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今週は米国株のスタイルが変わり、ナスダックがS&P500やダウをアンダーパフォームし、エヌビディアやメタなどテクノロジー大手が次々と下落した。
ゴールドマン・サックスに代表される空売り派は、大型モデルのコストが高いことと、これまでのところAI技術の商用化に影響を与えるAIの「キラー・アプリケーション」が存在しないことを懸念している。
AIの実現に関しては意見の相違はあるものの、「スコップ売り」としてNVIDIAが比較的無敵であるという点では一定のコンセンサスがある。最近の株価動向から判断すると、NVIDIA に加えて、Apple もハードウェアに依存した勝ち組になる可能性があります。

ナスダックはアンダーパフォーム

今週は米国株のスタイルが変わり、7月19日時点でダウ工業株30種平均は1.7％上昇、S&P500指数は1.3％下落、ナスダック総合指数は2.9％下落した。大型株ではエヌビディアが6.3％下落、アマゾンが5.5％下落、メタが4.6％下落した。

最近、ゴールドマン・サックスのグローバル株式部門責任者は、今年の米国株上昇の主な原動力であるAIコンセプト株に冷や水を浴びせたが、同報告書では、テクノロジー株の拡大に直面して空売りを反転させることがいかに苦痛であるかを述べた。バブル。最新の技術的進歩が期待どおりに進んでいないことが明らかな場合でも、市場には毎月利益を得る方法があります。

同氏の見解では、企業がAIの分野に数千億ドルを費やしても次の経済革命を引き起こすことはなく、スマートフォンやインターネットほど効果的ではないという。

AI に牽引され、ナスダックが先頭に立った 今年上半期を振り返ると、S&P 500 は 14.5% 上昇し、ナスダックは 18% 上昇しましたが、ダウはわずかに悪化し、3.8% の上昇にとどまりました。「セブン・シスターズ」は S&P 500 のリターンの 60% 以上に貢献しましたが、同じ加重の S&P 500 のリターンは 5% 未満でした。

しかし、年後半に入ると状況は急変し、AIはバブルなのかという議論が再び注目を集めている。

ロングとショートの乖離

ゴールドマン・サックスに代表されるショートサイドは、大型モデルのコストが高いことと、これまでのところAIの「キラーアプリケーション」が存在しないことを懸念しており、これがAI技術の商用化に影響を及ぼしている。

ファクトセットの統計によると、この世界規模の AI ビッグモデル軍拡競争において、メタやマイクロソフトを含むテクノロジー大手は賭け金を増やしており、今年第 1 四半期のアマゾン、グーグル、マイクロソフト、メタの設備投資総額は米国の記録に達しました。 440億ドルの新高値。

マイクロソフトの第 1 四半期の設備投資は前年同期比 80% 増の 140 億米ドルとなりました。通期の設備投資は約５０％増の５００億ドル以上となる見通し。Microsoftは今年、GPUの供給量を3倍の180万ユニットに増やすことを目指している。

Google の設備投資は第 1 四半期に前年同期比 91% 増の 120 億米ドルとなり、通年では約 500 億米ドルになると予想されています。前年比では約55％の増加。

メタ、通年の設備投資を350億～400億ドルに引き上げ前年比 33% 増加。

アマゾンは通年の設備投資が600億ドルを超えると予想している前年比少なくとも 24% の増加。

第 1 四半期の収益から判断すると、大手テクノロジー企業の収益の伸びは AI のおかげで市場の予想を上回りました。AIに最も積極的に取り組んでいるMetaの収益は27％増加し、MicrosoftとGoogleの第1四半期の収益増加率も15％を超えたが、この成長率はAI関連コストの拡大率にはまだ及ばない。

AIがもたらす技術革命はまだインフラ構築の初期段階にあり、テクノロジー大手は巨額の初期投資負担を伴う収益化モデルを模索している。

パフォーマンスを達成する現在の方法には、広告効率を向上させるために AI に依存するメタ、ユーザーによる AI テクノロジーの使用に基づいてクラウド サービスの需要を増大させるクラウド プロバイダー、および Windows バージョンの Copilot に基づく Microsoft のサブスクリプションが含まれます。

現段階での大規模な設備投資は収益化までに長い時間がかかる可能性があり、市場は同社の業績見通しを懸念し始めている。

実際、テクノロジー大手自身も、初期段階の熱狂的な投資を経て、落ち着いてコストに注意を払い始めているのかもしれない。

最近、OpenAI は、価格を大幅に引き下げた新世代のエントリーレベルの人工知能小型モデルを正式に発売しました -GPT-4o miniは、GPT-3.5 Turboよりも60％以上安価なモデルで、「パワーとコストパフォーマンス」を両立し、低価格市場での競争を拡大します。

図: 水平比較から、推論能力や速度などの重要な指標における GPT-4o mini のパフォーマンスは多くの大型モデルと同等ですが、価格は Llama3 や Gemini よりもはるかに低くなっています。

小規模モデルでテキスト推論、デジタル エンコーディング、その他の機能に対するユーザーのニーズを満たすのに十分な場合、大規模モデルの利点はどのように反映されるべきでしょうか?また、大規模モデルをサポートするために、どれだけの高性能チップが購入されるのでしょうか?

図: テクノロジー大手の中で、Meta は使用されている NVIDIA チップの数ではるかに優れています。