Jensen Huang CES 2025: すべてのアプリケーションはAIエージェント上に構築される

視点

Jensen HuangのCES 2025基調講演は、単なる製品発表ではなく、コンピューティングが根本的に変わったことの宣言だった。6,000人以上の参加者と世界中で何百万人もの視聴者を前に、NVIDIAの創業者は彼のビジョンを示した：私たちは2つの同時プラットフォームシフト（AIへの移行と物理AIへの移行）を目撃しており、エージェントシステムが新しいアプリケーションアーキテクチャとなっている。その規模は驚異的だ：近代化される10兆ドルのコンピューティング、年間数千億ドルのVC投資、そしてAI手法へとシフトする100兆ドルの産業R&D。

プラットフォームシフトについて： "Every 10 to 15 years, the computer industry resets. A new platform shift happens—from mainframe to PC, PC to internet, internet to cloud, cloud to mobile. Except this time there are two simultaneous platform shifts happening at the same time."（10年から15年ごとに、コンピュータ業界はリセットされる。新しいプラットフォームシフトが起こる—メインフレームからPC、PCからインターネット、インターネットからクラウド、クラウドからモバイルへ。ただし今回は、2つの同時プラットフォームシフトが同時に起きている。）最初のシフトは明白で、AIを基盤としたアプリケーションだ。2番目は物理AI：現実世界を理解し、相互作用するシステムだ。

ソフトウェアの作り方について： "You no longer program the software, you train the software. You don't run it on CPUs, you run it on GPUs. And whereas applications were pre-recorded, pre-compiled and run on your device, now applications understand the context and generate every single pixel, every single token completely from scratch every single time."（もはやソフトウェアをプログラムするのではなく、ソフトウェアをトレーニングする。CPUではなく、GPUで実行する。以前のアプリケーションは事前に記録され、事前にコンパイルされてデバイス上で実行されていたが、今やアプリケーションはコンテキストを理解し、毎回すべてのピクセル、すべてのトークンを完全にゼロから生成する。）これは、Jensenがこのシフトが漸進的ではなく根本的である理由を最も明確に表現したものだ。

エージェントアーキテクチャについて： "Agentic models that have the ability to reason, look up information, do research, use tools, plan futures, simulate outcomes—all of a sudden started to solve very very important problems. One of my favorite agentic models is called Cursor, which revolutionized the way we do software programming at NVIDIA."（推論し、情報を調べ、リサーチを行い、ツールを使い、未来を計画し、結果をシミュレートする能力を持つエージェントモデルが、突然、非常に重要な問題を解決し始めた。私のお気に入りのエージェントモデルの1つはCursorと呼ばれ、NVIDIAでのソフトウェアプログラミングの方法に革命をもたらした。）NVIDIAのエンジニア自身がエージェントツールによって変革されているとき、そのシグナルは明白だ。

マルチモデルシステムについて： "Of course, an AI would also call upon all of the world's great AIs to solve the problem it wants to solve at any part of the reasoning chain. This is why AIs are multi-modal, multi-model, multi-cloud, and hybrid cloud by definition."（もちろん、AIは推論チェーンのどの部分でも、解決したい問題を解決するために世界中の優れたAIを呼び出すだろう。これが、AIが定義上、マルチモーダル、マルチモデル、マルチクラウド、そしてハイブリッドクラウドである理由だ。）将来のアプリケーションのアーキテクチャは明確だ：タスクを専門モデルに振り分けるスマートルーター、フロンティアAPIとカスタムファインチューニングモデルの組み合わせ。

エンタープライズ変革について： "Not only is this the way that you develop applications now, this is going to be the user interface of your platform. The agentic system is the interface. It's no longer Excel with a bunch of squares that you enter information into."（これは今やアプリケーション開発の方法であるだけでなく、プラットフォームのユーザーインターフェースにもなる。エージェントシステムがインターフェースだ。もはや情報を入力する四角がたくさんあるExcelではない。）Palantir、ServiceNow、Snowflake、NetApp、CrowdStrike—すべてがNVIDIAのエージェントブループリントをプライマリインターフェース層として統合している。

物理AIとCosmosについて： "The physical world is diverse and unpredictable. Collecting real world training data is slow and costly and it's never enough. The answer is synthetic data. Cosmos turns compute into data."（物理世界は多様で予測不可能だ。現実世界のトレーニングデータの収集は遅く、コストがかかり、決して十分ではない。答えは合成データだ。Cosmosはコンピュートをデータに変える。）これがブレークスルーだ：物理的に妥当なトレーニングシナリオを生成するワールドファウンデーションモデルで、ロボティクスと自動運転車のロングテール問題を解決する。

初の思考する車について： "Today, we're announcing Alpamo, the world's first thinking reasoning autonomous vehicle AI. It tells you what action it's going to take, the reasons by which it came about that action, and then the trajectory."（本日、私たちはAlpamo、世界初の思考する推論型自動運転車AIを発表する。どのようなアクションを取るか、そのアクションに至った理由、そして軌道を教えてくれる。）カメラからアクチュエーションまでエンドツーエンドで、その判断を説明する推論を備えている—人間のデモンストレーションとCosmosが生成したシナリオでトレーニングされている。

主なポイント

• 10兆ドルの近代化が進行中 - コンピューティング産業全体がAIのために再構築されている。あらゆる産業のR&D予算がAI手法にシフトしている
• エージェントシステムが新しいアプリケーション層 - ツールを使い、リサーチを行い、計画を立てる推論モデルが従来のソフトウェアアーキテクチャを置き換えている
• オープンモデルがフロンティアに到達 - DeepSeek R1は「世界を驚かせた」。オープンイノベーションは今やフロンティアから6ヶ月遅れ（そして追いついている）
• マルチモデルアーキテクチャの勝利 - 将来のアプリはフロンティアAPI、カスタムモデル、タスクを能力にマッチさせるスマートルーターを組み合わせる
• Cosmosがデータ問題を解決 - ワールドファウンデーションモデルが物理法則に基づいた合成トレーニングデータを生成し、コンピュートをデータに変える
• 物理AIが次に来る - 3つのコンピュータスタック（トレーニング、推論、シミュレーション）により、現実世界を理解するロボットや車両が可能に
• エンタープライズUIが会話型に - ServiceNow、Snowflake、Palantirすべてが主要なユーザーエクスペリエンスとしてエージェントインターフェースに移行

全体像

Jensenのテーゼは大胆だ：私たちは既存のソフトウェアにAI機能を追加しているのではなく、コンピューティングスタック全体をゼロから再構築している。5層のケーキ（チップ、インフラ、モデル、アプリケーション、ユーザー）がすべてのレベルで再発明されている。組織にとってのメッセージは明確だ：プラットフォームシフトはここにあり、エージェントシステムがアーキテクチャであり、この移行をマスターする企業が次の時代を定義するだろう。NVIDIAは、物理AI—現実世界について推論する機械—が、それに先立つ言語モデル革命と同様に変革的なものになると賭けている。