってOpenAIが設立され、ジェンスン・フアンから無料でスーパーコンピューターを与えられ、マスクは創設者の一人として大きな贈り物としてそれを受け入れた。複雑なAI技術の研究にとって、これはレーシングカーのドライバーに最高級のフェラーリを贈るのと同じことだった！

2022年末にOpenAIがGPT-3.5をリリースしたことがAIにとってのiPhoneの瞬間だったとすれば、Jen-Hsun Huangはその功績を支える創業者でもあった。

歴史の洪水には、偉人たちの肩を並べた運命が散りばめられており、その物語はしばしば冒頭に埋もれてしまう。偉大な人物はしばしば一匹狼であり、偉大な企業もまた同様である。

NVIDIAが最初に正しいことをしたのは、設立当時はまだ誰も注目していなかったグラフィックス・コンピューティングに狙いを定め、その幕開けをリードしたことです。1993年の設立当時、NVIDIAは3DゲームPC市場のパイオニアでした。NVIDIAのチップが、子猫や子犬をインテリジェントに認識するニューラルネットワークの演算能力を提供するのに十分な性能を持つようになったのは、ゲームグラフィックスを何年も練習した後のことだった。

NVIDIAが正しかった2つ目のことは、赤字覚悟で大きなグラフィックチップのエコシステムを作り、世界中から幅広い顧客を獲得したことです。当時、Jen-Hsun Huang 氏は CUDA を作るために巨額の資金を投資することを主張しましたが、お金を稼ぐのはずっと先のことでした。今日、数百万人の開発者の上に座るCUDAエコシステムは、NVIDIAの堀となった。(CUDAはGPUの「トランスレーター」であり「アクセラレーター」のようなもので、プログラマーはCUDAを通してC言語のような一般的なプログラミング言語でコードを書くことができます。）

NVIDIA が正しかった3つ目の点は、危機感を持ち続け、チップベースで着実にビジネス帝国を拡大していったことです。Googleのような顧客がAIを行うためにGPUを購入するのを見て、NVIDIAはAIプラットフォームとソフトウェアを自ら行うようになりました。さらに最近では、エヌビディアはチップファウンドリーにも取り組んでおり、TSMCに依存しない機能を構築している。

過去10年間で、エヌビディアはコンピューティングのコストを10万分の1に削減し、フラットなグラフィカル・コンピューティングは空間知能へと進化しました。最近Jen-Hsun Huangが言ったように、NVIDIAの目標は、この新しい世界のためのコンピューティングプラットフォームを構築することです。

ジェンスン・フアンと他の2人の科学者の違いは、彼がビジネスマンであるということだ。現在、ヒントン氏はAIスタートアップに参加してAIのセキュリティと安定性に取り組んでおり、フェイフェイ・リ氏は海外に出て空間知能に挑戦するビジネスを始めている。エヌビディアのチップはAIの頭脳に相当し、インテリジェンスを通じて世界の産業に浸透している。

「デジタル世界大国企業」として知られるエヌビディアの1兆ドル規模のAI帝国

以下のチャートは、エヌビディアの中核顧客とサービスのネットワーク情報概要に基づいています。

衝撃的な点は、エヌビディアの顧客は、グローバルゲーム、プロフェッショナルなビジュアルデザイン、データセンター、AI、自動運転車、科学研究、医療画像、金融サービス、コンテンツ作成、暗号通貨マイニング、教育、製造、小売、電気通信、メディア・エンターテインメントなど十数分野に関わっているだけでなく、エンタープライズ、コンシューマー、さらには政府までもが網羅されていることです。

AIが世界的なハイテク戦争の本拠地となったとき、NVIDIAは世界中の多くの政府からもオリーブの枝を受け取りました。シンガポールでは、エヌビディアは非常に強力なAIシステムの構築を支援し、日本では、彼らは超スマートAIインフラストラクチャを取得するために助け、カナダは、世界を変えるためにAIを使用したい、協力するためにエヌビディアを発見し、米国政府はまた、低開発国もAI技術で使用することができます助けるために、グローバルAI協力プロジェクトと一緒に、エヌビディアを引っ張ってきた......

現在、世界のビッグモデルのほとんどすべてがNVIDIAのグラフィックカードでトレーニングされており、95％以上の市場シェアでAIトレーニングチップ市場を独占しています。

まだ終わってはいません。

NVIDIAのGPUおよびAIテクノロジーは、スマートホームデバイスをより賢くし、ドローンをより安定的に飛行させ、ロボットをより機敏にするのにも役立ちます。健康モニタリングから小売管理まで、物流の最適化から環境モニタリングまで、NVIDIAのテクノロジーは事実上あらゆるところにあります。

簡単に言えば、強力なグラフィック処理やインテリジェントな分析が必要な場所であれば、どこでもそれが可能です。