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$エヌビディア (NVDA.US)$ あくまで個人的な見解です。どこかの段階でLLMはパーソナライズされると思います。今のLLMは膨大なコストをかけてパブリックなひとつのモデルを作るという方向です。ファインチューニングという方法でパブリックなLLMを社内の情報でも使えるように、再教育するには最初のトレーニングと同じような膨大なコストがかかります。大手企業でさえ、その膨大な再教育コストをまかなうのは現段階では非現実的です。パブリックなLLMが企業内データを参照して回答するというニーズに対して現段階ではRAGなどの仕組みがありますが、これは実は単なる検索であり、過渡期的な技術です。ただDeepseek のようなソフトウェアでの進化とGPUのようなハードウェアとしての進化と相まって、一企業さらには個人レベルまで、個別化されたLLMが普及する未来は想像でき、その場合、今とは比較にならないレベルの計算量が求められることが想定されます。恐らくこの方向性は逆戻りするようなものでなく、いつなのかはわからないですが、いつかはそうなるのかと思います。その場合、パーソナライズされたL...
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$エヌビディア (NVDA.US)$ シンプルに考えれば、どの予想においてもGPUの需要は今後さらに爆増する見込みで現時点でも供給が需要に全く追いついていない。現時点では何か聞くと高度な回答をしてくれるチャットボット的なイメージかもしれないが、自動運転、ロボットなど物理的なAIがもう数年先の目の前に来ている。現時点で高性能GPUはそれらの実現に絶対に必要なものである。それをシンプルに考えると何らかのイノベーションで現在の想定よりさらに高性能のGPUの需要が高まる可能性の方が、今の需要レベルで留まるよりも可能性が高いと思われる。今週のGTCで発表された内容をみるとエヌビディアの高性能GPUにおける強さは少なくとも数年間は全くゆるがない。今の市場は単なる短期的な不安に囚われている。短期の市場の動きを気にせざるを得ない機関投資家とは違い個人投資家はシンプルに考えることができる。
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$エヌビディア (NVDA.US)$ GTC基調講演の内容がわかりやすくサマリーされているのでお勧めです。 - YouTube
これを聞くとエヌビディア戦略の視野の広さや先見性、実現性に置いて競合よりもかなり先を走っていることが明確にわかります。
これを聞くとエヌビディア戦略の視野の広さや先見性、実現性に置いて競合よりもかなり先を走っていることが明確にわかります。
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$エヌビディア (NVDA.US)$ 生成AIはテクノロジーとしては、まだ過渡期の段階であり成長が早い反面、さまざまなイノベーションが世界中で起こる可能性がある。例えば現段階の成長AIで主流であるTransformerアーキテクチャも、今後イノベーションが起きれば別のものに置き換わってしまう可能性もあり、その場合特定の計算に特化して生産されたASICだと対応できず投資が無駄になるリスクがある。またそれぞれの特定の計算に応じて多くの種類のASICを作成することはコスト的にも生産効率の観点でも現実的ではない。そのような段階でハイパースケーラーが特定のASICに投資の大半を集中するとは考えづらく、GPGPUであるエヌビディアの優位性は当面続くと思われる。
以下はChat GptにきいたASICのリスクとGPUの優位性についての記載
————
ASICの開発・量産は非常に高度なプロジェクトで、以下のような特徴があります。
開発期間とコスト
• 期間:
一般的には、概念設計から最終の量産開始まで約2～3年程度がかかるとされています。先端プロセス（例：7nmや5nm）を用いる場...
以下はChat GptにきいたASICのリスクとGPUの優位性についての記載
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ASICの開発・量産は非常に高度なプロジェクトで、以下のような特徴があります。
開発期間とコスト
• 期間:
一般的には、概念設計から最終の量産開始まで約2～3年程度がかかるとされています。先端プロセス（例：7nmや5nm）を用いる場...
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$エヌビディア (NVDA.US)$ バフェットが提唱した自分が理解できないものには投資しないというのは正しい。AIについてはバフェットが既に理解できないものになっているのだと思う。それが馬から車に変わるようなレベルでの産業革命だとしたら今のバフェットの言葉を信じると重大な機会損失になる可能性は高い。バフェットが好きなアップルはAIが世界に浸透した後では立ち位置がかなり変わっていそうな気もする。その頃にはバフェットは高い確率でこの世にいない。その意味では彼は彼の人生においては世界最高のパーフェクトな投資家なのかもしれないが、これから全く違う世界が展開される可能性が高まっており、その意味では歴代の投資家というより革新が起きている最前線にいる天才や投資家たちの話の方が圧倒的に役に立つと思う。
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$エヌビディア (NVDA.US)$
インターネットからの高品質でエントロピーの高いデータの不足が進むにつれて、AI のスケーリングは収益の減少に直面しており、業界はより豊富な合成データへと向かっています。
Nvidia は、強化学習に不可欠な高エントロピー合成データを無限に生成する可能性を秘めた Omniverse プラットフォームと Cosmos 世界モデルによって戦略的に位置づけられています。
Nvidia のシミュレーション環境によって実現される RL 駆動型 AI トレーニングは、ロボット工学、自律走行車、金融、ヘルスケアなどの次世代アプリケーションを支配し、Nvidia の評価額を 10 兆ドルに押し上げる可能性があります。
しかし、大きなリスクが残っています。Nvidia はテクノロジー大手 (Google、Amazon、Microsoft) や専門のスタートアップ企業との激しい競争に直面しており、RL 自体が行き詰まったり、新しいパラダイムに取って代わられたりする可能性もあります。
インターネットからの高品質でエントロピーの高いデータの不足が進むにつれて、AI のスケーリングは収益の減少に直面しており、業界はより豊富な合成データへと向かっています。
Nvidia は、強化学習に不可欠な高エントロピー合成データを無限に生成する可能性を秘めた Omniverse プラットフォームと Cosmos 世界モデルによって戦略的に位置づけられています。
Nvidia のシミュレーション環境によって実現される RL 駆動型 AI トレーニングは、ロボット工学、自律走行車、金融、ヘルスケアなどの次世代アプリケーションを支配し、Nvidia の評価額を 10 兆ドルに押し上げる可能性があります。
しかし、大きなリスクが残っています。Nvidia はテクノロジー大手 (Google、Amazon、Microsoft) や専門のスタートアップ企業との激しい競争に直面しており、RL 自体が行き詰まったり、新しいパラダイムに取って代わられたりする可能性もあります。
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$エヌビディア (NVDA.US)$ Deep Research で主要各国のAI投資について調査してみた。全ての国において今後のAI投資は大幅に拡大予定。今後米国が世界の警察でなくなり各国が自国防衛を強化するにおいてAI投資はその要となり、高性能GPUがないと他国に勝てない。将来にわたって高性能GPUの需要と重要性はますます増していく。
米国
• 連邦政府のAI関連支出は2022年度で約33億ドル。
• 民間企業による投資は約474億ドル規模で、今後5年で倍増が予想。
• 防衛、先端研究、データセンター整備に重点を置く。
中国
• 指導ファンドを通じ、約9,400億ドル規模の資金を投入。
• スマートシティ、軍事、AI半導体分野に巨額投資。
• 官民一体で数千億ドル規模の投資が継続する見込み。
欧州・英国
• EUは約40億ユーロ（約43億ドル）の官民投資計画を推進。
• 英国は国際投資案件で約470億ドル規模に迫る。
• 高性能計算基盤、データ共有、デジタル政府実現が狙い。
日本
• 政府は約7.4億ドル規模で国内AIコンピューティング基盤を強化。...
米国
• 連邦政府のAI関連支出は2022年度で約33億ドル。
• 民間企業による投資は約474億ドル規模で、今後5年で倍増が予想。
• 防衛、先端研究、データセンター整備に重点を置く。
中国
• 指導ファンドを通じ、約9,400億ドル規模の資金を投入。
• スマートシティ、軍事、AI半導体分野に巨額投資。
• 官民一体で数千億ドル規模の投資が継続する見込み。
欧州・英国
• EUは約40億ユーロ（約43億ドル）の官民投資計画を推進。
• 英国は国際投資案件で約470億ドル規模に迫る。
• 高性能計算基盤、データ共有、デジタル政府実現が狙い。
日本
• 政府は約7.4億ドル規模で国内AIコンピューティング基盤を強化。...
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$エヌビディア (NVDA.US)$ 今後の各企業や国家をあわせた世界のAIインフラ投資は公開されているものだけでも2024で2400億ドル、2025で4200億ドル以上、それ以降もハイパースケーラー各社含め世界のAI設備投資は増加すると見込まれ、少なめに見積もっても2026で5000億ドル以上、2027で6000億以上となると想定されている。現在独占的な地位を占めるエヌビディアは、それらの流れで多くを享受できる可能はとても高い。独占的地位が多少落ちても市場全体が拡大していくので、2025は売上1300億ドル、2026は1800億ドル以上、2027は2000億ドル以上となり今後も大幅に成長していくことが想定される。しかも今のエヌビディアの株価バリュエーションは決して高くない。今年になってAIブームが終わったという意見がにわかに出てきているが、短期的な市場の混乱でわいてきた過度に悲観的な想定だと思われる。それらは過去のITバブルの事例などを引用するが、既に公表されている各企業や国のAI投資計画などに基づく成長予想を無視している...
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$エヌビディア (NVDA.US)$ 機関投資家がアルゴで売りを仕掛けて恐怖に怯えた小口投資家が過剰に売って、その裏で実は機関投資家はちょっとずつ下で買いを溜めているパターン。中長期では機関投資家もファンダメンタルに勝てないが、短期だと割と高い確率で儲かるパターン。情報が少なく感情に流されやすい一般投資家から少しづつ巻き上げていく機関投資家。ただやり過ぎると一気に損失が出てしまうリスクをいつも持っている。空売りだけでなくオプションが絡むと事情はさらにややこしくなる
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$エヌビディア (NVDA.US)$ 今の生成AIの品質はまだ本当に役に立つレベルまで来ていない。その段階でコモディティ化はまだ早く過ぎる。そんなの誰もお金を払って使わない。もっと世界を抜本的に変えるようなプロダクトやサービスを生み出すために本質的に生成AIの品質を高める必要があり、そのためには小手先の効率化だけでなくパラメーターを圧倒的に増やすなど力技でのスケールの拡大は必須である。そのためには全然GPUが足りない状況は何も変わってない。AIの需要の伸びが今後鈍化するという意見は、生成AIが今のレベルでイノベーションを止めるという前提での効率化をいっているのであり、そんなわけないでしょというのが私の見立てであります。
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181629116 スレ主 : 現時点ではLLMはあくまで静的なものであり、個別の知識はRAGなどで擬似的に補完する必要がある。でもそれはあくまで過渡期的な仕組みである。いずれはLLMは動的に更新されるものとなり、ファインチューニングのコストはもっと下がるだろう。結果的にそれは人間の脳の記憶と近い仕組みを持つだろう。その時点でAIは人間にとって真の友人になるのだろう。
181629116 スレ主 : ロボットが持つLLMが持ち主との会話やイベントにより動的に更新されるものとなれば、ロボットは単なるマシンではなく、例えば持ち主がこの世にいなくなったとしても、そのロボットの動的にチューニングされたLLMは持ち主とのやりとりを実際に体験し記録する存在となる。それはリアルタイムの記憶であり、ロボット自体が本質的な時代の証言者となりうる。そんなSF的なノスタルジックなストーリーも目の前にある。
181629116 スレ主 : そうなるとコンピュータの父であるアランチューリングが設定したチューリングテストの領域を遥かに超えてもはや人間かコンピュータかという区分け自体が知性？というカテゴリーにおいては意味がないものになってしまうのかと
181629116 スレ主 : その先を考えればAIが今後何百億の人が生きて体験して考え得る無限とも思えるパターンを先取りできるようになり、今の将棋の達人がAIには全く勝てないレベルになっているように人間の脳では理解できない何かに到達してしまう可能性も普通に高いと思われる
181629116 スレ主 : まあその時は今のノイマン型コンピュータでは絶対無理で量子ゲート式の量子コンピュータとそれを活用するための汎用性のあるアルゴリズムは必須だと思います
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