以下の内容は投資アドバイスではありません。著者はここで言及されている株式のいずれにも利害関係を持っていません。
NVIDIA のジェンスン・フアン、市場の課題の中で AI の費用対効果を強調
最近のCNBCとのインタビューで、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、同社のAIチップの高コストについて言及し、初期費用は効率性の向上により長期的には大幅な節約につながると主張した。GTCカンファレンスで新しいGPUと製品が発表された後、フアン氏は、これらの高度な技術により、ユーザーは貴重な時間を節約できるだけでなく、収益化可能なトークンを生成することもできると強調した。
フアン氏のコメントは、1 月の DeepSeek 売却で NVIDIA の時価総額が 6, 000 億ドル近くも減少したことを受けて出されたものだ。この株価急落は、中国の DeepSeek が欧米企業に比べてわずかなコストで最先端の AI モデルをトレーニングできる能力を強調したことを受けて、NVIDIA の AI GPU に対する需要に関する懸念が高まったことを受けて起きた。投資家が NVIDIA の製品価格を再考するにつれ、需要減少に対する懸念は強まった。
業界をまたいだ AI の統合
インタビューの中で、黄氏は過去 1 年間の AI の変革的進化について明言しました。同氏は、「1 年で AI は改善されました。AI はより賢くなり、推論できるようになりました」と述べています。同氏は、この進歩は「ほぼすべての業界と企業」で見られると考えています。同氏は、企業が AI をシステムに統合するケースが増えており、AI インフラストラクチャへの投資も増加していることを強調しました。
NVIDIA の GPU は価格が高いにもかかわらず、Huang 氏はその価値を主張し、処理時間を大幅に節約できることを強調しました。「これらのプロセッサとコンピューターはかなり高価です」と同氏は認めましたが、そのコストは、それらが提供する大幅な効率性によって正当化されると主張しました。「節約できる金額、つまり、短縮される処理時間は信じられないほどです」と同氏は述べました。
AIとロボットの未来
フアン氏は、AI が幅広い産業の前進の「基盤」となると想定し、「人生で私たちが行うすべてのことはインテリジェンスによって支えられている」と主張しています。同氏は、NVIDIA は複数の GPU を連携させて「未来の工場」を作り出すイノベーションなど、「デジタル インテリジェンスを製造するためのインフラストラクチャ」の開発の最前線にいると説明しました。
また、国内製造能力を強化するため、TSMCやFoxconnなどの業界リーダーとの提携も発表した。米国のチップ規制がNVIDIAに及ぼす潜在的な影響について尋ねられると、黄氏は懸念を軽視し、「AIは主流になり」、医療、教育、農業などの分野に不可欠であると主張した。同氏は、短期的な関税の影響は同社にとって「無意味」であると示唆した。
さらに、黄氏は AI の進歩がロボット工学分野にもたらす大きなチャンスを強調しました。同氏は、「AI を作成できる技術がようやく登場し、データ センターで AI を構築できるようになりました。トレーニングが完了すると、AI の脳を物理的なロボットにデジタルで転送できます」と述べています。同氏は、ロボット工学業界が AI インフラストラクチャの前進にとって最大のチャンスの 1 つを提供すると考えています。
人工知能をめぐる議論が進化し続ける中、Huang 氏の洞察は、現在の市場の課題にかかわらず、将来の展望を形成する上で NVIDIA が果たす重要な役割を裏付けています。
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