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tencent technology news 海外メディアの報道によると、nvidia の株価急騰により同社は世界時価総額トップ 3 に躍り出たとのことですが、これは実際には一連の仮定に基づいています。まず、半導体主導の人工知能アプリケーションは、現代経済の新たな柱としての地位を徐々に確立しつつあります。第 2 に、nvidia とそのサプライ チェーン パートナーは、ハイエンド コンピューティング機器に対する市場需要の爆発的な成長にシームレスに接続して対応するための優れた機能を実証する必要があります。

nvidiaが新たな「チップ王」となった一方、「旧王」のintelは危機に瀕しており、クアルコムを売却するという噂さえある。

人工知能の押し寄せる波の中で、nvidia はその鋭い洞察力と技術革新に頼って、「ゴールド ラッシュ」の金メダル「ツール サプライヤー」の王座をしっかりと占めています。同社の収益は依然として急増しており、特にホッパーチップラインとその注目度の高い後継製品であるブラックウェルの受注が増加している。

しかし、nvidia が輝かしい章を書き続けることができるかどうかの鍵は、microsoft や google などのテクノロジー巨人と手を組んで人工知能の無限の商業的可能性を共同で活用し、これらの巨人が高水準の技術への巨額の投資を変革できるよう支援できるかどうかにかかっています。 - パフォーマンスは目に見えるビジネス価値につながります。

同時に、nvidia の市場での地位がますます顕著になるにつれ、独占禁止法規制当局もこれに注目し、nvidia が市場の優位性を利用して顧客が他のサプライヤーに乗り換えるのを防ぐ障害を設けていないかどうかについての詳細な調査を開始しました。

8月29日、nvidiaは期待外れの売上予測を発表し、その後同社の株価は1日としては4週間で最大の下落となり、市場は大きく反応した。同時に同社は、製造プロセスを最適化し、生産効率を向上させるために、ブラックウェルチップの設計が重要な調整を受けているという、以前に流通したニュースを正式に確認した。

この短期的な落ち込みにもかかわらず、nvidia 株はその後 8 月の安値から大きく回復しました。業界アナリストの予測によると、nvidia の収益は今年 2 倍になり、2023 年以来の急速な成長傾向が続くと予想されています。予期せぬ大きな市場変動がなければ、nvidia は年末までに世界で最も価値のあるチップメーカーとしての主導的な地位を固めると予想されています。

では、nvidia はどのようにしてチップの王様になったのでしょうか?今後はどのような課題に直面するのでしょうか?

1. nvidia で最も人気のある ai チップはどれですか?

現在市場で販売されている nvidia の最も収益性の高い製品は、hopper h100 です。これは、コンピュータ サイエンスの分野の伝説的人物である grace hopper に敬意を表して、同氏にちなんで名付けられました。 hopper h100 は、パーソナル コンピュータの gpu (グラフィックス プロセッシング ユニット) の最上位の強化バージョンとして、ビデオ ゲーム プレーヤーが最もリアルな視覚体験を得るのに役立ちます。しかし、テクノロジーの継続的な進化に伴い、このスター製品は、有名な数学者デイビッド ブラックウェルにちなんで名付けられた、その後継となるブラックウェル シリーズを迎えようとしています。

hopper と blackwell はどちらも、nvidia の業界をリードするチップ クラスター テクノロジを使用しており、高度な統合を通じて複数のチップ ユニットを単一の効率的な全体に変換し、これらのユニットは大量のデータを並列処理し、驚くべき高速コンピューティング能力を実現します。そのため、最新世代の人工知能製品を支える重要なテクノロジーであるニューラル ネットワークをトレーニングするというエネルギー集約的なタスクに最適です。

nvidia は 1993 年の設立以来、人工知能の最前線に立ってきており、その将来を見据えた投資戦略は 20 年近く前まで遡ることができます。当時、nvidia は、並列処理機能が将来ゲームを超えた幅広いアプリケーション シナリオにおいてチップの価値を大幅に高めるだろうという鋭い洞察を持っていました。

nvidia は将来を見据えて、多様な戦略で blackwell シリーズを推進する予定であり、その中で最も目を引くのは gb 200 スーパー チップです。このチップは、ハイパフォーマンス コンピューティング用に設計された 2 つの blackwell gpu と 1 つの grace cpu を巧みに統合し、ユーザーに前例のないコンピューティング エクスペリエンスとパフォーマンスの飛躍をもたらすことを目指しています。

2. nvidia の ai チップはなぜ特別なのでしょうか?

生成人工知能プラットフォームは、その強力な学習機能により、テキストの翻訳、レポートの作成、さらには画像の合成など、さまざまなタスクにおいて並外れた可能性を示しています。これらのプラットフォームは、大量のデータを取り込むことでアルゴリズムを継続的に最適化し、人間の言語の理解やカバーレターの作成などの複雑なシナリオでのパフォーマンスをますます向上させます。このプロセスは基本的に、膨大なデータの繰り返しの試行と反復に基づいており、数十億回の試行とコンピューティング リソースの詳細なマイニングを経て、徐々に人間レベルの熟練度に近づき、それを超えています。

この分野のリーダーとして、nvidia blackwell の人工知能トレーニング効率は驚異的であり、公式データによると、そのパフォーマンスは前世代の主力製品である hopper の 2.5 倍です。しかし、この優れたパフォーマンスの背後には、前例のないトランジスタ密度の課題があります。blackwell が集積した膨大な数のトランジスタは、従来の製造プロセスの限界をはるかに超えています。この目的を達成するために、nvidia は革新的にデュアルチップ設計を採用し、洗練されたコネクタ技術を使用して 2 つのチップを効率的で協調的な全体にシームレスに統合します。

新しいタスクを実行するために人工知能プラットフォームをトレーニングしたいと考えている顧客にとって、hopper および blackwell シリーズのチップによってもたらされるパフォーマンスの飛躍は間違いなく重要です。これらの高性能コンポーネントは、人工知能技術の革新と応用を促進するための中核的な原動力となっており、その戦略的価値は非常に高いため、米国政府が特定の国に課す輸出規制など、国際的な注目と規制を引き起こしています。 。

3. nvidia はどのようにして ai のリーダーになったのでしょうか?

nvidia は、グラフィックス プロセッシング ユニットの王として、長年にわたりコンピューター ビジュアル エクスペリエンスの革新をリードしてきました。 gpu は、ユーザーの画面に表示される画像の生成を担当するコンピューターの中核コンポーネントであり、その技術力が視覚効果に直接影響します。 nvidia のトップ グラフィックス チップには、数千の高性能処理コアが統合されており、複数のコンピューティング タスクを同時に処理し、微細なシャドウ レンダリングやリアルな物理的反射効果などの複雑な 3d シーンを高速でモデリングできます。

21 世紀に入り、nvidia のエンジニアは、もともとグラフィックス アクセラレーション用に設計されたこれらのチップの強力な並列コンピューティング機能が、実際にはより幅広いアプリケーションの可能性を秘めているという事実に鋭い洞察力を持っています。同時に、人工知能分野の研究者は、彼らが長年追求してきたインテリジェントなアルゴリズムの高速化が、これらの gpu の助けを借りて賢く実現できることを知って嬉しい驚きを感じています。

それ以来、nvidia gpu と人工知能の組み合わせが業界の焦点になっています。 nvidia は、gpu アーキテクチャとソフトウェア エコシステムを継続的に最適化することで、グラフィックス処理分野での優位性を強化するだけでなく、人工知能コンピューティングの分野でも新たな市場を開拓してきました。

4. nvidia の競合他社は何をしているのですか?

市場調査会社 idc の最新レポートによると、nvidia は現在、データセンター gpu 市場の約 90% を支配しています。 nvidia の強固な立場を前に、多くのテクノロジー大手は黙って見ているわけにはいきませんでした。

amazon aws、google cloud (alphabet 所有)、microsoft azure などの有力なクラウド コンピューティング プロバイダーは、将来の技術競争で有利な立場を占めるために、チップの独立した研究開発への投資を増やしています。同時に、nvidia の古い競争相手である amd と intel も負けることはなく、それぞれのチップの研究開発プロジェクトを集中的に推進しています。

しかし今のところ、これらの取り組みはまだ nvidia の優位性に対する重大な脅威にはなっていません。 amdを例に挙げると、同社は人工知能アクセラレーター関連の売上高が今年45億米ドルに急増すると予想しているが、この数字は2023年のほぼゼロのスタートと比較すると間違いなく質的な飛躍である。しかし、今年のデータセンター売上高が1,000億米ドルを超えるというnvidiaの予測と比べると、まだ出遅れている。

5. nvidia はどのようにして競合他社よりも先を行くことができますか?

nvidia は、技術革新と製品の反復において驚くべきスピードを示し、gpu ハードウェアのアップグレードを継続するだけでなく、高度に最適化されたソフトウェアのサポートも開始しています。さらに、nvidia は、顧客が主力製品である h100 をより効率的な方法で一括購入して迅速に導入できるよう、多様なクラスター システム ソリューションを慎重に設計しており、これにより人工知能などの最先端テクノロジーの適用が加速されます。

対照的に、インテルの xeon プロセッサなどのチップもデータ処理機能では優れたパフォーマンスを発揮し、より複雑なデータ分析タスクを処理できますが、人工知能のトレーニングに必要な大量のデータ処理に直面すると、少数のコアと数によって制限されます。処理速度が比較的遅いです。かつてはデータセンター コンポーネントの有力なサプライヤーであった同社は、アクセラレータ テクノロジーへの研究開発投資を増やしており、nvidia 製品に加えてより多様な選択肢を顧客に提供するよう努めています。

6. 人工知能チップの需要は何ですか?

nvidia ceoのジェンセン・ファン氏は、サンフランシスコで開催されたゴールドマン・サックス・グループ・テクノロジー・サミットで、チップ市場における現在の需給緊張を分析した。同氏は率直にこう述べた。「顧客の感情は、チップの供給不足に対する深い不満を表している。なぜなら、現在の技術競争では、どの企業もリーダーになりたいと熱望しており、より多くのチップを所有したいと考えているからである。これは間違いなく、我々顧客がこれまでにない経験をしていると感じている」この状況に直面して、私たちは深い責任を感じており、供給面で最善を尽くすべく最善を尽くしています。」

huang renxun 氏はまた、課題にもかかわらず、nvidia の現在の製品に対する市場の需要は依然として強いと述べました。サプライチェーンのボトルネックが徐々に緩和されるにつれ、新しく発売されたblackwellシリーズのチップには殺到した注文が殺到している。大規模な人工知能への支出が顧客に投資収益率をもたらしているかとの質問に対し、同氏は、今日のデータ主導の時代において、企業はもはや「アクセラレーテッド・コンピューティング」のトレンドを避けることはできないと強調した。

7. nvidia が調査を受けているのはなぜですか?

nvidia がチップと人工知能の分野で継続的に拡大し、その優位性がますます強化されていることが、密かに業界規制当局の注目と潜在的な懸念となっています。報道によると、米国司法省は nvidia と多くの関連企業に召喚状を発行し、この動きは nvidia による独占禁止法違反の可能性に関する捜査の新たな段階を示しており、捜査の強度は大幅に強化されています。

nvidia は迅速に対応し、召喚状を直接受け取ったことを否定しましたが、業界では一般に、米国司法省が民事調査要求、いわゆる「召喚状」の形で関連情報や証拠を収集することが多いと考えられています。事情に詳しい関係者によると、この召喚状の中心的な内容は、nvidiaによるrunaiとそのチップ事業の買収の詳細に焦点を当てており、その取引に不正競争や市場独占行為が含まれているかどうかを深く調査することを目的としている。

外部からの疑惑や規制当局からの監視に直面して、nvidia は、人工知能アクセラレータ市場における自社の主導的地位は、いかなる形の強制や排他的手段ではなく、自社製品の優れた性能と技術革新に基づいていると述べました。 nvidiaは、顧客には市場における完全な選択の自由があり、自らのニーズや好みに基づいて最適なソリューションを選択できると述べた。

8. amd と intel は ai チップ市場で nvidia とどのように競争しますか?

世界のコンピュータグラフィックスチップ市場において、amdはnvidiaに次ぐ巨人として、ハイパフォーマンスコンピューティングと人工知能の分野におけるnvidiaの市場支配に挑戦することを目的として、昨年「instinct」シリーズの製品を発売した。同時に、amdとintelは、人工知能のワークロードに最適化されたチップ設計のレイアウトも加速しており、最新の研究開発結果は、将来特定のシナリオではnvidia h100、さらにはh200を超える可能性を示していると主張している。

しかし、nvidia の今後の blackwell シリーズによって約束された画期的な飛躍に直面して、競合他社は現在、包括的かつ具体的な解釈や反論を提供することが困難です。 nvidia の競争上の優位性は、ハードウェアのパフォーマンスに限定されるものではなく、その奥深い技術的エコロジー構造にもあります。同社は、人工知能アプリケーションをサポートするワークロードを効率的にプログラムおよび最適化できる、gpu 専用に設計されたプログラミング言語およびプラットフォームである cuda (compute unified device architecture) アーキテクチャの先駆者です。 cuda の普及と応用により、業界全体の nvidia ハードウェア エコシステムへの依存度が目に見えないほど深まりました。

9.nvidia の最近のリリース計画は何ですか?

現時点で最も期待されているチップはnvidiaのblackwellシリーズのチップで、同社によれば、このチップは今年の「大幅な」収益成長に貢献すると予想されている。ただし、nvidia がこのシリーズの製品の開発を進める際にエンジニアリング上の困難に直面しており、この問題によりこの製品のリリース スケジュールが遅れる可能性があることは注目に値します。

同時に、nvidia h シリーズ チップに対する市場の需要は依然として高い成長を維持しています。この技術の積極的な推進者として、黄仁勲氏は人工知能技術の導入を加速する重要性を継続的に強調し、政府と民間企業に対し、ますます激化する競争に遅れを取らないようにできるだけ早く調整するよう求めている。 nvidia は、顧客が自社のテクノロジー プラットフォームに基づいて生成人工知能プロジェクトを開始すると、将来アップグレードする際に大きな競争上の優位性が得られることを認識しています。 （編/ゴールデンディア）