NVIDIA、Ilya Sutskever氏のSSIを支援、10倍の計算規模拡大へ

はじめに

Ilya Sutskever氏の秘密主義的なAIラボ Safe Superintelligence Inc.（SSI） が、NVIDIAとの長期的な戦略的パートナーシップを締結しました。

両社は2026年7月27日、NVIDIAがSSIに大規模な投資を行い、次世代の Vera Rubin コンピューティングプラットフォームへのアクセスを提供することを発表しました。この投資とハードウェアへのアクセスにより、SSIの利用可能なコンピューティング能力は約10倍に増加する見込みです。

SSI自身の発表はさらに直接的で、研究がスケールする価値のある段階に達したと述べています。

SSIは、NVIDIAとのパートナーシップにより、今後12ヶ月でコンピューティング能力が10倍に向上すると述べています。

Sutskever氏は短い投稿でこの瞬間を総括しました。

「SSIをスケールする時だ。」

両社は公式発表で財務条件を開示していません。ロイター通信は、この取引に詳しい人物の情報として、NVIDIAの株式投資額は 50億ドル と報じています。ブルームバーグも同額を以前に報じています。

正確性に関する注意: 50億ドルという金額は報道による数値であり、NVIDIAまたはSSIが公式のパートナーシップ発表で開示したものではありません。

SSIとNVIDIA、長期的な提携を形成

Safe Superintelligenceは2024年6月、Ilya Sutskever氏、Daniel Gross氏、Daniel Levy氏によって、極めて限定的な目的で設立されました。それは、通常の製品サイクルに惑わされることなく、安全な超知能を構築することです。

同社のウェブサイトは今もその焦点を反映しています。

SSIは、安全な超知能という単一の製品に特化した「一直線」の研究所であると説明しています。

ほとんどの最先端AI企業とは異なり、SSIは過去2年間、チャットボット、開発者向けAPI、モデルカード、公開デモ、研究論文を一切リリースしていません。

その掲げる戦略は、能力と安全性を技術的課題として一緒に取り組みながら、ビジネスを短期的な商業的圧力から隔離することです。

そのため、今回のNVIDIAとの提携は特に注目に値します。半導体メーカーは、厳重に守られたSSIへの稀なアクセスを得た後、関係をさらに深めることを決定したと述べています。

研究

NVIDIAの公式発表によると、SSIは過去2年間、強固に調整された強力なAIを生み出すための新しい研究の方向性を追求してきた。

NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、サツケバー氏がAlexNetに始まる現代AIの基礎的ブレークスルーを担ってきたと述べ、SSIがVera Rubinプラットフォームを使って何を発見できるのか、NVIDIAは楽しみにしていると語った。

サツケバー氏の声明も同じ点に焦点を当てている。

「私たちにはスケールアップに値する研究があり、NVIDIAの大型コンピュータにアクセスできればそれが可能になります。」

Vera RubinがSSIにはるかに多くの計算能力を提供

この提携により、SSIはNVIDIAの新しいVera Rubinプラットフォームにアクセスできるようになる。

NVIDIAによると、Vera Rubinは大規模なトレーニングと推論、特に数兆パラメータモデル、長いコンテキストのワークロード、混合専門家システム、エージェントAI向けに設計されている。

SSIにとって重要な数字はベンチマークスコアではなく、キャパシティである。

同社は、NVIDIAの投資とVera Rubinへのアクセスにより、計算能力を約10倍に拡大できると述べている。

SSIのソーシャルメディアでの発表によると、この増加は今後12ヶ月以内に実現すると見込まれている。

NVIDIAとSSIは、現在および将来のNVIDIAコンピューティングプラットフォームの技術進化についても協力し、SSIは自社のAI研究に基づくフィードバックを提供する。

報告される50億ドルの株式投資

公式プレスリリースでは、NVIDIAの投資について「多額」とだけ説明されている。

ロイター通信はその後、この取引に詳しい人物の話として、株式投資の額が50億ドルに上ると報じた。

もし正確なら、まだ商業製品をリリースしていない企業に対する異例の大規模な戦略的投資となる。

この提携は数週間のうちにまとまったという。

そのスピードがこの話を興味深いものにしている。NVIDIAは、SSIの研究への非公開アクセスを通じて十分な自信を得て、資本と希少な次世代コンピューティングインフラの両方を投入する決断をしたように見える。

なぜ投資家は製品を見る前にSSIを支援したのか

SSIは公にほとんど明らかにしていないにもかかわらず、多額の資金を集めてきた。

2024年9月、発足から約3ヶ月後、同社は報告された評価額約50億ドルで10億ドル以上を調達した。

投資家には、Andreessen Horowitz、Sequoia Capital、DST Global、SV Angel、NFDGが含まれていた。

当時、SSIはその資金を主に計算能力の取得と研究者・エンジニアの採用に使用すると述べていた。

2025年4月、同社は評価額320億ドルでさらに20億ドルを調達したと報じられている。Greenoaksがこのラウンドを主導し、Andreessen HorowitzやLightspeedなどの投資家が参加した。AlphabetとNVIDIAも同社を支援した。

つまり、SSIはモデル、製品、従来の公開技術ロードマップをリリースすることなく、320億ドルの非公開評価額に達した。

その説明の一部は、サツケバー氏の実績にある。

彼は、ディープラーニングをコンピュータビジョンにおける支配的なアプローチとして確立するのに貢献した2012年のニューラルネットワーク、AlexNetの著者の一人である。その後、Google Brainで働き、研究に貢献した。

シーケンス・ツー・シーケンス学習とAlphaGo。

2015年、彼はOpenAIを共同設立し、主任研究員に就任。その後、大規模モデル研究の複数世代にわたり関与し、2024年5月に退社した。

1ヶ月後、彼はSSIを立ち上げた。

新会社は、高度なAI研究を追求しながらも、消費者向け製品をリリースする際に生じる商業的な緊張を意図的に回避するよう設計された。

同社のウェブサイトにはこう書かれている。

「SSIは私たちの使命であり、名称であり、製品ロードマップそのものです。」

これが、同社が何を構築しているかに関する、ほぼ唯一の公開情報である。

NVIDIAは何を見たのか？

これが最大の未解決の疑問である。

SSIは現在の研究についてほとんど何も公開していない。

公開されたモデルも、詳細なアーキテクチャ論文も、ベンチマーク表も、外部者が提携の背景にある研究を独自に評価できる技術デモも存在しない。

それにもかかわらず、NVIDIAの発表には異例に具体的な記述がある。同社は、提携を進める前に、SSIが厳重に管理している研究への稀なアクセスを得たという。

NVIDIAによれば、SSIは「強力かつ堅牢に調整されたAI」を目指す「新たな研究方向」を開発してきたという。

一方、SSIは、その研究が現在、規模拡大が正当化される段階に達したと述べている。

これらの声明は意味を持つが、依然として取引に直接関与する2社からの説明に過ぎない。

論文、モデル、再現可能な実験がなければ、外部者は以下のことを判断できない。

• 新たな研究方向が実際に何であるのか
• モデルアーキテクチャを変更するのか
• 学習目標を変更するのか
• 新しいデータや合成データに依存するのか
• 学習後処理や強化学習を変更するのか
• その安全性へのアプローチが既存の調整技術とどう異なるのか
• どのような証拠がNVIDIAにその研究を拡大すべきと確信させたのか

現時点で、最も強力な公開シグナルは、NVIDIAが資金提供とVera Rubinへのアクセスの両方を約束したという事実である。

スケーリングの回帰

この提携が特に注目されるのは、スケーリングというアイデアにサツケバーが長年関わってきたためである。

2020年、OpenAIの研究者らは、言語モデルの損失がモデルサイズ、データセットサイズ、学習計算量と予測可能な冪乗則に従うことを示す研究を発表した。

その研究は、業界全体の戦略を補強する一因となった。すなわち、より多くのデータと計算量で訓練された大規模モデルが予測可能に改善するのであれば、より強力なシステムを構築する最も信頼できる方法の1つはスケーリングである、というものだ。

GPT-3は、そのアプローチを最も顕著に示す例の1つとなった。

その後数年にわたり、スケーリングはOpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta、xAIなどの各研究機関で、ますます大規模な訓練実行を推進した。

しかし、近年、業界では通常の事前学習スケーリングが収穫逓減をもたらしているのではないかという議論が行われている。研究グループは、推論、強化学習、合成データ、テスト時計算、マルチモーダル学習、新しいアーキテクチャなどをますます探求している。

サツケバー自身も、AIは基礎研究が再び重要となる時代に入っていると公に主張している。

その点で、彼の最新の動向は極めて興味深い。

SSIは、

単に「より多くのGPUが欲しい」と言っているわけではない。

同社は、まず約2年間研究の方向性を模索し、今その方向性がより多くの計算資源に値すると確信したと述べている。

言い換えれば、その流れは次のようになる。

1. 新しい研究アプローチを見つける。
2. それを非公開でテストする。
3. スケールする価値があると判断する。
4. 計算資源を約10倍に拡大する。

これは、単により多くのハードウェアが利用可能になったからといって、アーキテクチャを変えずにスケールするのとは異なる。

新たなスケーリング曲線か、それとも単なる大規模実験か？

当初の報道では、NVIDIAとの提携はサツキーバーが「スケーリングの舞台」に戻ることを意味するとされていた。

その解釈はもっともだが、入手可能な証拠からは、SSIが正確に何をスケールしようとしているのかはまだ明らかになっていない。

従来のフロンティアモデルの学習実行である可能性もある。また、異なる学習目的、アーキテクチャ、安全機構、または学習後のプロセスである可能性もある。

その違いは重要である。

計算資源の10倍の増加は、その基礎となる手法がそれを活用できる場合にのみ、戦略的に重要性を持つ。

SSIの公の表現は、同社がその閾値を超えたと確信していることを示唆している。

NVIDIAは、インフラを提供するために十分に確信しているようだ。

残りのAIコミュニティは、証拠を待つ必要がある。

よくある質問

Safe Superintelligence Inc.とは何ですか？

Safe Superintelligence Inc.（SSI）は、2024年にイリヤ・サツキーバー、ダニエル・グロス、ダニエル・レヴィによって設立されたAI研究会社です。同社の掲げる目標は、消費者向け製品や短期的な製品サイクルに気を取られることなく、安全な超知能を構築することです。

NVIDIAはSSIに正式に50億ドルを投資したのですか？

NVIDIAは多額の投資を行ったことを公式に確認しましたが、その金額は開示していません。ロイターは、この取引に詳しい関係者の情報に基づき、50億ドルの株式投資を報じました。

SSIは計算資源をどの程度増やすのですか？

NVIDIAによると、この提携によりSSIの計算能力は一桁増加します。SSI自身の発表では、今後12ヶ月間で約10倍の増加と説明されています。

SSIはどのハードウェアを使用しますか？

SSIはNVIDIAのVera Rubinプラットフォームにアクセスできるようになります。Vera Rubinは、大規模な学習と推論のためのNVIDIAの次世代AIコンピューティングプラットフォームです。

SSIはすでにモデルを公開していますか？

この記事の執筆時点では、公開されたSSIのモデルはありません。同社はまた、その研究に関する技術情報をほとんど公開していません。

製品もないのに、なぜSSIはそれほど高く評価されているのですか？

投資家は、イリヤ・サツキーバーの研究実績と、SSIが画期的なAIの進歩を生み出す可能性に大きく賭けているようです。同社は2025年の資金調達ラウンドで320億ドルの評価額に達したと報じられています。

NVIDIAはSSIの研究の何に注目したのですか？

NVIDIAによると、提携に入る前に、SSIが厳重に守っていた研究内容への稀なアクセスを得たとのことです。両社はその研究の詳細を公開していません。

SSIは単により大きな言語モデルをスケールしているのですか？

それは確認されていません。SSIは、スケールする価値のある新しい研究の方向性を開発したと述べていますが、そのアーキテクチャや学習方法については公に説明していません。

関連ツール

• [Safe Superintelligence Inc.

](https://ssi.inc/): SSIの公式ウェブサイトおよび公開ミッションステートメント。

• NVIDIA Vera Rubin: 大規模AIトレーニングと推論向けNVIDIAの次世代プラットフォーム。
• NVIDIA Developer: NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングおよびAIインフラに関する技術リソース。
• Google Cloud TPU: Googleが開発したAI専用アクセラレータプラットフォーム。SSIも過去に使用。
• JAX: 大規模AI研究で広く使用される高性能数値計算フレームワーク。
• PyTorch: 大規模モデルの研究とトレーニングに用いられるオープンソースの機械学習フレームワーク。

関連リンク

• NVIDIAとSSIの公式パートナーシップ発表: NVIDIAが7月27日に発表した投資、Vera Rubinへのアクセス、10倍の計算能力拡大に関する公式発表。
• Safe Superintelligence公式ウェブサイト: SSIの当初のミッションステートメントと企業概要。
• ロイター：NVIDIAがSSIに50億ドルを投資: 投資額と取引内容に関する独立した報道。
• OpenAIのスケーリング則（ニューラル言語モデル向け）: モデルの性能、計算量、データ、規模の間の重要な経験的関係を体系化した2020年の研究。
• GPT-3論文: GPT-3と、言語モデルのスケーリングによる性能向上を解説した論文。

要約

NVIDIAとSSIは長期戦略的パートナーシップを締結し、イリヤ・サツケバーの研究室がVera Rubinシステムにアクセスするとともに、計算能力を約10倍に拡大するための追加容量を得ることとなった。

両社はNVIDIAによる大規模な投資を正式に開示したが、その規模は明らかにしなかった。ロイターは、この株式投資が50億ドルに上ると報じている。

今回の発表で最も重要なのは、SSI自身の説明かもしれない。ほぼ2年にわたる極秘研究の末、同研究室は現在、その研究がさらなるスケーリングを正当化できる段階に達したと確信しているという。

このパートナーシップはSSIが何を発見したかを明らかにするものではないが、その非公開の研究方向が大規模な改善を続けるかどうかを確かめるために必要な計算能力を提供するものである。