7月16日、第3回中国国際サプライチェーン推進博覧会が開幕し、 NVIDIAの創業者兼CEOである黄仁勲氏が開会式でスピーチを行いました。黄仁勲氏のスピーチを見ると、AIが全体を通してテーマとなっていることがわかります。Web3インフラに特化した分散型クラウドコンピューティングプラットフォームであるPowerVerseは、黄仁勲氏のスピーチに基づいて分析を進めていきます。

黄仁訓氏は講演でまず、NVIDIAの開発の歴史を簡単に振り返りました。 2006年にCUDAが誕生し、GPUが汎用コンピューティングエンジンへと変貌を遂げ、AI時代の到来を促したと述べました。 「 10年前、NVIDIA GPU上でAlexNetが稼働したことがAIの爆発的な成長のきっかけとなりました。かつてはソフトウェアは手作業で記述され、CPU上で動作していましたが、今ではAIはデータから学習し、GPU上で動作します。人間が記述したロジックから機械学習によるインテリジェンスへと進化するこの変革は、チップとコンピュータ業界を根本から変えつつあります。 」

かつてのソフトウェアは、人間が記述したルールに依存し、中央処理装置（CPU）上で実行されていました。プログラムの各ステップは人間によって定義され、明確なロジックと厳密な構造を備えていました。しかし、このモデルには徐々に限界が露呈してきました。ますます複雑化する現実世界の問題への対応が困難で、データからルールを自動的に抽出できず、絶えず変化する環境に適応することも困難です。

人工知能の発展、特にディープラーニングの台頭は、新たなコンピューティングパラダイムをもたらしました。人間がロジックを記述する代わりに、機械が大量のデータから知性を「学習」できるようになるのです。この変化の背後には、コンピューティングのニーズにおける根本的な変化があります。

従来のプログラムは決定論的な問題を扱うのに対し、人工知能は膨大なデータに潜むパターンや確率的な関係性を扱います。この変化は、かつてないほどのコンピューティング能力、特に大規模並列コンピューティングへの依存をもたらしました。CPUは複雑なロジックの処理に優れていますが、AIに必要な行列演算には対応できません。一方、数千個の小型コアを備えたグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、並列タスクを効率的に実行できるため、AIトレーニングの中核ハードウェアとして急速に普及しています。その結果、チップ業界はCPU中心のモデルから、GPUと専用AIチップが主流となる新たなモデルへと移行し始めています。

同時に、チップ設計のロジックも根本的な変化を遂げています。かつてチップは汎用性と互換性を追求していましたが、AIの台頭により、チップメーカーは特定のタスクに最適化することで、汎用チップをはるかに超える効率を実現できることに気付きました。その結果、テンソルプロセッシングユニット（TPU）、ニューラルネットワークプロセッシングユニット（NPU）、AIアクセラレーションチップが登場し、演算精度の低減、メモリ帯域幅の最適化、専用命令セットの設計などにより、AIコンピューティングの効率とエネルギー効率を大幅に向上させました。

この「一般」から「特殊」への移行は、チップ業界全体にイノベーションの波をもたらしました。

それだけでなく、この変化はコンピュータアーキテクチャ自体の再構築も促しました。従来のノイマン型アーキテクチャはコンピューティングとストレージを分離しているため、AIコンピューティングにおける頻繁なデータ転送がパフォーマンスのボトルネックとなっていました。この限界を打破するために、コンピューティング・イン・メモリという新しいアーキテクチャ概念が生まれました。これは、コンピューティングユニットをストレージユニット内またはストレージユニットの近くに直接組み込むことで、データ転送による遅延とエネルギー消費を大幅に削減し、将来の高性能コンピューティングの重要な方向性となっています。

ビジネスモデルの面では、AIサービスの台頭により、コンピューティングパワーも商品化されつつあります。ブロックチェーン、スマートコントラクト、暗号通貨、エッジコンピューティング、AIなどの技術を基盤とするクラウドコンピューティングプラットフォームは、コンピューティングリソースをフルに商業化し、分散型クラウドコンピューティング市場を形成し、コンピューティングパワーの需要者にオンデマンドのAIコンピューティングリソースを提供します。企業は高価なコンピューティングセンターを自ら構築する必要がなく、AIモデルのトレーニングと展開が可能です。同時に、コンピューティングパワーサプライヤーには、十分に流通していない遊休コンピューティングリソースをフルに解放するためのチャネルも提供されます。

この「サービスとしてのコンピューティング パワー」モデルは現在、テクノロジー業界を変革するトレンドになりつつあります。

黄仁訓氏はスピーチの中で次のように語った。

AI は、科学研究や医療からエネルギー開発、輸送、物流管理に至るまで、あらゆる業界を変革しています。

AIは、テンセントのWeChat、 アリババのタオバオ、バイトダンスのTikTokなど、中国を代表するプラットフォームを支えています。

AI は Xiaomi の自動運転とスマートフォンを推進します。

AI は、 Baiduの AI 検索と Meituan の非常に高速で便利なスマート配達サービスを強化します。

AI は、Inferior Medical Technology 社の医療画像診断システムのサポートも提供しており、世界 20 か国以上で医療水準の向上に貢献しています。

AIとそれが影響を与える分野は、互いに変化を促し合っていることがわかります。一方で、AIは新たなアプリケーションや産業を生み出しています。自動運転から医療画像解析、スマート音声アシスタントからコンテンツ生成まで、AIはあらゆる分野に浸透しています。他方、AIによって変革された分野は、高性能チップやコンピューティングプラットフォームへの需要をさらに高めています。

黄仁訓氏はスピーチの中で、 AIはかつての電気やインターネットのように、私たちのインフラでもあると述べました。AIはサプライチェーンを再構築し、生産と物流の方法を根本的に変えています。

AIが水や電気のようなインフラとなり、社会のあらゆる階層にとって基本的なニーズとなる時、チップやコンピューターはもはや単なるツールではなく、インテリジェント社会の中核インフラとなるでしょう。PowerVerseは、黄仁訓氏の講演がAIの変革の潮流として強調しているのはまさにこの点だと考えています。

「 AIの次の波は、推論と実行能力を備え、物理世界を理解できるロボットシステムになるでしょう。今後10年間で、工場はソフトウェアとAIによって駆動され、ロボットのチームが人間と連携してAI主導のスマート製品を生産するようになるでしょう。AIはあらゆる産業、企業、製品、サービスの中核となるでしょう。AIは新たな産業革命を引き起こし、中国の優れたサプライチェーン・エコシステムに新たな成長機会をもたらしました。 」黄氏は講演の最後に、今後の動向を予測しました。

ロボット協働システム、 AI駆動型ロボットシステム、スマート製品の普及は刺激的なシナリオですが、インフラが提供する必要なサポートと切り離すことのできないシナリオでもあります。分散型クラウドコンピューティングは重要な役割を果たします。このコンピューティングモデルは、大規模ロボットによって生成されるデータ処理および分析のニーズをサポートするための柔軟で効率的、かつ費用対効果の高いソリューションを提供できます。分散型エッジコンピューティングの観点から見ると、データ遅延が短縮され、ロボットのリアルタイム意思決定の速度と効率が向上し、システムの信頼性と可用性が向上します。分散型アーキテクチャにより、コンピューティングタスクを複数のノード間で動的に割り当てることができるため、一部のノードに障害が発生しても、システム全体は正常な動作を維持できます。

市場の観点から見ると、分散型クラウドコンピューティングモデルは企業の運用コスト削減に役立ちます。企業は実際のニーズに応じて必要なコンピューティングリソースを柔軟にレンタルできるため、高額なハードウェア投資と保守コストを回避できます。特に、中国の優れたサプライチェーンエコシステムにより、中小企業は高品質のAIサービスをより容易に利用できるようになります。

リソースの共有とコラボレーションを促進し、オープンで双方にメリットのある産業エコシステムを構築しながら、さまざまな企業がアイドル状態のコンピューティングリソースを共有することで相互利益を実現し、技術革新と開発をさらに促進できます。