ジェンスン・フアンが語る「AI革命と未来のビジョン」 / コーディングの奴隷から解放される未来
ジェンスン・フアン（以下、Jensen Huang）
「動くものすべてがいずれロボットになります。それはすぐそこまで来ています。」
NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、この大胆な予測とともに、コンピューティングの歴史を塗り替えてきました。GPUの発明、CUDAの開発、AI革命の火付け役として、彼はテクノロジーの未来を形作っています。彼の最新の賭けは、ロボティクスやデジタル生物学、気候科学に及び、私たちの生活を根本から変える可能性を秘めています。
インタビュアー（以下、Cleo）
ジェンスンさん、あなたはコンピュータの仕組みを根本から変革し、AIやロボティクスの爆発的な可能性を解き放ちました。このビジョンはどこから生まれたのでしょうか？次の10年で何を築こうとしているのですか？私たちの生活はどう変わるのでしょうか？
Jensen Huang
私たちはコンピューティングを再発明しました。1990年代、ビデオゲームのニーズからGPUを開発し、並列処理の力を解き放ちました。2006年のCUDAで、その力を多くの人に開放し、2012年のAlexNetでAIが新しい計算方法のエンジンになると確信しました。今、OmniverseとCosmosを通じて、ロボットがデジタル世界で学び、物理的真実に基づく無限の未来を生成しています。10年後、R2-D2のような存在がスマートグラスや車、家で常にそばにいる世界が実現します。
こんにちは。じいじです。
本日の「BTCインサイト」は、Cleo氏によるNVIDIAのジェンスン・フアンCEOへのインタビュー動画、TechLead氏の動画を要約・編集してお届けします。
ビットコインと人工知能（AI）は密接に絡み合う領域であり、近未来を構築する技術として注目されていますが、二つの動画でAIに対する賛否がくっきり分かれ大変興味深いです。
「BTCインサイト」本日のトピックス：
ジェンスン・フアンが語る「AI革命と未来のビジョン」：NVIDIAの革新と次なる賭け
テック業界の終焉とビットコイン革命：コーディングの奴隷から解放される未来
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(※本記事は、@CleoAbram氏の動画をもとに要約・編集しています。動画はこちら)
ジェンスン・フアンとは誰か？
Cleo
本日のゲスト、ジェンスン・フアン氏は、NVIDIAを世界で最も重要な技術企業の一つに育て上げたリーダーです。1993年にNVIDIAを創業し、GPU（グラフィックス処理ユニット）を発明、2006年にCUDAを開発し、2012年のAI革命の火付け役となりました。彼の会社は、ゲーム、AI、ロボティクス、自動運転車、医療研究を支えるチップとソフトウェアを設計し、現在の技術ブームを牽引しています。しかし、彼の野心はここで終わりません。「動くものすべてがロボットになる」未来を予見し、デジタル生物学や気候科学にも挑戦しています。
今日、私たちは非常に重要なテーマについて話しました。
ジェンスン・フアンとはどのような人物か？
彼のビジョンはどこから生まれたのか？
幼少期のSFやビデオゲームへの情熱がどのように彼を形成したのか？
AIやロボティクスは私たちの生活をどう変えるのか？
新しい技術革命の影響で、どんな未来が待っているのか？
学生、エンジニア、未来を築きたいと願うすべての方に、このインタビューをぜひお読みいただきたいです。
ジェンスンさん、GPUの開発は1990年代初頭から始まったと伺っています。それ以前もコンピュータは存在しましたが、なぜそのタイミングで大きな方向転換を決意したのですか？何に気づき、なぜそのビジョンを広めようとしているのですか？
Jensen Huang
1993年にNVIDIAを創業したとき、ソフトウェアプログラムの処理の99％が、わずか10％のコードに集中していることに気づきました。この部分は並列処理で効率化できる一方、残りの90％は順次処理が必要です。理想のコンピュータは、順次処理（CPU）と並列処理（GPU）を両立するものでした。これがNVIDIAの最初の核心的信念です。
ビデオゲームを選んだのは、仮想世界のシミュレーションに魅了されたからです。ゲーム市場がエンターテインメントとして最大の市場になると見越し、技術と市場の好循環を築きました。GPUは単なるチップではなく、「タイムマシン」です。たとえば、量子化学の科学者が「NVIDIAのおかげで私の人生の仕事を生涯内に達成できた」と語ったように、計算を劇的に高速化することで、未来を早く見せます。天気予報や自動運転車のシミュレーションも、GPUによる「タイムトラベル」です。
ビジネスの成功では満たされなかった理由
Jensen Huang
2000年代初頭、研究者がGPUをグラフィック以外の問題に使うには、複雑な工夫が必要でした。たとえば、医療画像のCT再構築にGPUを使った研究者が現れ、それがインスピレーションになりました。一方で、ビデオゲームの仮想世界を美しく動的にするために、粒子物理や流体力学を処理する必要があり、グラフィック専用のパイプラインでは限界がありました。そこで2006年、CUDAを開発しました。プログラマーがC言語などでGPUを簡単に活用できるプラットフォームです。「多くの人が計算力を使えれば、素晴らしいものが生まれる」という楽観的な賭けでした。
2012年、トロント大学の研究者たちがNVIDIAのGeForce GTX 580を使い、画像認識コンテストで圧勝した「AlexNet」が登場しました。大量のデータを並列処理で学習したニューラルネットワークは、従来の手法を凌駕しました。この瞬間、AIが単なる高速化ツールではなく、学習する新しい計算方法のエンジンになると確信しました。しかし、そこに至るまでは試練の連続でした。
AlexNetからAIブームが本格化するまでの10年間、NVIDIAは数百億ドルを投資しました。投資家からは「利益を優先しろ」と言われ、成長が停滞し、まるで「ゾンビ企業」のようでした。それでも信念を変える理由はありませんでした。並列コンピューティングと深層学習のスケール可能性を信じ、2016年にAI研究者向けのスーパーコンピュータ「DGX」を開発。Open AIに初号機を納入しました。この信念と投資が、今日のAI革命の基盤です。
「10年は長かったが、楽しかった」と振り返ります。常に問題と焦りがありましたが、成功の証拠が現れるたびに進む方向が正しいと確信しました。物理学や業界への深い理解に基づく「第一原理」から推論し、信念を貫いたのです。
AI革命とロボットの未来
Cleo
2012年のAlexNetから10年、なぜ今、AIやNVIDIAがこれほど注目されているのですか？また、次の10年で何が起こると考えていますか？
Jensen Huang
2012年のAlexNetは、深層学習がコンピュータ産業全体を変える可能性を示しました。コンピュータビジョン、音声認識、言語理解など、過去に解決できなかった課題が次々と克服されています。AIは、ステップごとの指示を与える従来の計算から、大量の例で学習する新しい方法へと移行しました。この変化は、まるで「コンピュータの再発明」です。
過去10年はAIの科学を築く時期でした。次の10年は、応用科学の時代です。デジタル生物学、気候技術、農業、漁業、ロボティクス、物流、教育など、AIがあらゆる分野に浸透します。特に、NVIDIAの「Omniverse」と新発表の「Cosmos」は、ロボティクスの未来を加速します。
Omniverseは、ニュートン物理学に基づく3Dシミュレーション環境で、ロボットが実世界ではなくデジタル世界で訓練できます。Cosmosは、重力、摩擦、慣性、物体恒常性、因果関係などの「物理的常識」を持つ「世界基盤モデル」です。たとえば、工場のロボットがルートを学ぶ場合、実際の試行では時間と摩耗がかかりますが、OmniverseとCosmosなら、暗闇や障害物など多様な状況を瞬時にシミュレートし、学習を劇的に高速化します。
「動くものすべてがロボットになる」と確信しています。自動運転車、人型ロボット、スマートビル、自動芝刈り機が現実になります。10年後、R2-D2のような存在が、スマートグラス、電話、PC、車、家で形を変えて常にそばにいます。一生を通じて成長するパーソナルAIが、日常に溶け込むでしょう。
課題と限界：AIの安全とエネルギー効率
Cleo
この未来には課題もあるはずです。どんな懸念があり、どう乗り越えるべきでしょうか？
Jensen Huang
AIの安全性は大きな課題です。バイアス、毒性、ハルシネーション（不正確な情報生成）、偽情報、なりすましが問題です。たとえば、自動運転車がセンサー故障で事故を起こす可能性や、システム全体の信頼性が求められます。飛行機の冗長システムやパイロットの監視網を例に、AIもコミュニティとして安全を設計する必要があります。1つのAIが正しく機能し、失敗しても害を及ぼさないよう、周辺の安全・セキュリティシステムを構築することが不可欠です。この議論は広大で、エンジニアとして一つずつ解決していく必要があります。
技術的制約はエネルギーです。情報処理やビットの伝達にはエネルギーが必要で、エネルギーの量が私たちのできることを制限します。しかし、NVIDIAは2016年のDGX 1（25万ドル）から2025年のミニDGX（3000ドル）まで、8年でエネルギー効率を1万倍向上させました。性能は6倍に向上し、学生やエンジニアがAIを構築できる環境を広げています。エネルギー効率は、より賢いシステムを作るための最優先課題です。
トランスフォーマーと柔軟性の賭け
Cleo
AIの人気構造「トランスフォーマー」について、特定のタスクに特化したチップか、汎用性を保つか、どう賭けを決めますか？
Jensen Huang
それは核心的信念に戻ります。トランスフォーマーが最後のAIアーキテクチャか、進化のステップか？私たちは後者を信じます。コンピュータアルゴリズムやソフトウェアの歴史を見ると、1つのアイデアが永遠に続くことはありません。トランスフォーマーの「注意メカニズム」は、単語間の意味や関連性を理解しますが、巨大なコンテキストでは処理が困難です。新しい注意メカニズムが次々と生まれ、AI研究は終わりません。
NVIDIAは、研究者やプログラマーが新しいアイデアを試せる柔軟なアーキテクチャを追求します。10年前には想像できなかったアプリケーションが生まれるのがコンピュータの美しさです。トランスフォーマーを「マイクロ波」にしてしまうのではなく、革新の余地を残すことが重要です。
チップ設計と限界の探求
Jensen Huang
チップ製造はTSMCに委託しますが、NVIDIAは半導体物理、システム工学、冷却システムの深い専門知識を持ちます。液体冷却や空気力学的に最適化されたファン設計まで、限界を押し広げます。たとえば、ファンを空気力学的に設計し、最大の風量で最小の騒音を実現します。製造はしませんが、製造方法の知識を持ち、TSMCと共同で限界を探ります。このアプローチで、物理的に可能な範囲を常に拡張しています。
次の賭け：デジタル生物学と気候科学
Cleo
これまでGPU、CUDA、AI、自動運転車、ロボティクスで正しい賭けをしてきました。今、どんな賭けをしていますか？
Jensen Huang
最新の賭けは、OmniverseとCosmosの融合です。これはロボティクスや物理システムの未来に革命を起こします。人型ロボットのツールやトレーニングシステムの開発も始まったばかりで、今後5年が楽しみです。
デジタル生物学では、分子や細胞の言語を解読し、人間のデジタルツインを実現します。気候科学では、1キロメートル単位の高精度な天気予報を目指します。たとえば、地域ごとの気候パターンを予測できれば、農業や防災に大きな影響を与えます。私たちの「タイムマシン」は、未来を見せ、最適な未来を築くためのツールです。科学者が未来を予測し、最高の結果を追求する理由もそこにあります。
人々へのアドバイス：AIを活用せよ
Cleo
この大きなコンピューティングの変化を理解した視聴者が、未来に備えるにはどうすればいいですか？
Jensen Huang
AIを学び、仕事に活用してください。ChatGPTやGrokと対話するスキルは、良い質問をする技術に似ています。たとえば、ChatGPTに「使い方を教えて」と聞けば、すぐに例を返してくれます。どんな分野でも、「AIで仕事を良くするには？」を考えてください。
私の世代は「コンピュータで仕事を良くするには？」を考えました。次世代は「AIで仕事を良くするには？」を考えるべきです。AIは知識の障壁を下げ、個人教師として常にそばにいます。たとえば、弁護士ならAIで法律研究を効率化し、医者なら診断を強化し、化学者なら分子シミュレーションを加速できます。
AIはあなたをエンパワーし、自信を与えます。私は超人的な人々に囲まれていますが、彼らに不要だと思ったことはありません。AIも同じです。あなたを「超人間」にし、重要なことに集中させます。すぐにAI教師を手に入れ、試してみてください。
どう記憶されたい？
Cleo
長い間築いてきたビジョン。どんなテーマで記憶されたいですか？
Jensen Huang
「並外れた影響を与えた」と言われたいです。ゲーム技術で知られ、デジタル生物学、材料科学、ロボティクス、自動運転を革命化した企業として、未来の中心にいたい。
私たちは、すべての科学分野に技術を提供し、大企業から個人研究者まで広くアクセス可能にします。この仕事の重要性と影響を理解し、できる限り広めたい。数年後、若い世代が「NVIDIAがゲームだけでなく、科学や生活を変えた」と気づいてくれることを願います。自動運転車で移動が快適になり、ロボットが危険な仕事を担い、デジタル生物学で健康が向上する——そんな未来の中心にNVIDIAがあると信じています。
ジェンスン・フアンの信念と賭けは、コンピューティングの歴史を塗り替え、AIとロボティクスの未来を築いています。彼のビジョンが示す10年後の世界——R2-D2がそばにいる日常は、すぐそこまで来ています。そして、AIとロボティクスの未来に「ビットコイン」がどう融合していくのでしょう。あなたは、この未来にどう備えますか？
テック業界の終焉とビットコイン革命：コーディングの奴隷から解放される未来
(※本記事は、@TechLead氏の動画をもとに要約・編集しています。動画はこちら)
テック業界は危機に瀕している。かつての輝きは失われ、AIの台頭とブロックチェーン革命が業界を再定義している。特にビットコインとステーブルコインは、経済的自由と富の再分配の新たな道を開く。一方、プログラミングは「奴隷労働」に成り下がり、コーダーたちは貧困と不安定な未来に直面している。この記事では、テック業界の現状、AIの限界と脅威、そしてビットコインがなぜ未来の鍵を握るのかを詳しく解説する。
コーディングの終焉：奴隷労働とAIの脅威
テック業界はもはや夢の仕事場ではない。Googleはリモートワーカーに週3日の出社を強制し、従わない場合は解雇。Intelは2万人のレイオフ、MetaはVR部門で100人を含むスタッフ5％を削減。企業はAIとチップに資金を注ぎ込み、人材やオフィスへの投資を放棄している。Googleの共同創業者セルゲイ・ブリンは「週60時間が生産性のスイートスポット」と発言し、残業代なしの「996（朝9時から夜9時、週6日）」労働を推奨。テックは奴隷労働の場と化した。
RedditのCSキャリアスレッドでは、新卒プログラマーが「血の海」と表現する厳しい現実が広がる。ビッグテックに就職しても、ワークライフバランスは皆無。政治的駆け引きとパフォーマンス圧力で精神が壊れる者もいる。別の投稿では、2年間の就職活動で数百の求人に応募したが失敗。恥ずかしさから失業を家族に隠し、親戚のコネでようやく仕事を得たという声もある。「基準が高すぎる」「オファーが来ない」と嘆く若手は後を絶たない。
AIの進化がこの状況を加速している。元Google CEOのエリック・シュミットは「来年中にプログラマーの大半がAIに置き換わる」と予測。現在のAIモデルは、60～70％のコーダーより優れたコードを生成する。プログラミング言語を問うこと自体が無意味だ。「どの言語？」と聞くより、「なぜまだコーディングしてる？」と問うべき。AIは単にコードを書くだけでなく、設計やデバッグまでこなし、人間のプログラマーを陳腐化させつつある。ChatGPTやGrokのようなモデルは、複雑なアルゴリズムを数秒で生成し、エラー率も人間より低い。コーディングはもはや「創造的」な仕事ではなく、AIに自動化される単純作業になりつつある。
AIの限界：バブルとハルシネーション
テック業界は10年以上停滞している。Web3、NFT、メタバース、VR、ARはすべて失敗に終わり、モバイルファーストの「石器時代」に逆戻り。AIブームも期待を裏切りつつある。Anthropicの論文によると、大規模言語モデル（LLM）は単なるパターンマッチングであり、AGI（汎用人工知能）への進歩はゼロ。AIエージェントは「ハルシネーション（幻覚）」に悩まされ、ツールの使用すら曖昧だ。モデルが「ツールを使った」と主張しても、実際は使っていないケースが頻発。AI研究者のヤン・ルカンは「LLMに興味はない。単純すぎる」と切り捨て、70年間のAI研究が過大評価されてきたと指摘。LLMは「知能のふりをする大規模統計モデル」にすぎず、データと計算リソースを増やすだけの単純なアプローチでは限界が明らかだ。
AIバブルが弾ければ、テック業界はさらなる混迷に陥る。Googleは700億ドルの自社株買い戻しを発表し、研究開発や人材への投資を放棄。「お金返します。使い道がない」と投資家に訴える始末。AIチップへの巨額投資は続くが、成果は不透明。NVIDIAの株価は急騰したが、AIモデル自体の進化は停滞。企業はAIに過剰な期待を寄せ、プログラマーやクリエイティブ職を切り捨てているが、AIが約束された「全能の知能」になる保証はない。ルカンが言うように、新しいパラダイムがなければ、AIは単なる高価なオモチャに終わるかもしれない。
ビットコインとステーブルコイン：経済革命の先駆け
テック業界がAIの幻想に踊る中、ブロックチェーンとビットコインは確かな未来を築いている。Web3革命は規制で潰されたが、ステーブルコインは金融の未来を担う。シティバンクのレポートでは、2030年までにステーブルコイン市場が現在の2000億ドルから3.7兆ドルに急拡大すると予測。テザーは昨年130億ドルの利益を上げ、従業員1人当たりの利益は桁違いだ。StripeはBridge買収でステーブルコインプロダクトを構築し、PayPal（PYUSD）やCoinbase（USDC）と競争。UniswapのUniChainはTVL（総ロック価値）が4億ドルに急増し、Ethereumを脅かす存在に。MetaMaskはETHをガス代から外し、USDCやDAIのようなステーブルコインを採用。ブロックチェーンは経済の基盤を再構築している。
ビットコインは特に注目に値する。100,000ドルを何度も超える強いトレンドを示している。対数チャートで見ると、ビットコインは金を超え、世界一の資産になる道を進む。Coinbase CEOのブライアン・アームストロングは「ビットコインは金より優れたお金。政府の準備資産として1％から始まり、金を超える」と予測。ビットコインは単なる投機資産ではない。中央銀行や政府に縛られない分散型通貨として、経済的自由と富の保全を実現する。UniswapのUSDC/WBTCペアは89％のAPYを提供し、流動性マイニングで巨額の利益を生む。ビットコインはスタートアップ投資のような「ゼロ希薄化」の機会を提供し、VC限定だった投資チャンスを一般人に開放している。
ステーブルコインも革命的だ。連邦準備制度は銀行のクリプト規制を緩和し、銀行がステーブルコインを管理・保管可能に。StripeのBridgeは、グローバルなステーブルコイン発行を数分で実現するインフラを構築中。通貨間の変換を調整し、世界中で迅速かつ低コストに資金を移動させる。PayPalのPYUSDやCoinbaseのUSDCは、日常決済から国際送金までカバーする。ステーブルコインは、従来の銀行システムを時代遅れにしつつある。UniswapのUniChainは、V4の流動性マイニング報酬でTVLを急増させ、Ethereumメインネットを抜いた。Ethereumは複雑すぎるため、ステーブルコインに取って代わられつつある。ビットコインとステーブルコインは、フィアット通貨の不安定さを回避し、富を長期的に保全する手段だ。
AI対ビットコイン：資本の戦い
AIとビットコインは根本的に対立する。AIは資本支出を要求する。巨大なデータセンター、チップ開発、エネルギー消費は莫大なコストを伴う。一方、ビットコインは資本保全の象徴だ。マイニングはエネルギー集約的だが、分散型ネットワークにより、個人や小規模プレイヤーでも参加可能。AIは中央集権的な企業に利益をもたらすが、ビットコインは個人に力を与える。両方に十分な資本はない。どちらかがバブルだ。AIの限界が明らかになる中、ビットコインが勝者となる可能性が高い。
ビットコインの強みは、その不変性にある。2100万枚の供給上限、分散型コンセンサス、改ざん不可能なブロックチェーンは、インフレや政府の介入から富を守る。AIは予測不能な進化を続けるが、ビットコインは予測可能な安定性を提供する。投資家はAIチップやLLMに賭ける代わりに、ビットコインをポートフォリオに組み込むべきだ。アームストロングの言葉通り、ビットコインは「金より優れたお金」であり、国家の準備資産としても採用が進むだろう。
結論：コーディングをやめ、ビットコインを選べ
テック業界は死にかけている。AIはプログラマーの仕事を奪い、奴隷労働の環境を悪化させる。LLMの限界とハルシネーションは、AIバブルが弾ける予兆だ。一方、ビットコインとステーブルコインは経済革命を牽引する。ブロックチェーンは金融の未来を築き、富の保全と経済的自由を実現する。プログラマーは「Hello World」やReactアプリを作るのをやめ、ブロックチェーン開発に飛び込むべきだ。ビットコインは金を超える資産として、世代を超えた富を築く。
貧困から抜け出したければ、ビットコインを選べ。コーディングを続けるなら、AIに仕事を奪われ、農奴のまま終わるだろう。ブロックチェーンは未来だ。今、動き出す時だ。
今回は、AIとビットコインの未来をめぐる2つの視点を並べてお届けしました。
AIとビットコインは本当に相乗効果を生むのか？ それとも資本と労働の分配を巡る対立軸となるのか？
ジェンスン・フアンの希望と、TechLeadの警鐘。その両方を踏まえて、あなたはどんな未来を信じますか？
💎 DH関連リンク集 🙌
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