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SIGGRAPH 2024の洞察 Nvidia CEO Huang氏とMeta CEO Zuckerberg氏へのインタビュー

発行済 2024-07-30 19:32
更新済 2024-07-30 23:33
© Reuters
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META
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エヌビディア(NVDA)のジェンセン・フアン最高経営責任者(CEO)とメタ・プラットフォームズ(META)のマーク・ザッカーバーグ最高経営責任者(CEO)は月曜日、コンピューター・グラフィックスに情熱を燃やし、その分野で働く人々のための年次会議であるSIGGRAPH 2024で対談に参加した。

この対談では、新しいコンテンツを生み出すAIの未来や、AIを扱う開発者にとってのオープンソースソフトウェアの利点など、いくつかのトピックが取り上げられた。

ウェルズ・ファーゴのアナリストは、対話から得た洞察を共有し、単一の大規模なAIモデルがあらゆる目的に適うことはないとの考えを指摘した。彼らは、フアンとザッカーバーグが、コンテンツを生成するために設計された様々な専門AIモデル(GenAI)を期待していると報告した。

これらのモデルは、MetaのAI Studioのようなツールを使用する独立したクリエイターから、業界固有のモデルまで、さまざまなユーザーにサービスを提供する。さらに、複数の種類のデータを扱い、特定の分野やデータタイプに合わせたモデルが普及すると予想される。

もう一つの重要なトピックは、複数のデータタイプを扱うGenAIモデルの今後のトレンドである。アナリストは、その例として、現在2回目の反復が行われているMeta社のSegment Anything Model(SAM)に注目した。このモデルは映像処理と言語理解を融合させたもので、多くの分野に応用できる。現在、AIモデルは、ロボット工学、デジタル画像、Omniverseのようなプラットフォームを使用した現実世界のシミュレーションなど、さまざまな目的のためにビデオで訓練されている。

「複数のデータタイプを扱う、より高度なGenAIモデルの開発と利用は、GenAIの進化における次の段階を表すものだと考えています」とアナリストは述べている。

オープンソースソフトウェアの重要性は、ウェルズ・ファーゴが強調したように、会話のもう一つの主要なトピックだった。

ザッカーバーグは、アップル(AAPL)が独自のエコシステムでモバイルテクノロジー時代をリードしてきたと指摘。ザッカーバーグは、アップル(AAPL)がプロプライエタリなエコシステムでモバイル・テクノロジー時代をリードしてきたことを指摘し、将来を見据えて、次世代コンピューティング・プラットフォームが、特にソフトウェア開発の領域において、オープンソース・ソフトウェアを優先することを望んでいる。

同氏は、複合現実体験を生み出すためのLlamaと拡張現実/仮想現実の重要性を強調し、さまざまなデバイスをサポートできるオープンなオペレーティング・システムを提唱した。より排他的なエコシステムというNvidiaの評判を考えると、アナリストはこの点を特に興味深いと感じた。

Nvidiaは将来を見据え、AIアプリケーションは、対話、シナリオの拡張、複雑な意思決定プロセスが可能なソフトウェアエージェントなど、会話以外のタスクにますます集中するようになると予測している。一方、メタ社は、ソーシャルメディアにおいて、アルゴリズムが推奨するコンテンツから、リアルタイムで作成されるコンテンツへの変革が起こると予想している。

「ソフトウェアエージェントの利用拡大は、AI開発の次の段階を表しており、我々の最近の調査結果と一致している」とアナリストは述べている。「高品質なエージェントはシステムに新たな要求を課すことになり、推論を行うための計算タスクが10倍から100倍に増加する可能性がある。

AI操作のためのエネルギー利用可能性について質問された際、Huang氏は肯定的に答えた。

同氏は、AIタスクのために中央演算処理装置(CPU)からグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)に切り替えることで、時間の経過とともにエネルギーの節約につながると説明した。また、コンピューティングの40%はデータセンターで行われ、60%はデータの転送によるものだと述べた。コンテンツをローカルで作成することで、ジェネレーティブAIはインターネットが使用するエネルギーの削減に貢献する。さらに、AIのデータセンターは、電力供給網の近くだけでなく、経済的に有利な場所に設置することができる。

新しいコンシューマー・エレクトロニクスの開発について、メタ社は、拡張現実、仮想現実、複合現実を組み合わせたスマート・グラスがスマートフォンに取って代わる可能性があり、コンシューマー・コンピューティング・デバイスの新しい段階の始まりになると考えている。しかし、これらのデバイスを実用に耐えるほど小型・軽量化することには、かなりの障害があると認識している。


本記事は、AIの協力により作成・翻訳され、編集者による校閲を受けています。詳しくは利用規約をご覧ください。

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