NVIDIA CEO の Jensen Huang は、第 3 回中国国際サプライチェーン博覧会への参加に続き、メディア交換セッションに出席しました。1 時間以上に及ぶディスカッションでは、 NVIDIA の技術戦略、業界競争、中国市場ポジショニング、 AI 開発など、 NVIDIA の中国の AI の見通しに対する自信と中国市場へのコミットメントを示しました。

新しい RTX Pro GPU がデジタルツイン、自動運転、ロボット工学をターゲットに

Huang 氏は、 NVIDIA が中国市場に焦点を当てていることを強調し、 H 20 よりも先進的なチップを中国に提供したいと期待している。H 20 は、 Hopper アーキテクチャにより推論機能と帯域幅の優位性を有していますが、 Huang 氏は、技術は進化を続け、中国への輸出が許可される将来の製品にはアップグレードが見られると指摘しました。また、中国での H 20 販売の再開は米国政府のライセンス承認に依存しており、サプライチェーンの再活性化には時間がかかるが、顧客の需要は引き続き強いと述べた。

Huang 氏は、コンピュータグラフィックス、レイトレーシング、センサーシミュレーションに焦点を当てた Blackwell アーキテクチャをベースとした新たにリリースされた RTX Pro GPU を紹介しました。デジタルツイン、自動運転、ロボット工学などのアプリケーション向けに設計されており、 H 20 と差別化されています。

輸出管理に関しては、 NVIDIA は中国、米国の政府と良好な関係を維持する必要があると述べた。企業の柔軟性を通じて規制の影響に適応しながら政策を遵守しています

特に、これは黄氏の 2025 年の 3 度目の中国訪問となります。今後の訪問は招待によるものだが、 AI アプリケーション、サプライチェーン、電気自動車における中国の強みについて楽観的であり、中国との協力を深めることを約束した。

NVIDIA の中国戦略 ： AI 人材、エコシステム、パートナーシップ

Huang 氏は、 TikTok や Xiaohongshu などのプラットフォームを含む中国の AI アプリケーションのイノベーションを賞賛し、中国が急速な技術統合と応用でリードしていると指摘した。高品質の能力を培ってきた激しい市場競争を強調し、グローバル企業が中国のエコシステムから学んでいる。中国の教育システムは、世界の AI 研究者の約 50% を生み出し、科学、数学、コンピュータの分野で強力な人材を備えており、ダイナミックなイノベーション環境を育成していると指摘した。

その結果、 NVIDIA は中国での採用拡大を計画しており、 25 年以上一緒に仕事をしている中国のエンジニアの専門知識を称賛しています。

NVIDIA の中国企業とのコラボレーションは、技術サポート （ 例えば、自動運転、大型モデルの基礎技術 ） ではなく、最終製品の製造に直接関与します。

Huawei 、 DeepSeek 、中国の AI イノベーションを称賛

中国の AI の進歩について尋ねられた Huang 氏は、 Huawei と中国の製造能力を過小評価することは非常にナイーブであり、ハイエンドのスマートフォンと通信技術における Huawei の強さを認めていると考えている。ファーウェイのような中国企業は急速に発展しているが、その競争力は否定できず、エコシステムの成熟は時間の問題に過ぎないと述べた。

彼は、中国の AI 産業は、コンピューティングインフラストラクチャ、モデル、アプリケーションの 3 層アーキテクチャに分けることができ、すべてが非常に急速なペースで発展していると指摘した。彼は特に、 DeepSeek が世界初のオープンソース推論モデルの立ち上げのような例を挙げ、モデル層での技術的ブレークスルーを認識し、アリババの Tongyi Qianwen と Kimi を優れた技術として認識した。

また、 DeepSeek R 1 のようなモデルの革新的なアーキテクチャを賞賛し、推論効率における重要なブレークスルーを強調しました。

NVIDIA の競争優位性 ： ユニバーサル AI アーキテクチャとフルライフサイクルサポート

AI チップにおける NVIDIA の優位性にもかかわらず、 AMD 、 Huawei 、 Qualcomm などの競合他社は急速に追いついています。

クラウドプロバイダーからの競争への対処 （ 例 ：Amazon 、 Google ） 社内チップを開発している Huang 氏は、 NVIDIA の利点は、独自のチップに限定されるのではなく、汎用的な AI アーキテクチャとフルライフサイクルサポートを提供することにあります。競争は業界の進歩の原動力として歓迎し、ライバルの努力は市場の活力を検証していると述べた。

NVIDIA の AI 戦略と技術ロードマップについて議論する際、 Huang 氏はフルライフサイクルの AI システムの構築への同社のコミットメントを強調しました。そのためには、トレーニング前、トレーニング後の最適化、強化学習、推論など、 AI ライフサイクル全体をカバーする高度なシステムの開発に多額の投資が必要です。

特に、さまざまなクラウドプラットフォームやエンタープライズビルドシステムに展開できるオープンで汎用的な AI アーキテクチャの重要性を強調しました。ユーザーは、 NVIDIA のアーキテクチャと「言語」を習得するだけで柔軟な適応を実現できます。

現在、 NVIDIA の戦略的コア目的は、技術的パフォーマンスのリーダーシップの維持、システムのユーザビリティと実用性の確保、アーキテクチャの普及の達成の 3 つの主要分野に焦点を当てています。

「世界で最も時価総額が低いテクノロジー企業」から「最も時価総額の高いテクノロジー企業」への NVIDIA の道のりを振り返り、 Huang 氏は、 NVIDIA の基本的な貢献は「コンピューティングを再定義」し、基礎産業としての AI の先駆者であることを強調しました。