前回の記事のおさらい
- NVIDIA 設立の背景:
1990年代：コンピュータゲーム産業に注力
2000年代: ゲームに加えて、火星シミュレーションや自動車用チップも作成する必要がある
2010 年代: GPU は人工知能のトレーニングに最適です。
2020 年代: 30 年間にわたる GPU の努力により、人工知能において実りある成果が得られました - NVIDIA のスーパー ビジネス モデル:
2016 年 4 月の NVIDIA 投資家向け広報カンファレンスで、ジェンスン フアン氏は次のように述べました。
NVIDIA のビジネス モデルは、主に次の 2 つの核となる要素によって推進されます。
「プラットフォームとエコシステム」と「レバレッジとスケール効果」。
- NVIDIA の財政支援者のお父さん:
などのお客様AWS（アマゾン ウェブ サービス）、メタ、マイクロソフト、グーグルなどNVIDIA に持ち込んでください 40% 収益！
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序文
先週の記事では、NVIDIA の設立背景、ビジネス モデル、主要顧客について言及しましたが、今日の記事では引き続き NVIDIA の競合他社、潜在的なリスク、将来のリスクについて説明します。同時に、6/2の基調講演でCEOのジェンスン・ファンが言及した3つの主要な将来トレンドも強調されました。、一緒に見ましょう！
1 分しかないならすぐに覚えられる 3 つのポイント
1. NVIDIA の競合他社
NVIDIA の主な競合相手は AMD と Intel です。によると2023 年第 4 四半期のデータ, GPU市場におけるNVIDIAの市場シェアは80%に達し、AIとゲームの分野でGPU市場で主導的な地位を占めています。
しかしAMDのより手頃な価格の小型チップ設計また、市場シェアも徐々に拡大しており、NVIDIA にとって長期的な脅威となっています。
2. NVIDIA はどのような潜在的なリスクに直面していますか?
NVIDIA が直面するリスクは主に製品自体にあるわけではありません。むしろ、市場環境は変動します。
たとえば、仮想通貨市場の変化や仮想通貨価格の下落もマイニング需要を減少させ、GPU の売上に影響を与えます。
同時に、米中貿易戦争もたらされる地域的な販売制限は、中国市場におけるNVIDIAの業績にも影響を与える可能性がある。
もちろん、NVIDIA の最大の顧客については先週言及されました。 マイクロソフト、AWS、メタ、Google 、 彼らもまた独自のAIチップを開発中, 目的は、NVIDIA GPU への依存を減らすことです。
将来的には、NVIDIA はさらに大きな価格圧力に直面するか、テクノロジー大手に費用を支払わせることができるチップのカスタマイズのためのソリューションを考案する必要があるでしょう。
3. NVIDIA は今後どのように発展していくのでしょうか?
6/2 ジェンセン・ファン氏の基調講演では、主に将来の 3 つの主要な方向性について言及されました。
- デジタルツイン:
NVIDIA はデジタル ツイン テクノロジを使用して、地球環境をシミュレーションする、地球の環境条件をシミュレートするモデルを作成することは、特に気候が変動しやすい台湾において、病気や気候変動の影響を予測して軽減するのに役立ち、環境保護と公衆衛生の分野で非常に役に立ちます。
- 物理現実AIロボット：
NVIDIA は、AI と物理世界を統合し、PhysicalAI を通じてシミュレートされた物理環境で実行できるように AI をトレーニングし、現実世界でより賢くなるようにします。
たとえば、Hon Hai はコンピューター ルーム環境をシミュレートして AI ロボットをトレーニングし、さまざまな状況をリアルタイムでシミュレートすることで、ロボットが現実の物理世界と一致した環境で動作できるようにします。起こり得る操作ミスを事前にシミュレーション、業務の正確性と効率を向上させます。
- ムーアの法則を超える GPU:
NVIDIA CEO の Jensen Huang 氏は、GPU のパフォーマンスとエネルギー効率が大幅に向上し、コストが低下したため、大規模な言語モデルが可能になったと述べました。彼は、Blackwell を使用して GPT-4 のような 2 兆パラメータを持つモデルをトレーニングすると指摘しました。2016 Pascal GPU の 1/350 の電力しか必要としません。
黄仁勲氏はこう強調した。NVIDIA の GPU サーバー製品の計算能力は過去 8 年間で 1,000 倍に増加しましたが、ムーアの法則では同じ期間に 40 ～ 60 倍しか増加できません。
これらの技術的進歩により、AI モデルを低コストかつ高効率で実行できるようになり、それによってさまざまな業界により多くの価値が生み出されます。
エヌビディア競合他社
NVIDIA の GPU には競合するものはありませんか?
購入できる他社の GPU はありませんか?
1. 伝説的な NVIDIA の代替品?
NVIDIA の GPU の競合他社
NVIDIA の主な競合他社は、AMD (Advanced Microelectronics) と Intel です。
によると 2023 年第 4 四半期のデータ、GPU市場シェア: NVIDIA 80%、AMD 19%、Intel 1%
2. 競合他社の比較: AMD Super Micro
次に、NVIDIA と AMD を簡単に比較してみましょう。
| エヌビディア (NVDA) | エーエムディー（AMD） | |
|---|---|---|
| 市場状況 | 特に AI とゲームにおける GPU 市場のリーダー | GPU市場で2番目に大きいプレーヤー |
| 製品の強み | GeForceシリーズGPU（ゲーム、AI、データセンター） | RadeonシリーズGPU、RyzenシリーズCPU |
| 生態系 | 成熟した製品エコシステムと強力な CUDA ソフトウェア堀 | CP値の高い小型ダイ設計 |
| 市場占有率 | GPU AI アプリケーションの市場シェアは 95% にもなります (現在、NVIDIA には AI アプリケーション用の GPU で競合する企業はありません) | GPU全体の市場シェアは約19% |
| 2024年第1四半期の売上総利益率 | 64.6 % | 47% |
| 価格戦略 | ハイエンド消費者をターゲットに | 予算は限られているが、優れたグラフィックス カードが必要な消費者をターゲットとしています。 |
| アドバンテージ | 強力なハードウェア パフォーマンスと CUDA ソフトウェアの利点が強力なエコシステムを形成します | 小型チップ設計によりコストを削減できる |
| 短所 | CPU 市場に初めて参入したこの製品はまだ成熟しておらず、市場シェアは低いです。 | 規模が小さく、研究開発能力が比較的弱い |
| 2023-Q2 GPU 市場シェア | 81% | 19% |
NVIDIA の潜在的なリスク
NVIDIA の市場シェア、収益、株価、製品はすべて優れていますが、潜在的なリスクはまだあります。
NVIDIA の潜在的なリスクに関するバランスの取れたレポート: NVIDIA は将来どのような課題に直面するでしょうか?
NVIDIA にとっての 2 つの大きなリスク
1. 市場環境の変化
- 暗号通貨市場のボラティリティ:
暗号通貨の価格が下落すると、マイニング需要が減少し、GPU の売上も減少します。 - 米中貿易戦争、米国の対中販売制限：
中国は NVIDIA にとって重要な市場の 1 つでもあるため、中国に販売されるハイエンド テクノロジ製品に対する米国の規制も NVIDIA の売上に影響を与えるでしょう。
2. カスタマイズされた AI チップの脅威
ハイテク大手が独自の AI チップの開発を開始します。
Microsoft、AWS、Meta、Google などの企業は燃料効率が決して悪いわけではありません。また、NVIDIA の AI GPU に常にお金を費やすことも解決策ではありません。
彼らは、社内の開発コストが低くなり、NVIDIA GPU への依存を減らすことができるため、独自にカスタマイズされた AI チップの開発を開始しています。この傾向により、すでに高価な NVIDIA の GPU はさらに大きな価格圧力にさらされています。
実際、上記のリスクは NVIDIA の製品そのものに起因するものではなく、NVIDIA が GPU 市場で足場を築き続けるために、外部市場環境の変化や消費者の需要にリアルタイムで対応する方法に起因するものです。
NVIDIAの今後の展開
2024 年第 1 四半期: 2 つのプラットフォーム、1 つの新テクノロジー、1 つのソフトウェア
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5 月 22 日に発表されたばかりの NVIDIA の 2024 年第 1 四半期財務報告書によると、CEO の Huang Jenxun 氏も会議で NVIDIA の次のアクションを明らかにしました。簡単に言うと、2 つのプラットフォーム、1 つの新しいテクノロジー、1 つのソフトウェアに分けられます。
これら 4 つの新しいトレンドはすべて、AI および生成 AI (GenAI) と密接に関連しています。
1. 2 つのプラットフォーム: ホッパー、ブラックウェル
- ホッパープラットフォーム:
Hopper プラットフォームは、さまざまな業界での AI モデルの適用効率を向上させるための AI トレーニングに特別に使用されます。 Hopper プラットフォームは AI に強力なコンピューティング機能を提供し、AI が命令をより迅速かつ正確に処理できるようにします。 - ブラックウェルプラットフォーム:
Blackwell プラットフォームは、大規模な生成 AI をサポートする新しいプラットフォームであり、超大規模 AI モデルのトレーニングと運用のために設計されています。ChatGPT など、複雑なタスクを処理するときにこれらのモデルのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
2. 新しいデータ伝送技術：Spectrum-X
Spectrum-X は、イーサネット データ センターのデータ伝送速度を効果的に向上させる新しいデータ伝送テクノロジーです。大規模な AI モデルをデータセンターでよりスムーズに実行できるようにします。
3. 生成 AI ソフトウェア: NVIDIA NIM
NVIDIA NIM は、クラウド、ローカル データ センター、RTX AI PC (NVIDIA RTX シリーズ GPU を搭載したパーソナル コンピューター) 上で実行できるエンタープライズ レベルの生成 AI ソフトウェアであり、企業が正確なデータ分析を行って意思決定を行うのを支援します。
黄仁勲氏は、次の産業革命が到来し、AIはあらゆる階層の生産性の爆発的な向上をもたらすだろうと述べた。同氏は、現在市場には約 15,000 ～ 20,000 社の生成 AI スタートアップ企業が存在し、そのすべてが NVIDIA チップでのトレーニングを楽しみにしていると推定しています。
市場が急速に拡大する中、NVIDIA はソリューション プロバイダーとしても成長しました。
例えば、NVIDIAは、学習に必要なデータセンター技術「Spectrum-X」から、学習プラットフォーム「Hopper」、運用プラットフォーム「Blackwell」に至るまで、AI学習ソリューションをトータルに提供し、企業向けにトータルソリューションを販売しています。, NVIDIAはもう昔のGPUだけを販売していたNVIDIAではありません！
6/2 の基調講演でも取り上げられます: Jen-Hsun Huang 氏が言及した 3 つの主要な方向性
1. 台湾を気候災害から救う – デジタルツイン:
簡単に言うと、デジタル ツインは AI 人工知能テクノロジーを使用して、アースツイン。
NVIDIA は、このシミュレートされた地球上で予測を行うことを期待しています。将来の全体的な環境変化、病気の減少、気候変動の影響。
Huang Renxun 氏は、台風の傾向を予測し、起こり得る自然災害を防ぎ、事前に予防策を講じることができる台湾での適用シナリオについて特に言及しました。これは、気候が変わりやすい台湾にとって非常に実用的です。
2. 物理世界に適応できるAIロボット：
NVIDIA は AI と物理世界を統合し、PhysicalAI を使用してシミュレートされた物理環境で実行できるように AI をトレーニングします。これにより、これらのロボットは現実世界の物理規則によりよく適応し、より正確な操作を実現できるようになります。
たとえば、ホンハイのような企業は、AI ロボットを訓練するためのコンピューター ルーム環境をシミュレートする、ハードウェアの組み立てと統合の動作に関するトレーニングを実施します。
さまざまな状況をリアルタイムにシミュレーションすることで、まずロボットの不適切な操作による損失を回避、また、現実のロボットがこれらのシミュレートされた世界のロボットの動作や行動を「学習して模倣」することも可能になり、Huang Renxunの言ったことを実現します。「ロボットにロボットになる方法を学ばせましょう。」
3. GPU のコンピューティング能力の伸びはムーアの法則を超えるでしょう。
Huang Renxun 氏は、コストを削減しながら GPU のパフォーマンスとエネルギー効率が大幅に向上したことで、大規模な言語モデルのトレーニングが可能になったと述べました。
講演の中で、Blackwell アーキテクチャ (NVIDIA が発売した AI スーパー チップ) を使用して、GPT4 のような 2 兆パラメータを持つモデルをトレーニングすると述べました。必要な電力は 2016 Pascal GPU のわずか 1/350 です。
黄仁勲氏はこう強調した。NVIDIA の GPU サーバー製品は、過去 8 年間で計算能力を 1,000 倍に向上させました。これは、ムーアの法則で予測される 8 年間の 40 ～ 60 倍よりもはるかに高いです。基調講演のグラフ (下) も、NVIDIA が昨年発表した論文を裏付けています。 黄の法則冗談抜き。
3 この記事の要点
1. 市場における NVIDIA の現在の競合他社
NVIDIA の主な競合相手は AMD と Intel です。
2023年第4四半期のデータによると、GPU市場におけるNVIDIAの市場シェアは80%に達する、AI とゲームの分野で GPU 市場で主導的な地位を占めていますが、AMD のより手頃な価格の小型チップ設計また、市場シェアも徐々に拡大しており、NVIDIA にとって長期的な脅威となっています。
2. NVIDIA はどのような潜在的なリスクに直面していますか?
NVIDIA が直面するリスクは主に製品自体にあるわけではありません。変動する市場環境。
例えば、仮想通貨市場の動き、仮想通貨の価格が下落するとマイニング需要も減少する、ひいてはGPUの売上に影響を及ぼします。
同時に、米中貿易戦争による地域的な販売制限また、中国市場におけるNVIDIAの業績にも影響を及ぼす可能性がある。
もちろん、NVIDIA の最大の顧客については先週言及されました。Microsoft、AWS、Meta、Google などのテクノロジー大手です。独自のAIチップを開発する, 目的は、NVIDIA GPU への依存を減らすことです。将来的には、NVIDIA はさらに大きな価格圧力に直面するか、テクノロジー大手に費用を支払わせることができるチップのカスタマイズのためのソリューションを考案する必要があるでしょう。
3. NVIDIA は今後どのように発展していくのでしょうか?
6/2 ジェンセン・ファン氏の基調講演では、主に将来の 3 つの主要な方向性について言及されました。
- デジタルツイン:
NVIDIA はデジタル ツイン テクノロジを使用して、地球環境をシミュレーションする、地球の環境条件をシミュレートするモデルを作成することは、特に気候が変動しやすい台湾において、病気や気候変動の影響を予測して軽減するのに役立ち、環境保護と公衆衛生の分野で非常に役に立ちます。
- 物理現実AIロボット：
NVIDIA は、AI と物理世界を統合し、PhysicalAI を通じてシミュレートされた物理環境で実行できるように AI をトレーニングし、現実世界でより賢くなるようにします。
たとえば、Hon Hai はコンピューター ルーム環境をシミュレートして AI ロボットをトレーニングし、さまざまな状況をリアルタイムでシミュレートすることで、ロボットが現実の物理世界と一致した環境で動作できるようにします。起こり得る操作ミスを事前にシミュレーション、業務の正確性と効率を向上させます。
- ムーアの法則を超える GPU:
NVIDIA CEO の Jensen Huang 氏は、GPU のパフォーマンスとエネルギー効率が大幅に向上し、コストが低下したため、大規模な言語モデルが可能になったと述べました。彼は、Blackwell を使用して GPT-4 のような 2 兆パラメータを持つモデルをトレーニングすると指摘しました。2016 Pascal GPU の 1/350 の電力しか必要としません。
黄仁勲氏はこう強調した。NVIDIA の GPU サーバー製品の計算能力は過去 8 年間で 1,000 倍に増加しましたが、ムーアの法則では同じ期間に 40 ～ 60 倍しか増加できません。
これらの技術的進歩により、AI モデルを低コストかつ高効率で実行できるようになり、それによってさまざまな業界により多くの価値が生み出されます。
この記事を読んでいただきありがとうございます!
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