ジェンスン・フアンが描くAIの次のフェーズ：AIエージェントと巨大インフラの時代

彼の例では、10年後のNvidiaは約7万5000人の従業員を抱えながら、数百万のAIエージェントと共に働くようになるかもしれないと語っている。

興味深いのは、これが仕事を減らすというより、むしろ人間をさらに忙しくする可能性があると彼が指摘している点だ。AIが作業速度を上げることで、企業はより大きなプロジェクトに挑戦するようになるからだという。

AIの最大の制約は「計算力」ではなくメモリ

AIの成長を語るうえで、フアンがもう一つ強調したのがメモリ問題だ。

これまでAIの性能向上は主にGPUの計算能力で語られてきたが、現在は

• メモリ容量
• メモリ帯域幅

が急速にボトルネックになりつつあると彼は説明した。

大規模モデルがリアルタイムで推論し、思考し、応答するためには、膨大な量の高速メモリが必要になる。つまり、AIの未来はGPUだけでなくメモリ技術にも大きく依存するというわけだ。

AI供給網の中心にある台湾

フアンの台湾訪問は、世界のAIサプライチェーンにおける台湾の重要性を改めて示した。

Nvidiaの最先端チップの多くは、世界最大の半導体ファウンドリであるTSMC（台湾積体電路製造）によって製造されている。

フアンはAI需要の急増により、TSMCの生産能力が今後10年で2倍以上になる可能性があるとも述べている。

AIインフラ拡大のペースは、半導体製造能力にも大きく左右されるというわけだ。

中国市場の将来

地政学的な緊張や輸出規制が続く中でも、フアンは中国を重要なAI市場と位置づけている。

彼は、中国政府がどこまで国内市場を保護するかによって状況は変わるものの、長期的にはAIチップ市場は再び開かれる可能性があると見ていると語った。

同時に、最先端チップの製造拠点としては台湾が引き続き中心的役割を担うとも強調している。

AIコンピューティングは「異種混合」へ

フアンは、AIの未来が単一のチップアーキテクチャに支配されるとは考えていない。

代わりに、次世代のAIシステムは

• GPU
• CPU
• 専用アクセラレータ
• ネットワークプロセッサ

など複数のプロセッサを組み合わせたヘテロジニアス（異種混合）コンピューティングになると予測している。

特にAIエージェントのような複雑なワークロードでは、学習・推論・メモリ管理などを異なるチップが分担する形が主流になる可能性が高い。

未確認のエピソードについて

オンラインでは、フアンが仕事でAnthropicの「Claude」を使っているとか、家族がAIエージェントで家庭管理をしているといった話も広く共有されている。

ただし、台湾訪問を報じた主要メディアの高信頼な報道では、これらの具体的なエピソードは確認できない。そのため、現時点では未確認または要検証の情報として扱うのが妥当とされる。

全体像：AI革命はまだ始まったばかり

フアンの発言をまとめると、彼が描くAIの未来は次のような構図になる。

• AIインフラの拡張はまだ初期段階にある。
• AIエージェントが人間と協働する新しい働き方が広がる。
• メモリと半導体製造能力がAI成長の重要な制約になる。
• NvidiaはAIエコシステム全体の基盤プラットフォームを担う。

もしフアンの予測が正しければ、AIの本当の変革はすでに終わったのではなく、これからの10年で本格化することになる。