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NVIDIAはシスコシステムズの株価バブルを再現しますか？2025年、AIチップと半導体への投資の観察ポイントは何ですか？
これは、bg2のBill GurleyとBrad Gerstner、SemiAnalysisのDylan PatelによるAIの発展に対する半導体業界への影響と将来のトレンド予測についての対話です。
NVIDIAの総合的な勝利：ソフトウェア、ハードウェア、システム統合
対話は、最初にNVIDIAのAI分野での絶対的なリードポジションに焦点を当てています。Dylanは指摘しています：
• NVIDIAは、Googleの独自開発であるTPUを除くと、AIトレーニング市場で98%のシェアを占めています。
• GoogleのTPUを含めても、NVIDIAは市場シェアの70%を獲得しています。
NVIDIAはなぜそんなに強力なのでしょうか？
1. ソフトウェア：
NVIDIAのCUDAプラットフォームは、AI開発者に友好的な開発環境を提供し、使用の敷居を大幅に下げ、巨大な開発者コミュニティを形成しています。
2. ハードウェア：
NVIDIAは常に最先端の技術に取り組んでおり、AIの高性能計算ニーズを満たす製品を迅速に提供しています。
3. ネットワーク：
Mellanox 買収後、NVIDIA は高速ネットワーク機能を強化し、完全なAIソリューションを提供することができます。
システムレベルの設計競争：NVIDIA vs. Google
システムレベルの設計において、Googleの方が早く進んでいました：
• 2018年にはすでにBroadcomと協力してTPU v3を開発していました。
• NVIDIAのBlackwellシステムは2024年までに発売される予定です。
Googleは技術的に先行していますが、NVIDIAは強力なソフトウェアエコシステムとハードウェア能力に依存して市場をリードしています。一方でGoogleのTPUは主に自社のビジネス（Google検索や広告など）に使用され、ビジネス展開面で制約を受けています。
AIチップ規模の未来：持続的に拡大する可能性
AIモデルの規模が既に限界に達したかどうかという疑問に対し、Dylanは楽観的な見解を示しました：
1. 合成データを生成する：
AI技術を使用して大量のトレーニングデータを生成し、実データの制約を克服し、さらにモデルの性能を向上させます。
2. 推論時間の計算：
一部のトレーニングを推論段階に移行することで、トレーニングコストを削減し、モデルの柔軟性を高めることができます。
大企業がより大きなAIコンピューティングクラスターへの継続的な投資を行っていることから、AIの拡大可能性は依然として巨大であり、ハイパフォーマンス計算への需要は継続的に増加するでしょう。
競争状況と代替案：AMDとGoogleの挑戦
NVIDIAがAIチップ市場をリードしていますが、他の企業もその地位に挑戦しようとしています：
1. AMD：
• ハードウェアのパフォーマンスは優れており、MI300チップは性能面でNVIDIA H100に匹敵します。
• しかし、AMDはソフトウェアとシステム設計の面でまだ不足しており、ROCmプラットフォームのエコシステムは未熟です。
2. Google：
• TPUは技術的に一定の優位性を持っており、特にエネルギー効率面で優れています。
• ただし、その主な応用は内部ビジネスであり、商業化能力は限られています。
メモリ市場の変革：HBMの需要が急増しています
AIモデルの推論計算の需要が増加するにつれて、ハイ・バンド幅メモリ（HBM）の需要も著しく増加しています。
• SKハイニックスが主要なサプライヤーとなりました。
• 三星のマーケットシェアは下落圧力に直面しています。
総括：NVIDIAはソフトウェアとハードウェアの統合とエコシステムにより、引き続きAIチップ市場をリードしていますが、AMDやGoogleなどの競合他社も積極的に展開しています。AIモデルの規模化展開にはまだ潜在能力があり、高性能計算とストレージの需要が引き続き高まる見込みです。これらは2025年の投資家が注視すべきポイントです。
NVIDIAの総合的な勝利：ソフトウェア、ハードウェア、システム統合
対話は、最初にNVIDIAのAI分野での絶対的なリードポジションに焦点を当てています。Dylanは指摘しています：
• NVIDIAは、Googleの独自開発であるTPUを除くと、AIトレーニング市場で98%のシェアを占めています。
• GoogleのTPUを含めても、NVIDIAは市場シェアの70%を獲得しています。
NVIDIAはなぜそんなに強力なのでしょうか？
1. ソフトウェア：
NVIDIAのCUDAプラットフォームは、AI開発者に友好的な開発環境を提供し、使用の敷居を大幅に下げ、巨大な開発者コミュニティを形成しています。
2. ハードウェア：
NVIDIAは常に最先端の技術に取り組んでおり、AIの高性能計算ニーズを満たす製品を迅速に提供しています。
3. ネットワーク：
Mellanox 買収後、NVIDIA は高速ネットワーク機能を強化し、完全なAIソリューションを提供することができます。
システムレベルの設計競争：NVIDIA vs. Google
システムレベルの設計において、Googleの方が早く進んでいました：
• 2018年にはすでにBroadcomと協力してTPU v3を開発していました。
• NVIDIAのBlackwellシステムは2024年までに発売される予定です。
Googleは技術的に先行していますが、NVIDIAは強力なソフトウェアエコシステムとハードウェア能力に依存して市場をリードしています。一方でGoogleのTPUは主に自社のビジネス（Google検索や広告など）に使用され、ビジネス展開面で制約を受けています。
AIチップ規模の未来：持続的に拡大する可能性
AIモデルの規模が既に限界に達したかどうかという疑問に対し、Dylanは楽観的な見解を示しました：
1. 合成データを生成する：
AI技術を使用して大量のトレーニングデータを生成し、実データの制約を克服し、さらにモデルの性能を向上させます。
2. 推論時間の計算：
一部のトレーニングを推論段階に移行することで、トレーニングコストを削減し、モデルの柔軟性を高めることができます。
大企業がより大きなAIコンピューティングクラスターへの継続的な投資を行っていることから、AIの拡大可能性は依然として巨大であり、ハイパフォーマンス計算への需要は継続的に増加するでしょう。
競争状況と代替案：AMDとGoogleの挑戦
NVIDIAがAIチップ市場をリードしていますが、他の企業もその地位に挑戦しようとしています：
1. AMD：
• ハードウェアのパフォーマンスは優れており、MI300チップは性能面でNVIDIA H100に匹敵します。
• しかし、AMDはソフトウェアとシステム設計の面でまだ不足しており、ROCmプラットフォームのエコシステムは未熟です。
2. Google：
• TPUは技術的に一定の優位性を持っており、特にエネルギー効率面で優れています。
• ただし、その主な応用は内部ビジネスであり、商業化能力は限られています。
メモリ市場の変革：HBMの需要が急増しています
AIモデルの推論計算の需要が増加するにつれて、ハイ・バンド幅メモリ（HBM）の需要も著しく増加しています。
• SKハイニックスが主要なサプライヤーとなりました。
• 三星のマーケットシェアは下落圧力に直面しています。
総括：NVIDIAはソフトウェアとハードウェアの統合とエコシステムにより、引き続きAIチップ市場をリードしていますが、AMDやGoogleなどの競合他社も積極的に展開しています。AIモデルの規模化展開にはまだ潜在能力があり、高性能計算とストレージの需要が引き続き高まる見込みです。これらは2025年の投資家が注視すべきポイントです。
免責事項：このコミュニティは、Moomoo Technologies Inc.が教育目的でのみ提供するものです。
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🌟 SIC | Smart Investing Club 创办人
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