Hwang In-hoonの最新のポッドキャストフルコピー:Inweida、スマート、エージェント開発の未来、エピソードの需要と人工知能の広報危機
未来のための競争は、モデリング、より良い計算するだけでなく、AIを実質のプロセスに深く埋め込むことができる業界を知っている人だけでなく、これらの機能を機能、スケーラブルなシステムに整理することができます
Video title: ジェンセン・ホアン: ニヴィリアの未来、フィリピンAI、エージェントのリスク、リファレンス・エクスチェンジ、AI PR Crisis
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エディタは、AIの物語の現在の熱の中で、市場議論の焦点が「モデルの強烈さ」から「システムが上陸した」に動いています。 過去2年間に、業界は大規模なモデリング能力、トレーニング計算の競争と生成アプリケーションの拡大で成功を収めてきました。 しかし、これらのステージがコンセンサスになると、新しい質問が現れます。AIが質問に答えなくなったとき、それはタスクを実行し始め、ビジネスプロセスを埋め、物理的な世界に入り、下部の進捗を持続させます
すべてのPodcast。 シリコンバレーの最も影響力のある投資家の1つとして、プログラムは4つの長期にわたるフロントライン投資家が共同議長を務め、科学とテクノロジー、ビジネス、およびマクロ経済のトレンドの深い議論で有名でした。
4人のプレゼンターは、
Jason Calacanis, オーストラリア初期のインターネット起業家やエンジェル投資家は、Uber、Robinhoodなどの投資のためによく知られています
カリハピリヤソーシャル・キャピタル、元フェイスブック・エグゼクティブは、SlackやBoxなどのテクノロジー企業に投資しました
デビッド・サック、ペイパル・ギャングのメンバーであるCraft Venturesは、ヤマーを設立し、約$1.2億のためにマイクロソフトに販売しました。また、Airbnb、Uberの初期投資家
デビッド・フリードベルク、農業、気候、生活科学への投資に重点を置いたプロジェクトボードは、気候公社(Monsanto社買収後)によって設立されました。
現在のゲストは、NVIDIAの共同創設者兼CEOであるJensen Huangで、現在のAIインフラストラクチャ波の最も重要なドライバーの1つと考えられています。
左から右にDavid Friedberg、Chamath Palihapitiya、David Sacks、Jensen Huang、Jason Calacanisがあります
インタビュー全体が3つのレベルで広くまとめられます。
まず、AIのインフラが変化しています。過去に、AIの市場は、より強力なGPU、より多くのデータセンターに基づいていました。 しかし、Huang In-hoonは、将来の競争が単一のチップのための競争ではなく、システム全体のための競争であることを強調したいと思います。 推論の需要が高まるにつれて、さまざまなモデルが増加し、Angentはより複雑なタスクに対処するようになり、AIの計算は過去の比較的単一モデルからより複雑で分割されたシステムコラボレーションに移行されます。 その結果、NVIDIAはチップ会社から「AIファクトリー」のビルダーまで、さらなる役割をさらに動かそうとしました。
第二に、AIは「生成されたコンテンツ」から「ミッション」へと移行しています。インタビューの中で最も重要である。 ChatGPTは、AIが初めてAIの能力を視覚化できるようにしますが、Wong In-hoonの視点から、実際の変化はAIがANTの形でワークフローを入力するのが始まりです。それは単なる質問に答えるだけでなく、ツールを呼び出し、タスクを分解し、最終的に物事を完了することができます。 ユーザーがAIに支払うことを望んでおり、「回答をゲット」から「結果を得る」に移動する理由です。 これの背後にあるのは、システムの推論、複雑性、ソフトウェア開発、組織管理、ナレッジワークがそれに応じて書き換えられる可能性があることに対する大きな必要性です。
最後に、AIはデジタルからリアルに拡張されます。インタビューでは、自動運転、ロボティクス、医療、デジタル生物学、およびホアンインの口にある物理AIは、基本的に同じ傾向を指しています。AIの価値は画面上だけでなく、工場、病院、車、端末機器、日常生活でますますますますます。 しかし、これはAIが技術的な課題に直面しないことを意味しますが、サプライチェーン、ポリシー、規制、製造能力、地政学などのより複雑な現実も含まれます。 つまり、AI拡張の次のラウンドは、真に産業プロセスとなります。
この観点から、この会話に関する最も興味深いのは、特定の製品ではなく、楽観的な数です。しかし、HUANG IN-HOONの反復:AIは「モデル年齢」から「システム年齢」へと移行しています。 将来のための競争は、業界を知った人よりも大きくて、より多くの計算機ではありません。AIを実質的なプロセスに深く埋め込むことができる人、これらの機能を機能、スケーラブルなシステムに整理することができます。
また、この紙の被写体はNVIDIA自体を超えて行きます。 答えようとしている本当の質問は、AIがインフラになるとき、産業再構築の展開の次のラウンドがどうなるのか、そして新しい値が形成されるのか。
以下は原文(読みやすく理解しやすいため、原文は連結されています)です
TL;DR
•AIインフラは「シングルGPU」からデカップリング構造に移行しています。GPU、CPU、Webチップ、Grqのコラボレーションで異なる計算タスクを実行します。
NVIDIA は GPU から完全なシステムを提供する「AI プラント カンパニー」へと移行しています。一つのチップではなく、インフラパッケージです。
AIコストを測定する鍵はデータセンターの価格設定ではなく、トークンコストを削減し、効率性を吸収します。より高価なシステムが安いかもしれません。
AIは、世代モデルから年齢へ移行しています。答えを得るのではなく、ユーザーは本当に「物事をやる」ために支払うことを喜んでいます。
• 計算の要求はブームです。世代から推論まで、短時間で10,000回以上拡大し、加速している可能性があります。
今後のソフトウェア開発が変わります。エンジニアはもはやコードを書きませんが、問題を定義し、構造を設計し、そして洗剤と協力して下さい。
• 長期的には、ジェネリックモデル自体ではなく、垂直領域の深い専門化にある最大の機会です。誰もが業界を知っています。
その他の組織
Jason Calacanis(既知の天使投資家オールインポッドキャストホストUber):
今週はスペシャルです。 私たちは、通常、トランプ大統領、イエス、ウォン・イン・ホオンの3人だけに与える週刊ルーチン「リーブ・アウト」を与えます。 これら3つが並べられるように、あなた次第です。 最近は頑張っていて、今度はGTCがとても成功しました。
Jensen HuaangのCEDO:
業界全体がここにあります。 すべてのテクノロジー企業、すべてのAI企業がほとんど存在しています。
Jason Calacanis:
それは信じられないほどです。 それは本当に素晴らしいです。 過去1年間で一番大きな打ち上げが Groq でした。 Groqを取得したとき、「不十分」カマスがどうなるのか
注意: Groq は Grok ではありません。 前者はAIの理由チップと推論のクラウドですが、後者はXAIチャットロボットです。 2025年の終わりに、Gluq と NVIDIA は非独占的な技術認可契約に入ったため、トランザクションの量を公式に開示しません。しかし、約 $17 億から $20 億のレポートと推測がありました。 GTC 2026 により、Huang In-hoon は、NVIDIA プラットフォームに Groq 技術統合に基づく推論システムを実証しました。
ここに参照されるChamathはChamath Palihapitiyaを参照します。 同氏は、オールインの4つのファシリテーターと、初期投資家とグロクのボードメンバーの1人でした。 そのため、NVIDIA と Groq の大きな取引が直面すると、Chamath がキープロジェクトで再び行われたと考えられていました。
ウォンインホオン:
私は何かを隠しています。
Jason Calacanis:
毎週の対応をしております。
ウォンインホオン:
お問い合わせ そして、6週間フルで彼と一緒にいます。
Jason Calacanis:
お問い合わせ。
GPUからAIファクトリーへ
ウォンインホオン:
実際、GTCの戦略の多くは、予定よりも早く公開されます。 2年半前にダイナモと呼ばれるAI工場の運用システムに導入しました。
そして、ダイナモはもともとシーメンスによって発明された装置で、水エネルギーを電力に変換し、最後の産業革命の工場システムを高めることができることを知っています。 そこで、次の産業革命にとってとても良い名前だと思っています。 コア技術の1つであるDynamoは分解の分解です。
Jason Calacanis:
ジェンセン、技術についてたくさん知ってもらいます。 是非、定義します。 私はあなたを奪いたくない。
ウォンインホオン:
ありがとうございます。 いわゆる装飾的な推論は、ライン全体の治療は非常に複雑であり、今日の計算の最も複雑なタイプであってもよいことを意味します。
それはスケールで素晴らしいです、そしてそれは異なった形態およびスケールの多くの数学計算を含んでいます。 アイデアは、全体のプロセスをアンコールし、そのうちの1つはGPUの1つのクラスで実行し、もう1つは別の上で実行することです。 さらに、おそらく分解が合理的な方向であることを思い出させます。 さまざまな種類のコンピューティングリソースを組み合わせて提供できます。
同じ考えはMelanoxに私達を導きました。 現在、NVIDIA の計算は GPU、CPU、スイッチ、垂直拡張スイッチ、水平エクステンションスイッチ、ネットワーク プロセッサー上に既に普及しています。 今度は、私達はで食料品を置くつもりです。
当社の目標は、正しいチップに正しい負荷を置くことです。 つまり、GPU会社からAIファクトリー会社へと発展しました。
デビッド・サック(PayPal COO)|オールイン
これはおそらく私にとって最も重要なインスピレーションです。 いま見ているのは、根本的な「決裁」です。 GPUに限らず、現在、さまざまな計算形態があります。これらの選択肢は将来的に共存します。
私は高値の推論を行うすべての人が慎重に耳を傾けるべきだと思うステージで言及しました: あなたは、データセンター内のスペースの約25パーセントは、 GroqのLPUに割り当てるべきだと述べました。
注意: LPUは言語処理ユニットの略語です。 Groqが提案するチップクラスです。 コア位置決めはトレーニングではなく、推論です
ウォンインホオン:
ええ、データセンターでは、Vera Rubinシステムの約25%にGluqを入手することができます。
Vera Rubinは、NVIDIAの次世代AIプラットフォームアーキテクチャです。 単一チップではなく、AIプラント向けのシステムレベルのインフラプラットフォームです。
デビッド・サック:
業界がこの方向にどのように見えるか教えてもらえますか? 本質的には、次世代の分解構造を構築しています。プレフィル、デコード、推論プロセスは分割されます。 みんな反応してもらえると思いますか
ウォンインホオン:
ステップバックを取り戻します。 業界全体が大きな言語モデルから、スマートボディスタイルのプロセスである代理店処理に移行していたため、システムにこの機能を追加しました。
エージェントを実行すると、仕事の思い出、長期の思い出、コールツールにアクセスし、ストレージに非常に応力があります。 Angent は gent と gent の作業 を 見ます。 一部のエージェントはメガモデルを使用していますが、一部のモデルは小さなモデルです。 一部は拡散モデルであり、一部はセルフリターンモデルです。 つまり、このデータセンター内では、同時に様々な異なるモデルがあります。 Vera Rubin は、この非常に多様な負荷に対応できるように構築しました。
そのため、1つの棚を持つ会社であり、今では4つあります。 つまり、NVIDIAのTAM、サービス可能な市場は、約33%から50%増加しました。
そして、この追加33%〜50%は、ストレージプロセッサ、ブルーフィールドの大きな部分になる予定です。 それの一部、私は個人的に、大部分、 Groqプロセッサになります。 それの一部はCPUになります。 もちろん、ネットワークプロセッサの多くがあります。 これにより、エージェントであるAI革命の「新規コンピュータ」をついに運営しています。 それは現代企業のオペレーティング システムです。
Chamath Palihapitiya(ソーシャルキャピタルファウンダー元Facebookエグゼクティブオールインホスト):
埋め込まれた適用は何ですか。 娘の家でテディベアのように、彼女に話したいと思いませんか? あるいは、マージンや埋め込まれたシーンで、さまざまなツールで異なるシナリオを持つ将来的には、より広いTMMがありますか
注意: ASIC は、Application-Specific Integraded Cituit を参照し、TAM は Total のServiceable Market を参照します
ウォンインホオン:
実際にこの問題には3つのコンピュータがあります。
第一弾は、AIモデルの育成、AI開発、AIの創出に使われるコンピュータです。
第2はAIを評価するために使用されるコンピュータです。 例えば、 ロボット、車など 物理的な世界を表す仮想環境にそれらを置く必要があります。 言い換えれば、ソフトウェア自体は物理の法則に従う必要があります。 このシステムにOmniverseを呼び出します。
3つ目は、エッジ、ロボットコンピュータに展開するコンピュータです。 オートドライブ、またはロボット、または小さなテディベアであってもできます。
テディベアにとって、非常に重要な方向の1つは、私たちが何をしているかです。AIインフラストラクチャの通信基盤部分を作る。 そのため、通信業界全体が2兆規模でAIインフラの拡張が進んでいきます。 従って、ラジオ機器は周辺機器になり、工場は周辺機器になり、倉庫は同じです。
要するに、3種類の基本的なコンピュータが不可欠です。
David Friedberg (オールインポッドキャストのモデレータ、プロダクションボードの創設者):
去年、ジェンセンは世界前に見たと思った。 推論した需要は1,000回しか成長しないと言いました。
ウォンインホオン:
自分を爆破しましたか
デビッド・フリードベルク:
数百万回成長するつもりですか? 億回
トレーニングの拡大で世界が主演していたので、当時は多くの人が誇大だったと思ったと思います。 しかし、今、あなたは、推論が本当に壊れていると、それは「制限される」ことから始まります。 さて、次の世代よりも10回飲み込む「推論のワークショップ」を公開しました。
しかし、外の世界を見ると、多くの人が言うだろう、「あなたの推論工場は40〜50億ドルを費やすつもりであり、これらの選択肢は、カスタマイズされたASC、AMDなど、ちょうど$ 25〜30億、市場シェアを失うつもりです。
どうしても見たことを教えてくれないんですか? 市場シェアとは? これらの顧客は、ほぼ2倍のプレミアム価値がありますか
なぜ高価なシステムがより安いものを作り出すのですか
ウォンインホオン:
最も重要な点と中央点は、植物の価格は、トークンの価格と同じではなく、トークンのコストであることです。
可能で、私は証明することができます, $ 50 億の工場は、実際に少なくとも高価なトークンを生成します. そのため、これらのトークンを効率的に生成し、10回以上を効率的に生成します。
見ると、50億ドルと20億ドルの差は、実際に土地、電気、プラントハウジングだけです。 また、ストレージ、ネットワーク、CPU、サーバー、熱分散システムを購入する必要があります。 そのため、GPU自体は元の価格または半額の価格であり、総コストは50億から30億まで下回らない。 あなただけの数を取る, もう少し現実的, 多分ちょうどからダウン $50 億から $40 億。
データセンターが10億ドルを上回っている場合、差は何もありません。
Jason Calacanis:それを得た。
ウォンインホオン:
そして、それが私が言うのは、チップの多くでさえも、テクノロジーの正面に追いつくことができず、私たちが動かす速度で、それは十分に安くはありません。
デビッド・サック:
よりマクロ戦略的な質問をしたい。 世界で最も価値ある会社を運営しています。 収益は、翌年で350億ドルを超える可能性があります。無料のキャッシュフローは200億ドルで、クレイジーレートで成長しました。
決定方法は? 情報を取得するには? 誰もがあなたのよく知られているメールシステムを知っている, しかし、あなたは本当に直感を形成する方法, 形状の市場, どこにフォーカスするかを決定します, 契約する場所, 新しいフィールドを入力する場所? この情報はどのようにして取得しましたか? それについてどうしますか
ウォンインホオン:
社長の仕事です。
デビッド・サック:
お問い合わせ。
ウォンインホオン:
ビジョンと戦略を定義する義務があります。 もちろん、優れたコンピューターサイエンティスト、技術学者、そして数えきれない優れた従業員からインスピレーションと情報を引き出すことができますが、最終的には未来を形作る義務があります。
試験の一部は難しいですか? 十分に苦手でなければ、そこから離れるべきです。 理由は簡単です。一つが簡単な場合は、多くの競合他社があります。
誰がやってきたこともなく、難しいことはありますか? 当社独自の「スーパーパワー」を動員させる事は可能ですか? そのため、この基準を同時に満たさなければならないクロスロードを探す必要があります。
そしてついに、これを行うことはかなりの痛みと苦しみを伴うことを知っておく必要があります。 初めて成功するのは簡単かつ簡単なので、大きな発明はありません。
一つが超硬であり、誰もそれをやっていないならば、それは基本的にあなたが痛みや苦しみの多くを通過していることを意味します。 プロセスをもっと楽しんでください。
デビッド・サック:
3つ以上の「長尾」を選ぶことはできますか? 宇宙、ADAS、車、生物学的方向におけるデータセンターについて話しています。 これらの曲線が立ち上がるとき、私たちは理にかなっていますか? これらの長期運用についてどう思いますか
注:ADASは、アドバンスト・ドライバー・アシスタンス・システムを参照
ウォンインホオン:
お問い合わせ 物理的なAIは、大きなカテゴリです。 先に述べたように、私たちは3つのコンピューティングシステムとそれらにすべてのソフトウェアプラットフォームを持っています。 物理的なAIは、過去に技術的に適応された50兆ドル規模の業界にサービスを提供する技術の業界初の本当の機会です。 そのためには、必要なすべての技術を再現しなければなりません。
10年の旅だったといつも考えていました。 創業10年前からスタートし、今はやっと見て回りました。 弊社では、すでに複数億ドル規模の事業であり、今では1年10億ドル近くです。 そこで、すでに大きなビジネスで、それは指数関数的に成長しています。 初めてのポイントです。
第二の方向、私はデジタル生物学で考えています、我々は本当にそのChatGPTの瞬間に非常に近いされています。
遺伝子、タンパク質、細胞の発現と理解方法を徐々に学びます。 化学的問題、私達は既にそれを扱う方法を知っています。 そのため、生物学の基本的な構成要素とその動的な行動を表現し理解することができるので、約2〜3〜5年で起こると思います。 5年以内に、デジタル生物学が健康業界全体に大きな影響を及ぼすと確信しています。
これらは非常に重要な方向です。 農業もその1つです。
カリハピリヤ:
それは既に起こっています。
ウォンインホオン:
お問い合わせ。
Jason Calacanis:
トピックをデータセンターからデスクトップに戻したい。 初期の企業は、愛好家、ゲームプレーヤー、グラフィックカードユーザーに基づいていました。 本日のステージでは、約10,000人の前方には、クラウデコード、オープンクロー、デリゲートの革命について話しました。
特に、私たちはエネルギーとイノベーションの大きな取引が実際にそれらに起こっていることを確認し、デスクトップ上で多くのブレークスルーが起こります。 今回はデスクトップデバイスをリリースしました。 Dell 60800を覚えていますか? ローカルモデルを実行し、750 GBメモリを持つ非常に強力なワークステーションです。 Mac Studio は、どこにでも販売しています。 当社は、OpenClawを完全に変えるようになりました。 フライドベルクは使用していたのですが、Chamathは使用していましたが、皆が肥満していました。
このオープンソースの動き、デスクトップエンドのオープンソースのエコロジーは、愛好家から始まり、あなたにとって意味します。 どこへ行くの
エージェントの年齢:10,000倍の拡大を計算する必要があるのはなぜですか
ウォンインホオン:
まず、戻ってみる。 最後の2年で、実際に3つのポイントを見てきました。
初めてAIを生成します。 ChatGPTはAIをパブリックビューにし、誰もがその重要性を認識させます。 実際、ChatGPT が出現する前に、この技術は明らかに数か月経ちました。 ChatGPTは、誰もがAIを生成するために使用できるインターフェイスにのみ配置されます。
そして、AIを生成し、知ったように、内部と外部の消費のトークンを生成します。 内部消費量は、推論の開発をさらに進める「考える」ことである。
そこで、AIは単なる質問に答えるだけでなく、より信頼性が高く有用な回答を提供できるようになったため、情報ベースの機能が現れ始めた。 OpenAIの収入やビジネスパターンのアップターンが始まります。
そして、実際に業界内でのみ表示された3番目の点は、クロードコードでした。 それは、非常に革新的な、真に有用なエージェントシステムです。
しかし、Claudeコードの前に、それは主に企業に向けられていました、そして多くの外部の人たちはそれを見ませんでした。 OpenClawが「何ができるのか」をパブリックビューに引き出すまで。
そのため、文化レベルでのOpenClawの重要性は、初めて、個人が持つ能力を本当に認識させるということです。
OpenClawが開いているので重要なのは2番目の理由です。
さらに重要なのは、まったく新しいコンピューティングモデルを作成しました。 それはメモリシステムを持っています: 傷は短期メモリです, ファイルシステムが長期リソースです; それは、ディスパッチ機能を持っています; それは、新しいエージェントを生成することができます; それは、タスクを解読することができます, 推論を引き起こします, 問題を解決します; それはまた、入ることができるI / Oサブシステムを持っています, エクスポート, whatsAppに接続します; そして、それは、さまざまな種類のアプリケーションを実行することができますAPIを持っています, いわゆるスキル。
これらの4要素は、基本的にコンピュータを定義します。 そこで、初めては、実際に人工コンピュータを持っています。
そして、それは、本当に開いて、ほとんどどこでも動くことができます。 現代の計算の青写真です。 つまり、すでに近代的なコンピューティングオペレーティングシステムであり、将来的にはどこにいてもよいでしょう。
もちろん、エージェントソフトウェアを持っている限り、機密情報、執行コード、外部通信へのアクセスを得ることができます。 そのため、このすべてが規制されていることを確認する必要があります。, それは十分に安全です。, それは戦略的に禁忌です。, これらのエージェントは、二つの3つの能力を持っていること, しかし、同時にすべての3はありません。
ガバナンス領域にも貢献しました。 ピーター・ステインベルガーは、今日そこにありました。 私たちは、システムをより安全かつより堅牢にするために、彼と一緒に働く多くの素晴らしいエンジニアを持っています。
カリハピリヤ:
ジェンセンは、このパラダイムシフトは、米国に渡るAI規制行為の多くを行なったが、廃止されたようですか
旧モデルをベースとした提案が多くありました。 このパラダイムが古い規制思考の範囲全体を無効にするために変化する速度について話したいですか? 今、AI規制は、アメリカの政治で非常に人気のあるトピックになりました。
ウォンインホオン:
わたしたちのこの部分は、常に政策立案者であり、その点で非常にうまくいく必要があります。 技術開発の段階が何であるか、それが何であるか、それが何であるか、それらに来る必要があります。 生きていない、それは異人ではない、それは無意識です。 コンピュータソフトウェアです。
また、「この技術を全く理解しない」というフレーズはよく聞かれます。 しかし、それは真実ではありません。 よく理解しました。 では、まず、ポリシーメイカーに継続的に情報を届ける必要があります。この技術が理解している方法を理解し、持久力と励起をしません。
しかし、同時に、技術開発が高速であることを認識しなければならず、その方針は技術よりも遠くに行くべきではありません。 国家レベルでは、アメリカのAIに対する最大の国家安全保障リスクはAIそのものではなく、他の国々がAIを採用しているということ、そして、私たちは怒り、恐怖、または大道徳のためにAIを埋め込むことを認めています。
そこで、本当に心配しているのは、AIがアメリカで十分に速く普及していないことです。
デビッド・サック:
お問い合わせ ボードルームに座って戦隊を見たらどう思いますか? つまり、AIを理解する方法が分かっていません。また、再送、恐怖、不信の層もあります。 もしそうだったら、Darioと彼のチームは、今日の結果や公共の意識を変えるために何か違うことをすべきだと示唆していますか
ウォンインホオン:
まずは、Anthropicの技術は驚くべきことです。 Anthropic技術の重要なユーザーです。 私は、彼らがセキュリティに添付することの重要性を非常に認めます, だけでなく、セキュリティ文化へのコミットメントと、これらの取り組みを推進して、その技術的卓越性。
また、この技術の能力の限界の国民を思い出させたいと思います。 世界がスペクトルを持っていることを実現するのは大切です。注意は良いことですが、人々を怖がらせることはそれほど良いものではありません。
Jason Calacanis: ええ。
ウォン・イン・ホオン:この技術が私たちにとってあまり重要ではないからです。 未来を予測することは確かに可能ですが、より慎重でより控えめである必要があります。 ということで、実は未来を完全に予測することはできません。
非常に極端なと消化不良の判断がキャストされなければ、それらのことが実際に起こるという証拠がなかった場合、害は考えよりも大きいかもしれません。
そして今私達は技術の企業を導きます。 誰も私たちを前に聞いていませんが、今は異なっています。 テクノロジーは、社会的布地に深く埋め込まれており、国家の安全保障に大きな重要性と関連性のある業界です。 わたしたちが言うすべての言葉。
ですから、もっと注意を払って、もっと拘束され、バランスが取れて、もっと考えなければならないと思います。
デビッド・フリードベルク:
お問い合わせ 米国ではAIは17%の公共意見しかなかった。 私たちは、原子力エネルギーの分野で何が起こっているかを見てきました: 私たちは基本的に原子力産業全体をシャットダウンし、今、中国は、米国で100の核原子炉を建設しています。 データセンターや何かで一時停止を聞き始めます。 ですから、もっと積極的に行動しなければならないと思います。
しかし、社内で何が起こっているのか、効率性、生産性に戻りたいと思います。 たくさんの引数があります。 今年入ってきた時、一番大きな質問でした。収入は? 収入は、インテリジェンス自体のように拡大しますか? そして、私たちは、Oppenheimerのような少し何かを見ました: 人類化物は$ 5億、$ 6億2月に単独で獲得しました。
注意: 「Oppenheimer Time」は、マンハッタン・プロジェクト(第二次世界大戦中に原子爆弾を開発するための秘密研究プロジェクト)の責任者であるOpppenheimerから来ています。 1945年、原子爆弾は初めて解体し、その技術の進歩がリスクと共存し、ほとんどは不可逆効果で重要な技術的瞬間を指すために使用されます。
何が起こっていると思いますか? そして、今日、ブラックウェルとベラ・ルビンは今後数年間需要の兆ドルの注文に既にあると言っています。 Anthropic と OpenAI が示しているのは、その曲線にあると思いますが、収入はインテリジェンスとして急速に拡大していますか
ウォンインホオン:
いくつかの角度から答えます。 このオーディエンスを見ると、AnthropicとOpenAIは本当にここにあります。 しかし、実際には、AIが存在していたものの99パーセントは、アンソロピーではなく、OpenAIでした。 この背後にあるのは、AIそのものが極めて多様であることです。
とはいえ、カテゴリとして2つ目の人気モデルは、実際に開いているモデルです。 最初は、もちろん、OpenAI、オープンソースの重量、オープンソースモデル、オープンエコロジーのカテゴリ全体です。 2つ目はオープンモデルで、3つ目は広いギャップがあります。 第三位は無農薬です。
今回、AI会社が一体どれだけ大きな規模を占めるのかがわかりました。
生成されたAIから推論に移行すると、必要な計算の数が100倍ほど高くなります。 推論から解剖学に移動すると、計算の数が100倍増する可能性があります。 言い換えれば、わずか2年で計算された要求はおよそ10,000回増加しました。 同時に、人々は情報のために支払います、しかし、彼らが実際に支払うことは、実際には仕事の結果です。
David Friedberg: ええ。
ウォンインホオン:
チャットロボットに相談し、回答を得る。もちろん。 私にとって研究を行うのは素晴らしいことです。 しかし、本当に支払いたいことは、それが私を助けることです。 そして、今のところは今のところ、代理店システムが本当にやっています。 ソフトウェアエンジニアが仕事を終えるのを支援しています。
つまり、片手に10,000倍の計算が、もう一方、おそらく100倍以上の消費ニーズがあると思います。 大規模に展開し始めたばかりでもありません。 成長が何万回にも及ぶ道には絶対にありません。
Jason Calacanis:
質問につながる可能性があると思います。 会社に何人かの人がいますか
ウォンインホオン:
弊社では、約38,000人の社員が在籍しております。
Jason Calacanis:
ポッドキャストのトピックについてよく話します。 神は、当社のトークンの使用が激しく成長しています。 何人かのトークンクォータを、効率的な従業員になりたいので、入社時に入手できるか尋ねます。 キーノートの2時間半のゲームについて話しているのを覚えています。
ウォンインホオン:
ありがとうございます。 それはより短いです。
Jason Calacanis:
どのエンジニアのトークンが$75,000以上かかると述べた。 つまり、NVIDIA エンジニアリング チームは 1 億 2 億ドルをトークンに費やすのでしょうか
ウォンインホオン:
お問い合わせ そこで、ソフトウェアエンジニアやAI研究者を年間50万ドルの給与で雇用したと仮定して、アイデア実験を行います。
年末までに、私は彼に尋ねました。「今年はトークンにいくら費やしたの?」 もし「$5,000」と言ったら、爆破して、本当に。 年間給与50万ドルのエンジニアが$250,000未満のトークンに1年を費やしたのであれば、私は非常に警戒しています。 チップデザイナーが言うのと同じことです。「紙や鉛筆だけ使い、CADツールを必要としない」。
Jason Calacanis:
本当にパラダイムシフトです。 これらのトップ従業員のあなたの理解は、ほとんどMBAクラスのLeBron Jamesを思い出させます:彼は彼の体に1億ドルを費やすので、彼はまだ41で戦うことができます。 なぜ、これらのトップの知能が超人力を持っていないのですか
ウォンインホオン:
お問い合わせ。
Jason Calacanis:
このトレンドを2〜3年振り返ると、NVIDIAのトップクラスの従業員の効率性は? どうすればよいですか
ウォンインホオン:
まずは「ここが硬すぎる」の考え方が消えます。 「ここが長すぎる」と消える。 「たくさんの人が必要です」と消えます。
最後の産業革命では「この建物は重く見えません。 といっても「山が大きすぎる」と言わない。 「大きすぎる、大きすぎる、時間がかかります」に関するすべてのアイデアは排除されます。
デビッド・サック:
最後のことは創造性でした。 お問い合わせ。
ウォンインホオン:
お問い合わせ 言い換えれば、未来の質問は、どのようにしてこれらのパーティーに取り組むのですか。
本質的には、まったく新しいプログラミング方法です。 過去には、コードを記述し、将来的には、アイデア、構造、仕様書を書いています。私たちはチームを整理します。私たちは、評価基準を定義し、システムに良いこと、悪いこと、何が良いのか、それを繰り返すつもりです。良いこと、良いこと、良いこと、良いこと、良いこと、良いことです。私たちはそれを繰り返すつもりです、悪いこと、良いことです。
本当にやりたいことです。 今後、あらゆるエンジニアが100人のエージェントを持っていると確信しています。
Jason Calacanis:
PRに戻る デビッド・フリードベルクのような起業家, オハロであなたの技術とAIを使用して, 本当に実際のことをやっています: 食品の生産を強化し、品質のカロリー供給を改善. フライドベルク、この費用はいくらですか? このビジョンは、どのように影響しますか
デビッド・フリードベルク:
遺伝子形成モデルをゼロにし、働きました。 その瞬間に本当に驚いたはずです。 そして、これは「一晩中事業倉庫全体を交換する」という文脈で起こっています。
自分のことをやってみた:90分で、スタック全体とたくさんの作業を交換しました。 日曜日の夜は10時よりスタートし、11時30分より全営業。
社長として、週末に同じ練習をするために、経営陣全員に質問しました。 月曜日までに結果が出ました。
より多くの技術、より科学的。 オートリサーチとデータ収集で30分の一点をしました。 これは、7年を取ったことができる伝統的なパスに従った場合、またはフィールドで最も人気のある医者の仕事の1つになった場合、PhDレベルの紙製品でした。
デスクトップにいたし、GitHubで自動研究をダウンロードし、データの一部を注いで、30分で実行しました。 みんなの顔が変わった。 それは可能性を解除します, 本当に信じられないほど。
そこで、この加速は、未曾有の方法で、みんなの可能性を広げていると思います。
しかし、自動研究に戻る。 1つの週末、600行のコードは、このような結果を生み出し、ローカルにさまざまな種類のデータセットを実行して処理することもできます。
これは、アルゴリズムやハードウェアの最適化であっても、非常に初期段階にあるということですか
ウォンインホオン:
OpenClawは、まず第一に、大きな言語モデルのブレイクポイントと完全に一致しているため、非常に驚くべきことです。
そして、Peterは、Claude、GPT、ChatGPTが今日このレベルに達していない場合は、このことはできなかったでしょう。 モデルは本当に良いので十分です。
第二に、このモデルが長年培ってきたツールにアクセスできるようにすることで、新しい機能をもたらします。 ブラウザ、エクセル、チップ設計、シンプシス、キャデンス、オムニバース、ブレンダー、オートデスクなど そして、今後、これらのツールは引き続き使用していきます。
今、一部の人々は、ITソフトウェアの事業が破壊されると言います。 しかし、私はあなたに別の視点を与えています: ソフトウェア業界のサイズ, 限られたに使用 “何の人が座る” - つまり、, シートの数. しかし、将来的には、100倍以上の可能性が高い。 これらのエージェントはSQLをノックし、ベクトルデータベースをノックし、Blender、Photoshopをノックします。
理由は簡単です:まず、これらのツールは既によくやっています。そして第二に、それらは私たちと機械の間で本質的に「仲介」されています。 結局、仕事が終わったら、その結果は、コントロールできる方法で私に戻って来る必要があります。 そして、これらのツールの操作方法を知っています。
そこで、Synopsys に戻り、Cadence に戻り、コントロールして検証できる場所だからです。
注:Symps、Cadenceは2つの重要なEDAソフトウェア会社であり、そのすべてが(NVIDIA、Apple、AMD)に依存しています
AIの次の分野:オープンソース、垂直化、グローバルスプレッド
デビッド・サック:
オープンソースの質問をしたい。 今、私たちは、優れたクローズドソースモデルを持っています。私たちはオープン重量モデルを持っています、そのうちの多くは素晴らしいと本当に強いです。
2日前、ステージで忙しかったり、見なかった。 4億ポンドのLlamaモデルを分散方法で訓練しました。 計算に貢献した人のランダムなグループが、立っている状態でのトレーニングプロセス全体を管理しました。 人が完全にランダムに分散しているため、非常に技術的だと思います。
ウォンインホオン:
年齢のFolding@homeのように。
注:Folding@homeは、グローバルボランティアがタンパク質シミュレーションと医療研究のためのコンピュータエネルギーに貢献できる分散コンピューティングプロジェクトです
デビッド・サック:
お問い合わせ それでは、オープンソースの終端についてどう思いますか? アーキテクチャも分散され、アルゴリズムはオープンウェイトのパスをサポートし、完全にオープンソースを開くために分散されていることがわかります。これにより、AIは本当に広く利用できるようになりますか
ウォンインホオン:
基本的には2つのものを同時に必要としていると思います。まず、商用製品、ファーストクラスの市民の専有製品、そして2番目のモデルはオープンソースの形態です。
A と B の関係ではありませんが、A と B の間では疑問はありません。 その理由は、モデルが第一の技術であり、最終製品ではないということです。 モデルは、サービスではなく、技術です。
そして、ほとんどのユーザーにとって、その水平レベルでは、一般的な知能レベルでは、私は本当に自分自身のために微調整に行きたくない。 私はChatGPT、Claude、Gemini、Xを続行することを好みます。 自分がどのように感じ、解決したいかに応じて、個人です。 ですから、この業界はうまく開発され、それは非常に有望です。
しかし、これらのすべての業界では、知識、フィールドのプロフェッショナルな能力は、彼らが制御できる方法に落ち着かなければなりません。これは、オープンモデルからのみ来ることができます。 開いたモデル企業は前部ラインに非常に近いです。 また、投資を重ねています。
オープンモデルが前面にある場合でも、Frankly はモデル -- サービス、世界レベルの商用製品モデル -- が繁栄し続けます。
Jason Calacanis:
これまで投資してきたスタートアップ企業は、自社モデルの立ち上げと移行を続けてきました。
ウォンインホオン:
お問い合わせ そして素晴らしいことは、あなたが良いルータを持っている限り、毎日、あなたは世界で最高のモデルを得ることができます。 同時に、ダウンプレイ、微調整、専門に時間を与えます。 そこで、世界レベルのスキルを身につけ、自らのモアットをゆっくりと作りました。
デビッド・フリードベルク:
ジェンセン、地政的な質問をしたい。 もちろん、アメリカが世界規模のAI競争に勝つことを望んでいません。 しかし、一年前、ビデンラの拡散ルールは、実際に世界中のアメリカのAI技術の普及を防ぐことができました。
新たな政府は、今年度に電力を供給してきました。 どのくらいのポイントを付与しますか? 良いことは何ですか。 何が悪いですか
ウォンインホオン:
第一に、トランプ大統領は米国の業界をリードし、米国科学とテクノロジーをリードし、米国科学とテクノロジーを勝ち取ることを望んでおり、米国はグローバルに普及し、米国は世界で最も豊かな国であることを望んでいます。 みんな気づいたい。
しかし、この時点で、NVIDIAは世界で2番目に大きい市場であり、元の市場シェアの95パーセントを既に失っています。 トランプ大統領はこの背中を取り戻すために私たちを望んでいます。
最初のステップは、当社が販売できる企業に対するライセンスを取得することです。 多くの企業は、申請書を提出しており、許可申請書を申請し、商務大臣 Lutnick が承認しました。 その後、中国企業に多くの人が購入注文を発注したことを通知しました。 そこで、サプライチェーンを再起動し、商品を送信します。
より高いレベルでは、あることを認めなければならないと思います。 マイクロワイヤー、希土類鉱物へのアクセスがない場合、当社の国民的安全は弱まっています。当社の通信ネットワークを管理できない場合、また、国のために持続可能なエネルギーを提供できない場合。 これらの業界は、AI業界を繰り返したくないという話です。
未来を見据えてみると、「米国テクノロジー業界、米国AI業界は本当に世界をリードするのか」と聞かれると、私たちは正直に言うべきだ。AIモデルは、米国で世界中を食うことができないし、意味がない。
しかし、私たちは、チップからコンピューティングシステム、プラットフォームまで、アメリカのテクノロジーのボルトが世界中で広く使用されていることを想像することができます。 世界中の人々は、自分のAI、パブリックAI、プライベートAIを築き、社会に貢献することができます。 アメリカのテクノロジー倉庫で世界の90%をカバーしたい。 お問い合わせ。
そうでなければ、最終的な状況が太陽エネルギー、希土類、磁石、電気、通信機器のようになれば、アメリカの国家安全保障にとって非常に悪い結果になると思います。
カリハピリヤ:
グローバルな競合状況に焦点を当てる方法は? 心配は? 中東は、例えば、半導体製造の潜在的なサプライチェーンリスクであるヘリウムの供給に影響を与える可能性があります。 これらの問題はどのように心配ですか? どのくらいのエネルギーがこれに専念していますか
注意:ヘリウムは、光と検出の重要なリンクだけでなく、非更新可能なリソースとして、主に米国、カタール(中東)、アルジェリア(北アフリカ)などの少数のソースに依存する高度に濃縮された供給と同様に、半導体製造にとって重要です。 これらの上流の供給が妨げられたら、それらは破片の生産ラインの安定した操作に直接影響があるかもしれません。
ウォンインホオン:
まずは、中東の話で600人の家族がいます。 社内には多くのイランの従業員がいますが、その家族はイランにいます。 そこで、たくさんの家族がいます。
最初のこと:彼らは非常に不安、非常に心配しています、非常に怖がっています。 変化する状況に目を向けて考えています。 弊社のサポートは100%となります。 また、中東の現状とイスラエルに残っているかどうかも尋ねました。 私の答えは、イスラエルに100%滞在します。 当館では、家族一室100パーセントを支えています。 中東に100パーセント残っています。
また、中東の状況がそうだったので、そこで拡大する価値があったと聞きました。 私の見解は、私たちが皆より安定した結果を求めているので、戦争があることです。 そして、戦争後、中東がより安定していると確信しています。 戦争前に考えてみると、戦後の期間は真剣に受け止めなければなりません。 ですから、私は100%これにコミットしています。
3つの事があります。 まず、米国はできるだけ早く再産業化されなければならない、チップ工場、コンピュータ工場、AI工場です。
Jason Calacanis:
この点で進める方法は
ウォンインホオン:
とてもよく行く。 台湾、中国、台湾のサプライチェーンから戦略的なサポート、友情および助けを受け取ったので、アリゾナ、テキサス、カリフォルニアの驚くべき率で前進できました。 彼らは本当に私たちの戦略的パートナーです。 わたしたちの支え、友情、そして私たちの寛大さに値します。 また、製造工程のスピードアップにも貢献しています。
第二に、製造サプライチェーンを多様化する。 韓国、日本、欧州など、サプライチェーンを多様化し、より弾力性を高める必要があります。 第三に、多重主義とレジリエンスを促進しながら、拘束力を鍛え、不必要な圧力を控えなければならない。
Jason Calacanis:
つまり、患者である。
カリハピリヤ:
ヘリウムとは? 多くのレポートは、この問題を参照してください。
ウォンインホオン:
ヘリウムが問題になる可能性があると思います。 一方、供給チェーンには、多くの場合、バッファストックがあり、そのようなシステムは一般的に後ろにいくつかの量を残します。
Jason Calacanis:
autopilotで大きな進歩を遂げ、重要なニュースがリリースされました。 Uber を含む多くのパートナーを追加しました。 最近メルセデス自動運転ビデオを見ました。 また、Uber は、多くの工場と共により多くの車両を配車することを発表しました。
将来的にAndroidのようなオープンプラットフォームがあることがあなたの賭けを理解しています, あなたは車のメーカーの数十をサービングで重要な役割を果たします; 反対側に, TeslaやWaymoのようなiOSのような閉鎖システムがあるかもしれません。
あなたの戦略は何ですか? このゲームはどのようになりますか? 職場で働いているような感じで、他の場所で競争しているので、スタックは非常に深いです。
ウォンインホオン:
まずは、未来に何が動くのかが、一日一回、または部分的に自律的になると信じています。 第二に、オートパイロットを自分で構築したくないのですが、世界中のあらゆる自動車会社にオートパイロットをつくりたいと思っています。
コンピューターのトレーニング、シミュレーション、評価、車載コンピューターの3つのコンピュータを構築しました。 また、世界で一番安全な運転運用システムを開発しています。
同時に、世界初となる自走式システムを推論力で備えています。 複雑なシーンを単純なシナリオに解読し、推論モデルのように1つずつナビゲートできます。 この推論システムはAlpamayoと呼ばれ、非常に印象的な結果をもたらします。
私達は縦の最適化および横の革新をします;そして各製造業者はそれ自身のために決定します。 コンピューターを購入したいですか? エルンとテスラと同様に、トレーニングシステムを購入したり、トレーニングシステムを購入して模倣しますか? または、あなたの車にエンドコンピュータを置く場合でも、すべての3つを経由して私たちに参加したいですか
私たちの姿勢は、常に問題を解決したいという姿勢でしたが、私たちは唯一の答えを提供するという主張ではありません。 どんな方法でも、私たちと一緒に仕事をしたいと思っています。
デビッド・サック:
この質問に続き、特に興味深いことを見つけました。 実際に千本の花が咲くプラットフォームをセットアップしています。 しかし、花のいくつかは今、ダウンして、あなたと戦うためにしたいと考えていることは本当です。 GoogleはTPUを持っている, AmazonはInferentiaとTrainiumを持っています, そして、ほとんど誰もが自分のバージョンをやっています “私はNVIDIAを超えて行くことができます。” クライアントも大歓迎です。
この関係をどのように管理しますか? ロングランでどう思いますか? これらの製品は、最終的に全身の生態学で再生するどのような役割
ウォンインホオン:
お問い合わせ。
まずは、唯一のAI会社です。 弊社独自の基本モデルを製作し、多くの分野に先立ちます。 トップからボトムまで、あらゆるレイヤーのスタックを構築します。 全AI企業と連携し、世界唯一のAI企業です。
自分が何をしているのかは決して見せませんが、私はいつも自分が何をしているのかを正確に伝えます。 そこで、私たちの自信は一つから来ます。私たちは、誰が最高の技術で競争するのに非常に満足しています。 実行し続ける限り、NVIDIA を引き続き購入し続けるための最も経済的なオプションの 1 つであることを確信しています。 とても自信があります。
次に、すべてのクラウドプラットフォーム上に展開できる唯一の構造です。 これは、それに根本的な利点をもたらします。 また、クラウドから削除できる唯一の構造で、ローカルの客室、車、どこでも、スペースでも配置できます。
そこで、実際に市場の大部分、約40パーセントの割合を占めています。 CUDAインがなくても、AI工場全体を提供できない場合は、クライアントはあなたと一緒に働く方法を考えていません。 チップを購入したくないので、AIインフラを構築しています。 そのため、必要なのは、山全体に持ち込まれるということです。そして、山全体が持つことが起こります。
そこで、NVIDIAの市場シェアは、今見てみると、意外に成長しています。
デビッド・サック:
つまり、これらの企業はラップを試し、彼らが見つけた。「私の神は、これはあまりにも複雑です。」 そして、彼らは戻ってきました? あなたのシェアが成長し続ける理由は
ウォンインホオン:
この増加の理由はいくつかあります。
まずは高速で移動します。 第二に、問題がチップではなく、構築が非常に難しいシステムであることが明らかになりました。 そこで、私たちとの協力の規模が高まっています。
例えば、AWSは昨日発表したのに、今後数年間で100万枚のチップが買われていると記憶しています。 これは購入の非常に大きなボリュームであり、これは彼らが買った全体のロットではありません。 もちろんです。
また、過去数年間で培ったシェアは、Anthropic、Meta、そしてオープンモデルの成長がさらに驚くべきこともあり、これらはすべてNVIDIAで起こっています。
そのため、当社のシェアは、片手にモデルの数と、一方、クラウドから出て来る企業の増加数の増加、地域展開、ビジネスシナリオ、業界マージンで成長しています。
そして、あなたがちょうどASICをやっているなら、その全市場は、で得ることは本当に困難です。
デビッド・フリードベルク:
関連するためには、深い数字はありませんが、アナリストはあなたを信じるようなことはありません。
あなたは、数が百万回成長する可能性があると言いました, しかし、市場は、あなたが成長することを期待することに合意しました 30 来年パーセント, 2029年までに, それは、本格的な年になるだろう, のみ 7 パーセント. これらの成長図にTAMを入れると、あなたのシェアが急激に低下するのは暗黙です。
そこで、これからのオーダーブックで見たことから、その判断に対するサポートの兆候はありますか
ウォンインホオン:
まず、AIの規模やパントは全く理解していません。
デビッド・サック:
ええ、そう思います。
ウォンインホオン:
ほとんどの人は、AIが5つのスーパークラウドメーカーにすぎないと感じています。
Jason Calacanis:
お問い合わせ。
デビッド・サック:
また、投資の正式なロジックもあります。それは「大きく、持続しにくい」です。 投資銀行の風力管理委員会に戻り、モデル化する必要があります。 彼らは最大$ 7兆を与えることを喜んでいます。
Jason Calacanis:
$ 10兆市場価値の会社を想像することはできません。
デビッド・サック:
基本的には自己保存モデルであり、歴史に起こらないことについて書いてみるのを恐れています。
ウォンインホオン:
そして、あなたはあなたが何をやっているかを正確にやり直す必要があります。
最近では、NVIDIAのJensenがIntelよりも大きくなることが観察されているの? 理由は簡単です。データセンターCPU市場全体が年間約25億ドルです。 そして、私たちが話しているほとんどの時間について、私たちは$ 25億をすることができます。
Jason Calacanis:
ニース。
ウォンインホオン:
もちろん冗談です。
カリハピリヤ:
ポッドキャストとは、公式のパフォーマンスガイドではありません。
ウォンインホオン:
はい、パフォーマンスガイドではありません。 しかし、その点は、成長できる点は、あなたが構築するものです。
NVIDIA のチップを作ったりしないで、最初のポイントです。 そして第二に、あまりにも複雑であるAIインフラの問題を解決するのに、チップを構築することはもはや十分ではありません。 第三に、AIのほとんどの人の理解が狭すぎて、見ている部分に合わせ、聞き、話し合います。
OpenAIは非常に良いです、それは非常に大きくなるつもりです。 Anthropicは非常に良いです、そしてそれは非常に大きいつもりです。 しかし、AI自体は、そのすべてが組み合わさるよりも大きくなります。 そして、我々は全体のより大きい部分に役立ちます。
デビッド・サック:
宇宙データセンター事業に関する一般の人々を伝えます。 地上の大きなデータセンターと比較して、どのように理解しますか
ウォンインホオン:
既にスペースにございます。
デビッド・サック:
普通の人がこのビジネスをどのように理解しているのか
ウォンインホオン:
まずは、まず第一に地上で物事をしなくてはならず、今は地上にいます。 第二に、空間に入るために準備しておく必要があります。 もちろん、空間にたくさんのエネルギーがあります。 問題は熱広がりです。 地面で行うように転送や対流に依存することはできませんので、非常に大きな表面面積を必要とする放射線熱に依存することはできません。 不測の問題ではありません。 結局のところ、スペースには多くの場所がありますが、コストは高くなります。 しかし、私たちは探検します。
既に存在しています。 当社のハードウェアは放射線に対して強化され、世界中の多くの衛星がすでにCUDAを実行しています。 画像処理、画像処理、AI画像解析を行っています。 これは、すべてのデータを地面に送り返すのではなく、スペースで行われるべきものです。 そこで、空間内での作業はたくさんあります。
同時に、空間内のデータセンターがどのようなものなのかを調べていきます。 お問い合わせ 大丈夫です。時間が多いです。
ロボット、医療、仕事の未来:AIがついに現実世界に入りますか
Jason Calacanis:
健康についてもう一度お尋ねください。
人生と健康な人生について考えるのに十分な年齢です。 お問い合わせ 何か良いかもしれません。 ジェンセン、私は本当にあなたの秘密が何であるかを知りません。 抵抗は? 食べられないものは? これをプライベートに伝えなければなりません。
そこで、健康システムの構築の観点からどこへ行けばいいですか? どのような進捗をしたのですか
アメリカの医療慣行で何が起こっているかを見るために、私はClaudeと分析をしていました。 米国は、他の人として2倍のお金を費やしました, 唯一の半分の健康の出力。
私はおそらく最初の一般的な開業医の相談に実際に費やしたお金の15〜25パーセントを調べています。 正直なところ、今日は大きな言語モデルが最初のインタビューでより大きな安定性でより良くなっていることを知っています。
そこで、過去の規制を取得する必要があり、AIが健康システムに本当に影響を与える必要がありますか
ウォンインホオン:
医療系では、主に複数の方向に関わっています。
第一はAIの生物学に役立つAI物理で、AIを使って生物学とその行動を理解し、表現することです。 これは、創薬の発見で非常に重要です。
第二は、そのようなシナリオの診断を支援するために使用されるAIイベントです。 OpenEvidenceは良い例で、Hippocraticは良い例です。 私は、これらの企業との仕事が好きです。 薬理技術が根本的に医者とやりとりする方法を、医療システムで変えることだと思うんです。
パート3は、物理AIです。
第一部はAIを使って物理を予測するAI物理学です。第2部は、ロボット手術で使用できる物理パターンを理解するためにあります。 これは既に非常に活動的です。 将来的には、病院では、超音波、CT、その他のものであっても、露出しているすべてのデバイスが、先天性になります。
すべてのデバイスに埋め込まれるOpenClawの安全な強化バージョンとして理解できます。 そのため、将来的には患者、看護師、医師と直接装置が相互作用します。
Jason Calacanis:
私たちはAIの武器に投資しましたが、人を殺すのではなく、AI EMT、AI Paramedicにもっと投げたいです。
そして、それがどのように行くかです。 パートナーの数々があります。 過去10年間、または2十年にも渡って、ロボティクス部門は奇妙な期間を経てきました。 ボストン・パワー、Googleは企業の多くを買い、それらを販売し、それらを破壊しました。 ロボットが本当に使えるから遠く離れたところにあるのは1点で感じられました。
しかし、今、あなたは、エロン・ムスク、これらのトップ起業家はすべて刑務所にあります。 オプティマスは驚くべき姿で、中国には多くの企業が急速に動いています。 ロボットを命に運ぶのは、どれくらいかかりますか? 例えば、ロボットの調理、ロボットの看護師、ロボットのナニー、実世界で本当に働く人間ロボット。
特に中国では、米国と同様に、アメリカと同様に、より速くやってみたいです。 パートナーシップの進捗と技術成熟度に基づいて、どのくらいの時間がかかりますか
ウォンインホオン:
ロボット業界や米国を発明しました。 早すぎると言えるでしょう。 頭脳の頭脳技術は、約5年前、疲れ、不向きでした。
しかし、今は本当に来ています。 次の質問は「高機能な存在証明書」から「受容可能な商用製品」に移動するのにどれくらいの時間がかかりますか
テクノロジーは2サイクルまたは3サイクルを超えることはありません。 3〜5年程度、2〜3サイクル。 です。 3〜5年で、どこでもロボットがいます。
中国は強く、劣化できないという強い種類だと思います。 この理由は、ロボット産業を拠点とする世界のトップにあるマイクロエレクトロニクス、電気、希土類、磁石を持っていることです。 そのため、ロボット業界はエコロジーやサプライチェーンに大きく依存します。 世界のロボット産業はそれに依存します。
なので、非常に高速な変化が見えると思います。
Jason Calacanis:
1対1で終わるか? 今後はロボットが1人になるだろうと思われているようです。7億台のロボットが7億台、8億台のロボットが8億台。
ウォンインホオン:
それよりも多くのことを願っています。 まず第一に、毎日24時間働く工場にロボットがたくさんあります。あまりモバイルではない工場のロボットがたくさんありますが、それは少し動いています。 ほとんどすべてのものがロボットに終わる。
カリハピリヤ:
ロボットにとって最も重要なことは、誰もが経済的モビリティのロックを解除することです。
以前は、各人が車を持っていて、さまざまな仕事をすることができました。将来、各人がロボットを持っており、彼のロボットは多くの仕事をすることができました。 Etsy ストア、Shopify ストアをオープンし、ロボットを使って自分だけのことをやりたいものを作ってみることができます。 ロボットは、最終的に地球上でより多くの人々に繁栄をもたらすために見た技術になると思います。
ウォンインホオン:
お問い合わせ 今最も単純な現実は、今日、私たちは何百万もの労働の不足であるということです。 そこで、実際にロボットを緊急に必要としております。 より多くの労働力を持っていたら、これらの企業がより早く成長することができます。
そして、あなたが言及したもののいくつかは本当に興味深いでした。 ロボットでは、バーチャルな存在感があります。 たとえば、出張にいるとき、ロボットの体に身をつけて、遠隔操作して家を歩き、犬を歩くと、家がどのように見えるかを見ることができます。
Jason Calacanis:
早速サイトスタッフをスタッフにもらいましょう。
ウォンインホオン:
お問い合わせ しかし、それについて考えてみると、本当に家の周りを回転させ、何が起こるか、犬に話して、子供たちに話せることができます。
デビッド・フリードベルク:
旅の時のような時間です。
ウォンインホオン:
同時に、光速で移動します。 当然のことながら、まずはロボットをお送りします。 もちろん、私は自分自身を送らないつもりはないのですが、私はロボットを送って何が起こるかを見に行くつもりです。 そしてAIをアップロードします。
カリハピリヤ:
これはほとんど必然的です。 月と火星をアンロックし、それらをコロニアルターゲットにします。 ほぼ無制限のリソースを意味します。 月から地球に戻って材料を運ぶことは、太陽エネルギーを加速するために使用できるため、ゼロエネルギー消費を達成するためにほぼ可能です。 将来的には、月面に植物をつくり、地球が必要とするものすべてをつくり、ロボットはそれを可能にするための鍵となります。
ウォンインホオン:
その時、距離は問題ありません。
デビッド・フリードベルク:
そして、より多くのモデルとエージェントが作ります, 我々はインフラに投資します; より良いインフラ, より多くのロックされたモデルとエージェント。
Darioは最近、Dwarkeshに2027、2028、モデル会社、およびエージェント企業が数百億ドルを稼ぐと述べた。 2030年まで、彼は1兆ドルに達すると予想した。 インフラレベルのAI収益は含まれていません。
ウォンインホオン:
とても保守的だと思う。 Dario と Anthropic が、その数を超えてうまく機能することを確認してください。
Jason Calacanis:
つまり、$ 30億から$ 1兆まで
ウォンインホオン:
お問い合わせ そして、彼が考えていない理由の一部は、すべての企業ソフトウェア会社が最終的にAnthropicコード、Anthropicトークン、OpenAIトークンの付加価値再販業者になると信じているからです。 この部分は、GTM のスケールを大幅に拡大します。
デビッド・サック:
こういう世界中にある真の残っているモアは
いくつかのモアットは、真実を伝えるためにほとんど侮辱的です。 たとえば、議論する人がいないモットが、おそらく最も強いのは、素晴らしい戦略的利点であるCUDAです。
しかし、将来的には、モデル自体が何か素晴らしいものを作成することができれば、次の世代モデルもそれをサブバートするつもりであるかもしれません。 そのため、アプリケーションレイヤーをビルドするこれらの企業にとって最も重要な違いは何ですか
ウォンインホオン:
深さの専門化。
確かに、ソフトウェア会社にエージェントにアクセスする汎用モデルがあると思います。 これらのモデルの多くは、Claude、独自のモデルなどのビジネスモデルになります。しかし、それらの多くは、これらの企業自身がサブミッションのために訓練されている専門サブエージェントです。
デビッド・サック:
そのため、起業家への呼び出しは、あなたの垂直フィールドを本当に理解することです。
ウォンインホオン:
お問い合わせ。
デビッド・サック:
理解は誰よりも深く、より良いです。 そして、これらのツールがあなたと一緒に追いつくのを待ちます, そして、彼らが追い上げると, あなたはそれにあなたの知識を注ぐことができます。
ウォンインホオン:
お問い合わせ あなた自身の知識を持っている、あなたのエージェントにあなたのクライアントを得ることができます。 あなたが実際にクライアントに接続するために、エージェントを取得するより早く、ホイールが回転し始め、非常に迅速に回転します。
デビッド・サック:
これは、今日のソフトウェアロジックのほぼ完全に反対です。 今日、私たちはソフトウェアを作るつもりです, その後、我々は拡張できるものについて考えるつもりです, その後、我々はできる限り多くの人々を販売しようとしている, そして、我々は追加サービスとしてカスタマイズを販売するつもりです。
デビッド・フリードベルク:
クライアントを死にます。
ウォンインホオン:
とはいえ、水平なプラットフォームを作るつもりです。 しかし、あなたは、すべてのグローバルシステムインテグレータ(GSI)とコンサルティング会社、本質的に専門家、あなたの水平プラットフォームを垂直ソリューションにカスタマイズします。
Jason Calacanis:
お問い合わせ また、プラットフォーム自体よりも5倍または6倍のカスタマイズ市場のサイズが大きくなる場合があります。
ウォンインホオン:
お問い合わせ そこで、これらのプラットフォーム企業は、専門家、その垂直フィールドのプレイヤー、特定のフィールドの実際の所有者であること自体が機会を持っていると思います。
Jason Calacanis:
私はあなたに値するものをあなたに与えたいです。
「仕事に迷った人はAIではなく、AIを使う人がいる」と言いました。 今、私たちは、このことについて話しているほとんどすべてです: エージェントはスーパーマンに人間を向けています, ビジネスチャンスが拡大しています, ビジネスチャンスが拡大しています. よく見ました。
ウォンインホオン:
お問い合わせ。
Jason Calacanis:
もちろん、我々は同時に2つのアイデアを収容する必要があります。まず、確かに良い開発になります。そして第二に、確かに交換されます。 質問は、これらの新しい技術を埋め込むために十分なレジリエンスと決意を持っているかどうかになります。
例えば、100パーセントの運転ジョブが将来自動的に交換されると、それは確かに良いことである多くの命を救うだろう。しかし、我々はまた、この上に住んでいる米国の10万人から15万人の人々を認めなければならない。 この変更は起こります。
ウォンインホオン:
仕事が変わると思います。 今日は多くのドライバーがいます。 これからは多くのドライバーが車に座っていて、単に運転を充電するだけでなく、バックドアや次のドアに、一種の「旅行アシスタント」になると信じています。
「ドライバーが最終的に何をしたのか、忘れてはいけない、ということは、ただ運転しませんでした。 彼らはあなたのバッグであなたを助けます, 物事の多くをあなたを助けます, 基本的にアシスタントの役割。
そのため、将来のドライバーがモバイルアシスタントに入ったら、驚くことはありませんし、運転中に多くのことを助けてくれました。
Jason Calacanis:
ホテルのようこそ。
ウォンインホオン:
お問い合わせ クルマの運転そのものが、自分にとってのことをコーディネートしています。
デビッド・フリードベルク:
オートパイロットの航空機はまた、より多くのパイロットをもたらし、コックピットからそれらを運転しなかった。 飛行中の作業の90%を自動操縦しましたが。
カリハピリヤ:
車が運転していたとき、正直に言うと、ドライバーは電話で多くの仕事をし、あなたに物事を手配することができます。
ウォンインホオン:
たとえば、調整、コミュニケーション、予約、タスクの束を扱う。
カリハピリヤ:
ケーキ全体が大きくなる。
ウォンインホオン:
お問い合わせ なので、一つはクリアです。全てのジョブが変更されます。一部のジョブは消えます。しかし同時に、多くの新しいジョブが作成されます。 そして、私はちょうど学校から出て、AIについて不安だった若い人たちに言ってみたいです:それを最もよく使用した人になります。
今日、社員一人ひとりがAIで本当に良いことを望んでおり、これは簡単なことではありません。 要求する方法を知っている必要がありますが、注文をあまりにも死にすぎないようにする必要があります。 あなたはあなたのガイダンスの下で革新し、作成するのに十分なスペースをAIに与える必要があります。 そして、あなたは私たちが本当に望むものにそれをもたらす必要があります。 「アート」を全て取ります。
デビッド・サック:
スタンフォードにいるとき、若者に与えたアドバイスは有名でした。「私はあなたにすべての痛みと苦しみを望む」。 覚えますか
Jason Calacanis:
古典的です。
デビッド・サック:
今日はどうですか? 高校を卒業し、人生の交差路に立っている人なら、大学に行く、何の特産品、さらには大学に行く
ウォンインホオン:
深い科学、深い数学、言語のスキルが重要であると私はまだ信じています。 そして、あなたが知っているように、言語は実際にAIプログラミング言語、最終的なプログラミング言語です。 おそらく、英語の専門家は将来的に最も成功したでしょう。
とにかく、私のアドバイスは、あなたが得る教育は、AIを使用するのに十分な専門家であることを確認してください。
仕事といえば、みんなが聴くことを願って、もう一つ追加してみたいです。 深層学習革命の初期には、世界一のコンピューター科学者であり、最も尊敬されている人々のうちの1つは、コンピュータのビジョンが完全に放射性物質を排除することを予測することは非常に決定しました。 放射線学の分野に入らないことを皆に助言しました。
10年後、この投影は1つのレベルで100パーセント右です:コンピュータビジョンは確かに世界中のすべての放射状装置とプラットフォームに統合されています。 しかし、驚くべき結果は、放射線学者の数が低下していないだけでなく、彼らが増加し、その需要が上昇しているということです。 これは、各ジョブに2つの次元があります:mandateと目的。
放射線療法士は、画像を見て作業していますが、その本当の目的は、医師が患者を治療し、病気を診断するのを助けることです。 ビデオスクリーニングがより迅速に行うことができるので、病院はより多くのスキャンを行うことができます。これにより、医療効率を高め、患者がより迅速に治療に入り、受けることを可能にします。 その結果、病院はより多くの患者により多くのスキャンおよびサービスの結果として収入を高めました。
Jason Calacanis:
お問い合わせ。
ウォンインホオン:
ですから、結果は肯定的です。
デビッド・フリードベルク:
より速く成長している国では、より生産的で豊かで、より多くの教師が教室に置くことができます。
教室内のすべての生徒のカリキュラムを調整する能力を、すべての先生に与えているだけです。 そのため、バイオミーのように、より強く、より良くなる。
ウォンインホオン:
生徒一人ひとりがAIサポートをしますが、すべての生徒は良い先生が必要です。
Jason Calacanis:
それは素晴らしいです。 ジェンセン、この成功へのお祝い。 これは、特に肯定的で刺激的な議論でした。 ありがとうございました。
デビッド・サック:
業界が必要とするルダーマンです。
Jason Calacanis:
確かに。 AIのポジティブな側面についてもっとボーカルになればと思います。 終日はあまり話せません。
デビッド・サック:
そして、この成功の後に、このモデストを維持するために本当に健康だと私は考えています。そして、「あなた、私たちは本質的にソフトウェアをやっています。」 人々はそれを聞く必要があります。 また、新分野、新産業分野にも参入しました。 その種類のパニシズムにスリップする必要はありません。
Jason Calacanis:
また、自分で選ぶことはできますか? 私たちは、自律性と運用能力を持っています。 使い方をお選びいただけます。 まあ、人、次の時間。 オールインを見にいただきありがとうございます。
ウォンインホオン:
ありがとうございます。
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