NvidiaブラックウェルがAI推論競争にとって重要な理由

水曜日（9月25日）に、私たちは見ました $エヌビディア (NVDA.US)$ $アドバンスト・マイクロ・デバイシズ (AMD.US)$ と他のチップ株は、週の初めの最近の損失から反発して上昇しました。

水曜日の上昇にもかかわらず、多くのチップ株は9月初旬の損失から完全には回復していません。

取引制限の強化と、9月23日に予定されている利下げの恩恵を期待して投資家が小型株にローテーションする傾向は、チップ株にとって困難な時期となっています。

Nvidia、AMDなどのチップメーカー株の台頭 $アーム・ホールディングス (ARM.US)$ 最近の損失から回復したのは、人工知能（AI）に対する需要の急増によるもので、ピークにはほど遠いようです。

今月、取引制限の強化が懸念され、投資家が連邦準備制度理事会の利下げの恩恵を受けることを期待して小型株にローテーションしたため、半導体株が打撃を受けました。

しかし、ご覧のとおり、今年のチップ株の大幅な上昇は、堅調なファンダメンタルズとAIへの需要の急増により復活したため、最近のチップ株への圧力は短命でした。

チップ株は10月に入って力強い反発で復活すると予想しています。

金利が下がり、AIによる支出の波が押し寄せると予想される中、テクノロジーの強気相場が始まるでしょう。

企業と政府は、いわゆる「AI革命」を促進するために、今後数年間で合計1兆ドル以上を費やすと予想されています。

したがって、このAI支出の急増の主な受益者はチップメーカー、特にNvidiaやAMDのようなデータセンターやAIエンドマーケットにもっと関心があるメーカーです。

Nvidia GPUがAIトレーニングを支配しています。これは議論の余地がありませんが、AI推論では、特に電力効率の点で、Nvidiaが競合他社で優位に立っているという初期の兆候があります。これは、Nvidiaの新しいBlackwellチップの優れたパフォーマンスによるもので、打ち負かすのは難しいようです。

Nvidiaによるブラックウェルの生産は順調に進んでいることに注意してください。2024年第4四半期にはすぐにそれが予想できました。

MLコモンズが最近発表したAI推論コンテスト（MLパフォーマンス推論v4.1）の結果では。このラウンドには、AMD Instinctアクセラレーター、最新のGoogle Trilliumアクセラレーター、トロントを拠点とするスタートアップ企業Untetheraiのチップを使用するチームからの初めての投稿、Nvidiaの新しいBlackwellチップの最初のトライアルが含まれていました。他の2社、CerebrasとFurioSaaIは、新しい推論チップを発表しましたが、MLPerfには提出しませんでした。

MLPerfには多くのカテゴリとサブカテゴリがあります。投稿数が最も多かったのは「データセンターが閉鎖された」カテゴリーでした。（オープンではなく）クローズドカテゴリでは、提出者はソフトウェアに大きな変更を加えることなく、特定のモデルでそのまま推論を実行する必要があります。データセンターカテゴリでは、送信者がクエリの一括処理をテストします。エッジカテゴリでは、待ち時間を最小限に抑えることに重点が置かれています。

各カテゴリーには、AIタスクの種類ごとに9種類のベンチマークがあります。これらには、画像生成（Midjourneyなど）やLLM Q&A（ChatGPTなど）などの一般的なユースケースのほか、画像分類、オブジェクト検出、レコメンデーションエンジンなど、同様に重要ではあるがあまり知られていないタスクが含まれます。

今回のコンテストには、Miquist of Expertsという新しいベンチマークが含まれていました。これは、言語モデルがいくつかの小さな独立した言語モデルに分割され、それぞれが通常の会話、数学の問題の解決、コーディング支援などの特定のタスクに合わせて微調整される、LLM導入において増加傾向にあります。モデルは、各クエリをより小さなモデルの適切なサブセット、つまり「専門家」に送ることができます。このアプローチにより、クエリごとのリソース使用量が減り、コストの削減とスループットの向上が可能になります。

人気のデータセンタークローズドベンチマークでは、GPUとCPUを同じパッケージにまとめたNvidiaのH200 GPUとGH200スーパーチップをベースにした提出物が依然として勝者でした。

アクセラレータ単位で見ると、NvidiaのBlackwellは、提出された唯一のベンチマークであるLLM Q&Aタスクで、これまでのすべてのチップイテレーションを2.5倍上回っています。Untether AIのSpeedAI240プレビューチップは、唯一の送信タスクである画像認識においてH200とほぼ同等の性能を発揮しました。グーグルのトリリウムは、画像生成においてH100とH200の半分強のパフォーマンスを示し、AMDのインスティンクトはLLMの質疑応答タスクでH100とほぼ同等のパフォーマンスを示しました。

私たちがML、特にLLM（ラージ・ランゲージ・モデル）に興味があるなら、Nvidia Blackwellが4ビットの浮動小数点精度を使用してLLMを実行できることが差別化要因です。

Nvidiaとそのライバルは、計算を高速化するために、ChatGPTなどのトランスフォーマーモデルの一部のデータ表現に使用されるビット数を減らしています。NvidiaはH100で8ビット演算を導入しました。今回の提出は、MLPerfベンチマークでの4ビット演算を初めて実証したものです。

精度を犠牲にせずに低精度の数値を使用するのは難しいので、Blackwellの成功は、H200の4.8テラバイト/秒と比較して、8テラバイト/秒のメモリ帯域幅がほぼ2倍になったことです。

Nvidiaは依然としてMACDからの強い上昇傾向を示しており、MTFも力強い上昇を見せています。Nvidiaは短期および長期のMAを上回って取引されています。

Blackwellの最初の出荷が近づき、データセンターに実装される頃には、急増すると予想しています。

スーパートレンドのチャートを見ると、Nvidiaが107ドル（低価格目標）まで下がる可能性がありますが、緑の線が形成され、上昇の動きが見られれば、Nvidiaは160ドルの価格水準に向かって動いている可能性があります。

だから私はNvidiaを注意深く見て、Nvidiaを現在いくらか保有しているので、Nvidiaをロードし続ける時が来たかどうかを確認したいと思います。

ブラックウェルはAI推論競争におけるNvidiaの差別化要因になるので、私はNvidiaを保有しています。

すべてのチップメーカーがAI推論のためにチップとソフトウェアを改良し続けているので、さらにニュースが来るかもしれません。

NvidiaがAIチップ、特にAI推論の分野でリーダーシップを拡大すると思うかどうか、コメント欄であなたの考えを共有していただければ幸いです。

免責事項：提示されている分析と結果は、当該株式への投資を推奨または示唆するものではありません。これは純粋に分析用です。