Nvidia　Jensen HuangはAI工場を定義した。　AI工場ではすべてのものが生産できる。AIは知覚認識から製造に変わった。

Nvidia　Jensen HuangはAI工場を定義した。

私はAI工場とは工場にある無限のデータをAIに学習させ工場の能率を上げることと理解していた。
しかし、Jensen Huang氏の定義は違っていた。

AI工場はコモデティであるトークンを精算する。
`トークンは音楽、画像、図表j、音声、ビデオなどすべての意味のあるものだ。
もっとトークンを生産すればもっと儲かる。
我々はトークンを生産するAI発電機を発明した。

データセンターはAI工場だ。このAI工場は、大きな価値のあるもの、新しい商品を生み出し、創造し、生産している。
1890年代後半、ニコラ・テスラは交流発電機を発明した。
我々はAI発電機を発明した。
交流発電機は電子を生成した。
エヌビディアのAIジェネレーターはトークンを生成する。
どちらも大きな市場機会がある。ほとんどすべての産業で完全に使うことができ、だからこそ新たな産業革命なのです。そしてその方法論は極めてスケーラブルであり、反復可能である。
根本的な違いはこうだ。
ChatGPTがそれを世に明らかにするまで、AIは知覚、自然言語理解、コンピュータービジョン、音声認識に関するものばかりだった。知覚と検出がすべてだ。
ChatGPTは、世界で初めて生成型AIを見たのだ。トークンを1つずつ生成し、トークンは単語だった。もちろん、
トークンの中には画像や図表、歌、言葉、スピーチ、ビデオになるものもある。
それらのトークンは、意味を学べるものであれば何でもよかった。
化学物質のトークンであったり、タンパク質のトークンであったり、遺伝子のトークンであったりする。先ほど『Earth 2』で見たように、私たちは天候のトークンを生成していた。物理学も学べる。物理を学ぶことができれば、AIモデルに物理を教えることができます。
AIモデルは物理学の意味を学び、物理学を生成することができます。私たちは1キロメートルまでスケールダウンしていましたが、フィルタリングを使うのではなく、生成していたのです。
この方法を使えば、ほとんどすべてのもの、ほとんどすべての価値のあるものに対してトークンを生成することができる。
自動車のハンドル制御を生成することもできる。
ロボットアームのアーティキュレーションを生成することもできる。
私たちが学習できるものはすべて、生成できるようになったのです。
私たちは今、AIの時代ではなく、生成AIの時代に到達したのです。