NVIDIA元AIチーフ、5Tコンテキストの物理AIでトランスフォーマーを破壊し、宇宙をシミュレート

とても衝撃的です！

AIが全宇宙を予測し始めました——

LLMは世界の言語的記述を予測し、ビデオ世界モデルは（動的）画像を予測するが、今回は直接四次元の空間と時間の物理状態を予測する。

最も衝撃的なのは、急成長中のTransformerではなく、新アーキテクチャ「ニューラルオペレーター」を採用している点である。

単一の推論で、時間次元を含めた完全な四次元軌跡を直接出力してください。

これには非常に長いコンテキスト長が必要ですが、現在、スタートアップ企業Accelerated Understandingはトレーニング時のコンテキストを兆（1T）レベルまで拡張し、推論時には5兆以上を超過しています！

5兆とはどのような概念でしょうか？これは現在の最高峰のLLMの500万倍です。AIに『戦争と平和』を500万回連続で読み、すべてを記憶させるのに相当します。

よく考えてみてください。

時間は本質的なものではなく、より深い情報構造から派生した表象に過ぎない。ちょっと興味深いよね？この考えを極限まで推し進めると、それはまるで物理的な宇宙全体を生成していることになる。

さらに驚くべきことに、このスタートアップの二人の創業者は、元世界一の富豪ジェフ・ベゾスから提示された、株式35％、年収200万ドル、そして20億ドル以上の資金調達の約束を断った。

そして、彼らの背後にいる「精神的株主」や潜在的な隠された推進者こそ、革ジャンを着た男——NVIDIACEOのジェンセン・ホアンである可能性がある。

昨日、シリコンバレーの投資界の大物が曖昧な発言をしたが、ネット全体が盛り上がり、IlyaのSSIが今回大技を仕掛けるのではないかと広く推測された。

そして今、その正体が明らかになり、Ilyaでもなく、言語モデルでもなく、本当に「宇宙生成器」だったことがわかった。

「Accelerated Understanding」のこの恐ろしいデータが拡散されています：

• モデルパラメータ規模：最大1兆（1 Trillion）パラメータのモデル事前学習を完了しました。
• 極限の拡張性：実験規模は35兆（35 Trillion）パラメーターまで急増しました。
• トレーニング期間のコンテキスト：1 Trillion（1兆）
• 推論期間のコンテキスト：5兆以上。

このような膨大なコンテキストの裏付けのもと、このモデルは恐ろしい能力を発揮している：

物理シミュレーションを行う際、サブサンプリングは不要であり、チャンキングも不要です。

極めて複雑な4次元空間物理システムに直面し、それは「ワンショット」で時空全体の完全な運動軌跡を生成できます！

さらに、基盤となるロジックが統一されているため、同じモデルがまったく異なる分野の物理問題を同時に処理できるのです！

これは以前では考えられなかった。

かつて、気象学者は気象モデルを、材料学者は材料モデルを用いていたが、現在、Accelerated Understandingは世界に示した：物理法則は根底において共通しており、一つの汎用物理大モデルで十分にあらゆる分野をカバーできるということを。

Accelerated Understandingの最も革新的なコア機能は、「シミュレーション → 改善 → シミュレーション」の完璧なフィードバックループを構築することにあります。これは単なる「ジェネレーター」ではなく、真の「リアリティバリデーター」です。

また、今回のターゲットフィードバックは、Ilyaのテスト時のトレーニングにも響きました。

今日、どのAI業界の専門家に聞いても、「現在最も注目されているAIアーキテクチャは何か？」という質問に対して、100％の確率で「Transformer」と答えるだろう。

ChatGPTからさまざまな動画生成モデルまで、このGoogleが開発したアーキテクチャは、過去数年間のAI界を支配してきました（つまり、ChatGPTの「T」です）。

しかしAnimaにとっては、Transformerの道筋は逸脱している。

「言語中心の知的視点は『人間中心』である」と、Animaは発表前の独占インタビューで鋭く指摘した。「一方で、物理学を中心に置くことが『自然中心』の視点である。」

現在のLLMとビデオ世界モデルはどのように機能しているのでしょうか？それらは本質的に「確率のゲーム」をしています。

ChatGPTは、次に最も可能性の高い単語を予測しています。

一方、那些令人驚嘆のビデオ生成AIは本質的に視覚的な近道（Visual Shortcuts）を取っている——それらは生成された画像が物理法則に合っている「ように」見せているだけであり、重力、流体力学、素材の張力などを深く追求すると、すべてが間違っていることがわかる。

それらは物理をまったく理解しておらず、単に高度な「ピクセルリピーター」にすぎない。

しかし、テキストは1次元であり、動画は3次元であり、現実の時空は3次元の空間＋1次元の時間です。

また、多くのモデルは自己回帰方式を採用しており、フレームごとに予測を行い、エラーが段階的に蓄積します。

したがって、Accelerated UnderstandingはTransformerも視覚的ショートカットも徹底的に拒否しました。

彼らが掲げた最終兵器は、Animaが多年前から参画して開発した革新的な技術——ニューラルオペレーター（Neural Operators）である。

処理テキストとは異なり、ニューラルオペレーターは、複雑で見えない物理データを処理するために特化されています。物理世界を文字やピクセルに無理に次元削減する必要なく、完全な4次元（3次元空間＋時間次元）で多物理現象を直接理解します。

見えない気流、核融合炉内のプラズマ乱流、チップ内部の微視的熱力学分布……これらの人類の肉眼では見えず、従来のAIが「視覚的経験」では推測できなかった物理プロセスが、この新しいアーキテクチャにより、明確に可視化され、計算可能になった。

ここまで読んだあなたは、このような恐ろしいモデルを訓練するのにどれほどの計算リソースが必要で、資金はどこから調達されるのかと疑問に思うかもしれません。

現在の資金調達の詳細を明かすことはできないが、共同創業者は「計算プロバイダーと提携し、AIの開発と運用にハードウェアクラスタを提供してもらっている」と控えめに述べた。

しかし、すべての手がかりは、彼女の以前の所属先であるNVIDIAと、「AIが未来だ」と叫ぶジェンセン・ホアン（Jensen Huang）を示している。

2018年、AnimaはNVIDIAにAI研究ディレクターとして採用された。

5年間、彼女はトップレベルの科学者チームを率いて、NVIDIAのGPUコンピューティングパワーを最先端のAI分野に応用する方法を探究した。

当時、チームは初期の驚異的なプロジェクトを実現しました：AIを用いて天気予測を高速化するものです。結果として、AIによる予測の精度は、気象学者が使用する非常に複雑な従来の計算流体力学モデルと同等でありながら、数桁速くなりました。

この結果は直接、ジェンセン・ホアンを震え上がらせた。

2021年のNVIDIA GTCカンファレンスで、ジェンソン・ホアンは自ら壇上に立ち、Animaチームによる「ニューラルオペレーター」に関する研究成果を世界に発表しました。「当時、彼はとても興奮していました」とジェンソン・ホアンは振り返ります。

アニマが老黄に冗談で「AIが理論物理学者たちの昼食を奪ってしまうかもしれない」と言った。

そのとき、ジェンセン・ホアンは目を輝かせ、堂々と答えた。「私はそれが彼らのすべてのランチを食べ尽くすのを望む！」

Animaによると、正是黄仁勋最初鼓励她去追求并实现这个「物理AI」的疯狂想法。

英偉達は今日、ルーテルが同社への投資について問いかけてきたことに対して公式に回答していないが、AI業界では誰もが理解している——トップレベルの計算能力の裏側的な支援がなければ、5兆トークンのコンテキストを有するこの巨大な存在を生み出すことは不可能だ。

老黄のこの大きな戦略が、ついに一手を打った。

しかし、この「物理大モデル」がどれほど優れているかを理解するには、2024年末のロサンゼルスに戻る必要があります。

高級レストランで、現在のAIの構図を変える可能性のある秘密のディナーが開催されています。

ディナーの主役の一人は、投資家でバイオテクノロジー起業家であるヴィク・バジャジ（彼は後にベゾスと共同で評価額100億ドルを超えるProject Prometheusを設立した）。

そして彼の向かいに座っているのは、カリフォルニア工科大学の計算数学科学教授で元NVIDIA AI研究ディレクターのアニマ・アナンドクマールと、その夫でトップレベルのAIインフラエンジニアであるベネディクト・ジェニクの夫妻である。

バジャジは「プロメテウス計画」（Project Prometheus）というオファーを持って来ました。この協定はベゾスが裏で強く後押ししており、その条件は驚異的です：

Animaを社内の広告代言人、取締役会メンバー、および科学的ビジョンのリーダーとして招聘する；

夫婦二人は最大35%の会社株式を取得する。

基本年俸100万ドル、入社3か月後に即200万ドルに倍増；

最も驚異的なのは、プロトコルに明記されている通り、ベゾスを含む投資家がBラウンド前の調達に対して20億ドル以上の「約束資金」を提供することである。

今や大規模モデルへの資金調達がますます難しくなり、計算リソースのコストが高騰する時代において、これは財務的自由と業界の権力を手に入れるためのスーパー・ゴールデン・チケットである。

しかし、AnimaとJenikは拒否を選択しました。

なぜか？ 彼らが手にしているものは、「自動化された複雑な物理システムの製造」会社をはるかに超える可能性を秘めているからだ。彼らは他社に依存したくなく、自らの技術的ビジョンを資本に操られたくもない。彼らが目指すのは、物理宇宙を直接理解しシミュレートできる「神級モデル」を構築することである。

最終、アニマ夫妻は静かに潜伏し、今日までに自ら開発したAccelerated Understandingで世界を驚かせた。

2026年8月25日は、AIの発展史に刻まれる日となるだろう。

大言語モデルが美しい詩を書いたり、仕事のメールを校正してくれることに歓声を上げているとき、Accelerated Understandingは未来からやってきた破壁者のように、冷たく告げる。言語や画像は、人間が世界を理解するための表層にすぎず、物理法則こそがこの宇宙の真の底層コードであると。

ベゾスを拒み、Transformerを拒み、視覚的な近道を捨て、4次元時空の本質に直面せよ。アニマ・アナンドクマールとベネディクト・ジェニクは、1兆パラメータと5兆コンテキストという狂気のようなデータを用いて、「物理AI（Physical AI）」時代の到来を世界に告げた。

参考資料：

https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643

https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014

https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277

https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/

https://acceleratedunderstanding.com/

本文は微信公众号「新智元」より、著者：ASI启示録、編集：ダビッド