5,800億米ドル以上！ MicrosoftとGoogleの戦いにより、Nvidiaの市場価値はIntelの約5倍に急騰した

ChatGPT を使えば、すべての質問に答えることができます。

# これとの各会話にかかる計算コストは​​、驚くべきものであることをご存知ですか。

# 以前、アナリストは、ChatGPT は 1 回の返信に 2 セントかかると述べていました。

#人工知能チャットボットに必要なコンピューティング能力は GPU によって駆動されることを知っておく必要があります。

#これにより、NVIDIA のようなチップ企業は富を得ることができます。

2 月 23 日、NVIDIA の株価は急騰し、時価総額が 700 億ドル以上増加し、時価総額は 5,800 億ドルを超えました。これはインテルの約 5 倍です。

AMD は、NVIDIA に次いで、グラフィックス プロセッサ業界で第 2 位のメーカーと言え、市場シェアは約 20% です。

#そしてインテルの市場シェアは 1% 未満です。

ChatGPT が実行され、NVIDIA が収益を上げています

ChatGPT の可能性が解き放たれるこれは、人工知能アプリケーションに別の変曲点をもたらす可能性があります。

なぜそんなことを言うのですか？

グーグルの親会社アルファベットのジョン・ヘネシー会長はロイターのインタビューで、大規模言語モデルなどの人工知能との対話コストは10ドルかかる可能性があると述べた。従来の検索エンジンの 2 倍以上です。

モルガン・スタンレーの分析によると、昨年のGoogleの検索件数は合計3兆3000億件で、各検索のコストはわずか0.2セントだったという。

Google のチャットボット Bard が検索エンジンに導入され、使用されると、プロセス Google の検索と質問の半分は、回答あたり 50 語に基づいており、2024 年には同社のコストがさらに 60 億ドル増加する可能性があります。

#同様に、チップ技術に特化したコンサルティング会社であるセミアナリシス社は、Tensor Processing Units などの Google の内部チップの影響を受け、検索にチャットボットを追加したと述べています。これにより、Google はさらに 30 億ドルの費用がかかる可能性があります。

彼は、Google がそのような人工知能の運用コストを削減する必要があると信じていますが、このプロセスはそれは簡単ではなく、最悪の場合は数年かかるでしょう。

#AI 言語モデルによる検索には、従来の検索よりも多くのコンピューティング能力が必要となるのはそのためです。

# アナリストらは、追加コストは今後数年間で数十億ドルに達する可能性があると述べています。

Gartner は、2026 年までにデータセンターで使用される GPU などのプロフェッショナル チップのシェアが 3% 未満から 15% 以上増加すると予測しています。 2020年に。

現在、Nvidia の収益のうち AI がどれだけを占めるかを正確に特定することは困難ですが、大手テクノロジー企業が同様の AI アプリケーションの開発を競う中、AI の可能性は飛躍的に増大しています。

水曜日、Nvidia は人工知能クラウド サービスも発表し、Oracle、Microsoft、Google と協力してシンプルなブラウザを通じて Nvidia GTX を提供することを約束しました。サーバーは人工知能処理を実行する機能にアクセスできます。

新しいプラットフォームは他のクラウド サービス プロバイダーによって提供され、独自のインフラストラクチャを構築できないテクノロジー企業を支援します。

#Huang Renxun 氏は次のように述べています。「ChatGPT に対する人々の熱意により、人工知能がビジネス リーダーに見えるようになりました」 「しかし、現在では、それは主に汎用ソフトウェアです。その真の価値を実現するには、企業自身のサービスや製品を改善できるように、企業自身のニーズに合わせて調整する必要があります。」

NVIDIA が GPU 市場の優位性を掌握

New Street Research によると、NVIDIA はグラフィックス プロセッサ市場シェアの 95% を占めています。

#フィラデルフィア証券取引所の半導体指数では、NVIDIA 株が今年 42% 上昇し、最高のパフォーマンスを記録しました。

投資家は Nvidia に殺到しており、ChatGPT のような人工知能システムの需要によって同社製品の注文が増加し、同社が再び世界で最も価値のある企業になることに賭けています。 company 最高峰のチップメーカー。

長年にわたり、一流の ChatGPT であれ、Bard や Stable Diffusion などのモデルであれ、それらはすべて、1 枚相当の Nvidia チップによって支えられてきました。約 10,000 米ドル。A100 はコンピューティング能力を提供します。

NVIDIA A100 は、多くの単純な計算を同時に実行できます。これは、ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと使用にとって非常に重要です。

#A100 の背後にあるテクノロジーは、もともとゲームで複雑な 3D グラフィックスをレンダリングするために使用されていました。現在の目標は、機械学習タスクを処理し、データセンターで実行することです。

投資家のネイサン・ベナイッチ氏は、A100は現在、人工知能の専門家にとって「主力」になっていると語った。同氏の報告書には、A100 スーパーコンピューターを使用している企業もリストされている。

#機械学習タスクは、コンピューター全体の処理能力を消費し、場合によっては数時間または数日かかる場合があります。 。

つまり、ベストセラーの AI 製品を持つ企業は、アクセスのピーク期間に対処したり、モデルを改善したりするために、GPU をさらに購入する必要があることがよくあります。

既存のサーバーに接続するカード上の 1 つの A100 に加えて、多くのデータ センターでは 8 つの A100 グラフィックス プロセッサからなるシステムを使用しています。

#このシステムは Nvidia DGX A100 で、単一システムの販売価格は最大 200,000 ドルです。

NVIDIA は水曜日、DGX システムへのクラウド アクセスを直接販売すると発表しました。研究者の参加費。

#それでは、Bing の新しいバージョンを実行するにはどれくらいの費用がかかるのでしょうか?

New Street Research による評価では、Bing 検索の OpenAI ベースの ChatGPT モデルでは、1 秒未満で質問に回答するには 8 つの GPU が必要になる可能性があることがわかりました。

#このままでは、Microsoft がこのモデルをすべての人に展開するには、20,000 台を超える 8 GPU サーバーが必要になります。

その場合、Microsoft はインフラストラクチャ支出に 40 億ドルを費やす可能性があります。

#これはまさに Microsoft です。Google の 1 日あたりのクエリ規模、つまり 1 日あたり 80 億から 90 億のクエリを提供したい場合は、次のことが必要になります。 800億ドルを費やします。

別の例として、Stable Diffusion の最新バージョンは 256 個の A100 グラフィックス プロセッサ、または 32 個の DGX A100 で 200,000 時間の計算を実行します。

Stability AI の CEO である Mostaque 氏は、市場価格に基づくと、モデルのトレーニングだけでも 60 万ドルかかるだろうと述べました。価格は競合他社と比較して非常に手頃です。これには、モデルの推論またはデプロイのコストは含まれません。

Huang Renxun 氏はインタビューで、

このタイプには必要なものだけを述べています。計算能力の観点から見ると、Stability AI の製品は実際にはそれほど高価ではありません。

私たちは、CPU を稼働させるのに 10 億ドルかかるデータセンターを 1 億ドルのデータセンターにスケールダウンしました。さて、この 1 億ドルのデータセンターがクラウド上に置かれ、100 社が共有したとしても、それは何のことでもありません。

NVIDIA GPU を使用すると、新興企業が低コストでモデルをトレーニングできるようになります。現在では、GPT などの大規模な言語モデルを約 1,000 万ドルから 2,000 万ドルで構築できます。本当に、本当にお手頃です。

2022 年の人工知能の現状レポートには、2022 年 12 月の時点で 21,000 以上のオープンソース AI 論文が NVIDIA チップを使用していると記載されています。

State of AI Compute Index のほとんどの研究者は、2017 年に発売された Nvidia の V100 チップを使用していますが、A100 チップは 2022 年に急速に成長し、 3 番目に頻繁に使用されるチップ。

A100 の最も熾烈な競争は、2022 年に発売される後継機の H100 になる可能性があります。生産が始まりました。実際、Nvidiaは水曜日、1月に終了した四半期におけるH100の収益がA100の収益を上回ったと発表した。

#現在、NVIDIA は AI の急行列車に乗り、「お金」に向かって突っ走っています。

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