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文 | シダオ、著者 | シダオ AI グループ、編集者 |

NVIDIAは最近苦境に立たされており、大変なことになっている。

1つ目は「外国の侵略」で、同社は絶え間ない「小さな動き」により、米国司法省による独占禁止法の捜査に直面している。

2つ目は「社内の懸念」で、製品設計上のミスにより、新しいBlackwellチップの出荷時期が3カ月遅れるとのこと。

先週、エヌビディアの株価はジェットコースターに見舞われ、火曜日には7%下落したが、木曜日には13%近く上昇し、金曜日には7%近く下落して取引を終えた。ボラティリティを見ても、Nvidiaはビットコインを上回りました。その30日オプションのインプライド・ボラティリティは最近48％から71％に急上昇したが、ビットコインDVOL指数は68％から49％に低下した。

著名なヘッジファンドのエリオット氏は投資家に対し、NVIDIAは「バブル」にあり、AI技術が過剰に宣伝されていると語った。同庁は、Nvidiaの最大の顧客は独自のチップを開発しており、大手企業がNvidiaのGPUを大量に購入し続けるかどうかには疑問があると述べた。バブルはいつ崩壊するのでしょうか？ エリオット氏は、エヌビディアの決算が悪ければ破綻が起きる可能性があると考えている。

Nvidia が「困難な時期」に突入していることは否定できませんが、「あらゆる面で苦境に陥る」にはまだ時期尚早です。

監督は特に NVIDIA の「7 インチ」をターゲットにし、着実だが無慈悲ではない

7 月初旬、フランスは NVIDIA に対して最初の独占禁止法を発動しました。続く数週間で、NVIDIA は米国司法省の標的にもなりました。

The Informationは、米国司法省の捜査官がNVIDIAの「反対派」と「顧客」の自宅を訪問し、全員の告発を収集したと報じた。

主張 1: NVIDIA は顧客を脅迫しています。AMD チップを購入すると、Nvidia が価格を値上げしたり、当初約束していた GPU の出荷量を減らしたりする可能性があります。

疑惑 2: Nvidia がネットワーク ケーブルとラックの配布を強制した。大きな被害者には、マイクロソフト、グーグル、アマゾンなどが含まれます。

かつて、Microsoftは優先出荷権を獲得するために歯を食いしばってNvidiaのネットワークケーブルを購入したが、2023年初めに決算が完了したとき、Nvidiaに支払われた金額の1/3がこれらの「エッジ」製品に費やされていたことが判明した。 。 Nvidia のネットワーク ケーブルの売上高は 3 倍以上の 32 億ドルに増加し、データセンターの総収益の 14% を占めていると報告されています。

今日、NVIDIA 副社長の Andrew Bell 氏も、「誰がシェルフを購入しても、優先的に GB200 を獲得できるだろう」と述べました。
マイクロソフトは数週間にわたる「口論」の末に難を逃れたが、アマゾンとグーグルは双方の強制により合意した。

疑惑 3: Nvidia が Run:ai を買収。この取引は今年4月末に正式に発表され、買収額は7億ドルとなった。

Run:ai はイスラエルのスタートアップで、GPU 上の AI アプリケーションとワークロードを簡素化し、それによって AI チップの効率を高め、タスクを完了するために必要な Nvidia GPU の数を削減することに重点を置いています。

Nvidia による Run:ai の機能の既存製品への統合は、敵対者による Run:ai の使用の可能性を「殺す」だけでなく、また、DGX と DGX Cloud のリーチも拡大しました。

Lao Huang Zaoyun は、「NVIDIA が Cisco になることを避けるための『良い隠れ場所』」です。 1 つは、クラウドおよびソフトウェア ビジネスが年間数十億ドルを生み出していることです。 2つ目は、Nvidiaが自社チップを補完するサービスを開発するための「あらゆる手段」を持っていることだ。

前述の「GPUの厳格な割り当て」も、「物品の流通と強制売買への関与」も、そして「クラウドとエコシステムの構築」も、これらはすべて、NVIDIA帝国を強固にするための黄仁訓氏の「苦難の策」である。長期的には。結局のところ、彼の目標は、世界中のすべての企業が Nvidia AI Enterprise で稼働することです。

したがって、米国司法省による今回の調査は「安定して正確」であり、Nvidiaの「7インチ」に当たったと言えるでしょう。

しかし、「冷酷かどうか」は別問題です。結局のところ、独占禁止法調査は何年にもわたって続くことが多く、最終的に政府が対象企業を告訴しない可能性もあります。たとえ訴訟が始まったとしても、結論が出るまでに何年もかかる可能性があります。

たとえば、2020年のGoogle検索独占禁止法訴訟は今年裁判が始まったばかりで、この訴訟を担当する裁判官はまだ判決を下していない。

要約すると、この独占禁止法調査は激しく迅速に行われていますが、GPU 帝国の基盤を傷つけることはできないようです。

Nvidia には 2 つの直接的な影響が予想されます。

まず、将来の買収に影響します。たとえば、FTCは2021年に、NVIDIAがソフトバンクからArmを買収するために400億ドルを費やすことを阻止するために独占禁止法を理由に訴訟を起こした。今にして思えば、孫正義氏は公取委のおかげで復活できたのだ。

２つ目は「大君協定」の取り締まりです。やはり狙われており、エヌビディアの「ちょっとした動き」は牽制されるかもしれない。

Nvidia が震え、世界的な AI 開発が減速

Nvidia 製品の「内部懸念」について話しましょう。

報道によると、設計上の欠陥のため、NVIDIA の B100 および B200 モデルはキャンセルされ、以前に注文されたモデルは注文数量の 20% で納品されましたが、その後 B200A にアップグレードされ、来年半ばに納品が開始される予定です。

しかし、GB200の進歩は現時点では遅れていない。 「最強の王様」GB200は単なるチップではなく、2つのB200チップを組み合わせた強力なプラットフォームです。 (1 GB200 には 1 つの Grace CPU + 2 つの B200 が搭載されています)。

B100自体の市場需要は大きくなく、顧客はB100からB200（需要45万台以上）に移行しているとのこと。

一部の教育機関からのフィードバックから判断すると、現在の解決策は、まず H200 を使用してギャップを埋めることです。Nvidia は主に第 3 四半期に H200 を発売し、10 月と 11 月に一部の H200 を顧客に追加し、遅くとも 12 月までにはすべてが正常になる予定です。

この遅延により、Meta、Google、Microsoft などの主要顧客の導入計画が混乱し、生成 AI、ビデオ処理、その他の AI アプリケーションなど、Nvidia の AI チップに依存する製品やサービスの開発の進捗に影響が出る可能性があります。

つまり、アナリストが「NVIDIAバブル」と叫んでも、NVIDIAに何かが起きてしまえば、世界のAI開発プロセスは停滞してしまうということだ。

つまり、NVIDIA バブルがはじけつつあることを証明したい場合、または AI バブルがはじけつつあることを証明したい場合、または GPU に対する市場の需要が減速していることを証明したい場合、または NVIDIA の競争力が低下していることを証明したい場合です。製品が輝き始めています。

しかし現時点では、ヒットの証拠を示すことはできません。

Nvidiaに対して強気な理由

まず、AIバブルははじけようとしているのでしょうか？いいえ。

最も「悲観的な」上司である、トップ国際出版物の神様「ダロン教授」ダロン・アセモグル氏は、今後10年間でAIは生産性を約0.53％から0.66％向上させ、GDPを約0.9％増加させると信じている。

ゴールドマン・サックスの株式調査グローバル責任者、ジム・コヴェロ氏もかなり悲観的だ。AIは、収益が約1兆ドルの支出を超える前に、複雑な問題を解決できなければならない。AIバブルに関しては、崩壊するには長い時間がかかる可能性があるというのがコヴェロ氏の見解だ。

同時に、モルガン・スタンレーとウォール街の「TMTキング」コートエ氏はAIの将来性について非常に楽観的だ。

モルガン・スタンレーは、現在のAIインフラ投資ブームは初期段階にあり、1999年のインターネットバブルのレベルにはまだ達していないと考えている。特にGPUへの投資はまだ始まったばかりだ。

コートゥ氏は、AI は誇大広告ではなく、黄金時代はまだ到来していないと信じています。AI は評価バブルではなく、主に巨人のためのゲームです。

次に、GPU はすでにいっぱいですか?いいえ。

こちらはSequoiaとa16zの戦いです。

Sequoia は、供給不足のピークは過ぎたと信じて GPU を「悪口」し、GPU の購入による AI 業界の収益ギャップが 5,000 億米ドルに達すると試算しました。

一方、a16z は、数億ドルを費やして数千の GPU を用意しただけでなく、「Oxygen プロジェクト」を大々的に立ち上げ、最終的には GPU クラスターのサイズをさらに拡大することを計画しています。 20,000ユニット以上。

実用性はどうですか？考え方を変えてみてはどうでしょうか。

従来の考えでは、モデルが強力でキラー アプリケーションが登場すると、コンピューティング パワーの需要が増大し、GPU の需要も高まります。

しかし一方で、AI時代とインターネット時代を喩えると。インターネットはコンピューターのネットワークであり、AI モデルはネットワークに接続されたコンピューターであると結論付けることができます。誰もが PC やスマートフォンを持っているように、AI 時代にはさまざまな AI モデルが登場し、それらはすべて完全なエコシステムを形成します。

したがって、AI時代にはより多くのコンピューティングパワーが必要になります。しかし現在、コンピューティング能力のコストは高すぎて不足しており、AI開発の進歩にさらに影響を与えています。これは、NVIDIA が震え、世界的な AI 開発が減速していることからもわかります。

また、長期的には見なくても、短期的にしか見ていません。トレーニングから推論まで、コンピューティング能力には満たされていない膨大な需要があります。

Neocortex x CBN の計算を引用します。 Omdia の統計によると、2023 年末時点で、Nvidia H100 の総出荷台数は 120 万台に達しました。 2024 年 4 月末までの 4 四半期で、Nvidia は AI チップの販売を通じて 658 億ドルを稼ぎました。各 H100 の価格を 40,000 ドルとすると、NVIDIA は過去 4 四半期に約 164 万 5000 台の H100 を販売しました。モデル トレーニング市場全体とほぼ同等 (つまり、100 個の GPT-3.5 レベル、50 個の GPT-4 レベル、10 個の GPT-5 レベルの大規模言語モデル、および 10 個の Midjourney レベルの画像生成モデルが世界中でトレーニングされたと仮定し、1/ Sora レベルのビデオ生成モデル 20 個のうち 4 個）。

これはモデル トレーニングに対する市場の需要にすぎません。推論は桁違いに大きい市場ですが、まだ実際には開かれていません。各人が月に 1 つのビデオしか生成しないと控えめに計算すると、大規模モデル推論に対する世界のコンピューティング能力需要は 1,040 万 H100 チップに相当し、これはモデル トレーニングの 2 倍です。そして、ビデオ生成技術と市場がさらに成熟すると、推論に必要なコンピューティング電力消費量はトレーニング要件の数十倍、さらには数百倍にまで急増します。

グーグルのピチャイ最高経営責任者（CEO）は「過小投資のリスクは過剰投資のリスクよりはるかに大きい」と述べた。

Meta の CEO である Zuckerberg 氏は次のように述べています。「開発を遅らせて資金を節約するよりは、むしろ過剰投資を選びます。」

Microsoftは、現在のAIコンピューティング能力の能力が同社の財務収入を制限しており、この状況は少なくとも2025会計年度の第1四半期まで続くと主張している。マスク氏はエヌビディアに対抗するために独自のスーパーコンピューターも開発した。

最後に、NVIDIA の堀は強いのでしょうか?はい。

NVIDIA の将来について、Coatue 氏は次のように直接意見を述べました。バブルがあるとしても、それは評価バブルではなく、利益が前方に引っ張られるバブルです。

では、誰が Nvidia に挑戦できるでしょうか?

一方で、上記の 3 つの主要な告発と比較して、Nvidia はソフトウェアとハ​​ードウェアのバンドルというより大きな告発を行っています。

現在、データセンターのプロセッサの 95% 以上が NVIDIA GPU を使用しており、クラウド AI の需要全体は依然として CUDA エコシステムに依存しており、CUDA は NVIDIA チップでのみ使用できます。プログラマーは別の言語を学びたくないし、CUDA は NVIDIA の堀とさえ考えられています。

Nvidia の「専制政治」を打倒するため、Google、Meta、Microsoft は現在、OpenAI が立ち上げたオープンソース言語プロジェクト Triton に協力して参加したいと考えており、Intel、AMD、Qualcomm も Triton を利用して Nvidia の顧客を引き抜きたいと考えている。

Triton は Nvidia の市場シェアを弱める可能性があるが、シティのアナリストは、生成 AI チップ市場における Nvidia のシェアは 2030 年までに依然として約 63% に達すると推定しており、これは Nvidia が今後長年にわたりその優位性を維持することを意味している。

一方で巨人は次々と挑戦状を出し、エヌビディアも常に走り続けている。結局のところ、黄仁勲氏は前任のシスコ社の「傲慢さが引き起こした問題」を間違いなく念頭に置いているだろう。

半導体の「牧本サイクル」によれば、チップの種類は汎用とカスタマイズが定期的に切り替わり、ある時期には汎用構造が最も普及するが、ある段階に達すると、特定のニーズに合わせた専用構造が台頭してくるという。 。

現在、NVIDIA に代表されるユニバーサル構造の時代は破壊されつつあります。

さらに、今年の初めに、NVIDIA は、クラウド コンピューティング、5G 通信、ゲーム、自動車、その他の分野の顧客向けにカスタマイズされたチップを構築する新しい事業部門を設立しました。今年発売される新型Nintendo SwitchにはNvidiaのカスタムチップが搭載される可能性が高いというニュースがあります。

しかし、Nvidia は本当に盤石なのでしょうか? 「プロセスは正しいが、結果は間違っている」という文を思いつきました。不適切なたとえを使用すると、Nvidia の強力な交渉力によって AI のコンピューティング能力のコストが長期間にわたって高止まりし、大規模な開発が阻害されるとします。イノベーションが起こると、バックラッシュが起こる可能性もあります。