Practical AI Podcastは10月1日(現地時間)、NVIDIAのMing-Yu Liu副社長へのインタビュー記事を公開しました。Liu氏は、AIがクラウドからロボット、車両などの物理システムへ移行する中、モデル、シミュレーション、推論への新たなアプローチが不可欠と指摘。オープンモデルがイノベーションに与える影響や、物理AIにおけるワールドモデルの役割、高性能システム構築の課題について議論しました。
Liu氏は、学生時代にオープンソースのコードやモデルが自身の学習とイノベーションに貢献した経験を振り返り、アカデミアが長年にわたりそうした方法で発展してきたと述べました。しかし、近年のモデルの大規模化と開発リソースの増大が、オープンモデルの減少につながっていると指摘しました。NVIDIAは、オープンモデルがイノベーションを可能にし、結果として世界をより良い場所にするという信念に基づき、その推進を続けているといいます。
APIは問題解決に優れる一方で、インサイトを提供せず、アイデアの検証を困難にする可能性があるとLiu氏は説明します。また、ローカルコンピューティング環境やインターネット接続がない状況ではAPIが常に解決策とはならず、オープンモデルが選択肢と柔軟性を提供すると強調しました。
NVIDIAはアクセラレータコンピューティング企業として、GPU、ネットワーキングデバイス、CPU、SoCなどのコンピュータを構築しており、エコシステム全体の活性化を目指しています。同社がオープンモデルを構築する理由の一つとして、モデル構築を通じて構築すべきコンピュータの種類やGPUアーキテクチャをより深く理解できる点を挙げました。さらに、オープンモデルは人々が画期的なアプリケーションを開発し、自身のビジネスニーズに合わせたソリューションを構築する手助けとなるとし、商業分野においても革新の機会をもたらすと述べました。
参考: Practical AI (Changelog) (アーカイブ) — 2026年10月1日 18:00 (JST)