2025年、黄仁勲はより大きなパイを描いた

ソース |ボフ・ファイナンス（bohuFN）

著者 |仙流

2025年にはフィジカルAIがキーワードの一つになるかもしれません。

先日終了したCESカンファレンスで、黄仁勲氏は「AIの次のフロンティアは物理AIであり、そこには数兆ドル相当のチャンスがある」と語った。

以前、黄仁訓氏は「AIの新しい波は物理的なAIだ」と何度も強調した。

物理 AI は、その名前が示すように、物理学 + AI です。簡単に言えば、人工知能のフィードバックの内容は物理法則に準拠している必要があります。

簡単な例を挙げると、グラフィックやビデオのモデルで物理が考慮されていない場合、生成されたコンテンツには重力や光学などの詳細が欠けてしまいます。物理的な知識を追加すると、生成されるコンテンツはよりリアルになります。

今回のCESカンファレンスでは、NVIDIAが新たに発表したCosmosプラットフォームを中核とする「Physical AI」がクラウドコンピューティングの限界を打ち破っただけでなく、AIに推論、計画、行動の能力を与えました。

2022年末のChatGPTの登場がもたらした衝撃と、2023年の大量のAI「おもちゃレベルの製品」の襲来を経験した後、2024年のAI分野はやや「落ち着き」を見せているようだ。よくよく味わってみると、本来の「革命的」な味わいが欠けていて、むしろ既存の成果を継ぎ接ぎしたような感じがします。

ますます多くのスタートアップ企業がアプリケーションレベルに重点を置き始めており、AGI の夢を追い求めなくなっています。

今日のNvidiaのCESカンファレンスを見ていると、まるでスティーブ・ジョブズのApple記者会見を見ているような気分になります。まさに革命的な技術革新です。物理AIの登場は、ロボットや自動運転などの分野に破壊的な変化をもたらすと言えるでしょう。

同時に、これはNvidiaの将来の事業展開における「転換」の合図でもあるかもしれない。

01 生成AIから物理AIまで、NVIDIAが新年に新製品を発売

北京時間1月7日、ラスベガスで開催されたCES 2025は、テクノロジーとラグジュアリーが融合する舞台となった。注目を浴びる中、Nvidiaの創設者兼CEOである黄仁訓氏がトレードマークの「誇張されたレザージャケット」を着て登場し、価格を抑えながら性能を飛躍的に向上させた新しいGeForce RTX50シリーズのグラフィックカードのリリースを含む、Nvidiaの新製品シリーズを発表しました。 72 個の Blackwell GPU、つまり 144 個のチップを使用して、世界最速のスーパーコンピューターの能力を上回る巨大チップを作成するという目標を強調しています...

しかし、これらの中で最も魅力的なのは、Nvidia が初の生成世界ベース モデルである Cosmos を発表したことです。

これは、物理的な相互作用、シミュレートされた工場環境、運転環境の生成用に特別に構築されたモデル セットです。これには、自己回帰モデル、拡散基盤、高度なラベラー、AI アクセラレーション データ パイプラインなどのコンポーネントが含まれます。テキスト、画像、ビデオなどの入力と、ロボットセンサーやモーションデータの組み合わせから物理ベースのビデオを生成できます。

このモデルの発表は、AI が単純な認識と生成から推論、計画、行動の能力へと進歩したことを意味します。それは、実際の物理法則に従って柔軟に動作できる「脳」を AI に与えるようなものです。これは、推論、計画、行動に向けた AI テクノロジーの新たな高みであり、インテリジェント エージェントに物理世界を理解し、実際の環境と動的に対話する能力を与えます。

物理 AI は、NVIDIA が定義する AI の新しい段階であり、主に次の 2 つのレベルをカバーします。

1 つはシミュレーション用のツールです。物理的な AI モデルを自律型マシンに統合して、現実世界で複雑な操作を認識、理解、実行します。

もう 1 つは、モデルのトレーニング用に物理法則に準拠したデータを生成することです。つまり、モデルが大規模なトレーニングを実施できるように出力データをさらに作成し、実際のデータが不足している現在のボトルネックを打破します。

NVIDIA が今回発表した Cosmos モデルは、実は 2 つ目のこと、つまり物理的なダイナミクスと人間の相互作用に焦点を当てており、AI が単純な知覚と生成から推論、計画、行動の能力へと進化することを可能にし、実際の物理的なルールの下で柔軟に動作できる「脳」を AI に与えています。

02 フィジカルAIの次のチャンス

大規模言語モデルが生成 AI に革命をもたらしたのと同様に、物理 AI は自動運転やロボット工学などの分野で新たな段階に入るための「鍵」となっています。

まず第一に、大型モデルを搭載する際の問題は十分に解決されます。

現在、自動車分野における大型モデルの応用は、主にスマートコックピットと自動運転の2つの側面に反映されています。前者はビッグモデル技術と自然にフィットします。現在のスマートコックピットはエンターテイメントとインタラクティブ機能に重点を置いており、これはビッグモデルの言語処理機能と非常に一致しているからです。難しいのは後者です。

自動運転においては、複雑かつ動的な交通環境においていかに効率的かつ安全な車両制御を実現するかが重要な課題となっています。既存の自動運転システムは、一般的に、マルチエージェントコラボレーション機能、効率的な意思決定および解釈機能が不足しており、複雑な交通環境に直面した場合、周囲の交通参加者の行動や意図を効果的に理解することが困難です。

2つ目はデータです。自動運転の分野では、大規模なモデルをより人間に近づけるために、トレーニングのために大量の現実世界のデータを「入力」する必要があります。したがって、これらのデータを大規模モデルのトレーニングにどのように活用するかは、現在ほとんどの自動車会社が直面しているもう 1 つの困難です。

黄仁訓氏は「世界の基本モデルは自動運転車の開発を促進するための基盤だが、すべての開発者がモデルを独自に訓練するために必要な専門知識とリソースを持っているわけではない」と述べた。 Cosmos モデルは、物理的なダイナミクスと人間の相互作用に重点を置いた 2,000 万時間のビデオ トレーニングに基づいています。開発者は Cosmos を使用して、シミュレーション環境でインテリジェント運転プログラムのロジックを検証し、現実世界では入手しにくいデータを取得して継続的なトレーニングを行うことができます。

黄仁訓氏によると、NVIDIAが現在自動車分野のメーカーと協力している企業には、テスラ、BYD、ジャガー・ランドローバー、Li Auto、メルセデス・ベンツ、トヨタ、リビアン、小米科技、ボルボ、Lucid、Zeekrなどの完成車メーカーや、多くのレベル4自動運転企業が含まれている。

しかし、注目すべきは、Nvidiaの自動車チップ分野で最も早くから深い関係を築いてきた2つのパートナーであるXpeng MotorsとNIOが、2025年のCES特別カンファレンスの「ベストパートナー」セッションに「欠席」したことだ。この2社は、昨年、L3、さらにはL4時代に向けた独自のインテリジェントドライビングチップを正式にリリースした唯一の自動車会社だった。

第二に、ヒューマノイドロボットは「ChatGPT の瞬間」に向けて加速しています。

近年、ビッグテキストモデルに触発され、Google、OpenAI、Microsoftなどの世界トップクラスのテクノロジー企業は、具現化された知能に対して楽観的になっています。昨年、同社が投資した人工知能ロボットのスタートアップ企業であるFigure AIが「Figure 02」をリリースすると、市場から大きな注目を集めた。図 02 は、OpenAI の GPT-4o マルチモーダル大規模モデルを脳に統合し、複雑な指示をより適切に理解して応答できるようにします。

しかし、2024年世界ロボット大会で、香港科技大学の教授でサイモン・グループの創設者でもある賈佳雅氏は、具現化された知能には依然として大きな欠陥があり、それは、それが人格や「機械の性格」（機械の個性）を持たないと考えられ、その悲しみや喜びを知らないことだと指摘した。

長期的には、AIとロボットの両方が、実装とシナリオの面でアプリケーションのイノベーションを実現する必要があります。

NVIDIA のサポートにより、ヒューマノイド ロボットは ChatGPT の実現に向けて加速しています。この「テック スプリング フェスティバル ガラ」で、黄仁鈞氏は現実世界のモデルを使用して、ロボットが人間のように動作するようにトレーニングする方法を実演しました。黄仁訓は冗談でこれを「鉄の軍隊」と呼んだ。

黄仁鉉氏のビジョンでは、ロボット工場でロボットが製造する次の大量生産ロボット製品はヒューマノイドロボットになる可能性があり、世界に最も適応しやすいロボットもヒューマノイドロボットです。

黄仁訓氏は、1X、Agile Robots、Agility、Uberなど、多くの大手ロボット企業や自動車企業がCosmosの最初のユーザーになったと述べた。

近い将来、ロボットはもはや遠い概念ではなく、私たちの日常生活にますます統合されるようになるでしょう。

03 エヌビディアの野望はチップ製造だけにとどまらない

生成 AI から物理 AI への飛躍の背後には、Nvidia の将来の成長曲線がここに明らかにされています。

ChatGPT が大型モデル市場に火をつける前、Nvidia の財務実績は堅調でしたが、現在の驚異的な成長とは程遠いものでした。ビッグモデルの台頭とAI技術の普及により、瞬く間に頂点に上り詰めました。財務報告によると、2021～2024年度のNvidiaの収益は167億ドル、純利益は43億ドルから、収益609億ドル、純利益297億ドルに急増した。

事業収益構造の観点から見ると、Nvidia の成長の中核はデータセンター事業であり、収益の約 90% を生み出しています。 Guofuのデータによると、世界中のデータセンターで使用されているGPUの98%はNvidia製で、そのうち生成AI分野が92%を占めています。中でも、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の需要がNvidiaの時価総額を急上昇させ、一時は3兆ドルを超えた。

しかし、ほとんどのアナリストは、今後数年間のNvidiaの運命はほぼ決まっていると考えています。半導体業界の競争は極めて激しい。近年では、Tesla や OpenAI など人工知能分野の先駆者たちも、独立した自律的なコンピューティング ソリューションを積極的に模索しています。投資と建設のサイクルが長いため、短期および中期的にはNvidiaの市場地位を揺るがすことは難しいものの、データセンターへの投資は高値と安値を繰り返す周期的なものであることが多い。したがって、Nvidia は緊急に別の大きな市場を開拓する必要があります。

現在、Nvidia が注力している主な分野は、自動運転とロボット工学です。現段階では、これら 2 つの主要分野は急速な成長の軌道に乗り、極めて大きな市場の可能性を示しています。ゴールドマン・サックスは、世界の自動運転産業の価値が2030年までに1000億ドルを超える可能性があると予測している。Statistaのデータによると、世界のロボット市場規模は2021年に7288億8600万元となり、2028年には18205億4100万元に達し、年間複合成長率は13.97%になると予想されている。

これまで、Nvidia は財務報告の中で、自動車事業を将来の新たな成長ポイントとして何度も位置付けてきました。自動運転車と電気自動車がこの交通革命の鍵となります。黄仁訓氏は今回の基調講演で、自動車分野を特に強調し、自動車事業の新たな目標として、2026年度に売上高50億ドルを達成することを掲げた。これは、KPIを達成するには、今後2年間の収益指標が少なくとも4倍になる必要があることを意味する。

注目すべきは、人工知能の計算能力とディスプレイコンピューティングの分野での深い蓄積により、Nvidia がスマートカーの分野でシェアを獲得することは間違いなく現実的であるということです。しかし、黄仁訓氏が GPU 分野でやったように、自動車やロボット工学の分野全体を支配できると期待するのは、間違いなく幻想だ。

中国乗用車協会が2025年1月2日に発表したデータによると、中国の新エネルギー乗用車は2024年11月まで世界市場シェア69.6％を維持し続けるという。つまり、現在中国で独占禁止法の調査に巻き込まれているNVIDIAは、中国を迂回しようとしているのだ。世界市場シェアの70％近くを握る同社にとって、独自のビジネスエコシステムを構築するのは明らかに夢物語だ。

しかし、NVIDIA のインテリジェント ドライビング チップは、その計算能力の優位性により、依然として世界第 1 位にランクされています。 Gasgooのデータによると、2024年1月から8月まで、インテリジェントドライビングチップであるNVIDIA Drive Orin-Xが、設置容量1,092,650チップ、市場シェア37.2%で第1位にランクされました。 Tesla FSDとHuawei Ascend 610がそれぞれ2位と3位にランクされました。しかし、Huawei AscendやHorizo​​nなどの国産自動車チップが徐々に成熟し、NIO、Xpeng、Idealなどの新興勢力がインテリジェント運転チップを発売するにつれて、Nvidiaにとって「市場を統一する」ことはほぼ不可能な課題となった。

ロボット（具現化ロボットまたはヒューマノイドロボット）の場合、人工知能のサポートにより、転がったり走ったりジャンプしたりする見せびらかすだけでなく、自動車ロボット、採掘ロボット、物流ロボット、食品配達ロボットなど、産業と統合することが最大の価値です。これはまた、世界的な製造センターであり、世界最大の電気機械製品産業および輸出国である中国でのみ、人工知能+ロボットの大規模な応用が実現できることを意味します。

最も明白な例は、世界的な「灯台工場」の配置です。世界経済フォーラムが2024年10月に発表したデータによると、世界の「灯台工場」の総数は172に増加した。そのうち、中国の工場は74に達し、43％を占めた。

したがって、黄仁訓氏がこれから語る物理AI、つまり人工知能の応用が真に実現され価値を生み出す分野においては、中国は製造業の蓄積と産業規模の大きさから間違いなく最大の受益国となり、物理AIの最大の単一市場となるだろう。

Huang Renxun 氏は次のように予測しています。「物理的な AI は、50 兆ドル規模の製造および物流業界を完全に変革します。自動車やトラックから工場や倉庫まで、動くものはすべてロボット化され、AI によって駆動されます。」しかし、最大の勝者は間違いなく中国となるだろう。