NVIDIA には GPU が多すぎます。このテクノロジー巨人は 2,000 億米ドルも稼げないでしょうか? Sequoia と AI の巨人が議論する

**出典: **Financial AP通信

編集者 黄 俊志

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

今年に入ってから人工知能（AI）の追い風を受けて米国株が急反発し、ハイテク株も「栄光を取り戻し」、マイクロソフトやエヌビディアなど「ビッグセブン」を形成した。すべてが非常にうまくいっているように見えますが、現時点で実際に AI から利益を上げているのは Nvidia だけであることに注意する必要があります。

「リーダー」の Microsoft であっても、「新星」の Google、Meta、Adobe であっても、これらの企業はまだ AI を自社の製品に統合する段階にあり、AI を真に「収益化」、つまり実際にお金を稼ぐには至っていない。 AIから。現在、多くの企業の AI サービスは無料ですが、Microsoft だけがあえて Copilot の価格を 83% 値上げしていますが、消費者はまだ購入していない可能性があります。

まだ本当の意味での黒字化には至っていませんが、テクノロジー企業がAI分野に多額の投資をし、GPUを買い占めているのは事実です。ウォール街のアナリストによると、NvidiaのGPU売上高は今年末までに500億ドルを超える可能性があるという。

現時点で投資家は、利益の見通しがまだ不透明な状況でテクノロジー企業がこれほど大規模にGPUを購入して資本を回収できるのだろうか、と疑問に思わずにはいられない。結局、それはすべて無駄になるのでしょうか？返済できる場合、いつ返済できるのでしょうか？

ベンチャーキャピタル会社セコイアのパートナーであるデイビッド・カーン氏は最近、ある計算結果を発表した。 Cahn 氏は、GPU 支出の 1 ドルごとに、データセンターのエネルギーコストが約 1 ドルに相当すると考えています。言い換えれば、控えめに見積もっても、NVIDIA が年末までに 500 億ドルの GPU を販売できた場合、データセンターの支出は 100 ドルに達することになります。十億。

そして、利益率を 50% と仮定すると、AI 業界は先行投資のコストを回収するために 2,000 億ドルの収益が必要になります。しかしカーン氏は、現在年間収入が750億ドルしかなく、1,250億ドルの不足が残っていると指摘した。

疑惑が浮上

シリコンバレーのベンチャーキャピタル大手A16Zの特別顧問でAIスタートアップ2Xの創設者であるグイド・アッペンツェラー氏は、カーン氏の見解に反論し、彼の主張を一字一句覆した。

全体として、アッペンツェラー氏の中心的な議論は、人工知能がほぼすべてのソフトウェアを含む製品のユビキタスなコンポーネントになるという信念を中心に展開しています。同氏は、GPU インフラストラクチャへの多額の投資は、たとえ 500 億ドルであっても、世界の 5 兆ドルという巨額の IT 支出を考慮して容易に償却できると主張しました。

彼はAIの収益性に関するSequoiaの見積もりを覆しただけでなく、Sequoiaの最も根本的な問題はAIの歴史的革命の影響を過小評価していることだと指摘した。

具体的には、アッペンツェラー氏は当初、カーン氏が「クリックベイト」であると指摘し、「2000億ドル」などの数字を使って人々の注意を引こうとしたが、実際には彼の計算過程は完全に間違っていた。

アッペンツェラー氏は、カーン氏が GPU の購入コスト (資本支出)、年間運用コスト、GPU ライフサイクル全体にわたる累積収益、AI アプリケーションからの年間収益を合計して、一見超高額の 2,000 億ドルを得たと指摘しました。誇張された数字。しかし、より適切な計算は、GPU 購入者が投資コストに対して受け取る年間収益率に基づいたものになるだろうと同氏は考えています。

第二に、彼は GPU の電気コストも誇張されていると考えています。 Appenzeller 氏によると、H100 PCIe GPU の価格は約 30,000 ドルで、消費電力は約 350 ワットで、サーバーと冷却を考慮すると、総消費電力は約 1 キロワットになる可能性があります。

電気料金 0.1 米ドル/キロワットで計算すると、この H100 GPU は、5 年間のライフ サイクル中に GPU ハードウェアに費やされる 1 米ドルごとに 0.15 米ドルの電力しか必要としません。これは、Cahn が推定した 1 米ドルよりもはるかに低くなります。

しかし、最も重要なことは、カーン氏が AI 革命の規模を無視していることだとアッペンツェラー氏は考えています。同氏は、AIモデルはCPU、データベース、ネットワークと同様にインフラストラクチャコンポーネントであると指摘した。現在、ほぼすべての AI ソフトウェアは CPU、データベース、ネットワークを使用しており、将来的にはそうなるでしょう。

では、AI産業は十分な2,000億ドルを稼ぐことができるのでしょうか?アッペンツェラー氏は肯定的な答えを出しましたが、それ以上に、ネットワークインフラとして、それが生み出す収益は各部門に異なる形で存在します。

したがって、彼は、AI がすべてのソフトウェアを破壊し、カーン氏のいわゆる「AI 収益ギャップ」は実際には存在しないと結論付けました。