要約:
Nvidia CEO のジェンセン フアン氏は、欧州に対して人工知能の導入を加速するよう呼びかけました。多くの投資家がコンピューティングパワーインフラストラクチャへの巨額投資の収益に疑問を持ち始めているという状況の中で、同氏はAIの見通しについて依然として楽観的だ。現在のAIブームをチップで支えているカリフォルニア州サンタクララに本社を置くこの企業は、今回のベルリンカンファレンスで欧州市場向けの新しいデータセンターハードウェア、ソフトウェア、モデルを発表するとともに、地元有力企業との協力も発表した。
「欧州が AI の恩恵を受け、AI エコシステムと AI 経済を真に構築したいのであれば、すべての端末産業が AI を使用できるようにする必要があります。」 Huang Renxun 氏は水曜日、NVIDIA ベルリン GTC カンファレンスでこう述べました。彼は自動車、金融、医療分野を例に挙げ、「あらゆる階層が AI 企業に変革しなければなりません。」
この記者会見は、Huang Renxun のヨーロッパ旅程の一部です。地元企業と次々と契約を結び、欧州の政財界のリーダーらにAIの安全性を実証した。この訪問は、業界の敏感な時期と一致しています。AI セクターの株価は過去 2 週間圧力を受け続けており、注目されているフィラデルフィア半導体指数は 2008 年以来最長の連敗を止めました。
Huang Renxun と彼の上級管理チームは、AI の最先端の進歩を紹介すると同時に、継続的に拡大する製品マトリックスによるビジネス チャンスを拡大するために、世界中の多くの場所で GTC カンファレンスを開催しました。
この新製品には、企業がコンピューティング ハードウェアの導入を迅速に完了できるようにするコンテナ タイプのミニ データ センターである DSX Pod が含まれています。 Nvidia によると、サーバー、ケーブル、サポートするパイプラインは単一のコンテナーにプリインストールされ、デバッグされます。顧客が到着したら、電源を入れて同じモデルの他のユニットと相互接続するだけで使用できるようになります。
デルなどの NVIDIA パートナーによって作成されたこのソリューションにより、ハードウェア導入サイクルが当初の 6 か月から 14 日に短縮されました。
このコンテナ製品は、1 ギガワット未満の中小規模のコンピューティング能力の導入に適しています。データセンター プロジェクトでは通常、消費電力がコアの測定指標として使用され、電源はコンピューティング インフラストラクチャに対する重要な制約となります。
NVIDIA は、ヨーロッパの多くの顧客が DSX AI データセンター ソリューションと最新の Vera Rubin プロセッサを採用しており、NVIDIA が投資したデータセンター開発会社 Nscale もその 1 つであると述べました。
Nvidia は世界で最も価値のある上場企業ですが、サプライ チェーンのキャパシティのボトルネックが長年にわたってその成長を制限してきました。この目的を達成するために、IFI、Samsung Electro-Mechanics、Xinxing Electronics はパッケージ基板の供給を増やす予定です。 Amkor は、2028 年末までにチップ パッケージングの生産能力を 4 倍にする計画です。 KYECエレクトロニクスはチップのテスト能力を拡大する。 NVIDIA は、チップ間のデータ通信を高速化するためのパッケージ内光相互接続テクノロジも進歩させています。
AI が人間の制御不能であることに対する市場の懸念が高まる中、NVIDIA は、AI エージェント (複数の大規模なモデルやプログラムをスケジュールするインテリジェント エージェント) が定義された範囲内で実行されるように制限するためのサポート ソフトウェアを開発しています。 NVIDIA は、エージェントが許可なくデータにアクセスしたり、設計者が許可していない操作権限を取得したりすることを防ぐ、ソフトウェアおよびハードウェアのリファレンス ソリューションのセットを提供しています。
身体化されたインテリジェンス (ロボットが属する領域) に関して、Nvidia は急速な進歩を遂げていると述べました。今年上半期の同部門の収益は前年同期比で最大30％増加し、その規模は約110億ドルとなった。
NVIDIA は、シーメンスの事業部門と協力して AI に基づく高度な放射線治療装置を導入すると発表しました。このタイプの装置は、患者の呼吸と姿勢の変化をリアルタイムで監視し、放射線量を動的に調整できます。
人型ロボットは、AI を現実世界に実装するための核となるキャリアですが、実装は非常に困難です。多くの企業が、重要な問題に取り組むために NVIDIA のチップとソフトウェアに依存しています。
NVIDIA は、このトラックの研究開発は非常に複雑であり、巨額の投資が必要であると述べています。現在は資金力のある企業のみが参加できる。
研究開発の敷居を下げるために、NVIDIA は Siling Robotics と協力して、科学研究者が使用できるオープンソースのロボット開発プラットフォームを作成しました。プラットフォームのサポート ハードウェアは、Jetson Thor を搭載した Agile ONE SN 人型ロボットです。
自動車分野では、ボルボは自動運転車の開発に NVIDIA チップを使用しています。フォルクスワーゲンの商用車ビジネスは NVIDIA ソリューションを使用しています。 Bolt Technology OU は、NVIDIA ソフトウェアとハードウェアを利用して自動運転タクシーを開発しています。
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