米エヌビディアはＡＩ（人工知能）開発向けのソフトウエアを拡充した。ＡＩが自律的に命令を処理する「ＡＩエージェント」のような推論型ＡＩにおいて、複数の画像処理半導体（ＧＰＵ）を効率良く分散処理するソフトなどを発表。高性能なＧＰＵと使い勝手の良いソフトをソリューションとして提供する。ＡＩ時代のデファクトスタンダード（事実上の標準）を維持し“王朝”を築く。（小林健人）

エヌビディアはデータセンター（ＤＣ）が大量のデータから価値を生み出す「ＡＩファクトリー」構想を掲げる。具体的には大規模なデータ処理を少数のユーザーが行うＡＩ処理の特性に合わせて、ＤＣの計算や通信などを最適化していく構想だ。

重要になるのがＧＰＵなどのハードウエアに加え、ソフトだ。特に推論型ＡＩではユーザーのプロンプト（指示・質問）に直感的に回答するのではなく、プロンプトが意味する内容をＡＩが深掘りし、新たな問いを自ら立ててそれに答えるというプロセスを繰り返すことで、より優れた回答を生み出す。この際、ＡＩモデルの入出力単位であるトークンが多く生成される。

エヌビディアが３月のＡＩカンファレンス「ＧＴＣ２０２５」で発表したソフト「ダイナモ」は、ＡＩモデルの処理フェーズと生成フェーズを異なるＧＰＵに割り当て、特定のニーズに合わせてＧＰＵ処理を最適化して、生成するトークンを最大化する。同社によればダイナモにより処理を最適化すると、中国のＡＩ企業ディープシークのＡＩモデル「Ｒ１」で生成されるトークン数はＧＰＵ一つ当たりの処理できる量が３０倍以上に高まるという。

エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）はＧＴＣで、ＡＩのスケーリング則は三つの局面で進むと強調した。ＡＩトレーニングのスケーリング、トレーニング後のスケーリング、推論のスケーリングだ。特に複雑な推論型ＡＩが普及するほど、膨大な計算力が必要になるのは間違いない。フアンＣＥＯは「世界がこの１年、誤解していた。推論型ＡＩが現時点で必要な計算量は、２４年の今ごろに必要だと考えていた量の１００倍をはるかに超えている」と話した。より複雑化するＡＩモデルに対し、ハードでは新型ＧＰＵを投入。ソフトで複雑な処理を最適化し、コスト性を向上させる。「ＡＩ王朝」の維持に余念がない。