国立台湾大学のキャンパスに戻って卒業式のスピーチができることをとてもうれしく思います。私が OSU を卒業したとき、世界はずっとシンプルになりました。テレビはタブレットではなく、ワイヤレス TV も音楽 TV もありませんでした。そして、「モバイル」と「電話」という言葉が結びついていませんでした。 IBM のパーソナル コンピューター PC と Apple の Macintosh の誕生により PC 革命が始まり、今日私たちが知っているチップとソフトウェア産業が形成されたのは 1994 年のことでした。
40 年前、コンピューター産業が PC 産業全体の誕生につながり、今日、私たちは人工知能 (AI) を発明しました。車を運転するソフトウェアや X 線を読み取るソフトウェアと同じように、AI は扉を開きます。これによりコンピューターがタスクを自動化できるようになり、世界最大の数兆ドル規模の産業が形成されています。ヘルスケア、金融サービス、輸送から製造に至るまで、AI はすでに大きなチャンスを生み出しています。迅速に行動する企業は AI を使用して地位を向上させることができますが、そうでない企業は淘汰されてしまいます。
私たちはアクセラレーテッド コンピューティングを作成するために NVIDIA を設立しました。その最初のアプリケーションはコンピューター ゲーム用の 3D グラフィックスでした。私たちは、フォワードテクスチャリングと呼ばれる型破りな 3D 技術を発明しました。このアプローチによりコストが大幅に削減され、ゲーム機の製造契約をセガと獲得し、セガ（編集者注：日本のビデオゲーム会社）から資金提供も受けました。
私たちは2007年にGPUアクセラレーションコンピューティングをサポートするCudaを発表し、科学計算や物理シミュレーションから画像処理に至るまでのプログラミングモデルとしてCudaを実現することを目指しています。まったく新しいコンピューティング モデルを作成することは非常に困難であり、歴史的にこれを実現した人はほとんどいません。 CPU コンピューティング モデルは 60 年間標準となっています。
Cuda を使用する場合、開発者は GPU の利点を実証するアプリケーションを作成する必要があります。しかし、開発者は大規模なインストールベースを必要とし、消費者はCudaをインストールするために新しいアプリケーションを購入する必要があります。そこで、卵が先か鶏が先かの問題を解決するために、すでに多くのゲーマーを抱えている G-Force を使用して Cuda インストール ベースを構築しました。
私たちは GTC と呼ばれる世界的な AI 開発者カンファレンスを設立し、Cuda を世界中で絶えず宣伝しています。その後、地震処理、CT 再構成、分子動力学、素粒子物理学、流体力学、画像処理などの科学分野での応用が次々と登場しました。私たちは各開発者と協力してアルゴリズムを作成し、驚くべき高速化を達成しました。
2014 年、Alex は当社の GPU でトレーニングを受け、AI の大爆発が始まりました。幸運なことに、私たちはディープ ラーニングの可能性に気づき、すべてを賭けてディープ ラーニングを追求しました。数年後、Nvidia を原動力として AI 革命が始まりました。私たちは AI 用の CUDA を発明しました。この旅は痛みと苦しみを経験しながら私たちの人格を鍛えました。それは私たちのビジョンを追求する途中で必要な痛みです。
国立台湾大学の卒業式での黄仁訓氏のスピーチ: 多くの失敗を経て、Nvidia はどのようにして 1 兆ドル規模の AI 巨大企業に成長したのでしょうか?
元の記事: 「Nvidia がスーパーチップ Huang Renxun を公開: AI がコンピュータ業界を再形成した」
編集：ケイティ
編集：ウェンダオ
NVIDIA は 5 月 29 日、生成 AI 言語アプリケーション、推奨システム、データ分析ワークロードの巨大モデルをハードウェアでサポートする新製品「NVIDIA DGX™ スーパーコンピューター」を発表しました。
コンピューターのコア コンポーネントは、完全に生産開始された Nvidia Grace Hopper スーパー チップです。2,000 億個のトランジスタで、72 コアの Crace CPU、Hopper GPU、およびその他のコンポーネントが同じパッケージに統合されています。このチップは、大規模な言語トレーニング モデル (LLM) のトレーニングにかかるコストとエネルギー消費を大幅に削減できると報告されています。
この新製品は、Nvidia が四半期財務報告書を発表してから 3 日後に公開され、2023 年の第 1 四半期には、同社の収益は 71 億 9,000 万米ドルに達すると予想されています。この「壮大な」財務報告書の発表後、Nvidia の市場価値は 1 日で 2,000 億米ドル急騰し、時価総額は 9,631 億 8,500 万ドルとなり、Nvidia はほぼ「兆クラブ」入りを果たしました。Apple と Tesla に次ぐ 7 番目の企業です。この実績を解除するには。
コンピュータの「頭脳」を提供するこのチップ巨人がAI時代に最も欠かせない存在であることは間違いなく、外部からは「最大の勝者」とみなされている。
時流に乗り、「勝つために嘘をついた」ように見える Nvidia は、実は 1990 年代の設立以来、PC ゲーム市場を入り口として計算速度の問題を解決してきました。プログラマブル グラフィックス処理テクノロジの世界的リーダーとなった後、Nvidia は 2014 年にディープ ラーニング テクノロジの可能性に気づき、GPU コンピューティングをサポートする Cuda ソリューションを提供し、その後の AI 爆発の種を蒔きました。
「勝者」も挫折を味わった。 5 月 27 日、NVIDIA CEO の Jen-Hsun Huang 氏は、象牙の塔から出ようとしている卒業生を励ますため、国立台湾大学の卒業式でのスピーチで、NVIDIA を「ほぼ破壊した」3 つの話を共有しました。 3 つのストーリーは、同社を代表する 3 つの主要製品を取り上げているだけで、Nvidia が勝てる理由の詳細は隠されています。
20分間の英語でのスピーチを通じて、同氏は始まったばかりの人工知能の時代について自身の見解を表明することを忘れなかった。AIはコンピューターを根本的に再構築し、これはコンピューター産業の復活となるだろう。 「1984年の卒業は完璧な年だった。2023年も同じになるだろう」と若者たちに心の準備をするよう呼び掛けた。
「Metaverse Explosion」は彼のスピーチの内容をまとめました:
私が初めて国立台湾大学に来たのは 10 年以上前、陳博士 (編集者注: 国立台湾大学学長陳文文) に計算物理学の研究室を訪れるよう誘われたときでした。当時、チェン博士の息子もシリコンバレーにいて、エヌビディアがCUDA技術を開発したばかりであることを知り、それを量子物理学のシミュレーション実験に応用することを父親に提案した。
私が到着すると、チェン博士はドアを閉め、彼が構築したものを見せてくれました。部屋全体が Nvidia の GeForce ゲーム グラフィックス カードで満たされ、オープン PC マザーボードに接続され、廊下には冷却ファンが設置されていました。チェン博士は、ゲーム用グラフィック カードを搭載した非常に大型のスーパーコンピューターを構築しましたが、これは Nvidia チップの応用の初期の事例と言えます。
チェン博士はとても誇らしげに私にこう言いました、「黄さん、あなたの仕事のおかげで、私は生涯でキャリアを全うすることができます。」その言葉は私たちの会社の価値を完璧に表しており、今でも深く感動しています。 . 現代のアインシュタインとダ ヴィンチがキャリアを完了できるよう支援するため。
国立台湾大学のキャンパスに戻って卒業式のスピーチができることをとてもうれしく思います。私が OSU を卒業したとき、世界はずっとシンプルになりました。テレビはタブレットではなく、ワイヤレス TV も音楽 TV もありませんでした。そして、「モバイル」と「電話」という言葉が結びついていませんでした。 IBM のパーソナル コンピューター PC と Apple の Macintosh の誕生により PC 革命が始まり、今日私たちが知っているチップとソフトウェア産業が形成されたのは 1994 年のことでした。
今日あなた方が入っているのは、地政学的、社会的、生態学的課題を伴う、より複雑な世界です。テクノロジーに囲まれ、人々は際限なくつながり、現実世界と並行したデジタル世界を形成してきました。
40 年前、コンピューター産業が PC 産業全体の誕生につながり、今日、私たちは人工知能 (AI) を発明しました。車を運転するソフトウェアや X 線を読み取るソフトウェアと同じように、AI は扉を開きます。これによりコンピューターがタスクを自動化できるようになり、世界最大の数兆ドル規模の産業が形成されています。ヘルスケア、金融サービス、輸送から製造に至るまで、AI はすでに大きなチャンスを生み出しています。迅速に行動する企業は AI を使用して地位を向上させることができますが、そうでない企業は淘汰されてしまいます。
過去のコンピューターの急速な発展の中で、新たな産業が創出され、AI はデータ エンジニア、AI 工場のオペレーター、AI セキュリティ ワーカーなど、これまで存在しなかった雇用機会も生み出すでしょう。確かなことは、AI があらゆる職業を変え、デザイナー、アーティスト、マーケター、製造プランナーのパフォーマンスを大幅に向上させるということです。
新しいテクノロジーを受け入れて成功する前のすべての世代と同じように、すべての企業とここにいるすべての人が AI をうまく使いこなし、AI の助けを借りて驚くべきことを成し遂げることを学ばなければなりません。
人々が以前に PC、インターネット、モバイル デバイス、クラウド ストレージを経験してきたのと同じように、私たちはテクノロジーの新時代の始まりにいます。しかしそれに比べて、AI の影響はより広範囲に及んでいます。すべてのコンピューティング レベルが再定義されているためです。ソフトウェアの作成方法からコンピューティングの方法まで、AI はコンピューター業界を最初から最後まで変えてきました。
さまざまなレベルから見て、これはコンピュータ業界の一種の復活であり、企業にとってはまたとないチャンスでもあります。あなたはコンピューター業界の基礎です。今後 10 年で、新しく高速な AI コンピューターが数兆ドル規模の従来のコンピューター産業に取って代わるでしょう。
私の人生の旅はあなたより40年先を行っています。 1984 年は卒業生にとって完璧な年でしたが、2023 年も同様になると予想しています。人生の旅を始める前に、何をお伝えできますか?今日はあなたの人生で最も成功した日です。あなたは国立台湾大学を卒業します。私も Nvidia を始めるまでは非常に成功していました。
Nvidia では、非常に大きな失敗も含め、多くの失敗を経験しました。こうした失敗は非常に恥ずかしく、謙虚な気持ちになります。多くの失敗が私たちを破滅させそうになりました。今日の Nvidia を特徴づける 3 つの Nvidia ストーリーをお話しましょう。
間違いを修正し、Nvidia を救うために Riva128 に助けを求めます
私たちはアクセラレーテッド コンピューティングを作成するために NVIDIA を設立しました。その最初のアプリケーションはコンピューター ゲーム用の 3D グラフィックスでした。私たちは、フォワードテクスチャリングと呼ばれる型破りな 3D 技術を発明しました。このアプローチによりコストが大幅に削減され、ゲーム機の製造契約をセガと獲得し、セガ（編集者注：日本のビデオゲーム会社）から資金提供も受けました。
1 年の開発後、私たちのアーキテクチャが間違った戦略を採用しており、技術的に標準以下であることに気付きました。同時に、Microsoft は、リバース テクスチャ マッピングと三角形に基づいた Windows 95 用の Direct3D をリリースしようとしています。これは、もし私たちがセガのゲーム機で終わったら、Windows と互換性がなく、後進的な、劣ったテクノロジーで終わることになることを意味しました。ただし、契約が完了しなければ倒産してしまいます。
私はセガのCEOに連絡し、発明の方法が間違っていたため契約を完了できないことを説明し、セガに別のパートナーを見つけるよう提案しました。しかし私は、セガからの全額支払いが必要だとも述べました。そうしないと、Nvidia が破産してしまいます。セガのCEOに助けを求めるのは恥ずかしい。
驚いたことに、セガの CEO は私たちのことを理解してくれて、とても寛大に 6 か月間資金を提供してくれました。この 6 か月の資金をもとに、Riva128 を立ち上げました。 Riva128 は初期の 3D 市場に衝撃を与え、私たちを一躍有名にし、廃業寸前だった会社を救ってくれました。
**NVIDIA は、自分たちの間違いについて正直になり、謙虚に助けを求めるという選択をしたことで救われました。これらの特質は、あなたのような聡明で成功した若者にとって最も困難です。 **
GPU アクセラレーション コンピューティングを遵守する CUDA が最終的に標準となる
私たちは2007年にGPUアクセラレーションコンピューティングをサポートするCudaを発表し、科学計算や物理シミュレーションから画像処理に至るまでのプログラミングモデルとしてCudaを実現することを目指しています。まったく新しいコンピューティング モデルを作成することは非常に困難であり、歴史的にこれを実現した人はほとんどいません。 CPU コンピューティング モデルは 60 年間標準となっています。
Cuda を使用する場合、開発者は GPU の利点を実証するアプリケーションを作成する必要があります。しかし、開発者は大規模なインストールベースを必要とし、消費者はCudaをインストールするために新しいアプリケーションを購入する必要があります。そこで、卵が先か鶏が先かの問題を解決するために、すでに多くのゲーマーを抱えている G-Force を使用して Cuda インストール ベースを構築しました。
しかし、Cudaの研究開発費は非常に高額で、Nvidiaの利益は大打撃を受け、時価総額は一時10億米ドル程度まで下落した（現在、Nvidiaの時価総額は1兆米ドルに近づいている）。長年にわたり業績不振が続いたため、株主はCudaに懐疑的であり、当社が収益性の向上に注力することを望んでいた。しかし、私たちは粘り強く取り組み、アクセラレーテッド コンピューティングの時代が到来すると信じていました。
私たちは GTC と呼ばれる世界的な AI 開発者カンファレンスを設立し、Cuda を世界中で絶えず宣伝しています。その後、地震処理、CT 再構成、分子動力学、素粒子物理学、流体力学、画像処理などの科学分野での応用が次々と登場しました。私たちは各開発者と協力してアルゴリズムを作成し、驚くべき高速化を達成しました。
2014 年、Alex は当社の GPU でトレーニングを受け、AI の大爆発が始まりました。幸運なことに、私たちはディープ ラーニングの可能性に気づき、すべてを賭けてディープ ラーニングを追求しました。数年後、Nvidia を原動力として AI 革命が始まりました。私たちは AI 用の CUDA を発明しました。この旅は痛みと苦しみを経験しながら私たちの人格を鍛えました。それは私たちのビジョンを追求する途中で必要な痛みです。
モバイルチップを諦め、AIコンピューティングに注力して新産業を創出
モバイル チップ市場では、2010 年に Google が Android を優れたグラフィックスを備えたモバイル コンピュータに組み込むことを目指しました。携帯電話業界にはすでにモデムの専門知識を持つチップ会社があり、Nvidia のコンピューティングとグラフィックスの専門知識により、当社は Android の構築を支援する理想的なパートナーとなりました。
私たちはたちまち成功し、事業と株価は急上昇しました。しかし、すぐに競争が市場に氾濫し、モデムチップメーカーはコンピューティングチップの作り方を学び、私たちもモデムの作り方を学び始めました。
世界市場は巨大であり、確かに市場シェアを争うことは可能ですが、私たちはモバイルチップ市場から撤退するという難しい決断を下しました。 NVIDIA の使命は、通常のコンピューターでは解決できない問題を解決できるコンピューターを構築することであるため、私たちはビジョンの実現と独自の貢献に全力で取り組む必要があります。
私たちの戦略的撤退は功を奏しました。携帯電話市場から撤退することで、新たな産業を生み出しました。私たちは、ニューラル ネットワーク プロセッサと AI アルゴリズムを実行できる安全なアーキテクチャを備えた新しいタイプのロボット コンピューターを作成したいと考えています。当時はゼロスケールの市場でしたが、現在では数十億ドル規模の自動車およびロボット事業が成長し、新たな産業を生み出しています。
諦めることは必ずしも簡単なことではありません。特にあなたのような最も聡明で成功した人にとってはなおさらです。しかし、後退し、犠牲を払い、何を手放すかを決めることが成功の核心です。
2023年に卒業する学生の皆さんは、私が卒業した当時のPCやチップ革命と同じように、これから大きく変化する世界に足を踏み入れようとしています。そして、皆さんは今、AI時代の幕開けを迎えています。あらゆる産業が変革され、生まれ変わります。これに備えて心の準備をしてください。この40年でパソコン、インターネット、モバイル、クラウド、そしてAIの時代が生まれましたが、あなたは何を作りますか？
あなたが何を作成するにせよ、私たちと同じように全力で走り続けてください。覚えておいて、走ってください。餌を求めて走っているのか、他人から餌として扱われていないのか。自分がどのような状況に置かれているかを知る方法がないこともよくありますが、とにかく走り続けてください。
将来の旅路において、失敗に対する謙虚さ、自分の間違いを認識する能力、そして助けを求める勇気という私の教訓を携えてください。あなたは夢を達成するために必要な痛みや苦しみに耐え、有意義な人生を送り、人生のキャリアを全力で全力で取り組むために犠牲を払います。
2023年にご卒業される皆様、心よりお祝い申し上げます。来て！