Nvidiaの危険な賭け：AIインフラへの過剰投資が招く1873年再来のリスク
Nvidia's Risky Business
AIインフラへの巨額投資が、1873年の鉄道バブル崩壊を彷彿とさせる状況を生み出している。Microsoftは依然として強力なフリーキャッシュフローを維持する一方、Oracle、Meta、Alphabet、Amazonは2026年だけで1940億ドルの社債を発行し、借金に依存した資金調達を進めている。Googleはバークシャー・ハサウェイからの100億ドルを含む850億ドルのエクイティ調達を発表し、DeepMindのCEO交代や研究者の流出でフロンティアラボとしての地位を失いつつある。しかし、Google Cloudの成長は加速しており、インフラ投資の勝者が変わりつつある。
私たちはDeepMindがもはやフロンティアラボではないと信じています。
HNでの議論
178- YuechenLi
NvidiaのAIにおける最大の強みは、決してハードウェアの性能だけではなく、そのソフトウェアがML研究に深く浸透し、下流に流れていったことにある。しかし、実際にCUDA C/C++を使ったことがあるなら、それは想像できる中で最悪のソフトウェア開発エコシステムの一つだ。通常のC++の危険な落とし穴に加えて、GPUコンピューティングがC++のふりをしているが、CPUとGPUのコンピューティングは根本的に異なるため、実際にはC++のように動作しない。人々がそれに耐える唯一の理由は、VulkanやHIP C/C++がさらに悪いからだ。
Googleの限界は、依然としてTPUをPCI-Eカードや開発ボードとして提供しておらず、人々がローカル開発のためにPCに接続したり、開発するためのまともな低レベルAPIを提供していないことだ。代わりに、彼らのクラウドと完全なソフトウェアスタックを経由しなければならず、それがエコシステムの成長を大幅に制限している。Googleがそれを理解した瞬間、Nvidiaの支配力が挑戦される時だ。
- jcfrei
多くの投資テーゼ、例えばNvidiaの「コンピュート需要は伸び続ける」という賭けにおいて、一次の前提は通常正しい。そう、より多くのコンピュート、チップ、インフラへの需要は巨大であり、毎年いくつかの追加のデータセンターが建設されるだろう。このような投資の賭けが通常失敗するのは、二次の前提、すなわち需要の成長率の期待においてだ。ここで、現在の期待がおそらく誇張されている可能性が高い。つまり、需要は当面続く可能性が高いが、毎年増加するわけではない。そしてそれが投資ストーリー全体を覆す可能性がある。それは最終的にNvidiaにとってこれらの債券を大きな負担にするのに十分かもしれない。人々がより多くのコンピュートを買うのをやめたからではなく、毎年より多く買うのをやめたからだ。
- tolugenius
Nvidiaの立場について、これまでに出会った中でより興味深い見解だ。留意すべき点は、1) Nvidiaはすでにロボティクス分野で動きを見せており、AI（特にLLM）での地位が低下したとしても、彼らには確かに別の大きな道があり、それはおそらく参入がより難しいものだ（ただし、GoogleがTPUをロボティクスにどう活用しようとしているかは不明だ）。もう一つの点は、Nvidiaは依然として西側の主要プレーヤーであり、つまり中国は確実に独自のフルスタックを米国企業に依存せずに作ることができ、また作るだろう。これにより、欧州や他の国々は興味深い立場に置かれる。Nvidiaを唯一の選択肢だから買うのか、それとも安全保障のために買うのか。つまり、Nvidiaの地位は多くの異なることが同時に真実であることに依存しており、我々はそれらのことが（おおよそ）同時に争われている環境に向かっていると私は信じている。
- rcr-anti
しばらくの間、私は二つのことを両立させるのが難しいと感じてきた。現在の世代のAIを構成するハードウェアとソフトウェアが社会経済的特異点をもたらすという考えと、彼らが主に模倣しようとしているものが、数十ワット相当で動作する数ポンドの肉と脂肪であるという現実だ。一方で、現在のAIは明らかにいくつかのタスクでは人間を超えているが、他のタスクでははるかに単純な生物に完全に打ち負かされている。私の猫は空中の虫を捕まえることができるが、CoworkのFable 5は、Microsoft Officeの代わりにLibreOfficeを使っていたためにスライドショーを作る器用さに欠けるかもしれない。全く類似しているわけではないが、要点は、それらが世界とインターフェースする方法に根本的な違いがあるように見え、経済的テーゼはそれを無視しているようだということだ。
- dzonga
Nvidiaは暗号通貨ブーム以来、危険だが儲かるゲームをしてきた。しかし今、彼らはおそらく自分の能力を超えるものを噛み砕いてしまったと思う。Appleはすでにユニファイドメモリで証明している。容量さえあれば、能力のあるモデルをローカルで実行できると。それにより、誰もが何らかのモデルをローカルで実行していれば、推論への需要は消える。トレーニングに関しては、中国のモデルは、Nvidiaの最新かつ最高のハードウェアは必要ないことを証明している。TPUも同様だ。
時だけが教えてくれるだろう。
- KaiMagnus
個人的には、ハイパースケーラーに焦点を当てるのは少し誤解を招くと思う。
確かに、プログラマーやテック企業にとってAIは今や少し退屈なものだが、AI統合全般はまだ未開拓の領域のようなものだ。
今日AIを使い始めたばかりの小さな企業や個人が非常に多く、顧客基盤（そして収益）の大部分はまだ未開拓だと信じている。実際、私は今でも定期的に新しいユースケースを発見しているし、平均的な、経営が下手な30人規模のSaaSベンダーはおそらくまだ始めてもいないだろう。
- alexpotato
ドットコムブームの頃、法外な金額で企業が買収された例がいくつもあった。しばしば競争入札の結果として。当時でさえ、一部の経済学者は「隠れた財布オークション」をこのようなことが起こり得る例として挙げていた。
要約すると：
- 財布がある
- 財布の中にいくら入っているか分からない
- 財布を買う金額に入札する
- 最高額の入札者が勝つ
- 重要なのは、負けた場合でも支払わなければならないことだ
これは、プレイしたくないゲームとしてよく引用される。なぜなら、a. 上振れを予測するのが難しく、b. 下振れが大きいからだ。
そうは言っても、人々は依然としてこれらのオークションに参加し、サンクコストの誤謬のために、負けるかもしれないと分かっていても入札を続けた。
ハイパースケーラーの競争は上記のような感じだが、誰もそれを認めたがらないようだ。
- Erikun
株式市場がユニバーサル・ペーパークリップの段階に達したようだ。