黄仁勋GTC講演全文：推理の時代到来、ロブスターが新しいオペレーティングシステム

出典：ウォール街見聞

2026年3月16日、NVIDIA GTC 2026大会が正式に開幕し、NVIDIA創業者兼CEOの黄仁勋（ジェンスン・フアン）が基調講演を行った。

この「AI業界の年次巡礼」と見なされる大会で、黄仁勋はNVIDIAが「チップ会社」から「AIインフラと工場企業」へと変貌を遂げる過程を語った。市場が最も関心を寄せる業績の持続性と成長余地の問題に対し、黄仁勋は未来の成長を支える根底のビジネスロジック――「Token工場経済学」――を詳細に解説した。

業績見通しは極めて楽観的、「2027年には少なくとも1兆ドルの需要」

過去2年間、世界的にAI計算需要は指数関数的に爆発的に拡大した。大規模モデルが「認識」「生成」から「推論」「行動（タスク実行）」へと進化するにつれ、計算能力の消費量は急激に増加している。市場が高い関心を寄せる受注と収益の天井について、黄仁勋は非常に強気の予測を示した。

講演中、黄仁勋は次のように述べた。

昨年の今頃、私は5000億ドルの高確信度の需要を見込んでいると話した。BlackwellとRubinを2026年までカバーしていると。今、まさにこの瞬間に、私は2027年には少なくとも1兆ドルの需要が見込めると確信している。

黄仁勋の兆ドル予測は一時、NVIDIA株価を4.3%以上押し上げた。

さらに、彼はこの数字について補足した。

これは妥当なのか？これについて次に話すつもりだ。実際、供給不足になるほどの需要になると確信している。計算需要はこれよりもはるかに高いはずだ。

黄仁勋は、現在のNVIDIAシステムは「世界最安コストのインフラ」であることを証明していると指摘する。ほぼすべての分野のAIモデルを動かせるNVIDIAの汎用性により、投入された1兆ドルの資金は十分に活用され、長期的なライフサイクルを維持できるという。

現状、NVIDIAの事業の60%はトップ5の超大規模クラウドサービス事業者からのものであり、残りの40%は主権クラウド、企業、工業、ロボット、エッジコンピューティングなど多岐にわたる。

Token工場経済学、ワットあたり性能がビジネスの命運を決める

この1兆ドルの需要の妥当性を説明するために、黄仁勋は世界の企業CEOに対し、新たなビジネス思考を提示した。彼は、未来のデータセンターはもはやファイルの倉庫ではなく、Token（AI生成の基本単位）を生産する「工場」になると指摘する。

黄仁勋は強調した。

すべてのデータセンター、すべての工場は、定義上電力制約を受けている。一つの1GW（ギガワット）の工場が2GWになることは物理的・原子の法則に反する。固定された電力の下で、誰のワットあたりToken処理能力が高いか、コストが低いかが勝負だ。

彼は、今後のAIサービスを以下のビジネス層に分けて説明した。

無料層（高スループット、低速度）
中級層（~100万Tokenあたり3ドル）
上級層（~100万Tokenあたり6ドル）
高速層（~100万Tokenあたり45ドル）
超高速層（~100万Tokenあたり150ドル）

彼は、モデルが大きくなり、コンテキストが長くなるにつれ、AIはより賢くなるが、Token生成速度は低下すると指摘する。黄仁勋は次のように述べた。

このToken工場において、あなたのスループットとToken生成速度は、翌年の正確な収益に直結する。

黄仁勋は、NVIDIAのアーキテクチャは無料層で極めて高いスループットを実現しつつ、最も価値の高い推論層では性能を35倍に向上させることができると強調した。

Vera Rubinの2年で350倍の加速、Groqが高速推論を補完

この物理的限界の中、NVIDIAは史上最も複雑なAI計算システム「Vera Rubin」を紹介した。黄仁勋は次のように語る。

以前Hopperについて話したとき、チップを掲げて可愛らしいと感じた。でもVera Rubinについて話すときは、システム全体を思い浮かべる。100%液冷のこのシステムでは、従来2日かかっていたラックの設置がわずか2時間に短縮された。

彼は、極致のエンドツーエンドのソフトウェア・ハードウェア協調設計により、Vera Rubinは同一の1GWデータセンター内で驚異的なデータの飛躍を実現したと述べる。

たった2年で、Tokenの生成速度を2200万から7億に引き上げ、350倍の成長を達成した。ムーアの法則が同時期に約1.5倍の向上しかもたらさなかったのに比べ、圧倒的な差だ。

超高速推論（例：1000Tokens/秒）の帯域幅ボトルネックを解決するため、NVIDIAは買収したGroqの最終案を提示した。非対称の分離推論だ。黄仁勋は解説する。

この2つのプロセッサの特徴は全く異なる。Groqチップは500MBのSRAMを持ち、Rubinチップは288GBのメモリを持つ。

彼は、NVIDIAのDynamoソフトウェアシステムにより、大量計算とメモリを必要とする「プリフィル（Pre-fill）」段階をVera Rubinに任せ、遅延に敏感な「デコード」段階をGroqに任せることを示した。企業の計算能力配置についても提言した。

もしあなたの仕事が高スループット中心なら、100%Vera Rubinを使うべきだ。高価値のプログラミングレベルのToken生成が多い場合は、25%のデータセンター規模をGroqに割り当てると良い。

三星の委託生産によるGroq LP30チップはすでに量産段階に入り、Q3の出荷開始を予定している。最初のVera RubinラックはすでにMicrosoft Azure上で稼働中だ。

また、光インターコネクション技術について、黄仁勋は世界初の量産型共封装光学（CPO）スイッチSpectrum Xを披露し、「銅線退き光進」の路線争いに終止符を打った。

我々は、銅ケーブルの生産能力、光チップの生産能力、CPOの生産能力をさらに増やす必要がある。

Agentが従来のSaaSを終結、「年次Token＋AIエージェント」がシリコンバレーの標準に

ハードウェアの壁に加え、黄仁勋はAIソフトウェアとエコシステムの革命に多くの時間を割いた。特に、Agent（インテリジェントエージェント）の爆発的な進展についてだ。

彼は、オープンソースプロジェクト「OpenClaw」を「人類史上最も人気のあるオープンソースプロジェクト」と形容し、わずか数週間でLinuxの30年の成果を超えたと語る。黄仁勋は、OpenClawは本質的にエージェントコンピュータの「OS」だと断言する。

彼は次のように断言した。

すべてのSaaS（Software as a Service）企業は、AaaS（Agent-as-a-Service、インテリジェントエージェント）企業に変わる。これを安全に実現するために、NVIDIAは企業向けNeMo Clawリファレンス設計を発表し、戦略エンジンとプライバシールーターを追加した。

一般の職場の人々にとっても、この変革はすぐそこにある。黄仁勋は、未来の職場の新しい姿を描いた。

将来的には、我々の会社のすべてのエンジニアに年間Token予算が必要になるだろう。彼らの基本年収は数十万ドルかもしれないが、その半分程度をToken枠として提供し、10倍の効率向上を実現させる。これがシリコンバレーの新たな採用条件だ：オファーにいくらTokenが付いているか？

最後に、黄仁勋は次世代の計算アーキテクチャ「Feynman」を“リーク”した。銅線とCPOの共同水平拡張を初めて実現し、さらに、英伟达は宇宙空間に展開されるデータセンターコンピュータ「Vera Rubin Space-1」の開発・展開も進めており、AI計算能力の地球外への拡張の想像を完全に開いた。

黄仁勋のGTC 2026基調講演全文（AIツール支援による翻訳）：

司会者： ようこそ、英伟达創業者兼CEOの黄仁勋（ジェンスン・フアン）登壇。

黄仁勋、創業者兼CEO：

GTCへようこそ。皆さんにお伝えしたいのは、これは技術の大会だということだ。これだけ多くの人が早朝から並び、皆さんがここにいることに私は非常に喜びを感じている。

GTCでは、技術、プラットフォーム、エコシステムの3つのテーマに焦点を当てる。英伟达は現在、CUDA-Xプラットフォーム、システムプラットフォーム、そして最新のAI工場プラットフォームの3つを持つ。

正式に始める前に、プレイベントの司会を務めたConvictionのSarah Guo、シリコンバレーのVCであるAlfred Lin（英伟达の最初のベンチャーキャピタリスト）、そして英伟达の最初の主要機関投資家Gavin Bakerに感謝したい。彼らは深い技術洞察を持ち、エコシステム全体に大きな影響を与えている。もちろん、今日招待したゲストの皆さんにも感謝を申し上げる。スター選手のチームだ。

また、今日参加しているすべての企業に感謝したい。英伟达はプラットフォーム企業であり、技術、プラットフォーム、豊富なエコシステムを持つ。今日の参加企業は、価値10兆ドルの産業のほぼすべてのプレイヤーを代表し、450社がこのイベントを後援している。

この大会には、1000の技術フォーラムと2000人の講演者が登壇し、AIの「五層ケーキ」アーキテクチャの各層――土地、電力、データセンターの基盤から、チップ、プラットフォーム、モデル、そして最終的に産業を牽引するさまざまなアプリケーションまで――を網羅する。

CUDA：20年の技術蓄積

すべての始まりはここにある。今年はCUDA誕生20周年だ。

20年にわたり、私たちはこのアーキテクチャの研究開発に取り組んできた。CUDAは革命的な発明だ――SIMT（Single Instruction Multiple Thread）技術により、開発者はスカラーコードを書き、それをマルチスレッドアプリに拡張できる。従来のSIMDアーキテクチャよりもはるかにプログラミングが容易だ。最近では、テンソルコア（Tensor Core）をより簡単にプログラムできるTiles機能や、AIに不可欠な数学演算構造も追加された。現在、CUDAには数千のツール、コンパイラ、フレームワーク、ライブラリがあり、オープンソースコミュニティには数十万の公開プロジェクトが存在し、あらゆる技術エコシステムに深く統合されている。

この図は、英伟达の100%戦略ロジックを示している。最も難しく、最も重要な要素は、図の底部にある「搭載量」だ。20年の歳月を経て、私たちは世界中で数億のGPUと計算システムをCUDA上で稼働させてきた。

私たちのGPUはすべてのクラウドプラットフォームをカバーし、ほぼすべてのコンピュータメーカーや産業にサービスを提供している。CUDAの巨大な搭載量こそ、この回転輪の加速の根幹だ。搭載量は開発者を惹きつけ、新たなアルゴリズムとブレークスルーを生み出し、その結果、新たな市場とエコシステムを形成し、より多くの企業を引き込み、搭載量はさらに拡大していく――このサイクルは加速度的に進行している。

英伟达のライブラリのダウンロード数は驚異的な速度で増加し、その規模と成長率はともに拡大し続けている。この回転輪は、私たちの計算プラットフォームが膨大なアプリケーションと次々に新たなブレークスルーを支える基盤となる。

さらに重要なのは、これらのインフラに長寿命をもたらすことだ。理由は明白だ。NVIDIA CUDA上で動作するアプリは非常に多様で、AIのライフサイクルの各段階、さまざまなデータ処理プラットフォーム、科学的問題解決器などを網羅している。したがって、一度英伟达GPUを導入すれば、その実用価値は非常に高い。これが、6年前にリリースしたAmpereアーキテクチャGPUのクラウド価格がむしろ上昇している理由だ。

このすべての根底にあるのは、搭載量の巨大さと回転輪の強さ、そして広範な開発者エコシステムだ。これらの要素が相乗効果を生み出し、ソフトウェアの継続的な更新とともに、計算コストは常に低下していく。高速化された計算はアプリの性能を大きく向上させるとともに、長期的なソフトウェアのメンテナンスと改善により、ユーザーは初期の性能向上だけでなく、継続的なコスト低減も享受できる。私たちは、全世界のすべてのGPUに長期的なサポートを提供したいと考えている。なぜなら、それらはアーキテクチャ上完全に互換性があるからだ。

こうした取り組みを続ける理由は、搭載量が非常に大きいためだ。新たな最適化を行うたびに、何百万ものユーザーに恩恵をもたらすことができる。このダイナミックな組み合わせにより、英伟达のアーキテクチャは、カバレッジを拡大し続けるとともに、自身の成長を加速させ、最終的には計算コストを引き下げ、新たな成長を促進している。CUDAはこのすべての中心だ。

GeForceからCUDAへ：25年の進化の軌跡

私たちとCUDAの旅は、実は25年前に始まっている。

GeForce――多くの人がこの名前とともに育っただろう。GeForceは英伟达の最も成功したマーケティングプロジェクトだ。私たちは、あなたたちがまだ製品を買えなかった頃から、未来の顧客を育ててきた。あなたたちの親が英伟达の最初のユーザーとなり、年を追うごとに製品を購入し続け、やがて優秀なコンピュータサイエンティストとなり、真の顧客・開発者となった。

これが25年前にGeForceが築いた基盤だ。25年前、私たちはプログラマブルシェーダ（Shader）を発明した。これは、アクセラレータをプログラム可能にした明白かつ意義深い発明であり、世界初のプログラマブルアクセラレータ、ピクセルシェーダだ。その5年後、私たちはCUDAを創出した。これは私たちにとって最も重要な投資の一つだ。当時、資金は限られていたが、利益の大部分をこのために投じ、CUDAをGeForceからすべてのコンピュータに拡張しようとした。私たちがこれほどまでに固執したのは、その潜在能力を深く信じていたからだ。初期は苦難の連続だったが、13世代、20年にわたり信念を貫き、今やCUDAはあらゆる場所に浸透している。

ピクセルシェーダはGeForceの革命を推進した。そして約8年前、私たちはRTXをリリースした。これは現代のコンピュータグラフィックス時代におけるアーキテクチャの全面革新だ。GeForceはCUDAを世界中に届け、その結果、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ngなど多くの学者がGPUを深層学習の加速器として発見し、10年前のAIブームの火付け役となった。

10年前、私たちはプログラマブルシェーダと2つの新理念を融合させた。一つはハードウェアのレイトレーシング（Ray Tracing）だ。これは技術的に非常に挑戦的だった。もう一つは、約10年前に予見したAIの計算革命だ。GeForceがAIを世界中に届けたように、AIは今や逆に、コンピュータグラフィックスの実現方式を根底から変えつつある。

今日、私は皆さんに未来を示す。次世代のグラフィックス技術、「神経レンダリング（Neural Rendering）」だ。これは3DグラフィックスとAIの深い融合だ。これがDLSS 5だ。ご覧ください。

神経レンダリング：構造化データと生成AIの融合

驚くべきことではないか？これにより、コンピュータグラフィックスは新たな命を吹き込まれる。

私たちは何をしたのか？制御可能な3Dグラフィックス（仮想世界のリアルな基盤）と、その構造化データを結びつけ、生成式AIと確率計算を融合させた。完全に決定論的な側面と、確率的で非常にリアルな側面を一体化し、構造化データによる正確な制御とリアルタイム生成を実現した。結果として、コンテンツは美しく、驚くほどリアルでありながら、完全に制御可能だ。

構造化情報と生成式AIの融合は、さまざまな産業で繰り返し現れるだろう。構造化データは信頼できるAIの基盤だ。

構造化データと非構造化データの高速化プラットフォーム

次に、技術アーキテクチャの図を見てみよう。

構造化データ――皆さんも馴染みのSQL、Spark、Pandas、Velox、Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQueryなどの重要プラットフォームが扱うデータフレーム（Data Frame）だ。これらは巨大な表計算のようなもので、ビジネスのすべての情報を担い、企業の計算の基本的な事実（Ground Truth）となる。

AI時代においては、AIがこれらの構造化データを使い、極限まで高速化する必要がある。過去は、構造化データ処理の高速化は企業の効率化のためだったが、未来のAIは人間を超える速度でこれらのデータを利用し、AIエージェントも大量に構造化データベースを呼び出す。

非構造化データは、ベクトルデータベース、PDF、動画、音声など、世界のほとんどのデータ形態を構成する。毎年生成されるデータの約90%は非構造化データだ。過去には、これらのデータはほぼ使い物にならなかった。読み取ってファイルシステムに保存するだけだった。クエリも検索もできず、意味や文脈を理解し索引付けする術もなかった。だが今や、AIはこれを可能にしている。多モーダル認知と理解技術を駆使し、PDFの内容を読み取り、その意味を理解し、より大きな構造に埋め込むことができる。

NVIDIAはこれに対応し、2つの基盤ライブラリを作った。

• cuDF：データフレームや構造化データの高速処理
• cuVS：ベクトルストレージ、セマンティックデータ、非構造化AIデータの処理

これらのプラットフォームは、今後最も重要な基盤の一つとなる。

本日、複数の企業と協業を発表した。IBM――SQL言語の発明者は、cuDFを使ってWatsonX Dataプラットフォームを高速化。Dellは、cuDFとcuVSを統合したDell AIデータプラットフォームを共同開発し、NTT Dataの実証プロジェクトで大幅な性能向上を実現。Google Cloudは、Vertex AIだけでなくBigQueryも高速化し、Snapchatと協力して計算コストを約80%削減した。

高速化計算のメリットは三位一体だ：速度、規模、コスト。これはムーアの法則の論理と一脈通じる――高速化により性能を飛躍的に向上させつつ、アルゴリズムの最適化を続け、すべての人が継続的に計算コストの低減を享受できる。

英伟达は高速計算プラットフォームを構築し、多数のライブラリを集積している。RTX、cuDF、cuVSなどだ。これらのライブラリは、世界中のクラウドサービスやOEM体系に統合され、グローバルユーザーに届けられている。

クラウドサービス事業者との深い連携

主要クラウド事業者との協業例。

Google Cloud：Vertex AIとBigQueryの高速化を推進し、JAX/XLAと深く連携。PyTorchでも優れたパフォーマンスを発揮――英伟达は、PyTorchとJAX/XLAの両方で最も優れた加速器だ。Base10、CrowdStrike、Puma、Salesforceなどの顧客をGoogle Cloudエコシステムに導入。

AWS：EMR、SageMaker、Bedrockの高速化を推進し、深く連携。今年特に注目すべきは、OpenAIをAWSに導入し、AWSクラウドの消費を大きく促進、OpenAIの地域展開と計算規模拡大を支援。

Microsoft Azure：英伟达の100PFLOPS超級スーパーコンピュータはAzure上に最初に展開された超級計算機であり、OpenAIとの協力の礎となった。AzureのクラウドサービスとAIファウンドリーの高速化を推進し、Azure地域の拡張やBing検索との連携も深めている。特に、私たちの「Confidential Computing（秘密計算）」能力――運営者さえもユーザーデータやモデルを閲覧できなくする――は、世界初のサポートGPUであり、OpenAIやAnthropicのモデルを安全にクラウド展開できる。例として、SynopsysのEDAやCADワークフローの高速化も実現し、Microsoft Azureに展開済み。

Oracle：英伟达はOracleの最初のAI顧客だ。AIクラウドの概念を初めて説明できたことを誇りに思う。その後、Cohere、Fireworks、OpenAIなど多くのパートナーを導入。

CoreWeave：世界初のAIネイティブクラウド。GPUホスティングとAIクラウドサービスに特化し、優れた顧客層と高い成長を誇る。

Palantir＋Dell：三者連携で新たなAIプラットフォームを構築。PalantirのOntology PlatformとAIプラットフォームを基盤とし、いかなる国や気隙隔離環境でも、完全ローカルでAIを展開可能。データ処理（ベクトル化・構造化）からAIの高速計算まで、全てをカバー。

英伟达は、これらのクラウド事業者と深い協力関係を築き、顧客をクラウドに導入するエコシステムを形成している。

垂直統合と横展開：英伟达のコア戦略

英伟达は、世界初の垂直統合かつ横展開の企業だ。

このモデルの必要性は非常にシンプルだ。高速計算はチップの問題でもシステムの問題でもなく、アプリケーションの加速に他ならない。CPUはコンピュータ全体を高速化できるが、その道はすでに行き詰まった。未来は、アプリケーションや特定分野に特化した加速を通じてのみ、性能の飛躍とコストの低減を持続できる。

だからこそ、私たちは一つ一つのライブラリ、分野、垂直産業に深く入り込み、理解し、アルゴリズムを深く理解し、それをあらゆるシナリオに展開できる必要がある――データセンター、クラウド、オンプレ、エッジ、ロボットシステムまで。

同時に、英伟达は横展開も積極的に行い、技術をパートナーのプラットフォームに統合し、世界中の恩恵を享受させる。

今回のGTCの参加者構成は、これを如実に示している。最も多いのは金融サービス業界――彼らは開発者を求めている。私たちのエコシステムは、上流・下流のサプライチェーンを網羅している。創立50年、70年、150年の企業も、昨年は史上最高の年を迎えた。私たちは、非常に重要な、非常に大きな変革の始まりに立っている。

CUDA-X：各産業の高速計算エンジン

各垂直分野において、英伟达は深く展開している。

• 自動運転：範囲広く、影響も大きい
• 金融：クオンツ投資は、人工的特徴工学からスーパーコンピュータ駆動の深層学習へと移行し、「Transformer時代」を迎える
• 医療：AIによる薬剤発見、診断支援、医療カスタマーサポートなど、「ChatGPT時代」を迎える
• 工業：世界最大の建設ラッシュが進行中。AI工場、半導体工場、データセンターが次々と稼働
• エンタメ・ゲーム：リアルタイムAIプラットフォームによる翻訳、ライブ配信、ゲームインタラクション、スマートショッピング代理
• ロボット：10年以上の蓄積。訓練用コンピュータ、シミュレーション用コンピュータ、搭載用コンピュータの3大アーキテクチャを完備。今回の展示には110台のロボットが登場
• 通信：約2兆ドル規模の産業。基地局は単なる通信機能からAIインフラへと進化。関連プラットフォーム「Aerial」は、ノキアやT-Mobileと深く連携

これらすべての分野のコアは、我々のCUDA-Xライブラリだ。これこそ、英伟达がアルゴリズム企業としての根幹を成す資産だ。これらのライブラリは、計算プラットフォームの実用価値を各産業で発揮させるための最重要資産だ。

中でも最も重要なライブラリの一つがcuDNN（CUDA深層ニューラルネットワークライブラリ）だ。これにより、AIは一大ブレークスルーをもたらし、現代AIの爆発的進展を引き起こした。

（CUDA-Xデモ映像を再生）

先ほど見たすべてはシミュレーションだ。物理原理に基づくソルバー、AIエージェントの物理モデル、物理AIロボットモデルも含む。すべてがシミュレーションであり、手作業のアニメーションや関節のバインディングは一切ない。これが英伟达のコア能力だ。アルゴリズムの深い理解と計算プラットフォームの有機的結合により、これらの機会を解き放つ。

AIネイティブ企業と新たな計算時代

皆さんは、ウォルマート、ロレアル、JPモルガン・チェース、ロシュ、トヨタなどの産業巨頭を見た一方、未だ聞いたことのない企業も多いだろう。私たちはこれらを総称して「AIネイティブ企業」と呼ぶ。リストは非常に膨大で、OpenAI、Anthropic、そしてさまざまな垂直分野の新興企業も含まれる。

過去2年、この業界は驚異的な飛躍を遂げた。ベンチャーキャピタルの投資額は史上最高の1500億ドルに達し、資金流入の規模は過去最大だ。しかも、単一投資額は数百万ドルから数億ドル、時には数十億ドルにまで跳ね上がった。理由は明白だ。これは史上初めて、これらの企業が大量の計算資源とTokenを必要とし、生成し、価値を高めているからだ。彼らはTokenを創造し、生成し、価値を高めている。

PC革命、インターネット革命、モバイルクラウド革命が時代を画したように、この計算プラットフォームの変革も、次世代の影響力ある企業を生み出すだろう。未来の世界をリードする重要な力となる。

これを推進する三つの歴史的ブレークスルー

過去2年、何が起きたのか？大きく3つだ。

第一：ChatGPT、生成式AIの時代の幕開け（2022年末～2023年）

それは、認識と理解だけでなく、独自のコンテンツも生成できる。私は、生成式AIとコンピュータグラフィックスの融合を示した。生成式AIは、根本的に計算のあり方を変えた――検索から生成へとシフトし、計算アーキテクチャや展開方式、全体の意味合いに深い影響を与えた。

第二：推論AI（Reasoning AI）、代表例はo1

推論能力により、AIは自己反省や計画、問題の分解が可能となる。o1は、生成式AIを信頼できるものにし、実際の情報に基づく推論を可能にした。そのために、入力のコンテキストToken数と思考に使う出力Token数が大幅に増加し、計算量も顕著に拡大した。

第三：Claude Code、最初のインテリジェントエ