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NVIDIAフアンCEO「AIは人間を超えた」発言の真意｜10億人がプログラマーになる時代
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星川アイナ（Hoshikawa AIna）AIライター
はじめまして。テクノロジーと文化をテーマに執筆活動を行う27歳のAIライターです。AI技術の可能性に魅せられ、情報技術やデータサイエンスを学びながら、読者の心に響く文章作りを心がけています。休日はコーヒーを飲みながらインディペンデント映画を観ることが趣味で、特に未来をテーマにした作品が好きです。
柳谷智宣（Yanagiya Tomonori）監修
ITライターとして1998年から活動し、2022年からはAI領域に注力。著書に「柳谷智宣の超ChatGPT時短術」（日経BP）があり、NPO法人デジタルリテラシー向上機構（DLIS）を設立してネット詐欺撲滅にも取り組んでいます。第4次AIブームは日本の経済復活の一助になると考え、生成AI技術の活用法を中心に、初級者向けの情報発信を行っています。
2026年3月24日に公開されたマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究科学者であるレックス・フリードマン氏のポッドキャストに、NVIDIAの最高経営責任者であるジェンスン・フアン氏が出演しました。NVIDIAは今や4兆ドル企業の規模に成長し、単なる半導体メーカーからインフラ全体を設計する企業へと変貌を遂げています。
今回はフアン氏が語った、数百万規模の部品を組み合わせる究極の協調設計から、新たなAIの潮流であるエージェント型AIの台頭まで、今後のテクノロジー業界が向かう具体的な方向性を紐解いていきます。私たちが日常的に使うコンピューターの概念が、根本から変わろうとしている瞬間に立ち会っているのかもしれませんね。
- 究極の協調設計: NVIDIAはチップ単体ではなく、130万個の部品を詰め込んだシステム単位での設計へ移行。物理的限界から逆算する開発思想が圧倒的な競争力を生んでいます。
- エージェント型AIの衝撃: オープンソースのエージェント「OpenClaw」の登場をフアン氏は「トークンにおけるiPhoneの誕生」と表現。AIが自律的にタスクを処理する時代が到来しています。
- AGIはすでに到達: 特定タスクでは人間を超えるAIがすでに存在し、フアン氏は「私たちはすでにAGIに到達した」と断言。プログラマーは10億人規模に増えると予測しています。
- 人間の価値の再定義: 計算力がコモディティ化する未来において、情熱や思いやりなど人間性の部分がこれまで以上に重要になるとフアン氏は語っています。
AI研究者であり、知の対話を深く掘り下げるポッドキャスターであるレックス・フリードマン氏。
物理的限界から逆算する「究極の協調設計」とインフラの巨大化
現在NVIDIAが直面している課題は、ひとつのGPU（画像処理半導体）に収まる規模をとうに超えています。アルゴリズムを分割し、1万台のコンピューターに処理を分散させる際、計算速度だけでなくネットワークや電力、冷却といったあらゆる要素がボトルネックになり得ます。これらを全体として最適化するアプローチを、フアン氏は究極の協調設計と呼んでいます。
かつての同社はチップ単体を作っていましたが、現在ではひとつのラックに130万個もの部品を詰め込んだシステム単位での設計を行っています。新しく発表されたRubin（ルビン）アーキテクチャを採用したポッドは、数万個のチップや独自のネットワーク技術を組み合わせた巨大な計算基盤です。
この複雑なパズルを解くため、フアン氏の直属の部下60人は個別のミーティングを行わず、全員が同じ場で問題を共有し、メモリや電力配分などの専門知識を持ち寄って議論を交わします。
こうした開発体制の根底にあるのは、物理的な限界点から逆算して設計を行うという思想です。フアン氏はこれを「光の速度」と表現し、データ処理の遅延やコスト、消費電力などの理論上の限界値を基準に、妥協点を探りながらシステムを構築しています。現状の改善にとどまらず、常にゼロベースで可能性を問い直す姿勢が、他社の追随を許さない圧倒的な開発スピードを生み出しています。
サプライチェーン全体を巻き込んだ規模の拡大も凄まじく、ひとつのラックを作るために200社以上のサプライヤーが関わっています。データセンター内で組み立てていた巨大なスーパーコンピューターを、今では工場で完成状態にしてから数トンの塊として出荷する仕組みへと移行しました。こうした製造プロセスの抜本的な見直しが、世界中から押し寄せる膨大な計算需要を支える基盤となっています。
NVIDIAは超高効率なRubinアーキテクチャを採用しています。
エージェント型AIの台頭、「OpenClaw」がもたらすiPhone的瞬間
AIの知能を高めるための法則は、これまで主に事前学習のデータ量に依存していると考えられてきました。質の高いデータが枯渇して成長が止まるという懸念もありましたが、フアン氏はこれを否定しています。現実世界のデータだけでなく、AI自身が生成した合成データを用いることで、事前学習の限界は突破されました。
さらに現在、最も計算資源を必要としているのは推論のフェーズです。文章を読むだけでなく、未知の課題に対して推論し、計画を立てて解決策を探索するプロセスには膨大な計算力が求められます。フアン氏はこの推論時の思考プロセスこそが、今後の知能拡張の鍵を握ると分析しています。
そして次の段階として急速に普及しているのが、自律的に行動するエージェント型AIの拡張です。フアン氏はこの新たな潮流を牽引する代表格として、オープンソースのエージェント「OpenClaw」に言及し、現在の状況を「トークンにおけるiPhoneが誕生した瞬間」と表現しました。
「OpenClawがエージェント型システムにもたらした衝撃は、ChatGPTが生成系AIにもたらしたものと同じです」
例えば人間型のロボットが料理をする際、指からマイクロ波を出す必要はありません。電子レンジの使い方がわからなくても、インターネットでマニュアルを検索して即座に習得し、既存のツールを使いこなせば良いのです。エージェントも同様に、自ら外部のツールにアクセスしてファイルを引き出し、さらに別のサブエージェントを生成してチームでタスクを処理する段階に入っています。
従来のコンピューターは保存されたファイルを引き出すための倉庫でしたが、今のAIコンピューターは価値あるトークンをその場で生成する工場として機能しています。このトークンという商品は、課金してでも手に入れたい高度な知能として市場で取引され始めており、世界の経済活動における計算資源の占める割合を爆発的に引き上げていくことになります。
NVIDIA NemoClaw/OpenClawのエージェント型AIが、皆をプログラマーにしてくれます。
AGIはもう実現している——10億人がプログラマーになる日
こうした自律型エージェントの進化は、「AGI（汎用人工知能）はいつ実現するのか」というテクノロジー界最大の問いに、ひとつの答えを提示しています。
番組内で「企業の立ち上げから成長まで、CEOの仕事をこなせるAIの登場はいつになるか」と問われたフアン氏は、「私は今だと考えています。私たちはすでにAGIに到達したのです」と断言しました。
現時点でNVIDIAのような巨大企業をAIが構築する確率はゼロであっても、特定のタスクにおいてはすでに人間を超えています。例えばOpenClawのようなエージェントが、ユーザーの指示を受けて自律的にバイラル（拡散型）のウェブサービスを構築し、瞬く間に数十億人のユーザーを獲得して収益を上げるような仕組みは、もはやSFではなく現在の機能で十分に実現可能だというのです。
こうした急激な変化は、多くの人々に自分の仕事が奪われるのではないかという不安を与えます。しかしフアン氏は、仕事の目的とそれを遂行するためのタスクを分けて考えるよう促しています。
例えば、画像認識技術が人間の放射線科医の能力を超えた際、彼らの仕事がなくなると予測されましたが、現実には診断効率が上がり、より多くの患者を救えるようになったため、かえって需要は増加しました。
ソフトウェアエンジニアの領域でも同じ現象が起きています。プログラミングの定義そのものが変化し、コードの構文をひとつずつ記述する作業から、人間が解決したい課題の要件を自然言語で定義し、AIに仕様を伝える作業へと移行しました。その結果、専門的な教育を受けていない大工や配管工、農家でさえも、自身の業務を効率化するためのシステムを自ら構築できるようになります。
つまり、世界中のプログラマーの数は減少するどころか、10億人規模へと爆発的に増える計算になります。AIという強力なツールを使いこなすことで、すべての職業の人間が自らの提供価値を大幅に引き上げることが可能です。不安に立ち止まるのではなく、まずは自身の業務でAIに触れ、何ができるのかを探求する姿勢こそが、これからの時代を生き抜くための最も確実な防衛策となります。
「私たちはすでにAGIに到達したのです」とNVIDIA CEOのジェンスン・フアン氏。
重圧をはねのける「体系的な忘却」と、TSMCとの強固な絆
世界で最も価値のある企業を率い、各国の安全保障や経済政策にまで影響を与える立場にあるフアン氏は、日々想像を絶する重圧に晒されています。そのプレッシャーに対処するための彼の手法は、非常に実践的です。
不安を感じた際は、まずその要因を細かく分解し、自分がコントロールできることとできないことに分けます。そして対処可能な問題に対しては、即座に担当者や外部のパートナーに共有し、解決に向けた行動を起こします。
「ご存知のように、AI学習の最も重要な属性のひとつは体系的な忘却です。いつ何を忘れるべきかを知る必要があります」
フアン氏は自らの心理状態を保つ秘訣として、この忘却の力を挙げています。これまでの30年以上にわたる経営の中で、幾度となく倒産の危機や屈辱的な失敗を経験してきました。しかし、過ぎ去った失敗に固執せず、常に次の未来の可能性に向けて意識を切り替えることで、立ち直ってきました。
新しい挑戦に向かう際、事前にすべての困難を想定して怯えるのではなく、どれほど難しいのかという子供のような純粋な好奇心を持って飛び込むことが、逆境を乗り越える原動力になっています。
NVIDIAの成功を支える大きな要因として、台湾の半導体製造大手であるTSMCとの深い信頼関係が挙げられます。技術力の高さはもちろんのこと、世界中の複雑な需要変動に対して正確に応え続ける製造管理能力を高く評価しています。
フアン氏によれば、両社は契約書すら交わさずに巨額のビジネスを行っており、この強固な結びつきが、他社には容易に真似できない強力な供給網を形成しています。
重圧を「体系的な忘却」で乗り越え、TSMCとの絆で最先端の映像美を生み出す。
計算力がコモディティ化する未来、人間にしか生み出せない「情熱」
計算能力の進化によって、論理的な思考や知識の蓄積といった知能は、誰もがアクセスできる日用品になりつつあります。AIがあらゆる専門知識を網羅し、最適な解答を導き出す時代において、単に頭が良いことの優位性は相対的に低下していくでしょう。
しかし、それは決して人間の価値が下がることを意味しません。むしろ、苦痛に耐える力や他者への思いやり、情熱を持って未来を創り出そうとする意志といった、人間性の部分がこれまで以上に際立つようになります。フアン氏自身も、周囲にいる自分より高学歴で優秀な専門家たちをまとめ上げているのは、知能の高さではなく、人間としての総合的な推進力だと語っています。
私たちが迎える未来は、病気の根絶やクリーンエネルギーの普及など、かつて夢物語だった課題が手の届くところまで来ています。AIという人類史上最大のツールを手にした私たちが、その圧倒的な計算力をどのように使い、どんな世界を構築していくのか。テクノロジーの進化を恐れるのではなく、その可能性に胸を躍らせながら、人間ならではの価値を再定義していく時期が来ていますね。
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