Nvidia CEO：AI「トークン工場」がGDPシェアを100倍に拡大

AI「トークン工場」がコンピューティングのGDPシェアを100倍に拡大

NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、人工知能がコンピューティングを企業のコストセンターから直接的な収益を生み出す「工場」へと変革させる新しい経済フレームワークを表明しました。最近のLex Fridmanポッドキャストでの2時間のインタビューで、フアン氏はAIシステムが現在、「トークン」と呼ばれる新しい価値のある階層化された商品を生産していると主張しました。この根本的な変化は、世界の経済におけるコンピューティングの貢献を大幅に拡大すると彼は断言しました。「世界のGDPに占めるコンピューティングの割合は、過去の100倍になることを私は強く信じています」とフアン氏は述べました。

彼の論文の核心は、コンピューテーションの役割が、事前記録された情報を取得することから、新しいコンテキスト認識型インテリジェンスを生成することへと進化したということです。価格設定と販売が可能なこれらのAI生成トークンは、データセンターを利益センターに変貌させます。フアン氏は、この出力に明確に価値が割り当てられ、新しい収益源を生み出す市場を予測しています。

誰かが100万トークンに1,000ドルを支払うことをいとわないという考えは、そう遠くない未来に現実となるでしょう。それは「できるかどうか」の問題ではなく、「いつか」の問題です。

— ジェンスン・フアン、NVIDIA CEO。

Nvidiaの10兆ドルへの道は「避けられない」と見なされる

フアン氏は自身の「トークン経済」理論に基づき、NVIDIAの継続的な拡大に高い自信を表明し、潜在的な10兆ドル評価への成長軌道を「避けられない」と表現しました。彼は、NVIDIAがこの新しい経済モデルの基盤となるインフラを提供しているため、年間3兆ドルの収益達成も不可能ではないと断言しました。この自信は、3年前にHBM（高帯域幅メモリ）がまだニッチな製品だった頃に、メモリメーカーにその生産を増やすよう説得したような長期的な戦略計画に根ざしています。現在、HBMはAIアクセラレーターの重要なコンポーネントであり、単一のNVIDIA Vera Rubinラックには、200の異なるサプライヤーからのコンポーネントが統合されています。

フアン氏はまた、汎用人工知能（AGI）が、ある定義によれば、すでに達成されていると主張しています。彼は現在のAGIを、たとえ短期間であっても10億ドル以上を生み出すことができるバイラルアプリケーションを作成できるシステムとして定義しています。彼はそのようなシステムがNVIDIAのような複雑で持続可能な企業を構築することはできないと認識していますが、この能力はAIが創造している新しい市場の途方もない規模を強調しています。この見解は、AIの出力を新しいユーティリティとして位置づける広範な業界の動きと一致しており、OpenAIのサム・アルトマンでさえ、市民がAI処理能力の一部を受け取る「ユニバーサル基本コンピューティング」の未来を提案しています。

CEOは、余剰電力網容量がAI成長を促進できると主張

AIの莫大なエネルギー要件に対処し、フアン氏は電力が乗り越えられないボトルネックであるという懸念を払拭しました。彼は、世界の電力網はピーク負荷のために設計されているが、時間の99%でその容量の約60%で稼働していると指摘しました。彼は、この広大な余剰電力を活用するために、「優雅に劣化可能な」データセンターを建設することを提案しています。これらの施設は、電力網が逼迫したときに電力消費を動的に削減し、重要でないワークロードをシフトしたり、サービス障害を引き起こすことなく遅延をわずかに増加させたりすることができます。これにより、AI工場は新しい発電所を何年も待つことなく、既存の未活用エネルギー資源を利用できるようになります。

この解決策は、AIのコストが企業の大きな懸念事項となっている時期に発表されました。ベンチャーキャピタリストのチャマス・パリハピティヤ氏は最近、自身のAI特化型企業のコストが2025年11月以降3倍になったものの、それに見合う収益増加はないと述べました。マイクロソフトのサティア・ナデラCEOも、AI業界が希少なエネルギー資源を消費する「社会的許可」を維持するためには、医療や教育といった分野で具体的な改善を提供しなければならないと警告しています。フアン氏の提案は、この効率性の課題に直接対処し、AIのスケーリングを経済的および環境的に持続可能なものにすることを目指しています。