AIはバブルの中にいるのか?$NVDAコールに先立って必要な3つのステータス。 先週+、GPT-5の立ち上げが期待外れであったなど、AIが金銭的利益を生み出せていないことを示唆する慎重なAI報告がいくつかありました。しかし、投資家が欠けているのはここにあります。 - モデルの最初の波は、当時としては画期的な Hopper アーキテクチャに基づいて構築されました。彼らは、より高度な検索、より効果的な広告、いくつかの生産性ツールをもたらしてくれましたが、企業への影響は比較的最小限でした。 - ツールの次の波では、AI エージェントなどのツールを強化できるようにするために、はるかに多くの推論が必要になります。ここでブラックウェル・システムズ(GB200/300)の出番です。 Hopperアーキテクチャは、予想を大幅に上回る数四半期の収益を上回りました。Blackwell がアーキテクチャと実装に関連するいくつかの初期の問題を解消するにつれて、上向きのサプライズが再開されると予想されます。 私たちの自信はどこから来るのでしょうか?必要な統計は3つあります。 1⃣ xAI が 300K Blackwell B200 GPU を購入する (イーロンマスク コメントあたり =>参考用短所) は、会社🫢全体で B100/200 の合計 ~1M です 2⃣ オラクルは400K Nvidia GB200の購入を約束しました(~400億ドルの購入)=>参考までに、短所は25年のGB200の合計ユニットが会社全体🙀で<3Mです 3⃣ すべてのクラウドCSP(Microsoft、Google、Amazon)は設備投資を増やしています...彼らのためにブラックウェルは残っているのでしょうか? なぜ誰もがブラックウェルズのために戦っているのでしょうか?以下🚀のパフォーマンス統計を参照してください 直接ベンチマークでは、$CRWV新しい NVIDIA GB300 NVL72 インフラストラクチャ上のわずか 16 つの GPU に対して 16 GPU の NVIDIA H100 システムをテストし、GB300 の GPU あたりの生スループットが 6 倍以上高いことを観察しました。 CoreWeave ブログによると、「この効率は、推論モデルにとって特に重要です。これらのモデルが複雑な問題を解決できるようにする「思考連鎖」プロセスには、複数の反復ステップが必要であり、推論の遅延に非常に敏感になります。」 NVIDIA の電話会議で耳を傾けている主な項目: - Blackwell Systems のランピング、パフォーマンス、クラスターのサイズ、顧客のコメントなど。 - ブラックウェルが利益率に与える影響 - 投資家は期待➖しているが、そう➕なる可能性はあるだろうか? - 中国はワイルドカードだが、中国がどれだけ早く復活できるかが問題になるだろう。参考までに、Nvidiaは制限と償却の前に中国から~$20Bを予想していました。 投資家が足❄️🐾が冷えているので、追加する良い機会かもしれません。AI 製品は、特にエンタープライズ レベルでは、多くの場合、立ち上げるまでにかなりの時間を必要とします。ただし、それは投資が減速するという意味ではありません。どちらかといえば、加速する可能性が高い。