出典: Core Things 画像ソース: Unbounded AI によって生成6月30日の新市ニュースでは、今年前半にしても今週にしても、Nvidiaが大勝者となっている。生成 AI による人工知能ブームの新たな波の中で、エヌビディアは最も注目されている銘柄の 1 つとなっています ** 株価は今年これまでに 185% 急騰し、時価総額は 1 兆米ドルを超えています。生成 AI と大規模モデル 研究開発のハードウェア競争で先頭に立つ**。** 生成 AI スタートアップへの投資を巡って、Nvidia の存在感はますます無視できなくなってきています。 ** 今週の木曜日、アメリカの AI チャットボット スタートアップである Inflection AI は、新たに 13 億ドルの資金調達を受け、評価額は約 40 億ドルに上昇したと発表し、アメリカの AI ベースのビデオ スタートアップである Runway は、1 億 4,100 万ドルの資金調達が完了したと発表しました。新たな資金調達が行われ、評価額は40億ドル、約15億ドルに上昇した。 ** Nvidia は両方の資金調達の投資家の一人です。 **市場調査会社トレンドフォースによると、AI関連チップの導入が収益成長を刺激するため、エヌビディアは2023年第2四半期にクアルコムに代わって世界最大のチップ設計会社になると予想されている。 **AIチップ市場の受注は低迷する一方で、生成AIトラックに多額の投資を行っており、NVIDIAのAIに対する希望的観測はますます大きくなっている。## ***01.* 生成 AI ユニコーン企業への相次ぐ投資、Nvidia の AI 投資領域の電光石火の拡大**Nvidia の最新の 2 つの生成 AI ユニコーン – ChatGPT のような製品を作成する大規模な言語モデルのスタートアップである Inflection AI と、ユーザーがテキストを入力するだけで短いビデオを簡単に作成できる AI ビデオ編集ソフトウェアのスタートアップである **Runway**、どちらもこの 2 社は非常に強力なスター投資ラインナップを集めています。Nvidia に加えて、Inflection AI の新しい資金調達ラウンドでは、**LinkedIn 共同創設者リード ホフマン**、**Microsoft 共同創設者ビル ゲイツ**、**Google 元 CEO エリック シュミット**、その他のテクノロジー大手も獲得しました。ビッグボスの資本注入。 Runway の最新の資金調達投資家には **Google**、**Salesforce**、その他のテクノロジー大手が含まれており、累計資金調達額は約 2 億 3,700 万米ドルに達します。これに先立ち、今年 6 月 9 日、ChatGPT のようなチャットボットにも取り組んでいるカナダの AI 新興企業 **Cohere** が、評価額約 2.2 ドルで 2 億 7,000 万米ドルのシリーズ C 資金調達の完了を発表しました。 **Nvidia**、* *Oracle**、**Salesforce** などがこの資金調達ラウンドに参加しました。DeepMind の共同創設者である Mustafa Suleyman によって共同設立され、2022 年に CEO を務めた Inflection AI は、Pi チャットボットの立ち上げ後に多数のオファーを受け、その後この高額の資金提供を受けました。**Nvidia は特に言及する価値があります。このラウンドの唯一の新規投資家**。これまでのところ、このユニコーン企業は Cohere を上回り、評価額では OpenAI と Anthropic に次ぐ世界第 3 位の生成 AI ユニコーン ** になりました。Inflection AI は最近、最初の独自言語モデル Inflection-1 を発表しました。これは非常に大規模なデータセットで **数千の Nvidia H100** を使用してトレーニングされ、GPT-3.5、Chinchilla、PaLM -540B と同等のパフォーマンスを備えていると述べています。 ▲Inflection-1、GPT-3.5、LLaMA-65Bマルチタスク精度比較（出典：Inflection AI）## ***02.* GPT-3 のトレーニングに 11 分、Nvidia GPU が大きなモデルのベンチマーク テストで優位に立つ**Inflection AI は、NVIDIA と協力して、大規模な AI モデルをトレーニングするための **世界最大級の GPU クラスター** を構築しています。 Nvidia およびクラウド サービス プロバイダー CoreWeave との提携を通じて、同社のスーパーコンピューターは **22,000 台の H100** を含むように拡張され、これは Meta RSC スーパーコンピューティング クラスターの 16,000 台の A100 をはるかに上回ります。2017 年に設立された CoreWeave は、コンピューティング パワーを「従来のクラウド プロバイダーよりも最大 80% 安く」提供すると主張しています。 **Nvidia は以前、CoreWeave に 1 億ドルを投資しました**。今年6月の海外メディアの報道によると、マイクロソフトはクラウドコンピューティングインフラ構築のため、今後数年間でCoreWeaveに数十億ドルを投資することで合意したという。最新の権威ある AI パフォーマンス ベンチマーク テスト MLPerf では、NVIDIA、CoreWeave が共同で 3584 台の H100 を備えたクラスターを構築しました。**GPT-3 大規模言語モデルのトレーニングには 11 分もかかりませんでした**。 ▲最新のGPT-3トレーニングベンチマークテストにおけるNvidia H100のパフォーマンス当然のことながら、Nvidia は主力コンピューティング チップである H100 GPU でベンチマークを独占し続けています。 ▲8つのMLPerfベンチマークテストにおけるNvidia H100のパフォーマンス最新の MLPerf トレーニング 3.0 では GPT-3 大型モデル ベンチマーク テストが追加され、NVIDIA と Intel が唯一の参加者となりました。 Nvidia は 3584 個の GPU で GPT-3 トレーニングの最速記録を打ち立て、Intel AI チップ Habana Gaudi2 は、384 個の Gaudi2 を含む小規模なシステムで GPT-3 を実行することで、使いやすさとコスト パフォーマンスの点で競争力を実証しました。 1 つのチップは 5 時間以上、256 個の Gaudi2 チップでの合計トレーニング時間は 7 時間以上です。 ▲GPT-3 トレーニング ベンチマーク テストの結果の比較、濃い赤色の凡例は Nvidia H100、薄い赤色の凡例は Intel Gaudi2 (出典: IEEE Spectrum)一部のテストでは、Gaudi2 のトレーニング パフォーマンスが Nvidia A100 GPU のパフォーマンスを上回りました。 Intelはまた、ソフトウェアの最適化によってGaudi2とH100の差をさらに縮める計画で、9月にはFP8向けのソフトウェアサポートと新機能をリリースする予定で、その頃にはGaudi2の性能とコストパフォーマンスがH100を超えると予測している。 Nvidiaの強力な競争相手と考えられている別のAMDは、テスト結果を提出しなかった。 ▲Gaudi2はA100を超える性能を持つ4モデルを稼働（出典：Intel）MLPerf ベンチマークの結果は、MLCommons によって公開されています。 MLCommons のエグゼクティブ ディレクターである David Kanter 氏によると、GPT-3 は MLPerf ベンチマークの中で最も計算量が多く、MLPerf のほとんどのベンチマーク ネットワークは単一のプロセッサで実行できますが、GPT-3 には少なくとも 64 個のプロセッサが必要です。## ***03.*AI大型モデルの軍拡競争が激化し、大きな演算能力を持つAIチップの需要が急増中**テクノロジー企業は自社の製品やサービスに AI を積極的に統合しており、投資家は生成 AI スタートアップへの投資に熱心に取り組んでおり、コンピューティング速度の遅れを理由に、歴史的な成長の可能性を秘めたこの波を逃したくない人はいないことは明らかです。ちょうど今週、これまでで最大規模の生成 AI 買収が国内外で誕生しました。米国のビッグデータ スーパー ユニコーン Databricks は、米国の言語モデル大手スタートアップである MosaicML を 13 億ドル (約 94 億元) で買収することに合意し、米国の Tuan昨日、美団共同創設者の王輝文氏が設立した大規模模型スタートアップ、光年ビヨンドを20億6500万元で買収すると発表した。**生成 AI モデルのトレーニングは、高価なデータセンター コンピューティング チップと切り離すことができません。大型機種の熾烈な軍拡競争を背景に、高い演算能力を備えたAIチップに対する市場の需要は高まり続けている。現時点では、AI 大型モデルのトレーニングにおいて真のチップ勝者は Nvidia 1 社だけです。 **昨年11月、Oracleは新しいコンピューティングセンターを構築するために数万台のA100とH100を購入すると発表した。 Googleは今年5月のI/O開発者カンファレンスで、2万6000台のH100を搭載したAIスーパーコンピューター「A3」を発表した。オラクルは今週、AIの新たな波に対応するクラウドコンピューティングサービスを拡大するため、数十億ドルを投じてNvidiaチップを購入していると海外メディアで報じられた。**NVIDIA が今後も勝ち続けられるかどうかは、中国市場と密接に関係しています**。財務報告書によると、昨年のエヌビディアの収益の22％を中国本土と香港からの収益が占めた。 「LatePost」の報道によると、今年の春節以降、クラウドコンピューティング事業を展開する中国の大手インターネット企業がエヌビディアに大量発注を行っており、エヌビディアには万華級の発注があり、その額は10億ドルを超えると推定されている。元は定価に基づいています。 Byteだけでも今年、NVIDIAが昨年中国で販売した商用GPUの総数に近い注文を出した可能性がある。今年の新規受注を除くと、Byte A100とその前身V100の合計数は10万元近く、Byteが入荷したものと未入荷のA100とH800の合計数は10万元に達する。米国商務省が Nvidia の A800 および H800 の中国への輸出に対するさらなる制限を検討しているという噂が今週浮上したことを受け、NVIDIA の最高財務責任者であるコレット・クレス氏は次のように警告しました。世界最大の市場であり、当社の将来のビジネスと財務実績に影響を与えるでしょう。」## ***04.*結論: 世界最大のチップ設計会社のトップに到達するまであと一歩です**製品のパフォーマンス、新規注文、パフォーマンスの進歩、株式市場のパフォーマンス、環境の拡大、投資レイアウトに関係なく、NVIDIA はすでに目に見えて勝利を収めています。5 月 25 日、Nvidia は 2024 会計年度第 1 四半期の財務報告書を発表し、単一四半期で 71 億 9 千万米ドルの収益を達成し、第 2 四半期の収益は 110 億米ドルに達すると予測しました。 6月12日、台湾メディアの報道によると、NVIDIA AIチップの注文増加により、TSMCの先進的な製造プロセスの稼働率が大幅に向上し、5nm生産能力の稼働率が50％以上から70％に上昇したという。 80%まで。市場調査機関 TrendForce が最近発表したデータによると、生成 AI とクラウド コンピューティング能力に対する爆発的な需要と新しい GeForce RTX 40 シリーズ製品の発売の恩恵を受け、2023 年第 1 四半期の Nvidia の収益は米国で 13.5% 増加すると予想されています。 67 億 3,000 万ドル、チップ設計市場シェアは 19.9% に増加。 ▲ 2023 年第 1 四半期の世界トップ 10 チップ設計企業ランキング、単位：100 万米ドル (出典: TrendForce)TrendForce は、AI 関連チップの導入が収益成長を刺激しているため、その成長率は明らかであり、2023 年の第 2 四半期には、Nvidia が Qualcomm に代わって世界最大のファブレスチップ設計会社になると予想されています。Nvidiaが生成AI時代の最大の受益者となったことを背景に、IntelやAMDなどのチップ大手が注目しており、ソフトウェアとハードウェアの協調最適化を通じてAIコンピューティング市場をシェアしようとしている。同時に、国内のAIチップ企業がこの大規模モデルのトレーニングと展開の波に乗って利益を得ることができるかどうかも業界の焦点となっている。
エヌビディアは狂ってるよ！ 3 つの生成 AI ユニコーンへの継続的な投資と、TSMC の 5nm 生産能力を飛行させるための 1 つのベルト
出典: Core Things
6月30日の新市ニュースでは、今年前半にしても今週にしても、Nvidiaが大勝者となっている。
生成 AI による人工知能ブームの新たな波の中で、エヌビディアは最も注目されている銘柄の 1 つとなっています ** 株価は今年これまでに 185% 急騰し、時価総額は 1 兆米ドルを超えています。生成 AI と大規模モデル 研究開発のハードウェア競争で先頭に立つ**。
** 生成 AI スタートアップへの投資を巡って、Nvidia の存在感はますます無視できなくなってきています。 ** 今週の木曜日、アメリカの AI チャットボット スタートアップである Inflection AI は、新たに 13 億ドルの資金調達を受け、評価額は約 40 億ドルに上昇したと発表し、アメリカの AI ベースのビデオ スタートアップである Runway は、1 億 4,100 万ドルの資金調達が完了したと発表しました。新たな資金調達が行われ、評価額は40億ドル、約15億ドルに上昇した。 ** Nvidia は両方の資金調達の投資家の一人です。 **
市場調査会社トレンドフォースによると、AI関連チップの導入が収益成長を刺激するため、エヌビディアは2023年第2四半期にクアルコムに代わって世界最大のチップ設計会社になると予想されている。 **
AIチップ市場の受注は低迷する一方で、生成AIトラックに多額の投資を行っており、NVIDIAのAIに対する希望的観測はますます大きくなっている。
01. 生成 AI ユニコーン企業への相次ぐ投資、Nvidia の AI 投資領域の電光石火の拡大
Nvidia の最新の 2 つの生成 AI ユニコーン – ChatGPT のような製品を作成する大規模な言語モデルのスタートアップである Inflection AI と、ユーザーがテキストを入力するだけで短いビデオを簡単に作成できる AI ビデオ編集ソフトウェアのスタートアップである Runway、どちらもこの 2 社は非常に強力なスター投資ラインナップを集めています。
Nvidia に加えて、Inflection AI の新しい資金調達ラウンドでは、LinkedIn 共同創設者リード ホフマン、Microsoft 共同創設者ビル ゲイツ、Google 元 CEO エリック シュミット、その他のテクノロジー大手も獲得しました。ビッグボスの資本注入。 Runway の最新の資金調達投資家には Google、Salesforce、その他のテクノロジー大手が含まれており、累計資金調達額は約 2 億 3,700 万米ドルに達します。
これに先立ち、今年 6 月 9 日、ChatGPT のようなチャットボットにも取り組んでいるカナダの AI 新興企業 Cohere が、評価額約 2.2 ドルで 2 億 7,000 万米ドルのシリーズ C 資金調達の完了を発表しました。 Nvidia、* Oracle*、Salesforce などがこの資金調達ラウンドに参加しました。
DeepMind の共同創設者である Mustafa Suleyman によって共同設立され、2022 年に CEO を務めた Inflection AI は、Pi チャットボットの立ち上げ後に多数のオファーを受け、その後この高額の資金提供を受けました。Nvidia は特に言及する価値があります。このラウンドの唯一の新規投資家。これまでのところ、このユニコーン企業は Cohere を上回り、評価額では OpenAI と Anthropic に次ぐ世界第 3 位の生成 AI ユニコーン ** になりました。
Inflection AI は最近、最初の独自言語モデル Inflection-1 を発表しました。これは非常に大規模なデータセットで 数千の Nvidia H100 を使用してトレーニングされ、GPT-3.5、Chinchilla、PaLM -540B と同等のパフォーマンスを備えていると述べています。
02. GPT-3 のトレーニングに 11 分、Nvidia GPU が大きなモデルのベンチマーク テストで優位に立つ
Inflection AI は、NVIDIA と協力して、大規模な AI モデルをトレーニングするための 世界最大級の GPU クラスター を構築しています。 Nvidia およびクラウド サービス プロバイダー CoreWeave との提携を通じて、同社のスーパーコンピューターは 22,000 台の H100 を含むように拡張され、これは Meta RSC スーパーコンピューティング クラスターの 16,000 台の A100 をはるかに上回ります。
2017 年に設立された CoreWeave は、コンピューティング パワーを「従来のクラウド プロバイダーよりも最大 80% 安く」提供すると主張しています。 Nvidia は以前、CoreWeave に 1 億ドルを投資しました。今年6月の海外メディアの報道によると、マイクロソフトはクラウドコンピューティングインフラ構築のため、今後数年間でCoreWeaveに数十億ドルを投資することで合意したという。
最新の権威ある AI パフォーマンス ベンチマーク テスト MLPerf では、NVIDIA、CoreWeave が共同で 3584 台の H100 を備えたクラスターを構築しました。GPT-3 大規模言語モデルのトレーニングには 11 分もかかりませんでした。
当然のことながら、Nvidia は主力コンピューティング チップである H100 GPU でベンチマークを独占し続けています。
最新の MLPerf トレーニング 3.0 では GPT-3 大型モデル ベンチマーク テストが追加され、NVIDIA と Intel が唯一の参加者となりました。 Nvidia は 3584 個の GPU で GPT-3 トレーニングの最速記録を打ち立て、Intel AI チップ Habana Gaudi2 は、384 個の Gaudi2 を含む小規模なシステムで GPT-3 を実行することで、使いやすさとコスト パフォーマンスの点で競争力を実証しました。 1 つのチップは 5 時間以上、256 個の Gaudi2 チップでの合計トレーニング時間は 7 時間以上です。
一部のテストでは、Gaudi2 のトレーニング パフォーマンスが Nvidia A100 GPU のパフォーマンスを上回りました。 Intelはまた、ソフトウェアの最適化によってGaudi2とH100の差をさらに縮める計画で、9月にはFP8向けのソフトウェアサポートと新機能をリリースする予定で、その頃にはGaudi2の性能とコストパフォーマンスがH100を超えると予測している。 Nvidiaの強力な競争相手と考えられている別のAMDは、テスト結果を提出しなかった。
MLPerf ベンチマークの結果は、MLCommons によって公開されています。 MLCommons のエグゼクティブ ディレクターである David Kanter 氏によると、GPT-3 は MLPerf ベンチマークの中で最も計算量が多く、MLPerf のほとんどのベンチマーク ネットワークは単一のプロセッサで実行できますが、GPT-3 には少なくとも 64 個のプロセッサが必要です。
**03.AI大型モデルの軍拡競争が激化し、大きな演算能力を持つAIチップの需要が急増中
テクノロジー企業は自社の製品やサービスに AI を積極的に統合しており、投資家は生成 AI スタートアップへの投資に熱心に取り組んでおり、コンピューティング速度の遅れを理由に、歴史的な成長の可能性を秘めたこの波を逃したくない人はいないことは明らかです。
ちょうど今週、これまでで最大規模の生成 AI 買収が国内外で誕生しました。米国のビッグデータ スーパー ユニコーン Databricks は、米国の言語モデル大手スタートアップである MosaicML を 13 億ドル (約 94 億元) で買収することに合意し、米国の Tuan昨日、美団共同創設者の王輝文氏が設立した大規模模型スタートアップ、光年ビヨンドを20億6500万元で買収すると発表した。
**生成 AI モデルのトレーニングは、高価なデータセンター コンピューティング チップと切り離すことができません。大型機種の熾烈な軍拡競争を背景に、高い演算能力を備えたAIチップに対する市場の需要は高まり続けている。現時点では、AI 大型モデルのトレーニングにおいて真のチップ勝者は Nvidia 1 社だけです。 **
昨年11月、Oracleは新しいコンピューティングセンターを構築するために数万台のA100とH100を購入すると発表した。 Googleは今年5月のI/O開発者カンファレンスで、2万6000台のH100を搭載したAIスーパーコンピューター「A3」を発表した。オラクルは今週、AIの新たな波に対応するクラウドコンピューティングサービスを拡大するため、数十億ドルを投じてNvidiaチップを購入していると海外メディアで報じられた。
NVIDIA が今後も勝ち続けられるかどうかは、中国市場と密接に関係しています。財務報告書によると、昨年のエヌビディアの収益の22％を中国本土と香港からの収益が占めた。 「LatePost」の報道によると、今年の春節以降、クラウドコンピューティング事業を展開する中国の大手インターネット企業がエヌビディアに大量発注を行っており、エヌビディアには万華級の発注があり、その額は10億ドルを超えると推定されている。元は定価に基づいています。 Byteだけでも今年、NVIDIAが昨年中国で販売した商用GPUの総数に近い注文を出した可能性がある。今年の新規受注を除くと、Byte A100とその前身V100の合計数は10万元近く、Byteが入荷したものと未入荷のA100とH800の合計数は10万元に達する。
米国商務省が Nvidia の A800 および H800 の中国への輸出に対するさらなる制限を検討しているという噂が今週浮上したことを受け、NVIDIA の最高財務責任者であるコレット・クレス氏は次のように警告しました。世界最大の市場であり、当社の将来のビジネスと財務実績に影響を与えるでしょう。」
**04.結論: 世界最大のチップ設計会社のトップに到達するまであと一歩です
製品のパフォーマンス、新規注文、パフォーマンスの進歩、株式市場のパフォーマンス、環境の拡大、投資レイアウトに関係なく、NVIDIA はすでに目に見えて勝利を収めています。
5 月 25 日、Nvidia は 2024 会計年度第 1 四半期の財務報告書を発表し、単一四半期で 71 億 9 千万米ドルの収益を達成し、第 2 四半期の収益は 110 億米ドルに達すると予測しました。 6月12日、台湾メディアの報道によると、NVIDIA AIチップの注文増加により、TSMCの先進的な製造プロセスの稼働率が大幅に向上し、5nm生産能力の稼働率が50％以上から70％に上昇したという。 80%まで。
市場調査機関 TrendForce が最近発表したデータによると、生成 AI とクラウド コンピューティング能力に対する爆発的な需要と新しい GeForce RTX 40 シリーズ製品の発売の恩恵を受け、2023 年第 1 四半期の Nvidia の収益は米国で 13.5% 増加すると予想されています。 67 億 3,000 万ドル、チップ設計市場シェアは 19.9% に増加。
TrendForce は、AI 関連チップの導入が収益成長を刺激しているため、その成長率は明らかであり、2023 年の第 2 四半期には、Nvidia が Qualcomm に代わって世界最大のファブレスチップ設計会社になると予想されています。
Nvidiaが生成AI時代の最大の受益者となったことを背景に、IntelやAMDなどのチップ大手が注目しており、ソフトウェアとハードウェアの協調最適化を通じてAIコンピューティング市場をシェアしようとしている。同時に、国内のAIチップ企業がこの大規模モデルのトレーニングと展開の波に乗って利益を得ることができるかどうかも業界の焦点となっている。