【NVIDIA】“株価最高値”のワケは？AI研究者「NVIDIA以外のGPUは使えない」「DeepSeekショックは投資家の勘違い」｜アベヒル
[音楽] 続いては今さんにお聞きしたいこちらの ニュースをお届けします6月25日に アメリカの株式市場で反動大手NIAリア が過去最高値を更新MICROフを抜いて 自価総額世界1となりましたNは アナリストがNVIDディアは人工知能の 黄金の波に乗ると予測したことがあるそう ですがなぜNVIDディアはここまで強い のでしょうか今日は今井さんに技術者目線 で解説していただきますまずはNBID ディアの強さ教えてくださいはいまこれ2 つ大きく分けてあってあのま人工知能の今の基礎理論的なところにスケーリング速っていうの発見されてるのが 1つでもう1つが NVIDIA作ってるまエコシステム技術的な囲い込みみたいなところがあると思います 例えばまずスケーリングソックス解説いただきましょうか はい ちょっと研究的な説明するとあれなんですけどすごい分かりやすく言うと今の人工知能の性能というのは学習に使うデータと AI のあのニューラルネットワークの大きさとあとその学習に使う時の計算のハードウェア要するに GPUのこの3 つの要素をただ大きくするだけでもう勝手に性能上がっていくことは保証されてるっていう話なんですね で普通やっぱAI 研究者って聞くと多分こ今いってやつは普段からすげえ難しい数いじくり回してるとかって覚うはずなんですけど ドラマの見すぎでですね そうま実際それ正しい僕も博士ロームそう いうことやったんですけど今の成はあの それ工夫はあんまり必要なくてもうGPU 買いまくってそれにでっかい ニューラルネット入れていっぱいデータ 集めて学習するとなんか別にそんな数式 いじくり回すとかアインシュタインみたい 天才いなくてもう性能上がって いくっていうのは保証されて るっていうことでまそれはGPU使ディア 強いだろうとそういう話ですね分かりまし たもう1個エコシステムの方も解説 いただきましょうかはいであのま他にも やっぱりGPU必要と言っても作るとか NBIあるじゃんとAMDどうなんだ Intelどうなんだとかあるんですけどじゃ例えばある日 inelがNVIDIA以上GPU 作りましたあの今井先生作ってくださいと僕にくれたとします使えないですでなぜかと言うと GPUがあってもそのGPUの中でAI 学習させるためにはプログラミングをやっぱりしないといけないんですね で今のその AI関連のプログラミングって完全に NVIDIA専用のものになってて であのまAI 学習ためのツールとかライブラリーとかって言ったりするんですけどそういうもの全部 NIA 向けになっちゃってるのである日突然別の競合機能企業があの NVD より強いっても出したとしても我々は使えない 研究者使えないし開発器と使えないということでまこれがエコシステムを囲い込みで他の企業入り込む余地がないなのでで GPU一方でどうしても必要だとま NB はひたす作って作って儲かる儲かるとそりゃそうなるだろうと そんな急には変えられないってことですねわかりましたでその GPUなんですけれども1月27 日にディープシークショックがありまして株価がりましたよねその時に GPU いらないんじゃないのかななんてお話があったと思うんですけど だったんですけどあれは投資家は勝手に考えてただけで僕はあのディープシークショックあれが確か僕安デビューだったはずなんですけどあれの後にいろんなテレビ出てそんなことないそんなこと必要だ必要だって言ってきましたでまそれなぜかと言うとさっきのスケーリングの話戻るんですけど確かにおしりをする AIdeシークてチャットGPT みたいなおしりをするAI なのであれはあの確かにプシークやり方するとそんな GPU いらないんじゃないかっていうのは確かに示されたんですね たださっきのスケーリングっていうのは別におしりをする AIだけじゃなくて科学的発狂する AI だとかま画像処理最近動画画像生成とかま画像認識でロボットを動かすとかみたいなもう AI のあらゆる分野で機能をするっていうのがま最近割と明らかになってるんですね なので別におしりをするAIがなんかGP あまりいらないとなってもいいやいや別の分野まだいっぱいいるじゃんというまそういう話なんですけどやっぱり今 AIあの喋るAIチャットGPT と有名になっちゃったのでまあなんか投資化驚いちゃったんですよね はいあのその時からあの今井さんだけではな他の技術者の方もいや GPUいるよって いるいるもうみんな言ってました あそうだったんですねそしてあの今AI 開発企業よりもなんでこう反動体企業なのかっていうところも教えていただけますか はいえっとAI 開発企業は基本赤字なんですよでなぜかと言うとさっき言った GPUまさっき言ったようにGPU いっぱい買う必要ある1個500 万とかします500万を60 万個とかメタとか持ってるんですよ まその時点で南長円という投資 でそれで学習をするで普通の IT サービスというのは一旦なんか開発が終わるとその後運用コストそんなかからないんですよなんか Twitter とか検索サービスとかああいうのって一旦プログラム書いてサービス実用段階映ると別につ数が 100人から1 億人になったとしてもま確かに追加コストあるんだけどめちゃくちゃ軍と伸びるわけじゃない ただAI のサービスって学習が終わった後サービス運用の段階になってもとんでもなくでっかい AI なのでなんかめちゃくちゃでかいデータセンター丸ごと占領してとんでもない電力使ってどっかの原発の電力全部占領してめちゃくちゃ水力を使うっていうことやってるのでユーザーが増えれば増えるほど AI 企業は基本的に赤字垂り流し状態で一方で反動体産業はもう反動体打っちゃえばもうその時点儲かるので NVIDIA設計するで作 て売る儲かるでNVIDIAとか設計した ものを実際物理的に製造するTSMCもう ラインがいっぱい生まる素晴らしい儲かる でそのTSMCっていうま台湾の企業に その製造装置を納入してる東京 エレクトロンとかあのアプライド マテリアルズは色々あるんですけどまそれ も製造装置売っちゃったらもう終わりなの で儲かるていうことでもうAIの出に関係 なくAIのサービスとか出来に関係なく 売っちゃえばもうとにかく儲かる反動体と AI作る時も作った後のコストをかかる AI のあの実際開発してる企業だとそれ反動体が儲かりますよねとそういう話なんですね あ作ってひまず終わりってことじゃないってことですね今後もじゃあまだまだ強そうですか まだ強いっすよなんかああんまりこういう大幅場でここは強いとかなんか儲かるとか言っちゃだめですけども常識的に考えるとあの今のさっき言ったスケーリング速っていうのは今の AI の開発の根本原則なのであれがよほどひっくり返れない限りは反動体ってのは絶対必要なんですよ しかもNVIDIA 以外に確こう入り込みにくいですねまでのお話はいまあの一応その GPUじゃなくてCPU っていう別の装置が必要とかアームとかなんかそういう線作ってる会社あるんですけどていうのはあるのでまそことか強いかもしれないですけどま普通に考えると反動体産業全体これからも潤うのはほぼ技術的な視点から見ると間違いないと 懸念点はないですか 懸念点はあの細かいところだとあります であの反動体というのはものすごいま トランジスターっていう反動体阻止の集合 体どれだけそれを細かく集合体あの反動体 ってこんぐらいなんですよチップなんか GPUってこんなでっかいありますけど コアがぐらいこのちっちゃいのにどれ ぐらい買っめるかってくとやっぱエラー率 まぶ止まりとかって言ったりするんです けども不良品の確率が増えてくんですよ でそれはやっぱりあの不良品が増えるとあれこれ生産やばいんじゃないかみたいな話がまたまに出てきたりしますで今の NVIDIA 売ってるブラックウっていう種類の GPU でもそういう報道出たりするんですけれどもまそういうのがあるとやっぱりあのあれ NVD 危ないんじゃないかとかって話にはなります ただまそれはミクロ的な視点でもちろん そういうことによって例えばディープ シークショックみたいにガクンて落ちたり するかもしれないですけど長期的に見れば まあのさっき言った話のNBはほぼ1強な のでまぐんぐんぐんと上がっていくとま 上昇トレンド続くだろうという感じですね 細かいところ見るとこう量産がちゃんと できるのかみたいなところが不安だけれど もですね他にありますかそう他がまあの 競合の存在ですねをやっぱりあのNDIA に挑もうとするところはあるんですよ GoogleがTPU っていう新しい反動体のあのチップ作ってたりとかもありますしあと日本も一応国産のラピダスっていうあの企業を作って僕あの国会とか出たりして思いきり関わってるんですけども でそれでまNDIA に対抗しようっていう流れがあったりするのでまそれを踏まえると反動体産業全体ともかくとして NBDは 単体で見るとま懸念事項みたいなのはないわけじゃないですね でその日本企業が入り込む余地っていうのはありますか ああこれはですね僕が言うと難しいんですけどまあの言える範囲だけだとその Nviaとかで設計しかやってないで TSMC とか製造しかやってないっていうことで反動体産業っていうのは分離がすごく普通進んでるんですよここは設計しかしない設計したも売るしかしないで物理的に設計するのは別の企業だと役割分担があるんですけど日本のさっき言ったラビダスっていうとこはどっちもやろうってやってるんですね でこれは結構怖くて INT ルとかこれどっちもやってるんですよやってるんですけどもまどっちもやるとやはり中途半端へ になりがちで あのま結局どっちも友倒れみたいなことになります普通はただ日本はそのま NVIDIAはTSMC は分離してて顧客向きに最適化されてないんだと我々は一期通感に全部やることによって本当に顧客が必要なものを届けるんだっていうのを やろうとしてるんですね でかつ技術的にもその IBM からあのまそのトランジスターの反動体チップ小型技術のあの提供を受けて技術的にはちゃんと NDIAにま見かけ追いついてます ええなのでまもしかしたらうん 成功するかもしれないでタイミングとしては確かに生合ブームがあるこのタイミングしかないだろう うん ということをまあの国会で話してきましたあの日本企業の同向ですねやっぱ気になるところです [笑い] 是非あのがありましたら教えていただければと思いますここまで NVIDIA について技術者目線で解説だきました 最後までご視聴いただきありがとうございます安マヒルズキャスターの柴田彩ですこれきにチャンネル登録もお願いします あ
.
◆ABEMAで無料視聴
▷https://abema.go.link/1Byce
◆過去の放送回はこちら
【止まらぬ離職】若手キャリア官僚が「半分以上辞める期も」“政治主導”構造に翻弄され…課長になる「下積み20年が耐えられず」｜アベヒル
▷https://youtu.be/d8BV1H7b9_U
【停戦合意】「トランプ氏がイスラエルのシナリオに乗った」前嶋和弘教授が解説 今後は“国際ルール守らない”がデフォルトに？｜アベヒル
▷https://youtu.be/yEEBrX4-ttw
◆キャスト
MC：柴田阿弥
コメンテーター：今井翔太(AI研究者)
「ABEMAヒルズ」
平日ひる12時 アベマで生放送中
#アベヒル #NVIDIA #株価 #GPU #AI #アベマ #ニュース
————————————————————
◆ニュース公式SNS
アベプラCh：https://www.youtube.com/@prime_ABEMA
X(旧Twitter)：https://twitter.com/News_ABEMA
TikTok①：https://www.tiktok.com/@abemaprime_official
TikTok②：https://www.tiktok.com/@abemaprime_official2
◆ABEMAアプリをダウンロード(登録なし/無料)
iOS：https://abe.ma/2NBqzZu
Android：https://abe.ma/2JL0K7b
※YouTube動画には一部ミュート(消音)の部分がございます。
※YouTube動画には掲載期限があり、予告なく掲載をおろす場合がございます。ご了承ください。
————————————————————
41 Comments
ご視聴ありがとうございます。
高評価、動画への感想お待ちしております。
無料視聴▷https://abema.go.link/1Byce
10年前に買っていれば…クソ〜
3DCGやってるからずーっとお世話になってたのに〜
中国がHuaweiチップ対応の独自のPyTorchを作れればねぇ
結局CUDAを使うからね
わかりやすい話 LinuxがあるのにWindowsとか結局使っちゃうのと全く一緒
データ・サイエンスが、最凶悪魔サイエンティスト図鑑でドミノ倒しなら、阿鼻叫喚の教徒入試、tan1°は有理数か。理学部数学科と工学部計数学科の大卒も生息、旧７帝国大学卒業1983の学士アルバム。鉄門会に、ひできわだ氏の既成事実で、丁友会も大系。
サイエンティスト･･･デジタルデータとアナログデータで、翔平２刀流さえ不能なら、メインフレームで無能入力した、プログラム・サイエンティスト。１２年サイクルで４８年で、４サイクルPC深化遅れで温故知新で反省不能、テトリス半世紀インベーダ人格。
1:17 罠すぎて草
サムネの「AI研究にNVDAの代替無い」ってASIC(TPU)がありますよ😭OpenAIですらGoogleの TPUを使い始めました。
なんならAI研究にって前提ならGoogleの方が優れてます。。。。
5:45 いや結局1番儲かるのはAI企業なんよ。それを分かってるからGoogleやMeta、Microsoft等は過去に類を見ない莫大な投資をしてる訳やろ。
実際インターネット革命時も最初はインテル等の半導体企業だけが莫大に儲けたけど、最終的に本当に儲けたのはインフラとかアプリのMicrosoftや Google、Metaだった。
今回もインフラやアプリを作ってるのはGoogleや Microsoft、Metaです。Googleは半導体、インフラ、アプリ全てで無双してるけど
INTELやAMDがCUDAに完全な互換性を持たせたり、オープンなエコシステムが出てきたりしないかぎりはNVIDIA一強なんだろうね。
中華のAI企業では、半導体用llmを作っていて、三日足らずの学習で半導体の性能を飛躍的に上げた設計用のソフトを作っていたな。設計用のドイツとアメリカ企業は汗たらたらだろうね。
NVIDIAは、独占禁止法まがいの販売方法だから儲かる。
DeepSeekが登場して大いに喜んだのは、中国推しの日経新聞。
今後10年くらいNVIDIAが世界最強企業でいてくれるなら、それでもええやん。今のうちに大いに儲けたらいいのさ。
ネクストNVIDIAは、AI投資がほぼ終わった後に登場するでしょう。
一PCユーザーの視点から見ているとこいつら評論家がこういうABEMAみたいな番組で言ってること、地に足ついて無さすぎて言ってることが意味不明🐸
nvidiaの強みがcudaなどのエコシステムというけど、ソフトウェアだけが参入障壁ならすぐ崩されてしまうのではないかな？
LLMはだいぶ優秀だしcudaの代わりのソフトウェアなんて、その気になれば作れるようになるんじゃないか？
PyTorchやonnxをnvidia製以外のGPUで動くようにさえ出来れば、nvidiaの天下は長く続かない気がする。
AIよりグラボの改良してくれ
エヌビディア株所有者おめでとう🎉
憲法の本当の間違い
第24条
両性が合意すればよいのではなく
耕地財産、食料財産に関連なく結婚する、産むから
様々な問題、害悪が起こる
pytorchを使っている場合､pythonコードは書き換えずにAMDのGPUは使えるみたいだから､別にそこまでnvidiaのcudaへのロックインはないと思うんだけどどうなんだろう｡
それか､大手ハイパースケーラーは公開されていないライブラリで開発していて､そこではcudaにロックインされたコードになっているのかな？
さすがnvidiaですね！
ラピダスは大丈夫かな？
ラピダスは確かに設計支援もするようだけど､それって設計をするって言っちゃって良いのかな？
nvidiaとは立場が違って､基本はファウンドリーで､nvidiaの競合ではないようにやっぱり思えるけど｡
ブロードコムはどうなの？
あからさまにプロビデンスの目
TPUはダメだったか
ラピダスに関しては商業的に成功するとかしないという側面だけでなく、経済安保として日本が半導体技術、、とりわけロジック半導体の技術を保持するってことで意味が有ると思います。例えば防衛力の保持は防衛産業が商業的に成り立たなくても必要な様に。ラピダスの様な企業が有れば、それを核として日本の製造装置や部品産業も発展出来ます。是非、成功して欲しいです。
ものすごく遠回りに、ラピダスはコケるって言ってくれてて助かるw
かなり極端に言うと投資家は結構バカだということは頭に入れておいても良い
仮に低コストで高性能なAIモデルを開発できたとしたら、コストをかければもっと高性能なAIモデルを開発できるのでは？という可能性だって普通にある
急落しているからこの会社はだめだと思うのは間違っている
なぜフェンタタニル報道しないの？
現状は NVIDIA だけど、時間の問題だと思う。
まだ上流が儲かる時期だって話。
味の素がありますから
健康保険2000万円以上を使った中国人は東大松尾研所属。健康保険料から、当時年収600万はあったのではないかと推測もされている。
NVIDIAも東大松尾研究会の企業パートナーであるので、この博士の言う事を100%は信じてはいけないだろう。
日本企業の入り込む余地…ないんじゃないかなw
下がる要因がなくね、ソフトバンクとオープンai社の共同開発があ
一つ質問があります！NVIDIAは今年、市場を上回るパフォーマンスを達成できる安全な銘柄でしょうか？毎週のように新しい銘柄を買って、23万6千円のポートフォリオに低い割合で資産を積み増し、全体の10%前後を維持しようとしているのに、もううんざりです。
エヌビディアの1000倍の性能
学習にはNVIDIAのツールは欲しくなるだろうが、末端へのサービス提供、エッジAIへは必要ないんじゃないの？
学習済みモデルを使ってサービスとして提供する事で収益を得ようとする場合、そこに割高なハードウェアを使っていては競争力が無いでしょう。だからOpenAIがGoogleの半導体調達に動いたよね。商業化するとむしろNVIDIAの優位性は薄れる。
あのIntelですらnvidiaに全然歯が立たないんだからしゃーない
なぜ強いのかって、独占販売してるからでしょうがｗｗ
他に何があるんだ？W
でもうITネットが世界で流行ってるからね
当たり前だろこんこん知己。
他の理由なんてありゃしない
独占販売（Nびでぃが特許）取ってなかったら、
まちがいなく中国が勝ってるわ
抑々アメリカ人とか能力無いしな
ツールはAIに開発させれば良い。
え、こんな鼻だった？