ラオ・ホアンのCES講演の要点:1. インフラと計算能力のレベルで、NVIDIAは「極端な協働設計」を通じて物理的限界を力任せに打ち破り、データセンターのコストロジックを再構築する。 トランジスタ数がわずか1.6倍というボトルネックに直面したため、NVIDIAはVera Rubinプラットフォーム、NVLink 6相互接続、BlueField-4駆動の推論コンテキストメモリストレージプラットフォームを通じて、推論性能を強制的に5倍に向上させ、トークン生成コストを1/10に削減しました。 このレベルの核心的な目標は、エージェントAIの「数えられない」「記憶壁」という問題を解決し、AIを訓練から大規模な推論へと移行させる道を開くことです。 2. モデル進化のレベルで、NVIDIAは「生成AI」から「推論AI」(テストタイムスケーリング)へのパラダイムシフトを正式に確立しました。 黄は、AIはもはや一度きりの質問と回答ではなく、多段階の思考と計画を必要とする思考プロセスの連鎖であると強調しました。 オープンソースのAlpamayo(自動運転推論)、Cosmos(物理世界モデル)、Nemotron(エージェント)シリーズモデルを通じて、NVIDIAはAIが論理的推論能力と長期記憶能力を持つことを推進し、これまでに見られなかった複雑なロングテールシナリオを扱えるようにしています。 3. 物理的な着陸レベルでは、NVIDIAは「物理AI」が正式に商業的な収益化期間に入り、AIが画面上だけに存在するという状況を打破したと発表しました。 プレゼンテーションでは、メルセデス・ベンツが2026年第1四半期に出発するスケジュールを明確にし、産業メタバースにおけるシーメンスとの詳細なフルスタック協力が示されました。 Omniverseシミュレーション環境、合成データ生成、ロボット制御モデルを接続することで、NVIDIAはインターネットクラウドの「ソフトワールド」から「ハードワールド」である自動車、工場、ロボットなどの大規模なAI能力を注入しています。