このコンテンツは投資助言ではありません。著者は、ここで言及されている株式のポジションを保有していません。
GPUの経済性とAIファクトリーの効率性を理解する
GPU経済の変動が激しい中、モルガン・スタンレーは、大規模AIファクトリーを支えるNVIDIAのGB200 NVL72 GPUの卓越した効率性を強調した説得力のある分析を発表しました。この洞察は、AIインフラへの投資判断や技術進歩に携わるステークホルダーにとって特に重要です。
NVL72 AIラックの主要コンポーネント
具体的には、NVL72 AIラックには72基のNVIDIA B200 GPUと36基のGrace CPUが搭載されており、これらは高帯域幅と低レイテンシを実現する高度なNVLink 5テクノロジーを介して相互接続されています。注目すべきは、このようなサーバーラックの現在のコストが約1000万ポンド（約10億円）を超えていることです。これは$3.1 million、H100ラックの約1000万ポンド（約10億円）とは対照的です$190, 000。
モルガン・スタンレーは、初期投資額が高額であるにもかかわらず、NVIDIA の最新ラックスケール ソリューションを選択すると、旧世代の H100k に比べて優れた経済的メリットが得られ、現代の市場の需要に合致していると主張しています。
収益性に関する洞察
モルガン・スタンレーの試算によると、NVIDIAのGB200 NVL72システムは、収益性と売上高創出の点で競合他社を上回っています。Googleが開発したTPU v6eポッドは、以下の理論的な収益性チャートに示されているように、NVIDIAの製品にわずかに遅れをとっています100MW AI factory。
具体的には、GB200 NVL72 AI ラックは驚異的な77.6 パーセントの利益率を生み出すことができ、一方、Google の TPU v6e は74.9 パーセントに近い利益率を達成しています。
コスト比較と市場動向
Google の TPU v6e ポッドの価格はまだ公表されていませんが、TPU ポッドのレンタル料金はNVL72 ラックのレンタル料金より およそ40 ～ 50% 安いと一般的に言われています。
AMDの市場におけるポジション
さらにモルガン・スタンレーのレポートでは、 AMD の MI300およびMI355テクノロジ を使用する AI 工場の懸念すべき傾向が示されており、-28.2 percentそれぞれおよびのマイナス利益率が発生すると予測されています-64 percent。
総所有コスト分析
この分析では、 の構築には約100MW AI data centerのインフラ費用が含まれ$660 million、10年間で償却されると想定しています。GPUの費用は大きく変動し、4年間の減価償却期間で から の範囲となります$367 million。$2.273 billionさらに、運用コストには、世界の電力料金に合わせて調整された冷却システムの電力効率が反映されています。
この文脈では、NVIDIA の GB200 NVL72 システムは、 と計算された 最も高い総所有コスト (TCO)$806.58 millionを示し、 MI355X プラットフォームが でそれに続きます$774.11 million。
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