103730757 NOIR(のあ) : Fully agreed with Noir that this topic is very important  for us to determine the less demand for AMD's AI GPUs compared to the huge excessive demand for Nvidia's AI GPUs. Basically it boils down to Nvidia's popular and widely-used CUDA software stack and tools in Nvidia's ecosystem.

103730757 : コミュニティでこの重要な記事をシェアしてくれたキミヒコ、ありがとう。

103730757 : 主要な問題は、エヌビディアが人工知能のリーダーシップをどれだけ維持できるかという点です。もう1年か2年かもしれませんか。他の全セクターのテック巨人たちは、エヌビディアへの過度の依存から離れるために、独自のAIチップを開発しています。

103730757 : 複数のテックジャイアントは、独自のAIチップを開発し、AIシステムを駆動し、サードパーティープロバイダーへの依存を減らそうとしています。その中でも注目すべき企業のいくつかは次のとおりです:
* Google: Googleは、機械学習タスクに特化したTensor Processing Units（TPUs）を独自に開発しました。TPUsはGoogleのデータセンターで使用され、大規模なAIモデルのトレーニングと実行に使用されています。
* アマゾンドットコム: アマゾンは、高性能な推論タスク用に設計された独自のInferentiaチップを開発しました。推論タスクには、新しいデータ上で訓練されたAIモデルを実行する作業が含まれます。Inferentiaチップは、アマゾンのクラウドサービスで使用され、AIアプリケーションを駆動しています。
* アップル: アップルは、自社のデバイスやデータセンターで使用するために独自のAIチップを開発しているとの噂があります。詳細は限られていますが、これらのチップは機械学習タスクに最適化されると予想されています。
これは、独自のAIチップを開発しているテックジャイアントの数例に過ぎません。その他の企業、例えばバイドゥ、アリババグループホールディング、ファーウェイなどもAIチップの開発に大きく投資しています。カスタムAIチップの開発トレンドは、AI処理能力の増加する需要とハードウェアとソフトウェアに対するより大きな制御欲求によって推進されています。

103730757 : Scambullさん、言い得て妙ですね。市場操作者は通常、ニュースの背後にいて、市場を選択的に操作し、自己の利益のためにニラを収穫する可能性があります。