ジェンスン・ファン: 5 年前、私たちは AI に大きな期待を抱いていました

Nvidia の創設者兼 CEO のジェンスン・フアン氏は、ロサンゼルスで開催された SIGGRAPH カンファレンスで基調講演を行い、同社が 2018 年に将来を再定義し、業界の継続的な発展を促進する重要な経営上の決定を下したと述べました。

IT House は、Huang Jenxun 氏がスピーチの中で、AI、つまり RTX と DLSS テクノロジを使用して画像を処理するためにレイ トレーシングとインテリジェント レンダリングを使用することを選択した 5 年前の重要な瞬間を思い出していることに注目しました。 「ラスタライゼーションが限界に達していることを認識しています。ラスタライゼーションは、3D シーンをレンダリングするために伝統的で広く使用されている方法です。」と同氏は述べました。 「2018 年は、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムの再発明を私たちに強いる決定的な瞬間です。AI でコンピューター グラフィックスを再定義すると同時に、AI での GPU の使用も再定義しています。」

消費者向け GPU やゲームにおけるレイ トレーシングと DLSS の採用は依然として進化していますが、そのアーキテクチャは成長する機械学習開発コミュニティに完全に適合します。より大規模で複雑な生成モデルをトレーニングするには、大量のコンピューティング リソースが必要ですが、必要な操作をスケーラブルに実行できるようにゼロから設計された H100 のようなシステムは、このリソースを提供できます。 AI 開発は、ある程度、コンピューティング リソースの利用可能性によってのみ制限されると言えます。

Huang Renxun 氏は、これはほんの始まりにすぎず、新しいモデルはトレーニングのためだけでなく、数百万、さらには数十億のユーザーによって定期的にリアルタイムで実行される必要があると主張します。同氏は、将来的には大規模言語モデルがほぼすべての分野で最前線となり、人間が新たなプログラミング言語となるだろうと述べた。 Huang 氏は、視覚効果から急速にデジタル化する製造、工場設計、重工業に至るまでの分野はすべて、ある程度自然言語インターフェイスを採用するだろうと推測しています。 「工場全体がソフトウェア デファインドでロボット化され、工場で製造される自動車自体がロボット化されるでしょう。つまり、ロボットがロボットを設計し、ロボットを構築するのです。」

黄仁勲氏はAIが直面する課題や規制問題には触れなかった

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