1980年にベルリンの壁の近くのテントで創設されたテンポドローム（Tempodrom）は、2001年にアンハルター駅（Anhalter Bahnhof）の近くに定着するまで何度か移転を繰り返しました。その恒久的な拠点は以来、コンサート、ガラ、政治イベントの会場となっています。
今日、そこではまったく違う種類の見世物が繰り広げられている。
GTCベルリンは3日間にわたり開催され、すぐ近くのSTATION-Berlinでは、エージェンティックAI、ロボティクス、フィジカルAI、オープンモデル、アクセラレーテッドコンピューティングに関する100を超えるセッションが行われている。ここには、メインイベントであるNVIDIAの創業者兼CEO、ジェンスン・フアン氏による基調講演を聴きに、ジャーナリスト、アナリスト、パートナーが集まっている。
ファンが登壇
Huang氏は次のような質問から講演を始めました。L’Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé、HSBCに共通するものは何でしょうか?これらはすべてヨーロッパの企業であり、すべてNVIDIAとAIの分野で協力している、と彼は述べました。
この基調講演は、NVIDIAがヨーロッパ各地——パリ、ロンドン、ストックホルム、ダブリン——を約1週間かけて巡った道のりに続くものであり、同社はほぼ ヨーロッパ全域のテクノロジーエコシステムに100億ドル そして12,000社以上のパートナーと協業している。「コンピュータ産業の数十年にわたる進歩を経て、私たちは今、新たな産業革命の始まりに立っています」とフアン氏は述べた。
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AIは5層のケーキである、とHuang氏は説明した。エネルギーは、AIファクトリーの一部である高性能コンピュータに電力を供給します。AIファクトリーは、そこで稼働するモデルからトークンとデジタルインテリジェンスを生成し、それらはすべてのアプリケーションに組み込まれます。
「AIモデルが登場するずっと前に、インフラが存在していなければならない」と彼は述べ、同様にインターネットにはまずネットワークが、電力にはまず送電網が必要だったことを挙げた。
「このAI経済の一部であるためには、AIを消費するだけでなく、AIを生産する側になりたいものです」とフアン氏は述べた。「私たちはそれをすべてここヨーロッパで行うことができますし、実際、すでに始めています。」
AIファクトリー、新たなフォームファクターを手にする
Huang氏は、ハードウェア、システムソフトウェア、CUDA-Xライブラリおよびモデルに至るNVIDIAのフルスタックAIファクトリーを、AIインフラを構築・運用するための幅広いプラットフォームとして位置づけた。
「これにより、AIファクトリーを構築するために必要な技術の幅が示されました」とフアン氏は述べた。「これがNVIDIAが今日築いているものであり、これこそがヨーロッパをAIエコシステム、AI経済の一員とするための基盤です。」
彼は、Vera Rubinがフル生産に入ることで、NVIDIAのコンピューティングプラットフォームがモデルや大規模言語モデルを超えて、AIエージェント全体を処理できるようになると述べました。また、NVIDIAの最新のラックスケールハードウェア製品をいくつか紹介しました。
次に、ファン氏は発表しました NVIDIA DSX POD, モジュール式コンテナ内でパートナーが構築した完全なNVIDIA Vera Rubin AIファクトリー向けのリファレンスデザインであり、納品前に統合および検証が行われます。DSX PODにより、サイトのユーティリティが整った後、オンサイトでの展開を6か月からわずか14日まで短縮できます。
「これは世界のサプライチェーンの完全な変革です」とフアン氏は述べた。「これにより、人々がデータセンターを設置・構築する方法が変わります。その結果、スピードが向上することを期待しています。」
The NVIDIA DSX AIファクトリープラットフォーム 企業は冷却用水の消費量を最大100%削減でき、最大30%少ない電力で同じAI出力を生成することが可能になります。
エージェントは新たなコンピューティングプラットフォームであり、安全性はエンジニアリングの課題である
Huang氏は、エージェントは思考し、推論し、反復し、ツールを使用すると述べ、有用性が高まるにつれてトークン消費が増大すると語った。
彼はエージェントを5つの要素から構成されると述べた。つまり、モデル、モデルの作業とメモリを統括するハーネス、ハーネスを隔離するサンドボックス、そして知識とツールである。このとらえ方では、エージェントは質問に答えるモデル以上の存在であり、知識を活用し、ツールを通じて行動することができる。
「最も重要なのは、エージェントのセキュリティを確保することだ」とフアン氏は述べた。自律型エージェントはファイル、リソース、ネットワーク、ツールにアクセスできるため、その権限は最小限に抑え、監視を行うべきだ。
NVIDIAの答えが、新しい NVIDIA OpenShell セキュアAIエージェント向けリファレンスアーキテクチャ、「full-stack設計であり、〜の上に構築されている」 NVIDIA OpenShell 「— オープンソースのポリシー制御型ランタイムで、カーネルレベルのサンドボックス化により、エージェントとそのエージェントが影響を及ぼしうるシステムの間に介在します。」
つまり、権限、ポリシーの適用、監視は動的に適応しなければならないということだ。「エージェントが起動されるたびに、権限は異なる」とHuang氏は述べた。
オープンモデルが専門知識を優位性に変える
ファン NVIDIAのオープンモデルを紹介した 特定のニーズに合わせたAIを構築するための出発点として。
NVIDIAのフロンティアであるオープンモデルは、さまざまな業界で利用可能です。言語向けのNemotron、ワールド基盤モデル向けのCosmos、ヒューマノイドロボティクス向けのGR00T、自動運転車向けのAlpamayo、量子-古典コンピューティング向けのIsing、物理AI向けのEarth-2です。
「我々がフロンティアだ」とファン氏は述べた。「だからこれらすべての異なる分野において、我々はすべてのモデルを提供し、継続的に取り組んでいます。我々はこの取り組みに10年間取り組んできましたが、そしてこれからも永遠に取り組み続けます。」
NVIDIAはモデルと、それを再現するためのデータやスクリプトを提供しており、企業は自社のデータを使って特定のユースケースに向けてモデルをポストトレーニングできます。これは、独自データを彼の言う「ソブリン・インテリジェンス」に変えるものです。
「オープンモデル、たとえばNemotronのような非常に優れたモデルから始めて、自社のデータでユースケースに合わせてポストトレーニングすれば、もちろんスーパーインテリジェンスを達成できます」とファン氏は述べた。「それは非常に合理的なことであり、今日必要な技術はすべて存在しています。」
NVIDIA、エージェントにナレッジレイヤーを提供
ファン氏は続いて、 NVIDIA Agent Knowledge Foundation を紹介した。これは、ドキュメント内の非構造化情報であれ、データベース内の構造化データであれ、エージェントを企業データに接続するためのモデルとライブラリのセットである。
彼は、ドキュメントの解析、クエリの埋め込み、関連情報の再ランキングを行うNemotronツールと、構造化データから予測を行う新しい NVIDIA Kumo モデルを強調した。
「結局のところ、これらのエージェントをスーパーエージェントに変えるのは、あなたの会社のナレッジへのアクセスを彼らに与えることです」とファン氏は述べた。
NVIDIA CUDA-X — エージェント向けアクセラレーテッドツール
ファン氏は続いて、 NVIDIA CUDA-X を、科学、エンジニアリング、研究、クリエイティブな作業で使用されるアクセラレーテッドライブラリのコレクションとして説明した。
NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームには、1,100万人以上の開発者が構築を行っている。
ファン氏によれば、これらのライブラリは、シミュレータ、ソルバー、データ処理エンジン、つまりエージェントが有用な作業を行うために活用する可能性のある種類のツールを高速化できるという。
「CUDA-Xツールこそが、エージェントに仕事の道具を与えるものなのです」とファン氏は述べた。
ラボ、工場、エンジニアリングで働き始めるエージェント
ビデオでは、3つの業界事例において、企業のナレッジ、モデル、ツールをまとめる NVIDIA Agent Toolkit が紹介された:
Lila Sciencesでは、エージェントが潜在的なB細胞リンパ腫治療の設計を支援し、仮想実験を用いて自動化ラボでの作業を導く。
Siemensのエルランゲン工場では、エージェントが新製品の生産準備を支援し、変更が工場フロアに届く前にデジタルツインで計画をテストする。
そしてDassault Systèmesでは、エンジニアリングエージェントが車両設計を適応させ、シミュレーションを用いて問題を特定し設計を改良する。
「そして、このすべてのナレッジとツールはあなたのものです」とファン氏はビデオの後に述べた。「それはあなたの専門知識であり、したがって、このすべてが今や実現可能なのです。」
分散型AIインフラとしての通信事業者
ファン氏は、AIが通信業界を変革し、スペクトル効率を改善し、携帯電話の基地局を分散型AIインフラに変えていると述べた。
彼は100,000のサイトと約100ギガワットの分散型データセンターを挙げ、約8年間の取り組みを経て、 NVIDIAがNokiaと共にT-Mobileのネットワーク上で初の商用電話を実現した と述べた。
「いまやCUDAは電話をかける」とフアン氏は述べた。「AIは通信の在り方を変革するでしょう。スペクトル効率を驚くほど向上させます。」
AIが治療室へ
ヘルスケア・ライフサイエンス分野のリーダーたちがNVIDIA技術を基盤に 創薬の前進と患者ケアの拡大を推進。
例えば、NVIDIAとシーメンス ヘルシニアーズはAI搭載の放射線治療を開発しています。
Nemotronエージェントが治療計画を調整し、Isaac for HealthcareプラットフォームとOmniverseライブラリが装置および患者の解剖学的構造のデジタルツインを作成して腫瘍への照準をシミュレーションします。IGX Thorと組み合わせたHoloscanがライブ画像およびセンサーデータに接続し、患者が動いてもリアルタイムの適応型照射を可能にします。
フアン氏は適応放射線治療をフィジカルAIアプリケーションだと述べた。治療中に患者の体や腫瘍が変化するため、システムはその変化を追跡し、放射線の照準を調整しなければならない。
「腫瘍は形状が変化します。治療を受けている間も身体は変化し続けます」とフアン氏は言った。「ロボット、つまりこの適応型放射線治療システムは、変化する環境を知覚し、腫瘍がどこにあるのかを理解し、完璧にセグメンテーションして、それに応じて放射線治療を導かなければなりません。」
この先の道：モビリティ大手がNVIDIAの自動車エコシステムに参画
フアン氏は、 NVIDIA Hyperionコンピューティングプラットフォームがより多くの車両フリートに搭載される設計が進んでおり、自動運転ソフトウェアがロボタクシーを配車サービスとつなぐと述べた。
BoltはLucid、メルセデス・ベンツ、フォルクスワーゲン商用車、Einrideとともに、NVIDIA Hyperionコンピューティングプラットフォーム上で厳選された自律移動のユースケースを展示し、レベル 3およびレベル 4車両や将来のロボタクシーフリートへの応用の可能性を示している。
さらに、ボルボ・カーズは安全な自動運転を実現するため、HyperionおよびNVIDIA Alpamayo Stackソフトウェアを採用します。NVIDIAはまた、開発者が自動運転車を大規模に構築、検証、展開できるよう支援する新たなAIおよび安全性技術を発表しました。
フォルクスワーゲンのバン、JLR、ボルボ、メルセデス・ベンツの次世代車両はHyperion対応となることをHuangは発表し、「Hyperionへようこそ」と述べました。
ロボティクス研究者のためのリファレンスヒューマノイド
その後、黄（Huang）氏は 「Agile ONE SN」を発表しましたIsaac GR00T を基盤とするリファレンスヒューマノイドで、31自由度のボディを備え、来年提供される見込みで、研究者のセットアップ時間を数週間から数日に短縮することを目指して設計されています。
このプラットフォームはモジュール式です。研究者はワークフロー全体を利用することも、必要なコンポーネントだけを選んで取り込むこともできます。
「これは素晴らしい出発点です」とHuang氏は述べた。
これは、NVIDIAのオープンなフィジカルAIスタック（データ収集のIsaac Capture、ロボットインテリジェンスのGR00Tモデル、シミュレーションによる訓練のIsaac Lab、ランタイムのIsaac OS）と、NVIDIAのオープンなフィジカルAIデータセットを基盤としている。Agility Robotics、Figure、KUKA、NEURA Roboticsなどのパートナーが、すでに同じプラットフォーム上で開発を進めている。
パーソナルAIが新しいマシンを手に入れる
Huangは締めくくりとして次について語った RTX SparkノートPC、これは 先週公開された, RTXグラフィックスとNVIDIAのフルスタックAIプラットフォームを、スリムでプレミアムなWindows PCに統合し、高速なクリエイティブ制作、没入型ゲーム、強力なローカルAIを実現します。
彼はその1ペタフロップの性能と128GBのメモリを、2016年にOpenAIへ届けたDGX-1と比較し、そしてそのサイズの違いをオチにしました:
「2016年、私は1ペタフロップと128GB…をOpenAIという小さな会社に届けました」とフアン氏は、この小型マシンを観客の前で掲げて語った。「これは1ペタフロップと128GBです。唯一の違いは、もちろん、私がこうして片手で持てること。DGX-1は2人がかりで階段を運ばなければなりませんでした」
その後、Huang氏は、エージェントがHugging FaceのMicroduckの訓練を支援する様子の動画を披露した。エージェントはIsaac Simでコースを構築してロボットをシミュレートし、訓練ジョブをクラウドに送信した後、学習済みポリシーをRTX Sparkに戻して評価してから、実物のロボットに展開した。
Microduck 4羽がHuang氏と共にステージに登場し、合図に合わせて座ったり、立ち上がったり、さらには昼寝まで披露した。氏によると、これらはRTX Spark上で作成され、クラウドで訓練され、シミュレーションの中でスキルを習得したという。
「君はRTX Spark上で作られた…私たちはクラウドで大量のNVIDIAスーパーコンピューターを使って君を訓練し、君はスキルをここ、RTX Sparkとデジタルツインで学んだんだ」とファン氏は彼らに語った。
フルラインナップ
Microducksが周りに集まる中、Huangは基調講演を振り返りました。欧州はAI経済を築いており、AIファクトリーはエージェントを実行する形へと進化していて、フィジカルAIが次のフロンティアだということです。
「つまりこういうことです」と黄氏は述べた。「誰もがエージェントを構築できる。ヨーロッパのすべての企業がAI企業になるだろう……そして、ここヨーロッパで活気あるAI経済を実現していくのです。」
最後に、ファン氏はもう一つのサプライズを用意していた。それは ユーロビジョン・スタイルの音楽で送り出すセレモニー 基調講演のテーマをコミック風にまとめたものです。
歌詞はOpenShellのガードレールから、「No credentials. Access dismissed」「Sentry on BlueField never clocks off」と歌い上げ、さらに物理AIへと及び、ロボットの訓練は「奨学金不要のロボットのための大学」に例えられた。
オチはこうです:「You can’t spell 代替可能 「楽しみなしで」。サクソフォーンのソロが、盛り上がる「We are Europa」の合唱へと導いた。
「共に欧州のAI経済を築き、AIを実務に活かしていこう」とファン氏は講演を締めくくった。「それでは、素晴らしいGTCを。」
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