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@ BitCap
2024-03-12 22:29:36世界の資本市場で最も注目されている企業として、Nvidia のあらゆる動きは市場の注目を集めました。
特にここ数日は取引の振幅と取引量が大幅に減少し続けており、NVIDIAバブルが崩壊しピークに戻ったという見方もある。
それを証明するにはさらに多くの証拠が必要なので、ピークに達したかどうかを言うのは怖いですが、急激な上昇後の調整はすでに事実です、それがわずか 1 週間なのか、それとも 1 か月なのかはわかりません。さて、すべての予測単に絵を描いて、技術的な観点から推測しているだけです。
スター効果が高すぎるため、エヌビディアの株価変動を巡る論争ではロング派とショート派の激しい議論が巻き起こり、大変なことになっている。
Nvidia は今後も上昇を続けるのでしょうか、それとも止まってしまうのでしょうか?
01 市場では一般的にどのような見方が受け入れられていますか? さまざまな関係者の意見を総合すると、論理、データ、証拠に裏付けられた、非常に受け入れられる点が 2 つあると思います。
第一に、AI 時代は始まったばかりであり、アプリケーション レベルはまだ大規模に現れていないということです。業界のほぼすべての大手企業がこれを言っているだけでなく、多くの機関や投資家もこの考えを持っています。 Nvidia の Sister Mu Tou をこれまで過小評価してきた人々も、このような見方をしています。
実際、Microsoft の Copilot を除いて、大手メーカーは完全な利益閉ループを持っていますが、他の大企業は、Google やメタ広告など、AI をどのように使用して収益を上げているかまったくわかりません。コストと効率が上がったのか、部数がどれだけ減り、効率が上がったのか、それが利益表のどの項目に反映されるのか、AIを活用することでどれだけの広告主をライバルから奪ったのか、広告ASPはどれくらい増えたのか。
スタートアップとしては、中国人女性が設立したPikaなど数多くの企業があるが、これらの企業のアプリはまだ市場導入段階にあり、ビジネスモデルや収益性が検証されていない。
Nvidia のような「シャベル購入」企業にとって、これは、金山へ金を採掘する人々が後を絶たないのと同じように、良いことです。
第二に、米国株全体にバブルは存在しません。2000 年のハイテク株バブルに比べれば、今日の米国株はまったくのことではありません。当時はどれほど狂っていましたか?
.com Web サイトを持つ企業にサインアップするだけで、NASDAQ に上場してナスダックで盛り上がることができますが、現在は明らかにそうではありません。Pika を例に挙げると、現在は上場しています。ナスダックは条件を満たしている限りは良いが、資本は20年以上前ほど愚かではないため、上昇後は盲目的に投機することはないだろう、明確な収益モデルが必要となるだろうし、彼らは今後は売上と財務実績をより重視していきます。
なぜ米国株は好調なのでしょうか?また、中小規模の票の一部が予想ほどのパフォーマンスを発揮しなかったのはなぜでしょうか?
なぜなら、大きなチケットの結果はすべて問題ありませんが、小さなチケットは同じではありません。歴史は単純に繰り返されるわけではありませんが、ウォール街にとって、2000年のテクノロジー株の崩壊の教訓はまだ残っています。この教訓はあり得ません奥深いものとして表現されます。
どうすれば悲劇が再び起こらないようにすることができるでしょうか？
非常に簡単です。ウサギが見えない場合はワシを撤退すればいいだけです。具体的には、相応のパフォーマンスを譲っていただければポジションを上げます。そうでない場合は、その話はやめましょう。」
Nvidiaの業績は好調でした。2月に発表された財務報告書では、1日で16%上昇し、Maotai社よりも1日上昇しました。しかし、Broadcomなど業績がそれほど好調ではなかった企業は、すぐに1日で7ポイント下落しました。 。
なぜ Microsoft は 1 か月以上も横ばい取引を続け、Apple と Tesla はセブン シスターズから追い出されたのでしょうか?
つまり、業績はそれほど目立ったものではなく、下落が予想される銘柄もあるということです また、全体的な評価額で見ると、ナスダックは 2000 年のバブル期よりも下がっています。これは、市場全体が合理的であることを実際に証明しています。 2000年のバブル期よりも狂っている。
メディアで盛んに議論されている Nvidia と Cisco の比較については、実際には維持できず、Nvidia の 2 年間の長期評価額はわずか 30 倍だったのに対し、Cisco は同年 100 倍を超え、Cisco の時価総額は拡大しました。 M&Aや過剰流動性などが主な要因であり、企業自体の業績はそれほど好調ではなかった。
したがって、Cisco のロジックを Nvidia に単純に適用することは不適切です。
02 Nvidiaの最下位はAIの因果か？ もう 1 つの物議を醸すトピックは、Nvidia と AI ですが、実際には誰が誰を引き継ぐのでしょうか?
結果が発表される前に、ある写真が広く拡散した。
要点は非常に単純で、AI に対する需要はほとんどありませんが、株式市場は明らかに過大評価されており、バブルの崩壊は遠くありません。
しかし、逆に見てみると、他に何が見つかるでしょうか?
Little Ant は AI のニーズをサポートしていませんが、Nvidia はさまざまな AI アプリケーションを継続的に開発している象です。
例を挙げれば誰でも理解できるでしょう。
もし Apple の携帯電話が発売されなかったとしても、その後はたくさんのアプリが登場するのでしょうか?
2005 年に大量のモバイル インターネットのニーズを汲み取って、ジョブズに「あなたが私の代わりに Apple 携帯電話を作ってくれました」と言うはずはありませんでした。正しくは、ジョブズは巨大なモバイル インターネット アプリケーションを生み出す前に Apple 携帯電話を作ったのです。
Nvidia も同様です。同社のテクノロジが反復される速度によって、AI テクノロジ全体の開発と AI アプリケーションが爆発的に増加する速度がある程度決まります。
Sora が突然登場したとき、多くの人が計算能力の要件がどれだけ増加したか、大手メーカーはさらに何台の A100 を購入する必要があるかを計算していました。逆の計算をしてみたらどうでしょうか。GPU の計算能力が増加した場合 10 1/10、1/100にコストが下がった場合、Soraより優れたアプリケーションがどれだけ出てきて、どれだけの商品価値を生むでしょうか？
大規模に商業化されるテクノロジーにとって、パフォーマンスとコストが 2 つの最も重要な決定要因となります。AI では、コンピューティング能力もこれら 2 つの決定要因の決定要因であり、「ビッグ ガイ」の背後にある「ビッグ ガイ」です。 「」
別の技術ロードマップを示します。
チップ間の相互接続が現在の H100 の 4.5 倍である 4 Tb/s である場合、アーキテクチャなどの他の技術革新を考慮しない場合、相互接続によりトレーニング速度が 20 倍向上します。
引き続き、今日の Sora は明日は簡単なようです。他にどんな破壊的なアプリケーションが登場するか誰にも分かりません。
製品を 1 回繰り返し、1.5 年で性能が 10 倍に向上することを考えると、産業チェーンの需要と供給だけで単純に測定することはできません。毎年更新の需要があるためです。 、古い生産能力はいつでも新しい生産能力に置き換えることができます。
これまで、ムー・トウ姉妹はインターネット時代の Nvidia と Cisco を常に比較していましたが、大規模なハードウェア インフラストラクチャが完成した後はハードウェア需要が崩壊し、Nvidia が Cisco と同じくらい人気を博した後は沈静化すると考えています。
Nvidiaを単純にハードウェア的な考え方に当てはめて見る人も多いが、Nvidiaの技術進歩がAIアプリケーション全体の開発スピードを左右するとすれば、それは単純なハードウェアインフラではなく、常にCの位置にいたリーダーであると言えるだろう。
下流メーカーにとって、Nvidia の最新かつ最速の GPU を入手できなければ、モデルのトレーニングと推論の速度が友人や販売者に遅れをとり、AI 高速列車に取り残されてしまうことを意味します。
現在、競争は非常に激しいため、一度ドロップアウトすると、そこに食い込みたいと思っても、それほど簡単ではありません。
これは、NVIDIA の製品が長期にわたって品薄になる可能性があり、NVIDIA 自体が、売り切れが続き、より強力な製品が発売され続け、売り切れが続くというスーパースパイラルと呼ばれる状態に陥ることを意味します。同業他社と競合し、市場での地位を強化し続けています。
これは実際には超独占です。
03 Nvidiaにもキラーがいる ハードウェアの考え方が Nvidia の判断を大きく誤るのはなぜでしょうか?
ソフトウェア エコシステムが Nvidia の真のキラーであるため、Lao Huang 氏は決算会見で次のように述べました。
アクセラレーション コンピューティングと生成 AI は転換点に達しています。
転換点という言葉をどのように理解していますか?
これには2つの意味があり、1つは推論の需要が爆発的に増えるということ、もう1つは誰もが楽しみにしているGPT-5がAIアプリケーションの商用化を大きく促進する可能性があるということです。 AI アプリケーションの急増の中で、これは非常に重要な分水嶺です。
過去のハードウェア インフラストラクチャを使用している Nvidia を見ると、年半ばのモバイルや Cisco のような「パイプライン」と考えるのが簡単です。ビジネス モデルはステージを設定し、他の人のために歌い、収集することでした彼らは独自のプラットフォーム使用料を払っており、大スターはステージで歌うことで多額のお金を稼いでいますが、それらはどれも自分たちとは何の関係もないようです。
しかし、NVIDIA が AI アプリケーション向けに特別に設計されたチップである ASIC への参入を発表したことと併せて、期待は異なります。
グローバルに商品化する上で最も商品価値の高いソフトウェアは、より詳細な特性に焦点を当てたり、様々な人の関係連鎖や知識の蓄積に応じて、より包括的な回答を与えることができるレコメンドシステムです。
メタボスのザッカーバーグ氏は前回のパフォーマンスカンファレンスで次のように述べた。
次世代のサービスは AGI に基づいて構築される必要があります。以前は、ツールの多くがソーシャル、商用、または場合によってはメディア指向であるため、AI の課題のほんの一部だけでこれらの製品を提供できると考えていました。 、しかし今では、私たちが思い描くサービスの最高のバージョンを提供するために、私たちのモデルが推論、計画、プログラミング、記憶などの多くの認知能力を必要とすることは明らかです。
そのためには、推論力を高める必要があります。
Nvidia がこの時点で ASIC を作りたいと述べたとき、実際に「推論専用 GPU」を発売したのは、推論市場での需要の急増を見てのことであり、クラウド サービス プロバイダーが独自の推論を開発することは間違いありません。この大きなケーキにより、「パイプライン化」されるリスクがなくなり、その範囲が下流のアプリケーションに直接挿入されます。
これは、ステージ使用料に加えて、芸能人の歌唱総収入の中から一定割合を分配しても良いと言っているのと同じではないでしょうか？
これは決算会見でも行われたもので、NVIDIA は常に「推論」(推論) というキーワードを 16 回繰り返しており、これは「トレーニング」(トレーニング) の 2 倍であること、ラオ ファン氏はまた、現在収益の 40% が推論ニーズによるものであることも強調しました。週末に開催されたスタンフォード・フォーラムに出席したラオ・ファン氏は、ASICに入社したい理由を改めて説明した。
これは市場に安心薬を与えるのと同じです。2025 年の成長は決定的です。トレーニングのニーズがますます主要な顧客に集中するリスクを心配する必要はありません。また、これは Nvidia の新たな、おそらくより大きな成長曲線を示唆しています。いつでもパフォーマンスで自分の価値を証明でき、株価のサポートがさらに強化されます。
Nvidia の中核的な競争力について語るとき、Lao Huang 氏は 2 つのことを述べました。1 つは Nvidia のコンピューティング プラットフォームが高速化されていること、もう 1 つはプログラム可能であることです。初期のヒントン チームのニューラル ネットワーク AlexNet からその後のすべてのニューラル ネットワークに至るまで、Nvidia は唯一のものです。 、ディープ ラーニング、さまざまなビジュアル コンバーター、マルチモーダル コンバーター、そして今度はタイミング関連のものです。
暗黙の了解として、今日まで生き残るために、Nvidia も後追いしてきました。AI アルゴリズムがどのように変化しても、Nvidia はソフトウェアを通じてランダムに適応できます。実際、推論とトレーニングを切り替える柔軟な方法は現在 Nvidia だけです。
なぜそれだけなのでしょうか？
Nvidia の CUDA コンピューティング プラットフォームについて話しましょう。GPU をコンピューターと考えると、CUDA は Windows オペレーティング システムです。
2007 年に発売されたこの GPU 汎用コンピューティング プログラミング フレームワークには、オリジナルの C 類似言語である CUDA C と、その後の C++ および Fortran 用の CUDA API が含まれています。
これは、Lao Huang の最も先見の明のある戦略的レイアウトの 1 つです。初期のプロモーションとアップグレードを経て、CUDA は現在、世界最大の GPU ソフトウェア コンピューティング エコシステムを生み出しています。単純にハードウェア パラメータだけを見れば、Nvidia はそれを超えることができるかもしれませんが、自社のソフトウェア エコシステムと比較すると、競合他社の勝つ可能性は非常に低いです。
Windows と同様のパフォーマンス パラメーターを備えたオペレーティング システムを誰かが作成するのと同じように、PC メーカーも Windows を放棄せず、ユーザーも Windows を放棄しません。これはユーザー スティッキーと呼ばれます。
04 Nvidiaを終わらせることができるのは誰ですか? 現在、Nvidia の将来はまだ非常に明るいようであり、それが多くの人々が Nvidia に注目し続ける理由です。
これは実際に真実であり、Nvidia バブルが崩壊したという証拠を見つけるのは非常に難しいため、せいぜい Cisco の例を例として挙げるか、一部の競合他社やユーザーさえも Nvidia GPU の代替品を開発しているだけです。 Nvidia の受注、TSMC の Cowos の生産能力、A100/H100 の価格など、利益に影響を与える中核要素の利益データを見れば、言葉を失うでしょう。
Nvidia は完璧ですか?
必ずしもそうとは限りません。忘れないでください。NVIDIA は常に景気循環株です。25 年か 26 年での高い成長と高い利益率には問題ありませんが、27 年、28 年、あるいはそれ以降はどうでしょうか?
誰も知りませんが、景気循環株を長期成長株に変えることには多くの教訓があり、その一例がリチウム鉱山です。
では、NVIDIA を終わらせるのに必要なのは誰でしょうか?
おそらく、競合他社の GPU 製品が登場し、Nvidia の市場シェアを奪い始めているか、あるいは同社の AI チップに対する需要が実際に減速しているか、あるいはその他の理由があるのかもしれません。
根拠のある言葉で言えば、製品が売れていない、価格を上げることができない、以前ほど早くまたはあまりお金が集まらない、などです。
しかし、その日はかなり遠いようです。
この記事がお役に立てば幸いです。 もしそうなら、チップをおくるどうぞ
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