ウォールストリートジャーナルによると、ファーウェイが人工知能用の新しいチップでエヌビディアに挑戦しているそうです。ファーウェイは潜在的な顧客に、このチップがエヌビディアのH100に匹敵すると伝えているとのことです。なんということでしょう。ファーウェイがAI業界全体を揺るがす可能性のある爆弾を投下したのです。彼らはAscend 910cという新しいチップを発表しました。これは単なるチップではありません。AI世界におけるエヌビディアの支配に対する直接的な挑戦なのです。エヌビディアのH100に匹敵すると言われているチップについて話しています。H100はAIコンピューティングのゴールドスタンダードとされてきました。
なぜこれがそれほど大きな話題なのかを理解するには、もう少し大局的に見る必要があります。ファーウェイは2019年以来、アメリカから深刻な圧力を受けてきました。AIと半導体における進歩を遅らせようと、先進技術へのアクセスを遮断する制裁を受けてきたのです。しかし、ファーウェイは諦めませんでした。むしろ、独自の技術開発に資源を注ぎ込み、Ascend 910cはその懸命な努力の結果なのです。
ここでエヌビディアについて少し話しましょう。彼らは何年もの間、特にH100 GPUでAIチップの覇者として君臨してきました。高性能AIコンピューティングの定番だったのです。しかし、ここで興味深いことが起こります。アメリカの制裁にもかかわらず中国市場に留まるため、エヌビディアは少し性能を落としたバージョンのチップを販売してきました。これは妥協案であり、中国企業はそれほど喜んでいませんでした。
そこにファーウェイがAscend 910cで登場したのです。これは単にギャップを埋めるだけでなく、市場を席巻する脅威となっています。ファーウェイは空約束をしているわけではありません。彼らにはそれを裏付けるデータがあるのです。バイトダンス、百度、中国モバイルといった大手企業がすでにAscend 910cをテストしており、その結果は非常に印象的です。AIモデルのトレーニングや大量のデータ処理といった重要な分野で、エヌビディアのH100と互角の性能を発揮しているのです。
しかし、ここで本当に興味深いのは、Ascend 910cが単に技術仕様の話ではないということです。もっと大きな意味を持っているのです。これはファーウェイが西洋の技術から脱却し、独自の力で立つことができることを示す方法なのです。彼らはもはや追いつこうとしているのではなく、リードを目指しているのです。
数字で見てみましょう。Ascend 910cに対する潜在的な需要は膨大です。70,000台以上の注文があり、約20億ドル相当だという噂があります。これは多くのチップですね。エヌビディアの予想販売台数よりは少ないですが、軽視できる数字ではありません。
しかし、ファーウェイにとってすべてが順調というわけではありません。乗り越えなければならない深刻な障害があります。最大の問題は生産です。先ほど話した米国の制裁により、ファーウェイが先進的な製造ツールを手に入れることが非常に困難になっています。これにより、製品を市場に投入する際に大幅な遅延が生じています。この問題に対処するため、ファーウェイは高帯域幅メモリーの在庫を確保し、契約チップメーカーに工具部品や原材料の備蓄を指示しています。彼らはサプライチェーンに影響を与える可能性のある更なる米国の制裁に備えているのです。
これらの課題にもかかわらず、ファーウェイは前進し続けています。10月にAscend 910cの出荷を開始することを目指していますが、最終的な注文数量や納期スケジュールにはまだ多くの不確実性があります。これは単に生産の問題だけでなく、より広範な地政学的状況とも密接に関連しています。
ところで、ファーウェイとエヌビディアの戦いがなぜそれほど重要なのか、もう少し広い視点で見てみましょう。これは単にどちらがより多くのチップを売れるかという話ではありません。AIの未来を、そして結果的に世界の力関係を誰が支配するかという話なのです。これらのAIチップは、軍事システムからサイバーセキュリティ防御まで、あらゆるものに不可欠です。AIがこれらの分野でますます重要になるにつれ、これらのチップを生産し制御する能力は国家安全保障の問題となっているのです。
アメリカにとって、潜在的な敵対国の手に高度なAIチップが渡らないようにすることが極めて重要です。だからこそ、エヌビディアのH100のようなチップに対して厳しい輸出規制を設けているのです。彼らは、これらのチップが軍事能力の向上や、中国のような国での高度な監視システムの開発に使われる可能性を懸念しています。
一方、中国は独自のAIチップ開発を国家安全保障にとって不可欠なものと見なしています。国産技術を作ることで、中国は外国のサプライヤーへの依存を減らし、重要インフラの安全を確保できるのです。
では、ここで何が賭けられているのでしょうか。AI技術の支配は単に経済的優位性を得ることだけではありません。世界の安全保障において戦略的優位性を得ることなのです。AIチップの開発と展開をめぐるレースは、技術的覇権をめぐるより広範な戦いの重要な前線であり、その影響はハイテク産業をはるかに超えるものです。
しかし、この競争が激しいほど、前例のないペースでイノベーションが進んでいることも事実です。ファーウェイもエヌビディアも、AIチップで可能なことの限界を押し広げており、これは間違いなくこの分野で大きな進歩をもたらすでしょう。AIテクノロジーに依存する産業にとって、この競争はより優れた、より強力なチップをより低価格で手に入れることにつながる可能性があります。それは誰にとってもプラスですよね。
しかし、前途には課題が山積しています。特にファーウェイにとってはそうです。彼らは継続的な制裁の重圧の下で生産を拡大しようとしており、さらなる制限の脅威にもさらされています。もしファーウェイがこれらの障害を乗り越え、Ascend 910cの展開に成功すれば、それは世界のAIチップ市場の転換点となる可能性があります。このチップはエヌビディアと競争するだけでなく、AI技術の景観を再定義するものなのです。そしてもしファーウェイが成功すれば、それはハイテク産業だけでなく、世界規模での力のバランスの変化を示すことになるかもしれません。
では、Ascend 910cの何がそれほど特別なのか、もう少し深く掘り下げてみましょう。これは単に生の性能の話ではありません。効率性と多用途性の話なのです。ファーウェイは、彼らのチップが競合他社よりも幅広いAIタスクをより効率的に処理できると主張しています。これは、様々な分野でAIソリューションを実装しようとしている企業にとってゲームチェンジャーになる可能性があります。
しかし、それはハードウェアだけの話ではありません。ファーウェイはソフトウェア面でも懸命に取り組んできました。彼らはMindSporeという独自のAIフレームワークを開発しました。これはAscend 910cとシームレスに連携するように設計されています。この統合的なアプローチは、特に完全な技術スタックを展開する自由度が高い中国市場において、ファーウェイに大きな優位性を与える可能性があります。
さて、これが一般の人々にとって何を意味するのか、疑問に思うかもしれません。短期的には大きな違いに気づかないかもしれません。しかし長期的に見ると、AIチップにおけるこの種の競争とイノベーションは、かなりエキサイティングな発展につながる可能性があります。スマートフォンの音声アシスタントから自動運転車まで、あらゆるものを改善するより高速で効率的なAIの話をしているのです。
しかし、先走りすぎないようにしましょう。Ascend 910cが実世界のアプリケーションでどれほどうまく機能するかについては、まだ多くの疑問が残っています。そして、たとえ期待通りの性能を発揮したとしても、ファーウェイは生産と流通の面で依然として大きな課題に直面しています。
この全体像の中で最大の変数の一つは、米国と中国の間で続く地政学的緊張です。ハイテク産業はこの大きな対立の重要な戦場となっており、ファーウェイやエヌビディアのような企業の運命は、政治的決定に大きく左右される可能性があります。
エヌビディアにとって、課題は明確です。米国の輸出規制を遵守しながら、中国市場で競争力を維持する方法を見つける必要があります。これは微妙なバランス調整であり、中国企業のような企業が技術的に追いついてくるにつれ、ますます困難になってきています。
一方、ファーウェイは、これらの高度なチップを確実に大量生産し納品できることを証明する必要があります。また、彼らの技術がエヌビディアの製品に代わる長期的に実行可能な選択肢であることを、潜在的な顧客に納得させる必要もあります。
将来はどうなるのでしょうか。確実なことを言うのは難しいですが、一つ明らかなのは、AIチップ市場が熱を帯びており、競争がかつてないほど激しくなっているということです。ファーウェイがエヌビディアの支配に真の挑戦ができるかどうかはまだわかりませんが、一つ確かなのは、この戦いがイノベーションを促進し、この技術で可能なことの限界を押し広げるだろうということです。
最後に、この技術競争のより広範な影響について考えてみる価値があります。AIの開発は、私たちが想像もできないような方法で世界を形作っていくでしょう。ヘルスケアから教育まで、エンターテインメントから科学研究まで、AIはますます重要な役割を果たすようになるでしょう。AIチップ開発をリードする企業や国は、この未来を形作る上で大きな優位性を持つことになります。
だからこそ、ファーウェイとエヌビディアの戦いは、単に市場シェアや利益以上のものを賭けているのです。それは、私たちの時代で最も変革的な技術の一つの方向性を誰が決めるかという問題なのです。
そこで大きな疑問が残ります。ファーウェイはそれをやり遂げられるでしょうか。Ascend 910cの約束を果たし、AIにおけるエヌビディアの支配に挑戦できるでしょうか。時間が経てばわかることですが、一つ確かなのは、かつてないほど賭け金が高くなっており、この戦いの結果が私たちの知る世界を変える可能性があるということです。
あなたはどう思いますか。ファーウェイの新しいチップは、彼らが望むようなゲームチェンジャーになるでしょうか。それともエヌビディアが頂点に留まることができるでしょうか。
なんと、OpenAIの新しい秘密モデル、StrawberryとOrionが明らかになり、すでに連邦政府の役人たちを困惑させています。これらのAIブレークスルーは問題解決を革新し、現在のチャットボットを陳腐化させる可能性があります。ここがポイントです。以前QARとして知られていたStrawberryは、他のAIが行き詰まる複雑な数学や難問を解くことができます。その先進性は、OpenAIが米国の国家安全保障の大物たちにデモを行うほどです。しかし、それだけではありません。StrawberryはOrionと呼ばれるさらに強力なモデルのトレーニングデータを作成するために使用されています。なぜこれが重要なのでしょうか。これにより、数年先だと思われていたAIの限界を打ち破る可能性があるのです。航空宇宙工学やコーディングにおける潜在的なブレークスルーについて話しています。現在のAIでは手が届かないものです。さらに、OpenAIはStrawberryのバージョンを今年の秋にもChatGPTに統合する可能性があります。
では、これらのモデルがどのように機能し、なぜ多くの人々を驚かせているのか、詳しく見ていきましょう。Strawberryは単なる言語モデルではありません。複雑なタスクをより長く考え、人間の問題解決をシミュレートするように設計されています。このアプローチにより、特に多段階の推論が必要な場合、より正確で信頼性の高い出力が得られます。
具体例を挙げましょう。StrawberryはNew York Timesのconnectionsパズルを難なくクリアします。私はClaude 3.5 SonnetやGPT-4のような最高レベルのモデルでこれをテストしましたが、失敗しました。Strawberryのここでの成功は単に言葉遊びの話ではありません。言語理解と抽象的推論における飛躍的進歩を示しています。
しかし、Strawberryには欠点があります。その思考時間は典型的なAIの応答よりも遅くなります。そのため、OpenAIは日常的な使用に向けて、改善された推論と実用的なスピードのバランスを取った蒸留版の開発に取り組んでいます。
次にOrionについてです。これはOpenAIの次世代フラッグシップモデルとして開発中で、GPT-4を上回ることを目指しています。驚くべきことに、彼らはStrawberryの大型バージョンを使用してOrionの高品質なトレーニングデータを生成しています。このアプローチは潜在的にゲームチェンジャーとなる可能性があり、多くの人がAIの進歩を遅らせると考えていたデータの制限を克服する可能性があります。
では、なぜOpenAIはこれらの新しいモデルをそれほど急いで開発しているのでしょうか。簡単に言えば、競争が激しいからです。Llama 2のようなオープンソースモデルがGPT-4の後塵を拝し、AnthropicやGoogleがAIの推論で大きな進歩を遂げています。OpenAIは先頭に立ち続ける必要があり、StrawberryとOrionが彼らの秘密兵器となる可能性があります。
この話には技術的な仕様以上のものがあります。OpenAIが国家安全保障当局にStrawberryのデモを行ったことは大きな意味を持ちます。AI開発と国家安全保障の懸念の交差点が拡大していることを示しています。これらの技術がより強力で潜在的に破壊的になるにつれ、AI企業と政府の間の新たな協力の時代を迎える可能性があります。
これはまた、AI安全性とアラインメントの重要な問題にも関連しています。改善された推論は、私たちが嫌う厄介なAIのハルシネーションやエラーを減らす可能性があります。これは、AIが機密性の高い分野で採用されるために重要です。しかし、これらのシステムがより高度になるにつれ、AIの能力とリスクに関する新たな疑問も生じます。
タイムラインについて言えば、Strawberryの蒸留バージョンが今年の秋にもChatGPTに統合される可能性があります。Orionのリリース日についてははっきりしていませんが、明らかにOpenAIの最優先事項の一つです。
Strawberryの仕組みをもう少し詳しく見てみましょう。問題解決能力を高めるために、テストタイムコンピューテーションと呼ばれる技術を使用しています。答えを即座に出すのではなく、問題を解くよう求められた後、問題のすべての部分を考慮します。まるで、AIが難しい数学の問題に取り組むように、自分の作業を示しているようなものです。
これは、OpenAIの元チーフサイエンティストであるイリヤ・サツキーヴァが始めた研究を基にしています。サツキーヴァが去った後、研究者のヤコブ・フォルスターとシモン・シュミットがこの研究をさらに発展させ、QAR（現在のStrawberry）に至りました。このブレークスルーは、サム・アルトマンがCEOを解任され、その後再雇用されるという激動の取締役会ドラマの直前に起こりました。
Strawberryの可能性はパズルをはるかに超えています。複雑な推論を必要とするタスク、高度な数学、モデリング、最先端の科学研究、さらには高度な戦略的計画における潜在的な革命について話しているのです。単に数字を処理するだけでなく、文脈と含意を本当に理解するAIを想像してみてください。
Orionの詳細についてはより機密性が高いですが、その開発はStrawberryと密接に関連しているようです。Orionのトレーニングデータを作成するためにStrawberryを使用することは、目の覚めるようなコンセプトです。これは、既存のデータセットの限界を飛び越えて、Orionをトレーニングするための大量の高品質な推論重視のデータを生成するOpenAIの方法かもしれません。
このデータ生成アプローチは革命的な可能性があります。多くの専門家がAI開発におけるデータの壁、つまりますます複雑化するモデルをトレーニングするための良質なデータが枯渇することを警告してきました。もしStrawberryが実際にOrionをトレーニングするのに十分な良質な合成データを作成できるなら、AI進歩のための全く新しい道を開く可能性があります。
国家安全保障当局がStrawberryのデモを受けたという事実は重要です。これらのモデルが商業利用を超えた意味を持つことを示唆しています。複雑な問題を推論する能力は、サイバーセキュリティ、戦略的計画、さらには軍事応用においてもゲームチェンジャーとなる可能性があります。
しかし、これは強力なAIシステムを誰が制御するかについての大きな疑問も提起します。OpenAIが政府当局者にブリーフィングを行うことは、責任ある開発と見なされるかもしれませんが、AI進歩に対する政府の潜在的な影響について眉をひそめる人もいるかもしれません。
正確なリリース日は持っていませんが、OpenAIがChatGPTへの潜在的な統合のためにStrawberryの蒸留版に取り組んでいるという事実は、彼らが迅速に動いていることを示唆しています。Strawberryの機能の一部が、予想よりも早く公開向けアプリに登場する可能性があります。Orionのタイムラインはより不明確ですが、OpenAIの戦略にとって明らかに重要であることを考えると、最優先事項の一つであることは間違いありません。
AI世界は光速で進化しており、OpenAIは明らかにトップの座を維持するためのプレッシャーを感じています。これらの開発は、AI安全性とアラインメントに関するより大きな議論にも影響を与えています。一方では、より優れた推論能力により、AIシステムがより信頼性が高く、エラーやハルシネーションが少なくなる可能性があります。これにより、重要なアプリケーションにおいてAIがより安全で信頼できるものになる可能性があります。
一方で、AIが複雑な推論により優れるようになるにつれ、人間の価値観や目標とアラインメントを取ることがさらに重要になります。推論能力があるからといって、自動的に倫理的な決定ができるわけではありません。これは継続的な研究と警戒が必要な分野です。
まとめると、StrawberryとOrionに関する情報は、AI能力において潜在的に大きな飛躍を表しています。これらのモデルは、人間の思考を不気味なほど模倣する方法で、真に推論し問題を解決できるAIシステムに私たちをより近づける可能性があります。その影響は計り知れず、科学研究から創造的な問題解決、さらにはそれ以上の分野にまで及びます。
drug開発における発見の加速、個別化教育の革新、より詳細なビジネスインサイトの提供、あるいは複雑な環境モデリングへの取り組みさえ可能なAIを見ている可能性があります。いつものように、私はこれらの開発に鷹のような目を光らせていきます。AI landscape is shifting faster than ever、そしてOpenAIのこれらの新しいモデルは本当のゲームチェンジャーになる可能性があります。
AIチップについて、家庭でもよく知られている名前はエヌビディアですが、あなたたちのチップはエヌビディアとどう違うのでしょうか。そうですね、エヌビディアはGPU（グラフィックス処理ユニット）と呼ばれるものを作っています。私たちはLPU（言語処理ユニット）と呼ぶものを作っています。GPUは並列処理が得意です。例えば、税金申告のようなタスクを完了したいとしましょう。各ページを別の人に記入してもらうことができると想像してください。それがGPUのすることです。
Gro、AIチップのスタートアップ企業が最近、6億4000万ドルのシリーズDの資金調達ラウンドを完了しました。これにより、同社の評価額は28億ドルに押し上げられました。2016年に設立されたこの企業は、AIチップ市場におけるエヌビディアの支配に挑戦することを目指しています。GroのファウンダーでCEOのJonathan Rossは、AIの推論チップに焦点を当てて会社を立ち上げました。AIにおける推論とは、トレーニングされたモデルが新しい状況に知識を適用するプロセスのことです。これにより、スマートフォンが写真の中のオブジェクトを識別したり、チャットボットが応答を生成したりすることが可能になります。
Groの主要技術は言語処理ユニットですが、物語を書きたい場合は、一貫性のあるストーリーラインが必要です。始まりと終わりを知る必要があり、他のすべてのことがそれに依存します。そのためにはおそらくLPUが必要です。なぜなら、それは連続的であり、99番目の単語を予測するまで、実際に99番目や100番目の単語を予測することはできないからです。
これらのチップは、エヌビディアのグラフィックス処理ユニットとは対照的に、推論タスク専用に設計されています。Groは、推論タスクにおいて、彼らのLPUがエヌビディアのGPUよりも4倍速く、5倍安く、3倍エネルギー効率が良いと主張しています。
私たちはLPUを作っています。GPUのことは聞いたことがあると思いますが、LPUは言語処理ユニットです。違いは、GPUが高度に並列なプログラム、つまり同時に多くのタスクを実行できるものに適しているのに対し、それらは連続的ではなく、互いに依存していません。一方、LPUは例えば言語に適しています。なぜなら、99番目の単語を予測するまで100番目の単語を予測することができないからです。そのため、完全にユニークですが、超高速です。通常、初めてデモを見せると、「ワオ」という反応が返ってきます。実際、私たちのウェブサイトのURLは www.g.com ではなく、実際には www.g.com です。
AIチップ市場は2027年までに1.1兆ドルに達すると予測されています。推論市場だけでも、今後4年間で67億ドルの価値があると予想されています。Groはこの成長市場の一部を獲得することを目指しています。
Gro Cloudの成長は急速でした。エヌビディア、AMD、Intel、多くのレガシー企業があり、SambanovaやCerebrusのような他のチップスタートアップもあります。このエコシステムの中で、あなたたちはどのように位置づけられ、他のプレーヤーとどのように競争していますか。
私たちが主にしていることの一つは、実際にチップをサービスとして利用可能にすることです。Gro Cloudに行けば、実際に試すことができます。超高速で、その上に独自のアプリケーションを構築できるAPIもあります。自分でこれらのサーバーを購入してデータセンターに設置する必要はありません。私たちがすべてを処理するので、非常に簡単です。実際、過去約14週間で、7人未満の開発者から26万人以上の開発者に増加しました。
Rossは、過去5ヶ月間で、ほんの一握りの開発者から30万人以上に成長したと述べています。llamaの品質とオープン性、そしてGroのLPU上での信じられないほどの速度に惹かれたのです。
エヌビディアは現在、AIチップ市場シェアの約80%を占めています。他の競合企業には、AMD、Intel、CerebrusやSambanovaなどのスタートアップがあります。Groはこの競争の激しい環境で大きな課題に直面しています。
イーロン・マスクにはGrockというチャットボットがありますが、それによって何か混乱が生じていますか？少しありますね。こう言っておきましょう。私たちが商標を所有しており、先に宣言しました。
Groは最近、元Intelの幹部であるStuart Panを新しい最高執行責任者（COO）として雇いました。また、MetaのチーフAIサイエンティストであるYan Laconを技術顧問として迎えました。これらの有名人の加入は、会社に貴重な経験をもたらします。
Grockは2025年第1四半期末までに108,000以上のLPUを展開する計画です。彼らはグローバルに拡大しており、Aramco Digitalなどの企業と提携してAIコンピューティングセンターを世界中に構築しています。
業界のリーダーたちはGrockに注目しています。BlackRock Private Equity PartnersのSamir Menonは次のように述べています。「AIコンピューティングの市場は意味があり、Grockの垂直統合ソリューションはこの機会に十分に対応できる位置にあります。Groが需要に応えて規模を拡大し、さらにイノベーションを加速させることを支援することを楽しみにしています。」
Samsung Semiconductor Innovation CenterのヘッドであるMarco Chisariは次のように述べています。「私たちはGrockの破壊的なコンピューティングアーキテクチャと、ソフトウェアファーストのアプローチに非常に感銘を受けています。Grockの記録破りの速度と、ほぼ瞬時の生成AI推論パフォーマンスは市場をリードしています。」
Grockのビジョンは、単に高速なチップを作ることを超えています。彼らはAIコンピューティングを民主化することを目指しています。Rossは次のように述べています。「最大手のテクノロジー企業だけでなく、誰もが最先端のAI製品を作成できるようにリソースを提供することを意図しています。」
Groは、Global Foundriesとのパートナーシップを通じてチップを製造しています。彼らはGro Cloudに10万以上の追加LPUを展開する計画であり、これにより計算能力を大幅に増加させます。
会社の名前は、SF小説「Stranger in a Strange Land」に由来しています。この小説で「grok」は、「共感を持って理解する」というマーシャン語です。これはイーロン・マスクのGrockチャットボットと似ていますが、Rossは「私たちが先に宣言した」と主張しています。
実際、私たちはお金が尽きると思っていました。死ぬと思っていました。問題は、私たちが作ったものを少し早すぎるタイミングで作ってしまったことです。
Grockは、National AI Research Resource（NAIRR）パイロットに参加するよう選ばれました。これは、研究者をAIリソースと結びつける米国政府のイニシアチブです。これにより、Grockはより大きな、より確立された企業と同じリーグに位置づけられます。
Grockのパブリックセクター部門の社長であるEileen Blackは次のように述べています。「Grockは、AIにおける持てる者と持たざる者の格差を終わらせるために一部設立されました。必要なリソースへのアクセス不足が、研究者が次のOperation Warp Speedで成功することを妨げるべきではありません。」
Grockは最近、Gro Cloud上でLlama 3.1モデルをローンチしました。これには405Bパラメーターモデルが含まれており、これは公開されている最大の言語モデルの一つです。Mark Zuckerbergはこれについて次のようにコメントしています。「Llama 3.1モデルのクラウドデプロイメントにおけるGrockの超低レイテンシー推論を見ることができて本当に興奮しています。これは、オープンソースへの私たちのコミットメントがAIにおけるイノベーションと進歩を推進している素晴らしい例です。」
Groの財務パフォーマンスは、進歩と課題の両方を示しています。2023年には、売上高が340万ドルと低く、純損失は8830万ドルでした。しかし、今年度の売上高は1億ドルと予測しています。
同社は初期の年に大きな課題に直面しました。Rossは「Groは何度も死にかけた」と認めています。「私たちはGroを少し早く始めすぎたかもしれません」と彼は2019年、スタートアップが資金切れまで1ヶ月という時期を振り返っています。
2022年末のChatGPTのリリースによって引き起こされた最近のAIブームは、Groにとって有益でした。Rossは現在の状況を「コンピューティングは新しい石油だ」と表現しています。これは、AIコンピューティングパワーへの高い需要を指しています。
考え方としては、すべての技術時代は何らかの希少なリソースに基づいています。産業時代は石油、石炭、天然ガス、そして現在は太陽光や風力などのエネルギーに基づいていました。情報時代は印刷機から始まり、最終的にはインターネットとモバイルに至りました。以前、資金調達の際によく聞かれた質問は、「AIは次のインターネットになるのか、次のモバイルになるのか」というものでした。私の答えは、絶対にそうではないということです。なぜなら、それらは情報時代の技術だからです。これは生成時代の技術です。情報時代の技術が高忠実度でデータをコピーし、複製し、配布することに関するものであるのに対し、生成時代の技術は、質問のコンテキストの中で、その瞬間に新しいものを作り出すことに関するものだからです。
Groの技術は、高性能コンピューティングにも応用されています。マンハッタン計画に起源を持つ連邦研究施設であるArgonne National Labsは、核融合の研究にGroのチップを使用しています。
エネルギー効率は、Groの主要な焦点の一つです。彼らのチップは、推論タスクにおいてエヌビディアのGPUよりも3倍エネルギー効率が良いと主張されています。AIのエネルギー消費に対する懸念が高まる中、これは大きな利点となる可能性があります。
Groは、自動車やロボット分野も目標としています。彼らはこれを潜在的に3000億ドルの市場と見積もっています。イーロン・マスクでさえ、テスラのAIプロジェクトのためにエヌビディアのチップを注文しています。
同社はAI教育にも投資しており、カリフォルニア州の住民に高度なAIのトレーニングを行う計画です。この戦略は、自社製品の需要を創出しながら、AIスキルギャップに対処する可能性があります。
Groはいくつかの課題に直面しています。ハードウェアの展開を拡大することは複雑であり、upcoming チップの設計上の欠陥や潜在的な遅延についての噂もあります。新技術の展開における setbacks は、成長期待に影響を与える可能性があります。
AIチップ市場の競争は激しいです。エヌビディアは自社の市場シェアを積極的に守る可能性が高く、他のスタートアップも市場の一部を獲得しようと競っています。Cerebrus の CEO である Andrew Feldman は、Gro のアプローチについて次のように認めています。「白紙の状態から始めた人で、このような作業のために GPU を作ることを選んだ人はいません。」これは、Gro の LPU のような目的に特化した AI チップの潜在的な利点を強調しています。
地政学的要因は、Gro と半導体セクター全体に影響を与える可能性があります。バイデン政権とドナルド・トランプの両方からの最近のコメントは、半導体株がグローバルな緊張にいかに敏感であるかを示しています。
最近の6億4000万ドルの資金調達ラウンドは、BlackRock Private Equity Partners が主導し、既存および新規の投資家（Neuberger Berman、Type 1 Ventures、Cisco Investments、Samsung Catalyst Fund を含む）が参加しました。
Ross は AI の展開における推論の重要性を強調しました。「AI モデルのトレーニングは解決済みです。今は、世界がこれらのモデルを使用できるように展開する時です。」
より高速で効率的な AI 推論の潜在的な応用範囲は広範囲に及びます。医療画像のリアルタイム処理や、より正確な気候予測を可能にすることで、ヘルスケアや気候科学などの分野での進歩を加速させる可能性があります。
Gro は積極的に採用活動を行っており、競争の激しい市場でトップタレントを引き付けようとしています。Ross は次のように述べています。「私たちは、何十万もの開発者がオープンモデル上で構築することを可能にするチームであり、採用を行っています。」
Gro の NAIRR パイロットへの参加は、重要な意味を持つ可能性があります。Computing Data Software and Platforms の Katie Antypas は次のように述べています。「研究者は、責任ある方法で国のためのイノベーションと科学的発見を進めるために必要なリソースを必要としています。Gro の NAIRR パイロットへの貢献により、研究者は先進的なモデルにアクセスし、最も大胆な研究ビジョンを実現するのに役立つでしょう。」
Jonathan Ross は Llama 3.1 のローンチについて次のようにコメントしています。「Meta は、AI のための Linux 相当のもの、つまりオープンな運用システムを作成しています。これは Gro の LPU（高速 AI 推論を提供する）だけでなく、エコシステム全体のためのものです。テクノロジーにおいて、オープンは常に勝利します。この Llama 3.1 のリリースにより、Meta は最高のプロプライエタリモデルに追いつきました。このペースでは、閉鎖的なモデルを追い抜くのは時間の問題です。」
Gro の LPU 技術は、従来の GPU とは大きく異なります。GPU が並列処理に優れているのに対し、LPU は言語処理に不可欠な順次タスク用に設計されています。この設計選択により、特定の AI アプリケーションにおいて Gro が優位性を持つ可能性があります。
会社がトレーニングではなく推論に焦点を当てているのは戦略的です。AI モデルのトレーニングは計算集約的ですが、展開された AI システムにとって、推論は継続的な計算コストの大部分を占めています。推論を最適化することで、Gro は多くの AI アプリケーションにとって重要な痛点を標的にしています。
Gro のチップは、AI システムが目標を達成するために複数の順次タスクを実行する必要がある agentic ワークロードに特に適しています。これは、自動運転や複雑なロボット制御システムなどのアプリケーションにとって特に価値があるかもしれません。
AI が進化し続けるにつれて、より高速な推論によって可能になることは何でしょうか。大きなものの一つは agentic なユースケースです。今では、チャットボットに行って質問を入力し、回答を得ることに慣れています。しかし、それは単一のステップです。代わりに、例えばチケットを予約したいとしましょう。ハワイはどうでしょう？良い休暇先ですね。ではハワイへの旅行を予約したいとします。すると、ハワイのどこに行きたいのか、ビーチで過ごしたいのか、何をしたいのかなど、多くの質問をする必要があります。それらの質問への答えをすべて得たら、どの航空会社を予約し、どのホテルを取得するかを見つけ出す必要があります。中には満室のものもあるでしょう。何かを達成するために行わなければならないすべてのタスクを考えてみてください。それらはエージェントワークロードであり、これらすべての反復を完了するまで実際に解決することはできません。そのため、答えを得るのに時間がかかるほど、その影響は大きくなります。
実際に、10億人以上のユーザーを持つある顧客が、エージェントワークロードを構築しました。結果を得るのに4〜5分かかっていましたが、Groに切り替えたところ、10秒に短縮されました。
Groのチップ設計へのアプローチは業界でユニークです。彼らは最初の6ヶ月間、チップを設計する前にコンパイラに取り組みました。これは従来のアプローチとは逆です。このソフトウェアファーストの戦略により、AIワークロードの最適化において優位性を得る可能性があります。
Llama 3.1のようなオープンソースモデルへの会社の注力は戦略的です。これらのモデルをサポートすることで、Groは成長するオープンソースAI運動の重要なインフラプロバイダーとしての位置を確立しています。
低レイテンシーへの会社の強調は、自動運転や金融取引など、リアルタイムAIアプリケーションの分野で特に価値がある可能性があります。ミリ秒単位の遅延でさえ重要な場合があります。
Groのチップは大規模言語モデルを効率的に処理するように設計されています。これらのモデルが大きさと複雑さを増すにつれ、GroのLPUのような特殊なハードウェアがますます重要になる可能性があります。
推論に焦点を当てていることで、エッジAIアプリケーションの予想される成長に向けて会社を良好な位置に置くことができます。より多くのAI処理がエッジデバイスに移行するにつれ、効率的な推論がますます重要になります。
Groの技術は、AIモデルを大規模に実行するコストを潜在的に削減する可能性があります。彼らの効率性の主張が真実であれば、より広範な企業にとって高度なAIアプリケーションをより経済的に実行可能にする可能性があります。
AIチップ競争は熱を帯びており、Groは革新的な技術と野心的な計画を持つ真剣な競争相手です。彼らはエヌビディアの支配に挑戦する準備ができています。AIコンピューティングの未来は興奮させるものに見えます。
Googleが新しいPixel 9ラインアップを発表し、AppleとOpenAIはおそらく熱気を感じているでしょう。Pixel 9のAI機能は驚異的です。スマートフォン市場を一変させる可能性のある18の主要機能を見ていきましょう。
Gemini Live: Gemini Liveを使用すると、Geminiとよりナチュラルな会話ができます。電源ボタンをタップして押したまま「Let’s talk live」と言うだけで、アイデアを出し合ったり、インスピレーションを得たり、「夕食に何を作ればいい？」と尋ねたりできます。友人と話すように、超スマートなAIアシスタントと自然に会話できることを想像してください。電源ボタンを押したまま「Let’s talk live」と言えば、すぐにGeminiとチャットが始まります。さらに、Pixel Budsを使用してGemini Liveを利用できるので、移動中でもハンズフリーでチャットできます。
Pixel Studio: Pixel 9に搭載された初のオンデバイス拡散モデルを利用したPixel Studioで、思い描いたものを何でも作成できます。例えば、ルネサンス風の衣装を着たマルチーズプードルが外にいる様子を想像し、それを入力するだけでPixel Studioが実現します。常に次の斬新なアイデアに対応できるキャンバスがポケットにあるようなものです。
Magic Editor: Pixel 9では、Magic Editorがさらにマジカルになりました。生成AIを使用したAuto-frameが、空白を埋めたり、被写体を完璧にフレーミングするための最適なトリミングを見つけたりします。写真の編集がさらに簡単になりました。Auto-frameで写真をフレーミングできるだけでなく、見たいものを入力するだけで魔法のように実現します。岩を火山に、劇的な夕日やオーロラに再想像したいですか？入力するだけでそこに現れます。まるで写真用の魔法の杖を持っているようです。
Add Me カメラ機能: Pixel 9の「Add Me」機能で、誰も写真から取り残されることはありません。グループで写真を撮り、その後カメラマンを入れ替えることができます。Pixelが魔法のように両方の写真をマージします。カメラの後ろにいて楽しい瞬間を逃してしまった経験はありませんか？もうそんなことはありません。「Add Me」を使えば、グループショットを撮った後で自分を追加できます。AIがシームレスにブレンドするので、文字通り写真に写ることができます。
Video Boost: Video BoostとPixel 9 Proの新しい48MPハイレゾ5倍テレフォトカメラを組み合わせると、品質を犠牲にすることなく20倍までの素晴らしいスーパーレゾリューションズーム動画を撮影できます。Video Boostを使用して動画を録画するのが大好きですか？Pixel 9 Proなら、20倍までクリアな品質でズームインできます。お気に入りのバンドを最後列からでも鮮明に撮影できることを想像してください。
衛星SOS: 新しいGoogle Pixel 9シリーズで、米国での衛星SOSのサポートを発表できることを誇りに思います。これはGoogle Pixelユーザーにとって新しい接続性と安心感の時代を画します。初めて、米国で携帯電話やWi-Fiがない場合でも、Pixelユーザーは衛星を介して緊急サービスに接続し、助けを求めたり、連絡先と位置情報を共有したりすることができます。どこにいても安全網があるようなものです。
Tensor G4: Pixel 9のAIの背後にある力、Google Tensor G4は、Pixelの最も強力なチップです。Google DeepMindと共同設計され、Geminiのような高度なAI、最先端の写真や動画、そして一日中スマートなサポートを提供するように構築されています。このチップは驚異的です。Googleが作った中で最速で、AIを念頭に置いて設計されています。アプリが一瞬で開き、複雑なタスクを難なくこなし、しかもバッテリーを消耗しないことを想像してください。
Gemini Nano: Pixel 9は、マルチモーダリティを備えたGemini Nanoを搭載して発売される最初のスマートフォンです。このオンデバイスAIモデルは、昨年発売したモデルの3倍の能力と洗練さを持っています。Pixel 9は、このAIモデルで新境地を開いています。前モデルの3倍パワフルで、スマートフォンをこれまで以上に高速かつスマートにします。
Super Actua ディスプレイ: 新しいPixel 9 ProとPro XLには、これまで以上に共通点があります。同じSuper Actuaディスプレイ、同じプロセッサ、同じカメラを搭載しています。これらのスマートフォンのディスプレイに驚かされる準備をしてください。Googleが作った中で最も明るく、最も鮮やかな画面です。ポケットにミニIMAXシアターを持ち歩いているようなものです。
バッテリー寿命: Tensor、AI、ソフトウェア全体の最適化により、Pixel 9は大幅に長いバッテリー寿命を実現しています。平均でPixel 8よりも20%近く長く持ち、Pixel 9 Proでは、Pixelシリーズ史上最速の充電速度を実現しています。Pixel 9のバッテリー寿命は大幅に改善されました。Pixel 8と比べて最大20%長く持ちます。さらにProモデルはこれまでで最速の充電が可能です。スマートフォンにマラソンランナーの持久力を持たせたようなものです。
Pixel Screenshots: Pixel Screenshotsという新しいAI駆動機能により、スクリーンショットで捕捉したものを即座に見つけることができます。何かをスクリーンショットに撮って、その後見失ったことはありませんか？Pixel 9の新機能により、スクリーンショットを検索可能にするので、重要な情報を二度と見失うことはありません。
AI駆動の天気アプリ: Google AIは一日の準備を手伝うだけでなく、一日を通してサポートします。Pixel Weatherで超正確な天気予報を得られます。天気確認は日課ですが、Pixel 9はそれを一段階引き上げます。新しいAI駆動のPixel Weatherアプリは、パーソナライズされたタッチで正確な予報を提供します。美しくデザインされ、あなたの日常に基づいた提案も提供します。
リ・イマジンされたパノラマ: Pixel 9のパノラマモードを一から再構築しました。直感的に手の動きをガイドするUIから始まり、Pixelは写真を完全な画像処理パイプラインに通して、美しく詳細なパノラマを作成します。パノラマが大幅にアップグレードされました。Googleはこの機能を一から再構築しました。低光量でも素晴らしく詳細なショットを撮影できるようになりました。新しいUIがプロセスをガイドするので、完璧なワイドアングルショットを毎回確実に撮影できます。
コールノート: 相手が言った内容を忘れてしまいそうですか？Pixel Call Assistに会話を追跡させましょう。コールノートは会話のプライベートな要約を提供し、電話番号、時間、その他の重要な情報に簡単にアクセスできます。重要な電話をしながら、ペンを探さずにメモを取りたいと思ったことはありませんか？Pixel 9のコールノート機能がそれをカバーします。電話を切った直後に、会話のプライベートな要約と完全な書き起こしを送信します。
スタイリッシュな新デザイン: Pixel 9スマートフォンは、カメラを前面に押し出した洗練された新しいルックを持っています。象徴的なカメラバーの進化形です。彫刻のようなデザインは見事で、手に持っても心地よい感触です。Pixel 9ラインナップはスマートなだけでなく、スタイリッシュでもあります。カメラを前面に押し出した洗練されたデザインで、象徴的なカメラバーが進化しています。しかし、美しさだけに惑わされないでください。これらのスマートフォンはPixel 8の2倍の耐久性を持っています。
7年間のアップデート: 各Pixel 9スマートフォンには、7年間のOS、Pixelドロップ、セキュリティアップデートが付属しています。つまり、スマートフォンは時間とともに改善され続けるということです。Pixel 9を購入すると、単なるスマートフォンではなく、長期的な投資を手に入れることになります。Googleは7年間のOS、Pixelドロップ、セキュリティアップデートを約束しています。つまり、新機能や改善点が定期的にロールアウトされ、スマートフォンは時間とともに改善され続けるということです。
アップグレードされたRAM: Pixel 9は12GBのRAM、Pixel 9 Proは16GBのRAMを搭載しています。そして、すべてのスマートフォンのメモリがGoogle TensorとマルチモーダリティのGemini Nanoと連携して動作するので、生成AIはより高速で、よりスマートに、そして将来の進歩に対応できます。GoogleはPixel 9ファミリー全体でメモリを強化しました。標準のPixel 9は12GBのRAMを搭載し、ProおよびPro XLモデルは16GBという驚異的なRAMを搭載しています。これは、より高速なパフォーマンス、よりスムーズなマルチタスキング、そして要求の厳しいアプリを容易に処理できることを意味します。
驚くほど手頃な価格: Pixel 9、Pixel 9 Pro、Pixel 9 Pro XLは本日から予約受付を開始し、それぞれ799ドル、999ドル、1,099ドルからとなっています。これらすべての機能には高額な価格がつくと思うかもしれません。しかし、そうではありません。Pixel 9は799ドルから、Pixel 9 Proは999ドルから、Pixel 9 Pro XLは1,099ドルからとなっています。さらに、ProまたはPro XLモデルを選択すると、Gemini Advancedの1年間利用権が付属します。これらのデバイスに詰め込まれた革新的な技術を考えると、これは非常にお得な価格設定です。
以上です。今日はエヌビディアの株について見ていきます。2024年に入ってから好調な推移を見せており、8月28日に予定されている決算発表を前に、今がエヌビディア株を買うべき時期なのかという問いが多く聞かれています。
エヌビディアの株価は今年に入って2倍以上に上昇し、2024年初めの約50ドルから、この録音時点では印象的な118ドルにまで跳ね上がりました。しかし、ここで興味深いのは、この大幅な上昇の後でさえ、一部のアナリストはまだ成長の余地があると言っていることです。
彼らの直近の四半期報告では、いくつかの印象的な数字を示しました。前年同期比で売上高が26.04%増加しました。粗利益率（売上高から売上原価を差し引いた後の割合）は78.4%に上昇しました。これは前四半期の76%、前年同期の64.6%から上昇しています。簡単に言えば、エヌビディアはより多くのお金を稼ぐだけでなく、より大きな利益を確保しているということです。
エヌビディアの純利益（すべての費用を差し引いた後に残る金額）は、驚異的な148億8100万ドルにまで跳ね上がりました。これは前年比628%の増加です。
では、この背景にある理由は何でしょうか。二つの言葉で言えば、データセンターとAIです。エヌビディアのデータセンター収益は22.56%に急上昇しました。これは、産業を再形成しているチャットボットやAIツールの背後にある技術である言語モデルによるものです。
エヌビディアの技術ロードマップについて話しましょう。彼らは現在、すでに注目を集めているHopper GPUコンピューティングプラットフォームを持っています。しかし、彼らはその功績に安住しているわけではありません。Blackwellと呼ばれる次世代プラットフォームを発表しており、今年後半に市場に投入される予定です。潜在的な延期についての噂が流れているため、今後の決算報告で提供される更新情報に注意を払うことが賢明でしょう。
将来を見据えると、エヌビディアは来四半期の売上高を280億ドルと予測しています。これを理解するために、前年同期の2倍の数字だということを考えてみてください。また、彼らは粗利益率を74.8%から75.5%の間と予想しています。もしこれらの数字が実現すれば、私たちは爆発的な成長のもう一つの四半期を目にすることになります。
これだけの成長を見ると、確実に株価は過大評価されているに違いないと考えるかもしれません。しかし、ここが興味深いところです。今年の株価が2倍以上になった後でさえ、エヌビディアは30.59の先行株価収益率で取引されています。一見すると高く見えるかもしれませんが、彼らの成長率を考えると、多くのアナリストは実際にこれを合理的だと見ています。
半導体業界全体はこの1ヶ月間厳しい状況でした。エヌビディア自体もこの1ヶ月で約18%下落しています。しかし、ここで興味深いのは、TSMC、ASML、Qualcomm、AMDなど、業界の他の大手企業がすべて最近強い業績を報告していることです。これはエヌビディアにとって良い兆候かもしれません。
注視すべきもう一つの要因は地政学的な側面です。半導体株は世界的な緊張に敏感であり、最近のバイデン政権とドナルド・トランプの両方からのコメントでそれが表面化しているのを見てきました。
内部関係者は会社の約4.2%を所有しており、これは大きな割合ではありませんが、それでも重要です。昨年は約8億2000万ドルの注目すべき売却がありました。CEOも売却を行っています。これは必ずしもベアリッシュなシグナルではありません。内部関係者はポートフォリオの多様化から新しいヨットの購入まで、様々な理由で売却を行います。
一方、機関投資家の所有率は65%と堅調です。実際、機関投資家は売却よりもはるかに多く買い入れています。昨年は1770億ドルの買い入れに対し、80億ドルの売却でした。これは大手プレーヤーからの強い信頼の表れです。
ここで、いくつかの潜在的な障害について触れましょう。近日発売予定のBlackwellチップに設計上の欠陥があり、リリースが2025年にずれ込む可能性があるという報告がありました。これは決算報告で注視すべき点です。新技術の展開の遅れは成長期待に打撃を与える可能性があります。
エヌビディアは自動運転車やロボティクスなど新しい分野に進出しています。彼らはこれを潜在的に3000億ドルの市場と見ています。イーロン・マスクでさえ、テスラのAIプロジェクト用にエヌビディアチップを注文しています。
ここで、いくつかの主要な財務指標について話しましょう。エヌビディアの配当利回りは0.04%と低めですが、驚異的なペースで成長しています。2024年の投下資本利益率は印象的な61%で、経営陣が効果的に資本を配分していることを示しています。営業利益率も強く、時間とともに上昇傾向にあります。
エヌビディアを競合他社と比較すると、最近の下落にもかかわらず、過去1年間でほとんどの競合他社を上回るパフォーマンスを示しています。エヌビディアは146%上昇しており、これは半導体業界の他の競合他社よりも大幅に良好です。
次に評価について話しましょう。割引キャッシュフローモデルを使用すると、エヌビディア株の本源的価値は約140ドルと推定されます。ウォール街のアナリストはさらに強気で、平均目標価格は144ドルであり、現在の水準から38%の上昇余地を示唆しています。
TwitterのBeth Kigaからの最近の更新によると、エヌビディアのNVDAハイエンドGPU出荷量は2025年に55%以上増加すると予想されており、Blackwell GPUの出荷量がハイエンドGPU出荷量の80%以上を占めると予測されています。この予測は、考慮すべき成長の可能性をさらに一層加えています。
一部の投資家は長期的な見方をしています。あるRedditユーザーは自身の経験を共有しています：「NVDAの株を保有して1ヶ月のマイルストーンに到達しました。ポートフォリオが25%下落するのを見るのはかなりワイルドな経験でしたが、ドルコスト平均法を行った後、今では約5%のマイナスになっています。また、株を保有するための良いモチベーターは、損益分岐点の価格が200ドルのような非常に高い値だと想像することだと気づきました。」
また、強気のトレンドを示唆する技術分析もありました。あるアナリストは次のように述べています：「NVDAは再び群れから抜け出しました。印刷に向けて明確な強気の回転が見られます。彼は制御下にあり、今や彼を止めることはできません。」
興味深いことに、セクター内の他の株もエヌビディアと一緒に動いているようです。ある投資家は次のように述べています：「私は決算前にMicronを買いました。決算は素晴らしかったのですが、エヌビディアと一緒に株価は80ドル台後半まで下がりました。それ以来、エヌビディアと共に着実に上昇しています。」
様々な機関からの市場分析が火に油を注いでいます。Goldman Sachsは最近、NVDAを「今年最も重要な株」と呼び、ある火曜日に6%の上昇をもたらしました。Morgan Stanleyの予測では、0.4の先行PEGを示唆しており、NVDAが公正な価格設定のために2倍になる必要があるかもしれないことを示唆しています。Bank of AmericaはNVDAを2024年のチップカムバックにおけるトップのリバウンド株として挙げています。
決算期待も忘れてはいけません。UBSは第2四半期のEPSを0.68ドル、売上高を299億ドルと予想しており、これは以前の予想であるEPS 0.64ドル、売上高286億ドルを上回っています。これはかなりの成長の可能性を示しています。
有名なテクノロジーアナリストであるDan Ivesは次のように述べています：「8月28日のエヌビディア決算では、投資家が2025年に向けたAIチップの大規模な需要軌道についてAIの教祖であるJensenから聞くとき、街中の取引デスクでピンを落とす音が聞こえるでしょう。これはテクノロジー業界にとってもう一つのマイクを落とす瞬間になるでしょう。」
事業開発の観点から、エヌビディアはチップだけでなく、さらに踏み込んだ動きをしています。彼らはAI教育に関与しており、カリフォルニア州の住民に高度なAIのトレーニングを提供する計画を立てています。これは、自社製品の需要を創出しながら、AIスキルギャップに対処する賢明な長期的な戦略かもしれません。
8月28日に予定されている決算報告は、誰もが待ち望んでいる大きなイベントです。過去のデータを見ると、エヌビディアには決算予想を上回る実績があり、今四半期の期待値は非常に高くなっています。前年同期比136%の成長が予想されています。もしエヌビディアがこれらの数字を達成すれば、株価は新たな最高値に向けて上昇し、現在の水準から最大40%のゲインを提供する可能性があります。
しかし、すべてが順調というわけではありません。最近のCPIデータは予想よりも高く、これは投資家のセンチメントに全体的な影響を与える可能性があります。あるRedditユーザーは次のように警告しています：「CPIデータがウィスパー数字よりも高く出たため、慎重な投資家は、モメンタム・グルが自分のフォロワーに株を売らせないために考え出すかもしれない新しいナラティブに注意深く注目すべきです。」
2024年8月12日のMorgan Stanleyの最新の研究ノートは、いくつかの興味深い洞察を提供しています：「我々は、2024年第4四半期のBlackwell GPUおよび関連サーバーコンポーネントの出荷スケジュールに変更はないと見ています。GB200サーバーラックシステムのロールアウトタイミングは1-2ヶ月遅れて11月になる可能性があり、量産出荷は2025年第1四半期になる見込みです。新しいBlackwellチップのスケジュールは大きく変わらず、2024年第4四半期にランプアップする予定です。先週のAIトラッカーで、TSMCでのBlackwellチップの量産ランプアップは9月中旬から9月末にわずか2週間遅れるだけだと指摘しました。」この情報は、多少の遅延はあるものの、エヌビディアの新技術ロールアウトの全体的な軌道は大きく変わっていないことを示唆しています。
具体的な取引戦略について疑問に思っている人もいるでしょう。損切り注文の設定について多くの議論がありました。平均価格132ドルの投資家が、損益分岐点を超えた後の損切り設定について尋ねています。コミュニティの意見は分かれており、利益を守ることを提唱する人もいれば、より長期的な保有戦略を提案する人もいます。
また、決算に関する利益確定戦略についても話題になっています。決算翌日に5-8%の短期的な利益を得るために売却することを提案する人もいれば、時間をかけて少しずつ売却するより忍耐強いアプローチを提唱する人もいます。
8月28日の決算報告に向けたエヌビディアの株式状況について、私たちは包括的な分析を提供しました。今や投資判断はあなた次第です。blow me AIの動画をもっと見たい方は、いいね、コメント、チャンネル登録をお願いします。
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