人工知能（AI）の領域はさらなる進化を遂げ続けており、先週、サンノゼで開催されたNvidiaの年次GTC（GPUテクノロジーカンファレンス）でその姿が顕著となりました。適切に「AI時代のカンファレンス」と名付けられたこのイベントは、AIの進展における重要なマイルストーンを示し、新しい時代の幕開けを暗示していました。
会議は活況のなかで行われ、CEOのジェンセン・ファン氏は、圧倒的な参加者数のために基調講演を近隣のSAPセンターに移す必要があるほどでした。展示ホールは興奮冷めやらずで、特に2017年の画期的な生成AIに関する論文の著者8人のうち7人とファイアサイドチャットを行うセッションは1,800人を上限に受け付けました。意外なことに、ファン氏自身が会議で目立つ存在となり、参加者や一部のジャーナリストと自撮りセッションを楽しんでいました。
NvidiaのGTC会議が話題となりましたが、AIの世界を注目させたニュースはそれだけではありませんでした。Apple、x.AI（イーロン・マスクによって設立）、その他の主要企業が新しいAIモデルを発表しました。さらに、異なるスタートアップの資金調達ラウンドが繁栄を続けている一方で、Inflection AIやStability AIなど先行するベンチャー企業が課題に直面しているようでした。
これらの展開のなかで、初めての株式公開（IPO）の窓が広がりつつあるようです。Intelが支援するAstera LabsやソーシャルメディアプラットフォームRedditは、それぞれのIPOに続いて株価が急騰しました。
一方、司法省はAppleを標的にして、その技術巨大企業に反トラスト訴訟を起こしました。この法的闘いは、AIの景観内の複雑なダイナミクスとそれに伴う規制上の障害を浮き彫りにします。
この週の出来事について詳しく深掘りするために、GTCの影響、AIの強大な力としてのBroadcomの台頭、そしてAI工場の創設において誰がリードするかという疑問について、業界の専門家であるジョン・ファーリアー（John Furrier）氏とデイヴ・ヴェランテ（Dave Vellante）氏が週次ポッドキャスト「theCUBE Pod」でこれらの話題を議論しています。また、週末にはVellante氏の洞察に満ちた深い分析もお見逃しなく。
今週の出来事の主なハイライトをご紹介します。
1. Nvidiaが真のAI革命を点火：
NvidiaのGTC会議は、AIの景観における重要な転換点を示し、生成AIを中心とした新しい時代の道を開いた。CEOのジェンセン・ファン氏は、コンピューティングの未来が生成型の体験に支配されると強調し、この転換はAIの広大な可能性を支えるための新しいインフラとソフトウェア、「AI工場」と呼ばれるものの開発を必要とします。この重要な変化は、情報検索の従来の概念から情報生成に焦点を当てた時代への転換を意味します。
2. トークンの出現：
トークンは、大規模な言語モデルによって処理されるデータの基本単位としてAI時代において重要な要素として現れています。Nvidiaのファン氏はその重要性を強調し、トークンがロボットの動きまで包括する可能性すら示唆しました。これらのトークンは、AIのために構築された新しいインフラとオペレーティングシステムの基礎となるため、AI景観において競争力を得る上で重要な役割を果たします。
3. 力の最適化への探求：
驚異的な2000億個のトランジスタを持つNvidiaのブラックウェルチップの能力にもかかわらず、より強力なGPUの需要は続々と増えています。電力効率は今後の重要な懸念事項であり、研究者や業界の専門家がAIの電力要件を最小限に抑えるためのさまざまな手段を模索しています。その革新は、サカナ（Sakana）などの生物学に触発された新しいアルゴリズムから、コンピューティングリソースのより効率的な利用までさまざまです。特定のタスクに向けてGPUとCPUを切り替える能力も、電力の問題に対処するために重要な役割を果たす見込みです。
4. 人工汎用知能（AGI）の再定義：
Nvidiaのファン氏は、AGIを達成するタイムラインについてユニークな見解を提供しました。彼は、AGIが次の5年以内に実現されると予測しながらも、そのAGIの定義は一部の者が永遠に広がってきた未来的な概念とは異なります。ファン氏は、現在の形でのAGIは、人間よりも約8%優れた特定のタスクをこなすソフトウェアプログラムを指すと強調しました。AIによる黙示的な終末の恐怖を払拭し、Nvidiaはオッペンハイマーの原子爆弾の開発に類似した破壊的技術を作成しようとはしていないことを明確にしました。
5. 幻覚の課題への取り組み：
AIモデルが生成する間違った出力である幻覚は、重要な課題を提起しています。Nvidiaのファン氏は、この問題に対処するために検索強化生成（RAG）を提案しました。RAGは、チャットボットに答えを提供する前に情報を検索して確認させることを要求します。しかし、既存のチャットボットアーキテクチャの限界を考えると、RAGが包括的な解決策となるかどうかは不透明です。検索結果やAIによる応答の向上を求める取り組みは進行中です。
6. AI巨人の台頭：
NvidiaやMicrosoftなどのAI巨大企業の支配力が、分野の小規模プレイヤーを圧倒し始めました。Microsoftの「受け入れ、拡大、締め付け」のアプローチは、統制AIに打撃を与え、経営陣の入れ替えをもたらしました。また、Stability AIは課題に直面し、Cohereは収益が伸び悩んでいます。生成AIは急速に成長を遂げていますが、業界への処罰が露呈するかもしれません。それでも、NvidiaはAIプレイヤー間の競争から恩恵を受けることになるでしょう。
このダイナミックな景観のなかで、AI技術の常に変化する本質を認識することが重要です。会議に出席した8人のうち7人が著者である「Attention Is All You Need」の論文は、今日の生成AIプロジェクトの基盤となっているTransformersアーキテクチャを浮き彫りにしました。しかし、これらの専門家自身も、彼らの画期的な業績の潜在的制約を認識し始めています。技術革新の速度は連続的なイノベーションを要求し、今日の業績が将来の成功を保証するわけではないことを理解する必要があります。
AI革命が前進するなかで、不確実性と課題が待ち受けています。しかし、NvidiaのGTC会議や広いAI景観で展開される動向は、産業や社会を根底から変える可能性があり、真のAIの潜在力を引き出すためには、この変革の波を受け入れ、それがもたらす影響を警戒することが不可欠です。
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