本記事では、Nvidia Corp.の共同創業者兼CEOであるJensen Huang氏が次世代AIに関する重要な見解を示しました。Huang氏によれば、次世代AIは従来のモデルに比べて100倍の計算能力を必要とするとされ、新たな推論アプローチが「質問に対して最も良い答えを導き出す」手法に進化していることが背景にあると述べました。この推論プロセスに必要な計算量は、従来の方法に比べて100倍に達するとのことです。
昨年の四半期決算発表後のインタビューにおいて、Huang氏はDeepSeekのR1、OpenAIのGPT-4、xAIのGrok 3といったモデルが新しい推論プロセスを利用していると指摘しました。Nvidiaは、アナリストの予想を上回る好業績を発表し、昨年比で収益が78%増の393.3億ドルに達しました。データセンターからの収益は、AIワークロード向けのグラフィックス処理ユニット（GPU）を含み、93%増の356億ドルとなり、全体の90%以上を占めるようになりました。
一方、Nvidiaの株価は1月27日の取引で17%下落し、2020年以来の最大の下落となり、その後の回復は見られていません。この下落の理由として、中国のAIラボであるDeepSeekが、企業が低インフラコストでより高いAI性能を実現できる可能性を示唆したことが挙げられます。この観点に対し、Huang氏はNvidiaが提供する推論モデルには、さらに多くのチップが必要であると強調しました。
Nvidiaは、中国における輸出管理により、ビジネスが制限されています。Huang氏は、中国での収益割合が輸出規制の影響で約半減したと述べ、Huaweiなどからの競争圧力も存在すると付け加えました。開発者は、スーパーコンピュータや個人用コンピュータ、電話、ゲームコンソールにおいて、ソフトウェアを通じて輸出制限を回避する方法を模索する可能性が高いと考えられます。最終的には、ソフトウェアが目的のシステムで機能する方法を見出し、優れたソフトウェアを創造することが求められます。
Huang氏によると、アメリカで販売されているNvidiaのGB200は、輸出制限下で中国に販売されるチップの60倍の速度でAIコンテンツを生成できるとのことです。また、Nvidiaは世界最大のテクノロジー企業からの年次数十億ドルのインフラ支出に依存しており、このAIブームから恩恵を受けています。2024年半ばまでの5四半期は成長が続いていましたが、成長率はわずかに鈍化しているとのことです。
