NvidiaがAIトークンを世界で最も新しい戦略的資産へと変える方法

ジェンセン・ホアングは、エンジニアたちに給与とは別に、新しい種類の福利厚生を提供したいと考えています。それは年間数万ドルの価値がある可能性のあるAIトークンの予算です。

NVIDIAの最高経営責任者（CEO）は、同社の年次GPUテクノロジーカンファレンスでこの提案を行い、AIシステムがタスクを実行するために使用する基本単位であるトークンを、シリコンバレーにおける新たな採用ツールの一つとして説明しました。

このアイデアは、ホアングが描く現代の職場のより大きな図景に適合しています。彼の視点では、労働者は間もなく大規模なAIエージェントのチームを管理することになり、これらのソフトウェアプログラムは複雑で多段階の作業を自律的に完了できるようになります。

ホアングは、現在NVIDIAが4万2,000人を雇用しているものの、この数字は間もなく「数十万人」の「デジタル従業員」によって影を薄れると予想しています。そのようなシナリオでは、データセンターはホアングが「AI工場」と呼ぶ、工場が製品を生産するのと同じ方法でトークンを生産する施設になります。

ホアング氏は、トークンがテクノロジー業界の中核通貨になったと主張しています。

「計算力を紙幣印刷機に例えるなら、トークンはAI時代の真の通貨です」と彼は語りました。彼はさらに、計算力は現在、収益のように機能すると付け加えました。それなしではトークンを生成できず、トークンなしでは成長が停滞します。

新しいチップ、より大きな数字

NVIDIAは、そのような主張を支えるために、新しいGrace Blackwell チップアーキテクチャを引用しました。同社によると、このアーキテクチャは1秒あたり5,000トークンを処理でき、Hopper構成の約700トークンと比較して、旧Hopperプラットフォームの50倍のスループットを提供します。

ホアングによると、この飛躍は、Hopperがまだ順調に稼働していた時期に行われた計算された賭けでした。彼は、Grace Blackwellを、プライベートクラウドか国際的な展開かにかかわらず、企業が自信を持って拡大できる唯一のインフラストラクチャと呼びました。

ホアングによると、効率性の向上が重要なのは、企業がギガワット規模のデータセンターを構築すると、その電力容量は事実上固定されてしまうからです。

「あなたのワークロードは推論であり、トークンはあなたの商品であり、その計算リソースがあなたの収益です。すべての企業がトークン効率について考えるようになります」と彼は語りました。

NVIDIAはすでに、大規模なAIモデルのトレーニングと継続的な実行のために構築された次世代プラットフォーム「Vera Rubin」の開発に取り組んでいます。

ホアングは、AIサービスは将来的には階層型価格設定に移行する可能性があると示唆しました。一方では無料の入門レベルアクセスがあり、他方では100万トークンあたり最大150ドルのプレミアムティアがあります。

他の大手企業も同じ方向へ動き始めています。アリババは最近、CEOの呉泳銘（エディ・ウー・ヨンミン）が率いる「アリババ・トークン・ハブ・ビジネスグループ」を創設するために事業の一部を再編しました。この部門は、アリババのすべてのAI製品を単一の目標、つまりトークンの構築、提供、利用に統合することを目的としています。

雇用、コスト、そして人材不足

しかし、この移行には複雑な側面もあります。

最近の調査では、Cレベル経営者の98%がAIが最終的に人員削減につながると信じている一方で、54%が有能な人材の確保が依然として最大の課題であると答えています。

ゴールドマン・サックスは、AIが米国の全労働時間の25%に相当する業務を自動化する可能性があると推定しています。ゴールドマン・サックスのシニアグローバルエコノミストであるジョセフ・ブリッグスは、移行がスムーズではないことを認めた上で、歴史は新しい技術が最終的にそれ以前には存在しなかった雇用を生み出すことを示していると述べています。

中小企業にとって、コストはすでに重くのしかかっています。

スタートアップの創業者たちは、AIが完了するすべてのタスクにはトークンという価格タグが付いていると話しています。いくつかの主要なAIプロバイダーは最近、価格を5%から30%引き上げました。

IT企業CI&Tの社長であるBruno Guicardiは、この移行を、エンジニアがコードを書くのではなく、平易な英語でコンピュータに指示を出すものだと説明しました。

そのような環境では、いつ、どのようにAIを使用し、費やしたトークンから実際の価値を引き出すかが、優れた判断力と無駄遣いを区別するものです。