AIの最近の相場センチメントは極めて悪い。市場が主に懸念している点は、AIフロンティアモデル企業の収益が彼らの巨大なバリュエーションを支えられるかどうかだ。

Anthropicは第3四半期の決算を発表した。実際データは悪くなかったが、その日にAIセクターは大幅下落した。CPIやAI債務など他の要因もあるが、市場は確かに相場が続くかどうかを疑っている。

黄仁勳の最新インタビューで、彼は自身の解答を示した。彼は、市場がAIの投資回収プレッシャーをOpenAIとAnthropicの2社だけに負わせるのは間違っていると考えている。この2社はごく一部に過ぎない。彼は、2030年には世界のAIインフラ投資が4兆ドルに達すると強調した。

TL;DR
· ムーアの法則は死んだ。今日、2倍の計算力が欲しければ2倍の金を払う必要がある。そして、結果に対する私の自信は99.99%だ

· 1、2のラボの収益だけでインフラ全体の規模を外挿するのは誤解だ——フロンティアラボは我々の計算力の25%から30%を占めるに過ぎず、残りの3分の1はクラシックコンピューティング、3分の1は何千ものスタートアップ企業だ
· 土地、電力、外殻、建設リソースが最も主要なボトルネックとなる
· 総メガワット数が制限されると、顧客の選択は最も生産性の高い計算力に移るため、我々のシェアは実際には上昇している。単一ギガワットに投入するドル含有量は、180億から400億以上に増えた
· 我々は知能のコストが毎年2倍、さらには20倍下がることを望んでいる。なぜなら知能の消費量がそのギャップをはるかに補うからだ

計算の転換点、推論モデルとエージェント時代

我々はシンギュラリティの縁に足を踏み入れているのか、なぜ計算力需要は10億倍に増える必要があるのか？

我々は少し前より10億倍多くの計算力を必要としている。この論理は実に明確だ。思考し問題を解決するために必要な推論回数は、すでに記憶したことを繰り返したり暗唱したりするよりもはるかに多い。

初期のChatGPTにプロンプトを与えると、その知識の大部分は大規模言語モデルにエンコードされており、悪いことにそれは幻覚を起こす。次のステップは生成AIであり、真実の事実で「グラウンディング」し制約する。それは迅速に検索し、事実を持ち帰り、事前学習と組み合わせて答えを生成する。

我々が本当にやりたい、面白いことのほとんどは一歩一歩の推論を必要とする。いくつかの案を考え、計画を立て、事態がどう展開するかを推演し、現在の最善の経路を反省し、案を展開し、残りを剪定する。偉大な戦略家は皆「戦略的オプション」を愛する。剪定を早すぎることは望まないが、リソースを最適化しなければならない。AIは今まさにこれをやっている。それは戦略的オプションを保持し、展開し推演し、反省し、剪定する。これらすべての思考と探索ははるかに多くの計算力を消費する。

なぜなら、それは生産的な仕事を生み出せるので、私たちはそれを使ってより多くのことをするようになる。この二つが重なり合い、より多くの計算能力を使って仕事を完成させ、同時にうまくやったことでより多くの仕事を任されるようになり、総需要を共同で増幅させる。

昨年最も重要な観察は、モデルのスケーリング則は続くが、それに「ハーネス」、つまり大規模言語モデルの外骨格を取り付けることが巨大なアンロックになるということだ。それは作業記憶を管理し、作業記憶を短期記憶と長期記憶に変換し、知識グラフを構築する。人間もそうしている。私たちは眠っている間に圧縮を行い、重要でないことは忘れ、重要なことはオフライン状態で再結合される。

もう一つのアンロックはツールの使用だ。私たちはAIに、人類が作り出した最も重要なツールと対話する方法を教えた。SPICE、Verilog、各種シミュレータ、デザインコンパイラ、Photoshop、AutoCAD、そしてシーメンスのツールだ。もしロボットがあなたの家に入ったら、ゼロから新しいツールを作るのではなく、あなたの家にあるツールを使うだろう。エージェントは既存のツールを使うことを学ばなければならない。

ハーネスに装着された大規模言語モデルを企業に導入し、それらを真実の事実と既存のツールに接続すれば、それらは驚くべきことをし始める。プログラミングは最も容易な乗車口だ。なぜならソフトウェアエンジニアは、たとえ使いにくくても効用が巨大なツールに慣れているからだ。

次の段階はデザイン、クリエイティブ、マーケティングのワークフローだ。例えばOpenAIのAstraは非常に素晴らしい。あなたが写真を一枚撮り、Astraに渡すと、それを直接CADモデルとして再構築する。私たちはCADモデルを必要とする。それと対話し、調整し、微調整するために。この最初の着地だけで、デザイナー、ビルダー、クリエイターの生産性が大幅に向上する。

もしフロンティアラボが来年、計算能力をさらに3倍から5倍に拡大したら、長時間実行されるエージェントタスクにどのようなブレークスルーが現れると予想するか？

ナビエ–ストークス方程式は良い例だ。OpenAIはナビエ–ストークスをゼロから解いたのではなく、多くの偉大な科学者、数学者、先人の仕事の上に解いたのだ。私たちは多くの分野で臨界点に立っている。なぜなら大量の基礎作業がすでに完了しているから、もし私たちがAIの網羅的な探索能力をこれらの基礎の上に適用すれば、私たちはすぐに次々とブレークスルーを見ることになるだろう。

私たちは大量の計算能力を必要とする。なぜなら膨大な探索空間の探索を行わなければならないからだ。もし第一原理からの導出だけに頼り、巨大な空間を探索する必要がなければ、とっくに誰かが解いていただろう。多くの問題はまさにその崖っぷちにぶら下がっており、膨大な知能の探索がそれらを解決するのを待っている。

今後数年で、知能のコストはかなり急速に低下するだろう。より多くの計算能力がオンラインになり、モデルもより賢く、より効率的になる。ムーアの法則が30年間で計算コストを毎年半減させたように、私たちは知能のコストが毎年2倍、あるいは20倍低下することを望んでいる。そして知能の消費量はそのギャップをはるかに超えて埋めるだろう。この世界には巨大な機会の真空が存在し、埋められるのを待っている。

私たちの野心は非常に速く拡大している。10年前にGPT-1を訓練するにはおよそ1000万から2000万ドルかかったが、今日では100ドルでできる。同時に、私たちの野心は3兆、10兆、30兆パラメータのモデルを訓練し始めるほど大きくなっている。過去10年間で、私たちの計算能力の使用量は約100万倍に増加し、人類の知能への欲求は決して満たされることがない。

人々はAIが私たちにより多くの余暇をもたらすと言うが、私は全く同意しない。知能はより多くの機会を開き、野心的な人々はそれをつかみたいと思う。何かを学ぶたびに、新しい扉が開かれる。扉の向こうには、解決すべきより多くの挑戦と問題が見える。

1930年、ケインズは100年後に経済が8倍に成長し、週労働時間が15時間に減ると予言した。経済は確かに8倍に成長したが、私たちは15時間労働週にはならなかった。彼の誤りは人類の精神を過小評価したことにある。仕事と発見は人に意味感を与え、それは私たちのDNAに書き込まれている。

物理AI、身体性知能と産業再構築

なぜ大衆は依然として超知能が遠いと感じ、それがすでに生活に溶け込んでいることに気づかないのか？

AI、あるいは超知能は一種の「ソフトマター」である。見えず、触れない。世界中がそれについて話しているが、それでもなお無形である。実は人々は毎日その恩恵を受けている。検索するとき、買い物するとき、Netflixを見るとき、ウォルマートに行くとき、フェデックスが荷物のルートを計画するとき。今日、これらすべてが加速コンピューティングと超知能を使用しているが、私たちはあまりその話をしない。もしデータセンターを閉鎖し、超知能を一週末停止させたら、誰もがすぐに気づくだろう。

あなたはロボット分野のChatGPTの瞬間が来たと言及したが、これは1000億ドル規模の市場か？

1000億ドルと言うのは過小評価である。今年上半期だけで、私たちは100億ドルの物理AIを行った。昨年全体では100億ドル、その前年は50億ドルだった。

物理AIとはAIが物理世界と相互作用することである。それは光子計数CT、超音波、イメージングレーダー、様々な信号を感知できる新世代5Gネットワーク、自動運転車、製造システム、視覚検査システム、そして三次元空間で世界を再構築する地理空間衛星を含む。電磁スペクトル全体で、AIが働いている。

AIには、知覚があり、推論があり、そして計画と実行がある。計画と実行の段階に進むと、それは自動運転車、倉庫配送車、自律学習できる把持ロボット、薬を届ける病院ロボット、そして完全にロボット化された手術室である。

私たちにとって本当に重要なすべては、最終的に物理的な世界に到達する。ソフトウェアと知能を、歴史的に純粋に機械的・電気的だった産業に持ち込むことは、巨大な機会だ。イーロンが自動車産業に何をしたかを見てみよう。彼はそれをコンピューティング産業に変えた。すべての自動車メーカーがテック企業になりつつある。フェデックス、ウォルマート、通信事業者も、テックとAI企業へと再び生まれ変わりつつある。

NVIDIAは「3台のコンピュータ」アーキテクチャを通じて、どのようにフィジカルAIの実装を推進するのか？

フィジカルAIプラットフォームを構築するには、3台のコンピュータが必要だ：

第一に、「脳」を造るコンピュータ、つまりトレーニングシステムが必要だ。

第二に、AIラボと開発者は世界のデジタルツインを構築しなければならない。そうすれば、エージェントは物理的な現実の中で試行錯誤して学ぶ必要がなくなる。私たちはOmniverseを、倉庫、建物、都市のデジタルツインとして作り上げた。私たちはロボットをデジタルツインの中に入れ、そこでどのように動作するかを学ばせる。

第三に、ポリシーを物理マシン内部のコンピュータ、車の中、ロボットの中、手術器具の中にあるコンピュータに展開する。

それには3台のコンピュータと3つの完全なソフトウェアスタックが必要だ。私たちはそれぞれのために完全なスタックを構築しており、それを実現している世界唯一の企業だ。

安全アラインメント、エンジニアリングの法則、国家ガバナンス体系

「AIは完全にアラインできず、最終的には制御不能になる」という終末論にどう応えるか？

私たちは責任を持って技術を構築しなければならない。「構築する」はエンジニアリングの言葉だ。エンジニア、科学者、研究者はこの技術を安全に作り上げなければならない。できるか？絶対にできる。なぜなら、もしできなければ、そもそも造るべきではないからだ。

AIが制御不能だと言う人がいるのは、完全なアラインメントが不可能だからだ。アラインメントとは：AIにタスクを与えても、そのタスクをどう完了するかには多くの方法がある。例えば明確な数学の問題なら、推論で解くことも、教科書を調べて見つけることも、引き出しから答えを検索することもできる。しかし「人生で成功する」とか「社会に貢献する」といった目標には、文化、背景、地域によって無限の解釈の仕方がある。アラインメントは永遠に存在する問題だ。もし完全なアラインメントに安全を依存するなら、その日は永遠に来ない。

エンジニアリング上の答えは、子どもを育てたり、新入社員を指導したりする論理と同じだ：

第一に、隔離とゼロトラスト。人を雇うとき、あるいは1歳の子どもを囲いに入れるとき、あなたはゼロトラストから始める。目の前のタスクに厳密に基づいて、最小の権限、最小のツールアクセス権、最小の資金枠を与える。テストで信頼を築くにつれて、これらの境界を徐々に広げていく。

第二に、帯域外監視です。監視は必ず帯域外でなければなりません。もし知能を持つ実体に「私はここに座ってあなたの一挙手一投足を監視している」と伝えれば、その行動は誰も監視していない時とは異なります。監視システムは外部に存在し、この自律システムがポリシーやアラインメント要件に違反していないかを観察し、独立した権限を持ち、いつでも事態をエスカレートさせたり、直接シャットダウンしたりできる必要があります。

これがエンジニアリングとテクノロジーです。完全に実行可能であり、私たちは最近これをOpenShellとしてリリースし、すでに100社以上がこのフレームワークに参加しています。

ホワイトハウスで協定に署名した際、フロンティアラボのリーダーたちに無謀な突き進みの心态はあったのでしょうか？

安全性とセキュリティの技術はAIの一部です。AIの能力と安全性は互いに直交しているという誤解があります。まるで車のエンジンとブレーキ、エアバッグ、レーダーを分離するかのように。私がAI技術を加速すると言う時、それは安全性とセキュリティの技術も同時に加速することを意味します。「安全性を少し遅らせよう」と言う人は誰もいません。機能と安全性を切り離すことは不可能です。

大統領とフロンティアラボのリーダーたちがいる閣議室では、誰もが建設的で生産的でした。例外なく、全員がこの産業を安全かつ確実に推進することに尽力しています。システムが安全でなければ、その機能は決して展開できません。機能性、能力、安全性、セキュリティ、すべてが最優先事項です。

私たちは「勝つ」ことの定義を再定義する必要があります。勝つとはAI技術産業が勝つことではありません。アメリカが勝つとは、アメリカのあらゆる産業が勝つことを意味します：イーライリリーが勝ち、ウォルマートが勝ち、フェデックスが勝ち、ボーイングが勝ち、アメリカ軍が勝ち、私たちの学校と市民も勝つ。もし技術が成功しても、誰もそれを安全に展開できなければ、それは勝利とは言えません。

問：商務省の審査、ホワイトハウス協定、安全作業部会からなる「三本柱」の規制枠組みは実効性があるのでしょうか？

未来への最良の道は、迅速に行動することです。もし「完璧」か「行動」かを議論するのに時間を費やせば、永遠に議論し続け、永遠にそこに到達できません。

私はこの「三本柱」の枠組みがとても気に入っています。実行可能で、目に見え、触れることができ、本当に歯があるからです。私たちは今まさに行動を起こしています。それが私たちの会社、私たちの産業、そして私たちの社会にとって良いことだからです。この段階の発展で、企業間、政府と産業間のこの程度の協調を築いた産業を他に覚えていません。

立法者に二点言いたい：第一に、しばらく私たちと一緒に過ごし、まず技術的な問題が何であるかを理解してから、規制してください。第二に、私たちが自発的に実装しているソリューションを見て、それをより良くするのを手伝ってください。建設的に関与してください。

計算力インフラ建設ブーム、電力不足、物理的ボトルネック

業界は毎年40GW以上の計算力が新たに増加すると予測しているが、土地や電力などの物理的制約が障害となるだろうか？

需要は確実に存在し、それ以上にある。課題はデジタル世界から物理世界へ移行することだ。障害は多い：土地の認可、発電、変電所、そして500億ドル規模のデータセンター建設に必要な専門技術者、電気技師、内装工、配管工。これらの技能は代替不可能だ。土地、電力、外装、建設リソースが最も主要なボトルネックとなるだろう。

NVIDIAは広範な多角化によってこの問題を緩和している。我々はすべてのクラウドサービスプロバイダー、Neocloud、そしてDell、HP、Lenovoといった企業パートナーにサービスを提供し、ライフサイクル全体をカバーしている：データ処理、トレーニング、ポストトレーニング、推論、エージェントツールの使用。ある州、あるコミュニティ、あるデータセンターがボトルネックに直面しても、我々の需要は供給をはるかに上回っているため、サプライチェーンを別の場所に直接振り向けることができる。

NVIDIAはグローバルなインフラストラクチャだ。我々はヨーロッパ、オーストラリア（例えば発表した2GWの展開）、アジア、ラテンアメリカ、中東で建設プロジェクトを進めている。アメリカの建設が十分に速くなければ、世界の他の国々は自分たちのところに建設してほしいと熱望している。

利用可能な電力と送電網容量が制限されている場合、顧客は計算力アーキテクチャをどのように選択するのか？

NVIDIAのアーキテクチャは1ワットあたり最大のトークンを生成する。利用可能な総メガワット数が制限されている場合、顧客の選択は入手可能な最も生産性の高い計算リソースへと移行する。なぜならCEOたちは依然として株主に説明すべき高い売上目標を背負っているからだ。

我々のシステムは最も貸し出しやすく、汎用性が最も高く、最も耐久性がある。リソース不足が買い手を効率へと押しやるため、我々の市場シェアは実際に上昇している。

我々が1ギガワットあたりに提供できる価値は、以前よりはるかに高い。我々はGPUからネットワーク、高性能CPU、ストレージコンピューティング、そしてOpenShellのようなセキュリティインフラへと拡大した。単一ギガワットに投入するドル含有量は、180億ドルから400億ドル以上に増加し、この数字はさらに上昇し続けている。

大規模CSPにおいて、我々は彼らの設備投資の約40%を占めており、CSP以外の企業や新興クラウドでは約80%を占めている。この両方が倍増しており、だからこそ我々のグローバルデータセンター設備投資におけるシェアは拡大し続けている。

マスク、xAIクラスター、宇宙データセンター

マスクはわずか数ヶ月でColossusクラスターを構築したが、xAIの計算力拡大速度は前例のないものか？

イーロンは以前、私たちのエンタープライズ事業に分類されていましたが、今は私たちのCSPデジタルに入っています。私はイーロンとの協業がとても好きです。彼は私たちの技術を使ってモデルを訓練し、Grokを展開しており、Grokの消費量は急増しており、さらに外部にインフラを貸し出しています。

彼には非常にユニークな強みがあります。彼は計算と物理的建設の交差点を愛しており、エネルギーに関しては、彼以上に詳しい人はいません。

2028年から2029年にかけて、スターシップを通じて数百メガワットの計算力を宇宙に展開するのは、現実的でしょうか？

私たちのエンジニアリングチームはSpaceXと緊密に協力し、宇宙に適した新しいサーバーアーキテクチャを構築しています。

NVIDIAが提供するワットあたりの性能は最高ですが、それ以上に重要なのは、私たちの計算力投資のROIが他に類を見ないことです。打ち上げコストは非常に高く、つまり低コストで低価値の計算を軌道に送ることはできません。歴史的に最も価値が高く、最も生産性の高い計算システムを送り込まなければ、そのような打ち上げコストに見合い、強力なROIを得ることはできません。

宇宙の衛星には汎用性の高い計算力が必要です。もし衛星を打ち上げても顧客が借りに来なければ、それは遊休状態になります。一方、NVIDIAの計算力は、世界中のすべてのクローズドソースモデル、オープンソースモデル、スタートアップ、企業の間で完全に汎用レンタル可能です。

それはまた耐久性にも優れています。私たちは唯一のハードウェア企業です。数年前に購入したハードウェアが今日でも速くなり続けているのは、CUDAを通じてソフトウェアスタックとアルゴリズムを絶えず更新しているからです。その衛星が軌道上にある限り、私たちはそのソフトウェアを継続的に保守・最適化し、それがSpaceXにとって理想的なペイロードとなっています。

資本支出バブル論とムーアの法則の終焉を打破する

フロンティアラボの商業化は数兆円のインフラを支えられるのか、バブル崩壊のリスクはあるのか？

人々は一、二のAIラボの収入だけからインフラ建設の規模全体を外挿しようとしていますが、これは現状の誤解です。

NVIDIAはAIインフラ市場の約80%を占めており、私たちの事業は三つの異なる部分に分かれています：

第一に、古典的なアクセラレーテッドコンピューティングは私たちの事業の約三分の一を占めています。これはデータ処理、分子動力学、物理、核融合シミュレーション、量子化学、コンピュータグラフィックス、および古典的な機械学習、例えばVisaやMastercardがXGBoostを使って詐欺検出を行うこと、そして推薦システムです。この事業は毎年30%から40%成長しており、生成AIラボとは完全に無関係です。

第二に、フロンティアAIラボは私たちの計算力の約25%から30%を占めています。皆は二社だけを話題にしますが、私たちが協力しているのは五、六社です：Museを作るMeta、Grokを作るxAI、私たちのシステム上でGeminiを動かすGoogle、Anthropic、そしてOpenAIです。

第三に、残りの三分の一は数千社に及ぶスタートアップと企業のクラウドテナントです。彼らはNVIDIAの計算力を借りて、専門的な物理AI、生物AI、材料科学アプリケーションを構築しています。

これらのスタートアップの約80%はオープンソースの基盤モデルを使用しています。彼らは最先端ラボと正面から競争しているわけではありません。Nemotronのようなオープンソースモデルを手に取り、自社の独自領域データでファインチューニングし、特定領域の超知能を生み出しています。

最先端ラボは汎用知能を構築し、垂直企業は特定領域で超知能を実現します。たった二つの最先端ラボだけが数兆ドルの収益を生み出して世界のインフラ構築を支えると期待するのは、必要でもなければ正しくもありません。

なぜ生成AIがなくても、世界の計算インフラ支出は数兆ドルまで成長するのでしょうか？

数年前、私は今十年の終わりまでにインフラ支出が年間3兆から4兆ドルに達し、そのうち約1.5兆ドルは純粋に計算であると予測しました。

生成AIが登場する前から、データセンターの設備投資はすでに年間5000億ドルでした。この自然な成長に加えて、もう一つの事実があります。ムーアの法則は死んだのです。

かつては、2倍のトランジスタが欲しければ1年待てば価格は変わらないままでした。今日では、2倍の計算能力が欲しければ2倍の金を払わなければなりません。汎用CPUのスケーリングが止まっているからです。世界が毎年より多くの計算を必要とするため、ムーアの法則の終焉を補う相当な乗数を重ねなければなりません。AIがなくても、半導体産業はすでに世界最大の産業になる軌道にありました。

サプライチェーンの制約、競争の堀、新たなビジネスモデル

需給ギャップは巨大で、現在最も核心的なサプライチェーンの物理的制約は何ですか？

私たちはすべてのCSP、新型クラウド、OEMに膨大な受注残を抱えています。顧客とは1年から2年の計画サイクルで協力しています。そして現在、顧客に割り当てている量は、彼らが望む量よりはるかに少ないのです。

下流では、土地、電力、外装が制約です。上流では、先端パッケージ材料が主なボトルネックです。基板はより多くのシリコンを収めるために大きくなっています。これらの大型有機材料は、私たちが必要とする精度を達成するのが非常に困難です。パッケージが大きくなるにつれ、熱膨張係数、反り、製造欠陥を管理するには、極めて優れたパートナーが必要です。シリコンフォトニクスも同様に供給が制限されています。私たちは毎週生産量を増やしていますが、受注残の増加ペースは供給を上回り続けています。

なぜ顧客は製品が登場する前に500億から1000億ドルの注文を出すのでしょうか？あなたの堀はなぜ広がっているのですか？

ある企業が次世代プラットフォームのために、実物を見ないまま500億ドル、あるいは1000億ドルもの発注をしなければならないとしたら、彼らは誰を信頼できるだろうか？

顧客はVera RubinがBlackwellより優れていることを知っている。BlackwellがHopperより優れていたのと同じように。これらのスーパーコンピュータ上で動作するワークロードは極めて複雑で、単一チップで簡単に高速ベンチマークを走らせることはできない。500億ドルのシステムをベンチマークするには、データセンター全体と数年にわたる統合作業が必要だ。

これは、ファウンドリ事業の100%をTSMCに委託しているのと全く同じ理屈だ。TSMCは、5年先を見越して実物を見ずに計画を立てられる唯一の企業であり、トランジスタが必ず納品され、我々の巨大な需要変動に対応できる十分な規模があり、必要なパッケージング、ロジック、シリコンフォトニクス技術をすべて持っていると確信している。

NVIDIAはこの惑星のインフラ企業だ。技術の変化は速い：初期のGPTモデルから、FlashAttention、NVLink 72を跨ぐモデルシャーディング、そしてSSMとTransformerを組み合わせた拡散モデルまで。これらすべてがCUDA上でシームレスに動作する。

専用化は汎用性と耐久性の敵だ。カスタムASICチップを作れば、柔軟性に欠ける。NVIDIAのシステムはあらゆるワークロード、モデル、フレームワークを実行できるため、500億ドルのデータセンターはトレーニング、ポストトレーニング、エージェント推論を容易に実行でき、他の顧客に転貸することもできる。汎用性と耐久性がもたらすのは、レンタル可能性、高い稼働率、そして最低の総所有コスト（TCO）だ。

ハードウェア販売以外に、NVIDIAが切り開いている2つの新しい高収益ビジネスモデルとは何か？

我々の資金調達とエコシステム提携の大部分は、2つの新しいビジネスモデルを構築している：

第一に、エンタープライズソフトウェアライセンス。これらの巨大なデータセンターを産業グレードのAIファクトリーとして運用するには、必要なソフトウェアスタックが極めて膨大だ。ハイパースケールCSPは独自のソフトウェアスタックを持っているため、我々はソフトウェアをオープンソースで提供し、彼らが自ら統合する。しかし従来の企業には、この複雑さを管理する社内ITやソフトウェアチームがない。彼らはNVIDIAがSLAで保証し、運用ライフサイクル全体にわたってこれらのファクトリーを維持、保証、運用することを必要としている。年間ソフトウェアライセンス料を、例えばGPU1基あたり年間数千ドルで徴収し、企業が数百万基のGPUを展開すれば、これは非常に大規模な経常的ソフトウェアビジネスになる。

第二に、クラウド収益の分配です。一部の地域型新興クラウドは、土地、電力、筐体の確保を担当しますが、NVIDIAが完全なフルスタックインフラ、ソフトウェアサポート、顧客エコシステムの消化を提供することに依存しています。このような協業では、当社が初期投資を行い、最初の販売収益を得ると同時に、4年から10年にわたって継続的に収益を分配します。

これら二つの成長曲線は、いずれも当社のグローバルな設置規模とソフトウェアエコシステムの体量によって駆動されるものであり、単純なハードウェア出荷量に依存するものではありません。

資本配分の論理と99.99%の確実性

あなた方はフリーキャッシュフローの50%以上を自社株買いに充てていますが、その背景にある資本配分の論理は何ですか？

前四半期、当社はフリーキャッシュフローの60%以上を自社株買いを通じて還元しました。

当社は引き続き、エコシステム内の高品質な企業に対して戦略的投資を行っていきます。当社は情報の流れの中心に位置し、素晴らしい創業者と共に仕事をし、投資先企業の成功を実質的に支援することができます。

しかし、当社の全体的なキャッシュ創出力と比較すると、対外投資の割合は急速に低下していきます。OpenAIやAnthropicへの初期投資のような機会は、その段階ではもはや再現されず、当社全体のフリーキャッシュフロー創出は驚異的な速度で拡大しています。

5年後を見据えて、世界が明らかに良くなっているとどの程度確信していますか？

今十年の終わりを見据えると、世界のインフラ建設とハードウェア更新サイクルは、年間4兆から10兆ドルに容易に達するでしょう。社会がトークンを消費し、知能を使用するたびに、その計算工場は稼働しなければなりません。知識労働が世界のGDPの50兆ドルを占め、AIが20%の生産性向上をもたらすなら、10兆ドルの増分経済産出が生み出されます。その価値の一部を資本支出に再投入して知能を生成することは、論理的に完全に成り立ちます。

私は99.99%の確信を持って、結果は圧倒的にポジティブになると考えています。あまりにも多くの人々がこれを正しく行うことを極めて重視しています。各業界の献身的な研究者やエンジニアたちは、公の視線の外で、毎日素晴らしい仕事をし、この技術が責任を持って前進することを確実にしています。

懸念は良いことであり、私たちも自分の不安を表明すべきです。しかし、世界の終末を予言することは、人類の適応力、回復力、創造力を著しく過小評価しています。少数の評論家が導かない限り物事は失敗するというのは、傲慢です。この業界の素晴らしい人々は、毎日正しいことをしています。

私たちは自分自身に責任を持つ必要がありますが、楽観的な未来を期待すべきです。私たちは完全に立ち止まることもできますが、今日止まれば、より安全で、より健康で、より繁栄する世界を築く機会を放棄することになります。

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