エヌビディア、1兆ドル規模の急成長は控えめな研究所が原動力

ビル・ダリーがエヌビディアの研究部門に加わった2009年当時、研究部門は主にコンピューターグラフィックスのレイトレーシングに焦点を当てた十数人の小さなチームだった。

そのささやかな研究グループは、その後400人以上の従業員を抱えるまでに成長し、1990年代のゲーム用GPUの新興企業から人工知能革命の中核を担う4兆ドル企業へと発展したエヌビディアにおいて、極めて重要な役割を果たしている。

同ラボの焦点は現在、ロボット工学とAIの基盤技術の開発に移っており、その一部はすでに市場に投入されている。月曜日、同社はロボティクスのための新しいAIモデル、ライブラリ、開発者インフラを発表した。

現在エヌビディアのチーフ・サイエンティストであるダリーは、スタンフォード大学在学中の2003年に初めてエヌビディアのコンサルタントを務めた。それから数年後、スタンフォード大学コンピューターサイエンス学部の学部長を退任し、サバティカル（研究休暇）に入る準備をしていた彼に、エヌビディアは別の計画を用意していた。

当時研究責任者だったデビッド・カークとジェンセン・フアンCEOは、研究所での常任職の方が適していると考えていた。ダリーはTechCrunchに対し、2人は彼を説得するために "フルコート・プレス "を行い、最終的に成功したと語った。

「私の興味とスキルにぴったり合うことがわかりました」とダリーは語った。「誰もが自分が最も貢献できる場所を探す。私にとって、その場所は間違いなくエヌビディアです」。

ダリーが2009年にラボのリーダーに就任したとき、当面の優先事項は拡大だった。チームはすぐに、レイトレーシングから回路設計やVLSI（超大規模集積）といった新しい分野へと手を広げた。

それ以来、研究所は成長を続けている。

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「私たちは、会社にとって最大のプラス効果をもたらすものを見極めることを目指しています」とダリーは言う。「私たちは常にエキサイティングな新分野を開拓していますが、そのなかには、優れた仕事をしたとしても、荒々しい成功を収めるかどうかを予測するのが難しいものもあります」。

かなりの期間、その焦点は人工知能のための優れたGPUの構築にあった。Nvidiaは早くからAIブームを予測し、現在の熱狂の10年以上前である2010年にAI GPUのコンセプトを開発し始めた。

「これは革命的で、世界を変えるものだと認識していました」とダリーは振り返る。「ダリーはこう振り返る。ジェンセンは私の話を信じてくれました。私たちはGPUをAIに特化させ、広範なソフトウェアを開発し、世界の研究者と関わりを持ち始めました。"

フィジカルAIへの注力

現在、AI GPU市場で圧倒的なリードを持つNvidiaは、AIデータセンター以外の新たな需要分野を開拓し、物理AIやロボット工学へと導いている。

「ロボットはやがて巨大なグローバル産業となり、私たちはそのすべてに頭脳を提供することを目指しています」とダリーは語った。「それを実現するためには、今すぐコア技術を開発する必要があります」。

そこで登場するのが、エヌビディアのAI研究担当副社長であるサニャ・フィドラーだ。フィドラーは2018年に研究所に加わり、MITの学生チームとロボットのシミュレーションモデルを研究していた専門知識をもたらした。彼女がレセプションでフアンに研究について話したところ、フアンはすぐに興味をそそられた。

「参加せずにはいられなかった」とフィドラーはTechCrunchに語った。テーマも文化もぴったりでした」。ジェンセンの誘いは個人的なものでした。"私と一緒に働かないか "というもので、会社のためだけではありませんでした」。

彼女はNvidiaに入社し、トロントにOmniverseに特化した研究所を設立した。Omniverseは、物理AIのためのシミュレーション構築に特化したプラットフォームである。

フィドラーは、最初の大きな課題は必要な3Dデータの調達だったと述べた。これには、十分な量の画像を見つけることと、これらの画像をシミュレーターで使用可能な3Dモデルに変換する技術を開発することが必要だった。

「私たちは、レンダリングをAIに対応させる微分レンダリングと呼ばれる技術に投資しました」とフィドラーは説明する。「従来のレンダリングは3Dから画像に変換します。そのプロセスを逆転させる必要があったのです」。

世界のモデル

オムニバースは2021年、最初の画像から3Dへのモデル、GANverse3Dを発表した。その後、チームは映像についても同じプロセスに取り組んだ。ロボットや自動運転車の映像を使い、2022年に発表されたNeRF（ニューラル・リコンストラクション・エンジン）によって3Dモデルとシミュレーションを作成した。

フィドラーは、これらの技術が1月のCESで発表された同社の世界AIモデル「Cosmos」ファミリーの基盤を形成していると指摘した。

研究所の現在の優先課題は、これらのモデルの速度を上げることだ。ロボットやシミュレーションの場合、反応時間はリアルタイムでなければならないとフィドラーは強調した。

「ロボットは、我々と同じスピードで世界を認識する必要はありません。「ロボットは私たちと同じスピードで世界を認識する必要はありません。これらのモデルを大幅に高速化することで、ロボットや物理AIのアプリケーションに非常に有用なものになるでしょう"

同社はこの目標に向かって前進している。月曜日に開催されたSIGGRAPHコンピュータグラフィックス会議において、Nvidiaはロボットを訓練するための合成データを生成するための新しいワールドAIモデル群と、ロボット開発者向けの新しいライブラリおよびインフラソフトウェアを発表した。

ロボット、特にヒューマノイドに対する現在の熱狂や進歩にもかかわらず、エヌビディアの研究チームは現実的な姿勢を崩していない。

ダリーもフィドラーも、家庭用ヒューマノイドロボットの実用化にはまだ数年かかると見ており、フィドラーはそのスケジュールを自律走行車と比較している。

「我々は大きな進歩を遂げつつあり、AIがその鍵となった」とダリーは言う。「ロボットの知覚のための視覚的AIから始まり、今ではタスクプランニング、動作プランニング、操作のための生成的AIが非常に有用であることが証明されています。各サブ・プロブレムを解決し、トレーニング・データセットが拡大するにつれて、これらのロボットは進化し続けるだろう"

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