- Nvidiaの収益は2022年の26.9Bドルから2025年の215.9Bドルへと急増した。
- オープンソースAIモデルに260億ドルを投資しており、年間500億ドルの追加収益をもたらす可能性がある。
- CEOのジェンセン・ファン氏は、AIは不可欠なインフラであり、さらに兆単位の投資が必要だと述べている。
現在、世界の人工知能インフラの大部分を駆動するチップを提供する企業であるNvidiaは、AIソフトウェアやモデルの開発により一層注力しており、単なるハードウェアメーカーにとどまらないことを示唆しています。
プロットの一部分は数字によって明らかにされます。アナリストは、 Nvidiaの年間収益が 2022年の269億ドルから2025年の2,159億ドルへと上昇した後、2026年には3,587億ドルを超えると予測しています。
ChatGPTの株式は、2022年11月の開始以来、約990%上昇しました。
Nvidiaは、 米国証券取引委員会に提出した提出書類において、オープンソースのAI大規模モデルの開発を支援するため、今後5年間で260億ドルを投資する意向を発表しました。
同社の魅力は、チップだけにあるわけではありませんでした。 顧客がグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の性能を最大限に引き出せるようにするCUDAソフトウェアプラットフォームは、同社の急成長の中核をなしてきました。
Nvidiaのエンタープライズプラットフォーム担当副社長であるJustin Boitano氏は、社員の大部分がソフトウェアエンジニアであり、この事実はしばしば見落とされていると指摘しました。
Nvidiaの新しいモデルは中庸の道を選んだ
そのソフトウェア面を強化するため、Nvidiaは最近、 Nemotron 3 Superという新しいオープンソースのAI言語モデルをリリースしました。このモデルは、複数のAIエージェントが連携して動作するエンタープライズグレードのAIシステム向けに構築されています。
1,200億のパラメータを持ち、Mixture-of-Experts（専門家混合）と呼ばれる設計を採用しています。
その主な特徴の一つは、最大100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、一度の実行で1冊の本や数千ページに及ぶ財務記録を処理できることです。
Nvidia このモデルにおいて、
OpenAIがモデルをクローズドに保持し、MetaがLlamaモデルを完全にオープンにしているのとは対照的に、Nvidiaはモデルの主要パラメータを公開します。企業や開発者はこれらを無料でダウンロードして実行したり、自社のニーズに合わせて調整したりできます。
Nvidiaがハードウェアでの優位性を維持し、基盤モデル市場の10%を確保できれば、金融アナリストは、この動きにより3年以内に年間収益で追加500億ドルをもたらす可能性があると述べています。
パートナーがハードウェア面を構築
ハードウェアの展開面では、Nvidiaはデータセンターを自社で構築していません。Dell、Hewlett Packard Enterprise、Foxconnなどのパートナーがその役割を担っています。
Dellでインフラを担当するArthur Lewis氏は、同社が1社の顧客に対してわずか6週間で10万個のGPUのセットアップを支援したと述べました。
同時に、 NTT DATAは、 「Nvidiaハードウェアで駆動されるAIファクトリ」と呼ぶものを導入する計画を発表しました。 これらは、ガバナンスシステム、ソフトウェアツール、インフラ、データを統合した完全な構成です。
このプログラムでは、ハードウェアに加え、NvidiaのNeMoおよびNIMソフトウェアツールも活用されています。
を使用するがん研究病院 Nvidiaプラットフォーム を放射線科および診断に使用しているがん研究病院、生産セットアップ時間を数ヶ月から数日に短縮するためにNvidia搭載クラウドサービスを使用している自動車部品サプライヤー、Nvidia加速シミュレーションを使用してバッテリー生産ラインをテスト中の米国のメーカーなど、初期の顧客事例はほんの一例に過ぎません。
Nvidiaのエンタープライズ生成AIソフトウェア担当副社長であるKari Briski氏は、これらの最先端モデルの構築はストレージ、ネットワーク、コンピューティングシステムに多大な負荷をかけ、その負荷が将来のハードウェアの方向性を形作っていると指摘しました。
CEOのJensen Huang氏は、AIをソフトウェアの流行ではなく、基本的なインフラに近いものと説明しました。
「AIは今日、世界を形作る最も強力な力の一つです」とHuang氏は述べています。「それは賢いアプリや単一のモデルではなく、電気やインターネットのような不可欠なインフラです。」
Huang氏は、 5層からなるAIスタックについて説明しました。最下層はエネルギー、次にチップ、土地や冷却システムなどの物理的インフラ、次にAIモデル、そして最上位にはアプリケーションがあり、ここで彼は、創薬、産業用ロボット、自動運転車などの取り組みを通じて実際の経済的価値が創出されると述べました。
彼は、構築はまだ初期段階であることを認めています。
これまで数百億ドルが費やされてきましたが、Huang氏は総額は兆の単位に達する必要があると述べ、これを人類史上最大規模のインフラ構築と呼んでいます。
彼はまた、AIモデルは最近重要なラインを越え、広く有用になるのに十分な信頼性を得たと付け加え、オープンソースモデルが全体的な採用を加速するのに役立っていると述べました。
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ハニア・フマユン
Hania氏は、金融・経済動向および予測市場の分析における長年の経験を経てCryptopolitanに参加しました。彼女は新興技術、AI、フィンテックに関するトピックを扱ってきました。ライセンスを取得した建築家としての経験は、ニュース記事に活力と精密さを加えています。ラホールの国立芸術大学で建築学の学位を取得し、
