NVIDIAアメリカ本社に訪問！AIで世界はどう変わる？

どうもこんにちは物作り太郎チャンネルの 物作り太郎ですnvdia訪問してきまし た単なる訪問だけではなくてNVIDIA のまデモルームに通していただいてですね このAI反動体が今後どうなってくんだ ですとかNVIDIAの反動体を使うと こういったソリューションが提供できるし ま一方で製造業でAI活用はどういった ことを想定しないといけないよとかですね 他にはですねNVIDIAと1番共産し てる実はですねある企業の動画がたくさん エビアのデモルームには確認できましたの じゃあその企業って一体どこなんだとか ですねまそういったですね訪問しないと なかなか分からないことに関してまとめて きましたしAIまllmチャットGPTが どういう風に使われてるんだろうとかです ねそういったAIを構成したい時にはどう やったら構成できるんだろうとかAIを 構成するとかですねで車内をに カスタマイズしたにはどういったやり取り が必要になってくるまそういったところも 基礎の動画になっておりますのでAIに 関心がなかった方でも分かりやすい内容に なってるんじゃないかなという風に思って ますそんなですねnvd訪問の会に スポンサードいただいてるのがフルード パワー工業店ということで今年の9月18 日から9月20日ですねこのフルード パワーというものは何かと言とですね油圧 とかですね空圧とかそういったパスカルの 原理を用いた危機がですね工場だったり皆 さんの生活によく疲れてると思いますが こういった実は展示会がございまして 例えば空圧で言えばですねCKDとか SMCですとか例えば油圧であればですね かばですとかま有名な企業あるわけです けども彼らがですねこの本気でこの出展を してくるのがこのフルードパワー工業店に なってますので是非興味がある方はですね 参加いただきたいと思いますし僕もですね え特別公演ということで講演させて いただきますので是非足を運んでみて いただいてはいいんじゃないかなという風 に思いますということで申し込みは概要欄 からということで是非遊びに来ていただき たいと思いますそれでは本編に入っていき たいと思いますnvdia本社どうだった かということでございますとアメリカ僕は 小学生の時に回行ったきりですからほぼ 初めてですねアメリカに訪問してしかも それがシリコンバレーでございまして 例えばマクロンあるしイテルの博物館ある しいろんなテック企業がここにいると そしてVCベンチャーキャピタリストにも 訪問したりとかですね盛たくさんでござい ましたということでまずはnvdiaに 訪問するということで衝撃を受けて帰って まいりました皆さん気になるですね次の イノベーションを落ちていたかとなんと NVIDIAのデモルームにも訪問させて いただきました2時間みっちり話を聞か させていただきました最初にですねNBの 熱狂がございますこれ見てくださいいい 大人ですこれ40歳50歳ぐらいの大人が ですね一生一緒にNVIDIA乾杯とか 言ってですねもうアホです ねというのもnvdはなんと MicrosoftAppleを抜き世界 1位の時価総額になっております2024 年6月19日のNHKニュースから時価 総額ナンバーワンな反動体企業だ今までさ ガーファムと言われるテック企業だこの 自家総額をですねそうなめにしていた ところ突如として反動体機業が1位に踊り 出るということになっておりますこのAI がどうなってくか皆さんAIに熱狂してる わけですねこのようにnvdia本社です ね桜インターネットの田中社長と同行をさ せていただきました果たしてnvdiaで ございますAI反動体の可能性いかにと もちろん最終処理ションもデモルームで 体験してきておりますのでなんと今日その 他にもnvdiaでプレゼント買ってきて おりますので最後までご視聴いただきたい とさインターネット田中社長はどういった 方かということですねこれitメディアと か計算書の資料に載ってるんですけどなん と女性で50億円も桜インターネットに ついてるわけですね要するに国のお金で桜 インターネットサポートしてNVIDIA の反動体を変えるようにしたんですね日本 企業もここに首ったけでございますと 500億円は非常に大型の女性と思われる かもしれませんがグローバルで見れば非常 にコでございますテック企業は一丁に迫る ような予算をつけてですねAI反動体を 買い漁っとるわけですですね大手テック 企業は1兆円に迫るような投資を行う企業 もございますと今を煌めくですねシリコン バレーの中でもNビリアの周辺は地下が 上がってるそうでございますオクビートが いっぱい出ますから地下も上がるよねって 感じですねこのミーティングルームでは まずドもを抜かれたとブリーフィング ルームということで会議室がありまして扉 ガチャって開けるわけですねそして右手に 見えるこれです生ハムが鎮座しております すごいでしょ日本企業で生ハムが鎮座し てる企業ないです生ハムはあるし果もある しイチゴはあるしチーズもあるしお菓子も あると会議室では生ハムを見たのは僕人生 で初めてでございますとそしてコーヒーの ミルクはなんと本物のミルクでございます こうやってカップって開けるやつでなくて 本物のミルクがあるんですねコーヒーを なかなかビターな味がしました1種類じゃ なくて2種類あるとミルクって1種類あっ たのって感じですねこれが王者かという ことでミーティングに入る前からですね ラマハム出すんだみたいな僕いろんな器 行ってますよ大手電気発車にはほぼ行って ますしもちろんコーヒーは出せれるわけ ですね三菱さんの工場に行ってもコーヒー は出てきます出てくるわけですけど生ハム はね聞いたことがないです日本企業ねこれ がシリコンバレーでございます皆さん NVIDIAの熱狂はAIの熱狂があると いうことでAIを構築するためにはですね NVIDIAの反動体が欠かせないわけな んですねチッGPT4ということで今まで はこのChatGPTというものはですね チャットボットということでカタカタすれ ばそこに対して答えが返ってきたわけです ねそうじゃなくてまGPT4はですね 例えば物作り太郎を炎上とか調べるとです ね物作り太郎はふにゃふにゃで炎上して ますみたいな会話できるんですね音声で 回答してくれると汎用AIを生成するため にNVIDIAの反動体が必須でござい ましてMicrosoftメタテスラサ インターネット各企業がAI反動体を 競い合うように購入してるわけですね桜 インターネッ田中社長も次のハドでこれを 手に入れたいんですみたいな今画像で出 てると思うんですけどもおっしゃられて ましたということでAIをどういう風に 生成していくかそのビジネスモデルを皆 さんにまずは説明させていただきたいと 思いますがnbiaのH100ですねなん とワンモジュールでございますワ モジュールワンチップですねこれが 500万円しますそれが8個集まったもの ですね8544000万円と思いきや ネットで調べると約6000万円ぐらいに なっておりますその6000万円の集合体 をサーバーにしてですね何十億するわけ ですねこのサーバーのここだけでも サーバーを構築するだけではAIを創生 することはできませんのでどういう風に AIを作ってるかさインターネットさんの ビジネスモデルはこんな感じになってます 大規模学習ですものすごく学習が必要で ございますのでAIもでっかい画像になっ てるとそしてですその後カスタムすると いうことで例えば産業クラスター別ですね 医療系とかヘルスケアとかリーガルとか マニュファクチャリングもあると思います けども個別にカスタムする場合もAIの トレーニングが必要で最後回答を行うと 例えばチャットGPTで物づくり太郎 イケメンとか調べるとですねこ回答が書い てくるんですね物づくり太郎はイケメンで はありませ ん回答をする時にもAIハンド体動いて 回答してくれると各AI構築利用フェーズ でこのAI反動体H100なるものが必要 でございますとえ各AIサーバーを 貸し出して要するに例えば大規模学習し たい時に桜インターネットの田中社長は ですね各企業にサーバーを割り当てるわけ ですねそれでお金を設けるとそういう ビジネスモデルになってるとりイコール 日本はですねAI反動体を構築できる機が ほぼいなかったので田中社長が名に出て AI基盤を作る尽力をされてるというわけ ですねもう少し細かく説明をさせて いただくまず第1フェーズということで ファウンデーションモデルとま基礎になる モデルということでございますシャット GPTとかはそうだと思います大規模言語 の基盤モデルの構築でございます汎用的な AIとなりAIモデルの基礎構造の構築で ございますこれはですね膨大な計算が必要 でAIに学習させるトレーニングさせる 情報が多ければ多いほどいいし学習時間が 長ければ長いほど高精度になってく途中で セブを作っていかないといけない例えば ドラクエもですね教会に行って新婦さんに お祈りするじゃないですかそういったこと しないと電源がバチンって落ちた時はです ね一瞬でお茶かになるそうなのでセーブを 必要であるとファウンデーションモデルが できたら第2ステップということで ファインチューニングですねこれ必要で あればということで産業別ビジネス別 もしくは車内用と大手電気発射で言えば ですね例えばトヨタさんでもいいと思い ますけど従業員10万人以上いるわけです ね車内用のカスタマイズをしたいという ことであればファインチューニングモデル が必要になってくると第1ステップで構築 した大規模言語モデルに対して特定の情報 を付加していくと設計であれば設計情報を ものすごく食せてあげるとかそういうこと でございますとある分野に特化した言語 モデルを生成することが可能でございます 工作機会の政策に特化するみたいな政策 情報と振動情報を食わせて最適な製作を するにはどういった工具が必要ですかと ヘルスケア法律に特化するなどなどで ございますま田中さんに聞いたんですけど も計算時間はかなり少なくていいと何千と か何万分1という風な労力でございますが 絶えずノハも進化していく人間と同じで バージョンアップが必要なんですね1年 ごととか半年ごとにどんどん情報が新しく なってくるじゃないですか法律なんかも どんどん新しい法律が出てくるとか解釈が 違ったものが出てくるわけですね バージョンアップが必要になってくると 最後がこれですインファントボットのよう に受け答えする第1ステップもしくは第2 ステップで構築したAIモデルに対して 受け答えしますよ受け答えするにも処理を 実行するためNVIDIAのAIハドが 必要でございますから1回AIを作っちゃ いいやというわけではなくて受け応え するっていうことであればAIが必要に なってくるわけですね例えば皆さん チャットGPTをいっぱい使うじゃない ですかぱいAIハンドタが必要だしもう 車内特化型で常時100人ぐらいしか使わ ないということであればそれなりの量で いいしっていうことで配当する分量によっ てこの規模が変わってくると人間と同じで 学習すれば学習するほどより賢くな るっていうのがこのAIでございますと 学習にですねnvdのハンド体が必要に なりますから今沸騰してると桜 インターネットと他企業の英和じゃあ何が 違うんですかていうことですねここも聞い てまいりましたと例えばカルテとか日法と かですね平面図とか産業別の言語モデルを 作りたいと大規模言語モデルの構築プラス ファインチューニングしたいということで あれば言語メデルをどのように構築するの かどういう風に学習していくのかとか エンジニアリングアーキテクチャーの構成 方法はAIサーバーを構築するとか学習を させるためのエンジニアがいるんですけど そのエンジニアの腕にかかっとるわけです ねここの質が違うっていう風に言ってまし たねで計算をどのように低コストで行うの かこのようにAI反動体まサーバーがある わけでございますサーバーが離れてたり するわけですねレイテンシとか反応速度と かバウンドワイドですね要するに体液を どういう風にですね大きく取るかみたいな ものを最適に構築しないといけないわけ ですねここら辺はエンジニアによって 変わってくるんでうちは優秀ですからって いう風に言ってましたねAIサーバー クラスタ感を高速に接続して同時処理を 実行するとAIもですね処理が大きくなれ ばなるほどさっていくわけですね最初のは どんどんどんどん成長していくんだけど その成長速度が遅くなってく場合もあると ここはやっぱりノハが必要ですよってこと は言われてましたサインターネットもそう ですけどMicrosoftとか他の テック企業もこのAIサーバー持ってる わけじゃないですかじゃあ桜 インターネットの強さんですかかって言っ たら円安ですと日本市場は安く進みますと いうことでサンフランシスコ在中のとある 義者へこれ僕インタビューしたんですけど もシリコンバレーでは1000万クラスの 牛者はめちゃくちゃいると大したことない と日本のエンジニアさんが米国に行く前に 米国やっぱすげんじゃないのっていう風に 思ったそうなんですけど行ってみて蓋開け てみたらあ全然大したことないわっていう 1000万クラスだって俺全然余裕で 勝てるわっていう風におっしゃられてたの で大学院とか大学卒業したちょっとかじっ たぐらいのエンジニアでも1000万 ぐらいなっちゃちゃうんですってサン フランシスコってやばくて世帯収入が 2000万円以下だと貧困層になるそうな んです ね2000万つったらさ東京の港区かよっ ていう感じですけどもそこで貧困層と確か 1400万以下になると超貧困層になると かですねじゃあほとんどの日本人貧コ層 じゃんて思ったわけでございますがそう いう物価高になってると海外でAIを構築 しようとするとエンジニア費用が とりあえず高いと桜インターネットは技術 力も高いしコストも円安で安いと サンフランシスコでテック企業集まって ますからすごい人もいるんですけど雇うと すると1年間で5000万ぐらい軽くいっ ちゃうそうなんですねそれだったらさ インターネットで質もいいしコストも安い よね実際その人さインターネットに サーバー借りてたんです2倍ぐらいコスパ いいっていう風に言ってましたよねやっぱ サインターネット強いよねって言ってまし たAIサーバー色々貸し出す企業あるん ですけども貸し出す機業によって色も違う しエンジニアのノハも違うよっていうこと らしいですねこういったNVIDIAの 反動体を使ってですねビジネスモデルを 構築してるわけでございますNVIDIA の強さって何ですかってことですね聞いて まいりましたNVIDIAの強さは1つの ビジネスにリソースを投下できることなん ですね田中社長に聞きましたガー famamのアルファベットもですねAI サーバー作ってたりするわけですね Microsoftも作ってるですけども アルファベットのビジネス領域はほとんど 広告なんですよね今でもそうです GoogleYouTubeGmail ほぼ広告ですみたいな感じですね AppleももちろんAIサーバーやって んだけどiPhoneで儲けてますよね みたいな反動体ビジネスは費用の中だと1 つのセグメンテーションでしかないとそこ に対して一気に投資できるわけじゃないよ ねってことですねNVIDIAは莫大な 売上を誇るが収益のほとんどをGPUから 稼ぎ出してるわけでございます現に Google点差プロセッサーの開発速度 は遅いとnvdはの開発速度が早いんです ねそこに全部リソースをぶっ抜いてるわけ ですからどんどん毎年のように反動体出て くるとGoogleもTPUですですね Googleテンサープロセッサーを作っ てるわけですけどもリリース速度が遅いて いう風に言ってましたね反動体だけに リソースをつぎ込めのがNVIDIAの強 されると最先端反動体の製造は ファウンダリーを活用でここも強くて 要するに自社で垂直統合じゃなくて水平 分業ですからハンド体の設計はnvdが やるけども製造はサムスンとかまtsmc で作ってるわけですけどもプロセス エンジニアリングは他の名画に依存する ことができるわけですねプロセス エンジニアがナンバーワンの企業に依頼 すればそれで作れるわけですから設計に 対してリソースを最適化できるとこれが NVIDIAの1つ目の強さでございます そしてクーダの優位性これクーダっていう のはコンピュートユニファイドデバイス アーキテクチャーということでクーダって 何かって言とAiの開発環境なんですね 開発環境を使って先ほどいたまファイン チューニングとかファウンデーション モデルの構築をするとこのソフトウェアは NVIDIAの反動体の上でしか作動し ないんですAI反動体を作ってる企業って 結構いっぱいあるんですもちろんAMDも その1つであってAI反動体を構築してる んですけどクーダみたいなソフトウェア 環境っていうのはNVIDIAみたいに 整ってないんですよねAI構築は ソフトウェア上で開発するとクーダは NVIDIAの反動体でしか動かすことが できませんとクーダは並列処理を各 NVIDIAの反動体に割り振って フィードバックしてもらえるとクーダの元 でAMDのGPUは動かすことができませ んとnbdは反動体メーカーなんですけど も空で囲ってるわけですからソフトウェア 企業っていうことも言えると思いますと Googleは独自のTP要するにAI 反動体をいっぱい持ってるわけですだけど AIの開発環境ファウンデーションモデル 等を作る時っていうのはTPU独自の測定 が必要になってくるとAiの開発のために ソフトが必要になってくるともちろん Googleみたいな超メガテックぐらい であればソフトウェアの企業ですから開発 環境開発できるんですけども波の企業だと このステップ123の開発環境を開発する っていうのはほぼ無理だと思いますなので nvdiaしかないかってなっちゃうん ですということでNVIDIAの田中社長 と同行で感じたのはですね今の日本に何 求められてるかっていうことも感じたので そこもお話しさせていただきたいと もちろんマニュファクチャリング太郎です から僕はそんなAIの話分かったと製造業 に対してどういう風にこれ展開されてくん のっていうことはま各Microsoft の回でもやりたいんですけども思ってる ことをここでお話しさせていただきたいと ファウンデーションモデルっていうものが あったと思うんですけどもこれ製造業用の ファウンデーションモデルが絶対必要です 例えばファウンデーションモデルって何 かって言うと図面のルール例えば中心線の 引き方とか基準線の引き方みたいなものは ですねほぼ全国共通ですこれはですね大手 電気発射転職してもです人次元の引か 分かるよっていうことが大体です大手電気 発射や交差機会メーカーで基本の機能 プロトコルはほぼ同じなわけですよね共通 ルールのファウンデーションモデルは必須 でございます要するにこの ファウンデーションモデルがないと ファインチューニングが強くならないので 日本の製造業にとってファウンデーション モデルこそが重要になってくるとつまる ところファウンデーションモデルって色々 あると思うんですね例えば平面図の書き方 と3Dモデリングはどういう風にやるのと 焼き入れするとどういう変化があるの材料 変化があるのとかcaeとしてどうなの 強度計算してどうなのとかGコドをどう いう風に構築するのみたいなものはこれ ファウンデーションモデルなんですね膨大 な製造業の基礎情報っていうのは日本 たくさん持ってますなぜかって言うと図面 パワポWordExel超大好きだから 情報は持ってるわけです日本は文章化が 得意共通とされてるものは ファウンデーションモデルへ行きそして ファインチューニングモデルも作っちゃう とこれ何をやるかって言うと個人に依存し てる設計の民主家ですよ俺は20年選手で 俺しかこれを設計できませんとかね個人の ノウハウは20年選手とか10年選手じゃ ないとわかんないからそういったノウハウ を食べさしちゃってファインチューニング して誰でも最高の設計ができきるような AIモデルを構築するとこれしかないわけ ですよ僕がイメージするわけですから誰か がこれ絶対やってきますからめっちゃ重要 ですねと日本は個別の戦いを展開しており ファウンデーションモデルを競業でという 発が乏しいとパナソニックの口さんもこの チャットGPTが出てきた時にすぐ 取り入れてたんだけどパナソニックで閉じ てるわけですよじゃなくてパナソニック 日立ぐらいで競業してファウンデーション モデルを作っちゃうとかそういう発想が超 重要とこれはMicrosoftの回で 詳しく行いますけども未来の エンジニアリングの土台をダッシされる 分岐点という意識が気迫ですね例えば アメリカのデファクト持ってる企業がこれ やっちゃうとかですね欧州の記号がやって くるとかだってあそこはデータ連携するっ ていうのがそもそもコンセプトでおそらく このAIもそうやろうぜっていう風になる と思いませんかと僕の視聴者そうなるよね 現在どのような産業がAIに投資している かとじゃあ日本のこの1番でっかいA サバーを持ってる田中社長とせっかく 知り合えて対談もしてくれるっていうこと で了解取ってますとお太郎ちゃんならする よってこと言ってもらったんでじゃどう いった引き合いが来てるかどういった産業 クラスターがAIに投資してるかっていう のも田中社長と対談するのでこれお楽しみ にお待ちいただきたいという感じですね そしてお待ちかねのビリアの最終 ソリューションとそして今後の狙いも聞い てきたんでこれも解放していきたいと グレイスホッパーというなるものですね これ展示されましたこれはグレイスが CPUでホッパーがGPUなんですね 要するにここがH100のあのGPUです よこっちがCPUなんですね要するになん とNVはですねCPU市場もこれダッシュ を試みてるとNB野生CPUこれもう売り てえって感じでしたねもうGPUは売れ まくってるからもうそこはええわとそれ よりのCPU売ってきたいとそういう感じ で出てきたらもうIntelもっと危うい よねっていう風に思いますよねアーム ベースのCPUでサーバー用途とか ディープラーニングが狙いですけどここっ て結構Intelの画像なんですよねここ も取り崩していきたいとこのようにまあ GPU2個搭載モデルですよねこういった 画像処理特化型とかそういうものもあり ましたよねIntelからアームベースに ソフトウェアの最構築がこれ必要なのでま CPUのアーキテクチャーがこれ違います からまだまだIntelAMDの画上ある もののここも取っていくと コラボレーション競業先もあるわけです からそことやっていくっていう感じですね 車載用のECUですねこれキャンバスって いうものですけどもまダス系のものもこれ やってくよっていう風に言ってましたね 記事出てるかもしれませんが日経はですね トヨタ日産ホンダ業界あの書きねを超えて AI処理用のまGPU開発してこうよって いう流れもあるので車載用特化型のAじゃ ないとこれ処理できないのっていう風にも 言われてるんでテスラなんかは自社で GPUっていうかSOPシッ開発してる わけなんで台湾の訪問でもアドバテック 行ってHのAI来るよっていう風に言われ てましたけどもジェソンですよねHGPU ですねhで処理を行いデータ通信料減らす と今後はもう画像の世界なんですよ チャットGPTなり他のAIハド体が画像 をを生成できるようになったっていうこと で画像を認識させるっていうことが重要な んですねだけどこの画像データをま 吸い上げるってなると今もiPhoneで 画像撮ってるわけですけども動画なんかだ ともっとそうなんですけどものすごく文字 データよりもヘビーなんですよねデータを 一気に動画状態で上げちゃうとものすごく 処理が重たくなるからエッジだけで処理し ちゃいましょうっていうことが今後の トレンドになるっていう風に言われてる わけですよねここもしっかり取っていく ぞっていう感じですねIntelAMDの 画上であるCPU食性を伸ばすとねGPU を実装するからワンパッケージでエベリア でいいでしょっていうのが即ですね資金力 に物を言わせて非常に勢いがありましたね 終盤になってくるとさ俺なんてものすごく 今引きあるからもうお腹いっぱいみたいな 感じでもう時間がみたいな感じで言われ ちゃったもんね田中社長いるのにさもう 時間がとか言うんだと思ってちょっと ビビりましたけども余裕がありましたねっ て感じですねこういった製品もあるし ソリューションの部分も気になると思うん ですねAIもそうだがNミデアが狙う世界 その説明りましたということでどういった AIハド体を使ってソリューション展開し てくるかっていうことでございますが1つ 気になった点がありますそれはま競業先 っていうデモルームがあるわけですから そこにいろんな競業先があるわけですね そこで1番ロゴが多かった企業があるです ね皆さんどこだと思いますか ソリューションの構築で目立ったコラボ先 企業あるんですねなんとテック企業では なくてマニュファクチャリング系の企業 だったんですこれそうです三菱電気って 言いたいんですけどはいジーメンスです はい残念でしたし たはいジーメンスですここでもジーメンス ですああもう下だからね三菱の3ダイヤ なんてどこにも見なかったね日本企業ここ もいないのかって感じでねあもう残念って 感じねそしてMicrosoft言ったら さあのVIP専用のミーティングルームが あるんだけどそこ通されるわけですよそう する今写真乗ってると思うんだけどもこう いう企業とコラボしてますはい出てきたの シュナイダーロックウェルて感じですね メルセデスベンツっていう感じね日本企業 ゼロトヨタさん引っ張ってきてよここにと か言われてんのよどうせトヨタ行ってねえ んだろお前らって感じでねだけどトヨタの 現場の人と話すといやAIゴリゴリやり たいですとか言ってるんだけど上がもう 分かってないですよねもう残念で仕方ない とジーメンスは2007年にこのキド ベンダーを買収して長期的なデジタル戦略 を描いてるわけですね3大キャドベンダー PTC脱走ジーメンスとその中で1番の 競業先はジーメンスともうジーメンスと 競業してるよライバルでもあるけどねって いう発言があったからね俺はジーメンス ゴリゴリやってるわと非常に好戦的でした ねジムですね3ダイヤのロゴを見ること など皆無と感度が低すぎますね日本季語は 向こうからここといっぱい コラボレーションしてるよぐらい言わせ ないといけないですねシュミュレーション の意をも超越してましたデジタルツインと 現物が分からんこれどっちが現物かもう わかんないでしょこっちリアルで今動画 流れてると思うけどこれが シミュレーションシミュレーションと言わ れなければもう区別は不可能でございます とこれは箱の落ち方が若干感あるんだけど ほぼ見分けつかないしオムニベースは今後 ゴリゴリ開発してくよって言ってましたね シュミュレーション環境を提供してると GPUをフル活用してましたねこの シミュレーションというもNVIDIAで あると昔さあの僕ネットゲーム好きだった からその時に俺が買ったPCにさ NVIDIAのロゴあったわけよ俺その時 に気づけば良かったんだけどもそこから やっぱりデータとかグラフィックスって いうのはGPUが積まれてるわけですよね 画像を解析する能力で効率化例えば デジタルツインとか画像認識する能力が どういう風に役立つかってその事例も展示 してたわけでございますがそもそも カリフォルニア州っていうのは温暖化も あるしここら辺って非常に乾いた空気が 来るんですよ山風がめちゃくちゃ怒ってる んですねどのくらいの規模で起ってる かって言うとNSKスペシャルだ ドキュメントか忘れましたけども消防士を 何百人規模とかで採用するって言ってまし たもんねかなり泥臭くてスコップで掘ると か火がここまで来ないようにするとか発見 をどういう風にするとかものすごくお金 このカリフォルニアっていうのはつぎ込ん でるんですねというのもこういった住宅と かも前哨するわけですね前哨した時にどこ までこれ被害があったかっていうのを今 まで人の目でやってたんですけどもこの GPUを使ってですねどこが災害ありまし たここは被害が出てませんっていうことが 一目で分かるようになってましたとかつ 日本も例えば震災があるわけですねそれも 人の足で理届けとかするわけですけども そういうこと必要ないもう衛生画上でパ シって取ってどこ被害あったかっていう ことを画像で解析しますよってことやって ましよね日本でも1ずつ見るんじゃなくて GoProとかでうわーって取ってさ後で そのNVIDIAのGPUにかけちゃえば それでえほとんど理彩届け終わりますって いう時代が来ると思いますよね画像を人の ように認識できる産業への活用が期待さ れるしもうこれ実装されてるっていう風に 言ってました日本人が知らないところで 買わどんどん進むっていうこと本当に最高 クラスに衝撃を受けたのがこれロボット です人型ロボットです産業用ロボットとか じゃなくて軸とかスカラーとか直行型とか じゃなくて人型ロボットがこれやばいです とこれシミュレーションしてるんですよ ロボットを動かしまくって段差があるよう なところを動かしまくっこれ何をやってる かって言うとマXって分かりますよねこ これ ですとこれ何かって言とですね マトリックスのような疑似世界で経験をさ せ無限学習できると学習が終わった後 ロボットに実装させ数年で人の代替 ロボットの適用してくって言ってるし ビリアの本社にもう3代試験的にロボット が実運用されてるとそしてま1年ぐらい前 だったかなそのイーロンマスクです イーロンマスクテスラオプティマスって 言うんですけどもアッセンブリーへの導入 が検討されてるとブルーカラーの作業が どんどんこの人型ロボットに置き換わる人 でしか判断できなかったものですよね ワークを遺産するとか一ぎめとか検査 みたいなことをやれると加速度的に フィードバックしてさらに学習させる みたいなことが起こってくるわけですよね そんなに遠い未来ではないもう予感がし てるとサンフランシスコはそうだよねこう いうことに早く気がついてファナックとか 安川っていうのはやんないといけないんだ けども全くそんな感じじゃないでしょ無限 学習編とかですね共同ロボットを軽く超越 する可能性は12分にこれありますよね これ知ってます見たことあるでしょ ボストンダイナミックスですねバゴーンっ て蹴ったとしてもですね倒れないとかです ね爆中とか爆天をこのロボットが決めるん です今動が流れてると思うんですけど ロボット企業とコラボレーションして シミュレーションと合わさってビジョンも 搭載されてどんどん学習させるっていう サイクルが出来上がったらどうなります かてことですね学習実装してそして導入 改善フィードバックみたいなサイクルが 回り始めてますもうすでにそうなってます あのイロマスクが言うように23年後には もうロボット人型ロボットが導入されると そういう時代になりますよねてね僕変な こと言ってます言ってないですよね多分 こうなりますという感じですねいかが でしょうかとどうでしたかnvdia会 ですねもちろんこのもうちょっと詳細 レポートにしてこれ発行してますので レポート購入したいということであれば 動画にしない部分もレポート化しますので 是非え概要欄からお問い合わせいただき たいのと今日はですねプレゼントを用意し てますということで最後にプレゼントの 案内でございますということで実はですね 物作りタロブーステックっていう企業なん ですけどもホームページがございますと ブスッで検索してでここですよねメルマガ 登録のページがありますからここに飛んで いただいてえメールアスを入れて いただければメルマガが届きます最新動画 が届きますとか最新のま僕の活動がここで 告知されると新規の登録の方から抽選で ですねこのスケールですこのnbd野性の スケールでございますこれをですね3個 買ってまいりましたケチな私でございます が3個も買ってまいりましたこれを皆さん ですね物作り太郎のサインはいらないね これを郵送させていただきたいと思います え学習キットなるものもですね到着するか もしれませんのでえここもこうご期待 くださいもう応募がめちゃめちゃ多かっ たらそれ購入して送ったるわって感じです ね新規バンバンメルマガ登録してください よって感じですねま流れからこうなったん ですけどもnbiaの弱点ですよねもちの 強さソリューションだけでなく弱点にも 触れておきたいとなんと言ってもH100 とかB200の価格がクソオブくそ高いと クソオブくそ高いこの反動体ですよ高々 SIがですね500万円なんじゃそれて 感じですね3個でGTRはふざけんなって 感じですねこのメタとかマイクロソフトっ ていうのは15万台2社で導入してるわけ ですよイワチップ500万円を15万台 ですねもうよくわからんと毎年投資して たらヒーヒー言わざら得ないとでAIが そこまで儲かるんかってことも分かって ない状況ですからNVIDIAのありって 80%ぐらいあるわけでしょものすごく 暴利であると自社用にこのTPUま GoogleがTPU開発してるように GPU開発するわってなりますよね実際に 台湾のアンデスですよね山田さんが言っ てるわけですけどもレをいいたわけです けどもメタ社は自社用にカスタマイズした 反動体をアンデスと一緒に設計してですね 自社用のAI反動体を作ろうっていう動き もあるわけですよね資金力があるという 企業はですねnvdiaに頼らずですね 反動体を自社で作ってくと一方でま NVIDIAの開発力も早いわけですから これどうなるのかなっていう感じですよね 設計アンデステクノロジーが実行すると Googleも訪問してるんでこれも レポートにしていきたいわけでございます がGoogleAIの学習には今後も自社 のTPを利用するて言ってましたね最後に 回答してくれるところはNBの反動体使う けどねっていうこと言ってましたねそこの 原子取れただけでも相当良かったかなって いう風に思いますインファレンスての最後 のチャットボットのところですね回答する ところはnbdの反応体を利用すると言っ てました王者Intelも暴落したわけ ですからnvdiaの黄金機はまだまだ 続くと思いますけどもどこまで続くのか なっていう感じですねいいところだけでは なくネガティブ要因弱点も共有させて いただきましたとエビア訪問ですね本社 どうだったか解説以上になりますお疲れ様 でございましたいかがでしたでしょうか スケールがとりあえずすごかったよねって いうのと余裕あったしまさすがナンバー ワンだよねって感じですね皆さんま有自適 で自信を持って活動されてたかなっていう 感じですねということでいかがでした でしょうかこんな感じで今回反動体AIと いうことでしたがもちろんえ オペレーションテクノロジーですねえ制御 領域とかファクトリーオートメーションと か自動車そして交差機会もうありとあれる ですね製造業のトピックを扱っております もしよろしければチャンネル登録いただい て応援いただきたいのと今回はですね メルマガの登録をいただければですねこれ プレゼントもお渡ししますしえベルマーク いいねマークも押していただけると励みに なりますとよろしくお願いします一言で ございますが2025年の動画制作以来を 受け付けておりますので是非よろしくお 願いしますいうことと最後にえ次回の動画 の前にスポンサーででございますどうぞ 引き続きですね物づくり太郎チャンネルは スポンサーを募集しておりますくらい新聞 に出しと30万ぐらいかかるんでそれより も全然効果ありましたとかいうねお客さも たくさんいらっしゃいますので是非ねご 検討いただきたいと思いますはいという ことでスポンサー募集しておりますので どうぞ興味ある方は概要欄からもしくは メールお待ちしてますのでよろしくお願い し ます次回はですねちょっとAIとだいぶ 離れてるんですけど歯車の会になってる 可能性が高いのと歯車の他にもですね アメリカのその選挙戦についても気にって きたのでそういった話になってるかもしれ ないですねということで次回も非常に 面白いと思いますのでこうご期待ください とまあ一応未定になってますということで 今日もお付き合いいただきましてどうも ありがとうございました次の動画でまた 会いましょうじゃあねちバイバイ