革ジャンおじさんと愉快な仲間達の掲示板

>>103

Mosesmann expects Nvidia to generate at least $5 of EPS in 2026. When the analyst applies a “reasonable” 40x price-to-earnings multiple on his earnings expectations, he arrives at $200 per share.

Risks to the Rosenblatt analyst’s thesis include declines in market share or increased competition in the GPU market, a lack of execution on the company’s roadmap and the cyclical nature of the semiconductor industry.

It’s worth noting that Rosenblatt isn’t the only analyst firm getting more bullish on Nvidia with the stock at all-time highs. Wells Fargo also maintained Nvidia with an Overweight rating on Tuesday. The firm raised its price target from $125 to $155.

Don't Miss: Nvidia Insiders Cash In Over $700M This Year As Jensen Huang $3.2 Trillion Chip Empire Continues To Swell

NVDA Price Action: Nvidia shares were up 3.79% at $135.94 at the time of publication, according to Benzinga Pro.

Nvidia Stock Jumps As Analyst Predicts $200 Share Price: 'The Real Narrative Lies In The Software'
June 18, 2024 3:54 PM

KEY POINTS
Rosenblatt maintains Nvidia with a Buy rating and raises its price target from $140 to a new Street-high of $200.
"The real narrative lies in the software that complements all the hardware goodness," Rosenblatt analyst Hans Mosesmann says.

What To Know: Rosenblatt analyst Hans Mosesmann maintained Nvidia with a Buy rating. He also raised the price target from $140 to a new Street-high of $20, citing strong earnings potential from Nvidia’s Hopper, Blackwell and Rubin lineup.

“While the future gains in adjacent networking Switch/NiC/DPU share are attractive, the real narrative lies in the software that complements all the hardware goodness,” Mosesmann said in a new note.

The Rosenblatt analyst anticipates that the software aspect of Nvidia’s business will continue to drive strong sales for the chipmaker over the next decade. As Nvidia’s revenue mix begins to shift more towards software, Mosesmann believes an upward bias in terms of valuation will take hold given the sustainability of software.

エヌビディア、時価総額で世界最大の企業に－マイクロソフト抜く
2024年6月19日 2:12 JST
更新日時 2024年6月19日 2:47 JST

18日の米株式市場で半導体大手エヌビディアの株価が一時３％余り上昇。時価総額でマイクロソフトを抜き、世界最大の企業となった。

　人工知能（ＡＩ）向け半導体への強い需要を追い風に、エヌビディア株は今年に入って170％超上昇している。
　　エヌビディアは今月に入り、2002年以来で初めてアップルを時価総額で上回り、ここ数日は抜きつ抜かれつとなっていた。先週にはアップルがマイクロソフトも抜き、一時的に時価総額で首位に返り咲いていた。

　　こうした動きは、多くの投資家にとってＡＩが最大の注目分野であることを浮き彫りにする。

　　ウェドブッシュのアナリスト、ダニエル・アイブズ氏は「今後１年間、テクノロジー分野の時価総額４兆ドルへの競争はエヌビディア、アップル、マイクロソフトの３社で繰り広げられるだろう」と語った。

　　一部投資家やエヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）は、同社はもはや半導体メーカーではないと主張している。

　　資産運用会社バロン・キャピタルのバイスプレジデント兼ポートフォリオマネージャー、マイケル・リッパート氏は、エヌビディアの独自ソフトウェアと開発エコシステムに言及し、「彼らは単にチップを売っているのではなく、システムを売っているのだ」とインタビューで語った。

NVIDIAのフアンCEO「京都・銀閣寺の庭での体験が人生観を決定づけた」―華字サイト
2024年6月17日 15時0分

海外在住中国人向けの情報サイトの留園網はこのほど、エヌビディア（NVIDIA）の共同創業者であるジェンスン・フアン（黄仁勲）CEOが14日、賓客として招かれたカリフォルニア工科大学の卒業式で行ったスピーチを紹介した。フアンCEOは、日本の銀閣寺での庭師との出会いが、仕事観や人生観を決定づけたと紹介した。

エヌビディアは人工知能（AI）分野で必要となる同社製チップへの需要が急増したことなどで株価が急上昇し、6月5日には時価総額が3兆ドル（約472兆円）に達してアップルを抜き、マイクロソフトに次いで時価総額が世界第2位になったと報じられた。

フアンCEOは1963年に台湾の台南市で生まれ、米国に移って1992年にはスタンフォード大学で電気工学の修士号を取得した。93年にはクリス・マラコウスキー氏らとエヌビディアを創設した。フアンCEOは全米技術アカデミーの会員であり、「フォーチュン」や「エコノミスト」などといった経済誌で世界最高のCEOに選出されたことがある。

フアンCEOはカリフォルニア工科大学の卒業式でのスピーチで、家族旅行で日本の京都を訪れた際のエピソードを紹介した。銀閣寺のコケの生えた庭で、庭師が炎天下で働いているのを見みかけたという。庭師は竹製のピンセットのような道具で枯れてしまったコケを慎重に取り除いて籠に入れていた。フアンCEOは、その庭師は25年間にわたってその広大な庭を一人だけで切り盛りしてきたことを知った。庭師はフアンCEOに向かって「私には時間がたくさんあります」と言った。
フアンCEOは、自分自身が技術関連などのライフワークに真剣に取り組んでいれば、銀閣寺の庭師のように時間は十分にあると考えるようになった。フアンCEOは「（何かの用事で）私の邪魔をしたしまったと謝る人がいます。私はいつも、『かまいません。時間はたっぷりありますから』と言います」と紹介した。
フアンCEOは卒業生に向けて、「従来型のことではない、まだ追求されていないことに取り込んでいただきたい。ただし、理にかなっていなければなりません。そして、誠心誠意取り組んで、実現させていただきたい」と呼び掛けた。フアンCEOはさらに、「あなた方はエヌビディアで働くのもよいでしょう。自分自身のエヌビディアを見つけられるかもしれません」、「知能が最も重要なのではありません。苦痛に耐えられることは、また別の能力です。卒業生の皆さんが一つの技を見つけ、生涯をかけて磨き上げて完成させていくことを期待します」などと述べた。
さらに人としての生き方として、「世の中ではあまりにも多くのことが起きていて、やるべきことがあまりにも多いのですが、自分の生活を優先することで、仕事を遂行するための十分な時間が生まれます」と述べ、卒業生に自分の生活を大切にするよう訴えた。

>>99

米半導体大手マイクロン、相模原市の研究開発拠点を拡充へ…生成ＡＩや自動運転向けへ投資
2024/06/07 18:02

　米半導体大手マイクロン・テクノロジーのサンジェイ・メロトラ最高経営責任者（ＣＥＯ）は７日、相模原市にある研究開発拠点を拡充する方針を明らかにした。生成ＡＩ（人工知能）や自動運転車向けで需要増を見込む高性能の半導体で競争力を高める狙いだ。

Ｇ７首脳声明採択、ＡＩ偽情報は「民主主義への脅威」…「選挙イヤー」に情報操作へ対抗する枠組み構築
マイクロン・テクノロジーのサンジェイ・メロトラＣＥＯ（２０２３年５月撮影）
　メロトラ氏は自民党半導体戦略推進議員連盟の甘利明会長とともに、約６００人の技術者が研究開発を行う同市の「橋本技術センター」を視察。終了後、記者団に「半導体の技術と製造能力の強化を図りたい。イノベーションを日本から世界に届けたい」と述べた。具体的な投資額や時期は明らかにしなかった。

　マイクロンは、経営破綻したエルピーダメモリの工場などを２０１３年に引き継いだ。広島県の工場では政府の支援も受けて最大５０００億円を投資し、記憶媒体となるメモリー半導体の最先端品を２６年から量産する計画だ。

>>98

マイクロンが反発　アナリストが目標株価を１８５ドルに引き上げ
06/18 03:28 配信

　半導体のマイクロン・テクノロジーが反発。アナリストがＤＲＡＭとＮＡＮＤメモリーの価格動向を理由に目標株価を引き上げた。従来の１４３ドルから１８５ドルに引き上げている。先週末終値よりも３０％高い水準。今月発表の３－５月期（第２四半期）決算でも、上振れと増額が続くと予想しているという。投資判断は「買い」を継続。

　また、別のアナリストも目標株価を１８０ドルに引き上げている。ＮＡＮＤの供給に対する非常に規律正しいアプローチは価格上昇を引き続き後押しすると指摘。また、高帯域幅メモリへの移行がＤＲＡＭ価格の上昇をもたらすという。

エヌビディア「７万ドルのチップ」の隣の席をマイクロンがつかむ
6/17(月) 8:43配信

台北国際コンピュータ見本市開幕を控えた３日、エヌビディアは次世代人工知能（ＡＩ）スーパーチップ「ＧＢ２００」の量産製品を内外の一部取材陣に公開した。ＧＢ２００は２個のブラックウェルグラフィック処理装置（ＧＰＵ）とＡｒｍアーキテクチャーをベースにエヌビディアが独自に設計した中央処理装置（ＣＰＵ）１個をつなげた次世代ＡＩアクセラレータだ。

今年末から発売されるＧＢ２００の価格は１個当たり７万ドル（約１１０２万円）を超える。これすらも品物がなくて買えない。業界１位のアマゾンウェブサービス（ＡＷＳ）など世界のサーバー企業はチップが作られる前に先買いに入った。

ほとんどの半導体企業はチップにロゴを刻印して自社で生産したチップであることを表示する。エヌビディアはこの日ＧＢ２００のＧＰＵにケースをかぶせており、今年の半導体業界最大の関心事のひとつだった第５世代広帯域メモリー（ＨＢＭ３Ｅ）の供給会社は明らかにならなかった。ただチップ下部に当たるＣＰＵとメモリー半導体は特別な措置なく公開された。エヌビディアのチップの隣の席をつかんだ主人公は「ＤＲＡＭ最強者」のサムスン電子でも、「ＨＢＭのリーダー」のＳＫハイニックスでもない、米マイクロンだった。

マイクロンは２０２２年１１月に世界で初めて１０ナノ級１βプロセスを使ってＬＰＤＤＲ５Ｘ開発を終え顧客に送ると明らかにして半導体業界を驚かせた。サムスン電子、ＳＫハイニックスより１世代先を行く工程に最初に旗を掲げたためだ。先端ＤＲＡＭ工程は１ｘ、１ｙ、１ｚ世代を超え、最近は１ａ（α）、１ｂ（β）、１ｃ（γ）に入り込んだ。このように作られたＤＲＡＭはＨＢＭ、ＤＤＲ、ＬＰＤＤＲ、ＧＤＤＲなどＤＲＡＭ基盤のメモリー半導体製品として完成される。サムスンは下半期から１ｂ工程基盤のＬＰＤＤＲ５Ｘの量産に入る。

当時マイクロンが世界で初めて開発したＬＰＤＤＲ５ＸはアップルのｉＰｈｏｎｅ１５シリーズに搭載されたことがわかった。結果的にアップルに続き今度はＡＩのトップを走るエヌビディアまで、マイクロンが相次いで高性能メモリー製品の供給に成功した形だ。

業界では実際のＤＲＡＭ性能を左右する集積度の側面でマイクロンがサムスン電子とＳＫハイニックスを確実にリードしたと断言するのは難しいとしながらも、少なくともメモリー３社の先端工程技術格差がほぼ完全に消えたとみる。業界関係者は「生産量と歩留まりは依然として問題が多いが、性能そのものだけ見ればマイクロンが最も先を行くという評価が多い」と話した。

一方、ＳＫハイニックスから半導体関連特許を譲り受けた特許管理企業ミーミルＩＰは３日、米テキサス東部地裁と米国際貿易委員会（ＩＴＣ）にマイクロンとマイクロン製品を使ったテスラ、デル、ＨＰ、レノボなどを特許侵害容疑で提訴した。ＳＫハイニックスが最近マイクロンに転職した自社のＨＢＭ担当研究員に対し転職禁止の仮処分訴訟を提起したのに続き、メモリー業界の競争激化により技術流出に対する警戒も増している姿だ。

「打倒エヌビディア」で世界の業界地図が激変…出遅れの日本企業に迫る「選択の時」
2024年6月17日 5時0分

「打倒エヌビディア」を目指して
2022年11月、米オープンAIによる“チャットGPT”公開をきっかけに、世界的にAI分野の成長期待が急速に高まった。それに伴い、AIに必要な高性能半導体の需要が一気に伸びた。それは、半導体産業に大きな構造変化をもたらした。
現在、この分野で独走状態にあるのが、“画像処理半導体（GPU）”で世界トップの米エヌビディアである。それに関連する 記憶装置の分野では、“広帯域幅メモリー（HBM）”を世界ではじめて量産した韓国SKハイニックスが先行している。

一方、AIへの対応が遅れた半導体企業は多い。米国のインテルはその一つだ。現在のインテルの事業戦略ではAI部門への対応が不十分で、生き残りへの改革は不可避との危機感が指摘されている。今のインテルには、CPUのメーカーとして世界トップに君臨した面影は感じられない。
今後、インテルは、半導体産業の川上（設計図）から川下に近い（後工程）まで、世界の有力企業との連携を強化し、打倒エヌビディアを目指すことになりそうだ。
ただ、それが成功するか否かは不透明だ。世界の半導体産業の競争は、さらに激化し優勝劣敗が鮮明化しそうだ。わが国のメーカーも安閑とはしていられない。

AIに対応できたかどうか
世界の主要半導体産業は、前例のない激しい競争局面に突入している。2024年1～3月、インテルの最終損益は赤字だった。微細化の遅れ、半導体の受託製造（ファウンドリー）事業の収益力向上の難しさなどが響いた。
一方、2～4月期、エヌビディアの純利益は前年同期の7.3倍に増加した。明暗を分けたのはAI分野への対応力だ。
エヌビディアは、GPUの設計開発を強化している。半導体の設計図分野で、世界最大手の英アーム買収を目指したこともあった。世界の半導体設計の頭脳を取り込み、演算処理能力の高いGPUなどAIチップの設計開発をさらに磨こうとした。
買収は実現しなかったが、エヌビディアはアームに出資しGPU開発を強化、チップ生産はTSMCに委託している。エヌビディアの急成長で、世界の半導体産業の構図は急速に描きかわっているのだ。

かつて、パソコンなどのCPUに関して、米インテルは設計図から製造（前工程）、半導体のチップ封入（後工程）を自己完結にした。設計に用いたすべての知的財産が流出しないための対策も含んでいた。スマホの登場でインテルの優勢は揺らいだが、致命的な遅れにはならなかった。

「ウィンテル」体制の崩壊
マイクロソフトが、インテル以外半導体企業と組んだインパクトは重大だ。マイクロソフトは最新のパソコンに、アームの設計図を使った米クアルコム製の半導体を搭載した。
スマホチップで成長したクアルコムは、インテルのCPUより電力消費性能、処理性能の高い小型チップの開発に強みがある。AIで、世界のIT化を支えた“ウィンテル”体制は崩れ始めた。
足許、インテルはAI対応の遅れに危機感を強めている。同社は資産の売却を強化し、AI関連技術の開発強化を急ぎ始めた。
まず、アイルランドの先端工場の保有株式の一部を売却すると発表した。同工場は、回路線幅7ナノ（10億分の1）メートル程度のチップ製造を行う最新鋭施設だ。その一部を投資ファンドに売却する。
売却資金の一部を使ってTSMCとの関係を強化し、パソコン用CPUの製造を委託する方針も表明した。2021年にインテルは経営トップが交代（事実上の解任）し、ゲルシンガー最高経営責任者（CEO）の指揮でTSMCとの協業を強化した。それでも、アーム、エヌビディア、TSMCなどとの差は縮まらなかった。TSMCとの協業強化は事業戦略の根本的な修正といえるだろう。

>>93

（続き）
Data center segment for Nvidia of $320 billion by 2027 would result in 260% growth for Nvidia’s DC from where it stands today and up 120% from DC revenue estimates for end of CY2025. Using Lisa Su’s prediction, there would still be another three years to achieve the additional 120% needed to reach $10 trillion.

Industry analysts have a high-30 percent CAGR for AI accelerators through 2030 ranging from 36.6% to 37.4%. If we round this up to a 40-percent CAGR for Nvidia, then it’s not out of the question that Nvidia ends the decade with $800 billion from AI systems. That would be 450% growth from $145 billion at end of CY2025. This is the most bullish case scenario, which is why my current prediction is a bit more tame (for now) at predicting 233% growth by 2030.

Valuation is one of the most important points that confuses many investors (and short sellers) on why Nvidia’s stock continues to extend. We’ve called the valuation eerily low as most hypergrowth stocks would trade well above historical averages after a 500% move in 18 months. However, due to the 600% increase in earnings and 400% increase in revenue, the stock has remained well below its historical averages, while in fact, trading near October 2022 levels. To put this in perspective, on a forward PE basis, Nvidia was more expensive at the start of 2023 than it is today. Currently, it is trading at a forward P/E ratio of 44 compared to 62 in January 2023. You can view a clip here where I stated the stock was trading eerily low. This is still true today.
（終）

>>92

（続き）
We can cross-examine this by looking at comments by CEOs, such as Lisa Su who stated AI accelerators will reach $400 billion by 2027. Nvidia has over 95% market share of data center GPUs but with custom silicon ASICs and more GPUs coming online, this is closer to 80% market share of AI accelerators.

If this estimate materializes, Nvidia’s data center segment will be at $320 billion in 2027, up from data center run rate of $90 billion today, with consensus at roughly $145 billion data center segment by end of calendar year 2025 (consensus is total revenue of $157.51, deducting for other segments).

data center revenue
In my analysis last month on the Blackwell architecture, I made the argument these estimates are too ... [+]I/O FUND
In my analysis last month on the Blackwell architecture, I made the argument these estimates are too low and that my firm expects we will see a $200 billion data center segment by end of CY2025 propelled forward by the B100, B200 and GB200, including the following points: “Taiwan Semi’s CoWos capacity, which is essential for Blackwell’s architecture, is estimated to rise to 40,000 units/month by the end of 2024, which is more than a 150% YoY increase from ~15,000 units/month at the end of 2023. Applied Materials has boosted its forecast for HBM packaging revenue from a prior view for 4X growth to 6X growth this year.”
（続く）

>>91

（続き）
According to Next Platform, Meta has roughly 600,000 GPUs deployed including previous generations, such as Ampere. This could include some from AMD, although AMD is more likely to ramp in 2025 and beyond. Right now, Nvidia has a $100 billion run rate on its data center compared to AMD’s $4 billion, therefore, any portion of GPUs from AMD is nominal as it stands for 2024.

If we look closer at semantics, Huang used the word “millions” and not the singular word “million,” and “data centers” rather than the singular “data center.” Therefore, my firm is making the assumption that companies like Meta will grow their data center GPUs by a minimum of 233% from 600K to 2M by 2030.

Broadcom shares a similar view, noting that management expects million-GPU clusters by 2027, compared to clusters with tens of thousands of GPUs today. This is even more bullish than Jensen Huang’s comments. Coming back to Meta, even with 600,000 H100 equivalents, it’s building clusters of 24,000 GPUs. In order to see singular clusters scale to the hundreds of thousands and millions, as Broadcom is predicting, we would need to see GPU shipments far in excess of those levels. This alone could get us to $10 trillion market cap based off Big Tech’s data centers, and we have not factored in the enterprise. The enterprise includes companies like the Fortune 500 or Global 2000 that build on-premise AI systems.
（続く）

>>90

（続き）
"Millions of GPU Data Centers are Coming.”
On June 2nd, Jensen Huang made a very important statement about the future of AI that answers quite succinctly why Nvidia is on the verge of becoming the World’s Most Valuable Company:

Forbes Daily: Join over 1 million Forbes Daily subscribers and get our best stories, exclusive reporting and essential analysis of the day’s news in your inbox every weekday.

And so the amount of generation we're going to do in the future is going to be extraordinary.” - Jensen Huang, CEO of Nvidia, Computex keynote
Today, there are tens-of-thousands of GPUs in data centers. By end of 2025, there will be hundreds-of-thousands of GPUs in data centers. Due to the market’s forward-looking nature, 2025 is getting close to being fully priced in. Here is a slide of what this looks like from the perspective of scaling the ethernet networking to support a million-plus GPU cluster.

Today, there are tens-of-thousands of GPUs in data centers. By end of 2025, there will be ... [+]NVIDIA, COMPUTEX KEYNOTE PRESENTATION
Here’s what we know about Big Tech’s purchases, thus far. Microsoft is reportedly looking to triple its GPU supply to 1.8 million GPUs this year to meet elevated demand for Azure, while Meta has disclosed its GPU orders with an announcement for 150,000 H100s last year and 350,000 H100s or H100-equivalents this year. Musk announced that X’s 100,000 H100 cluster would be online in a few months and hinted at a possible 300,000 B200 GPU purchase.
（続く）

>>89

（続き）
Yesterday, Nvidia officially surpassed Apple in market cap, which means I delivered on my prediction 2 years early.

This lends itself to the question, what do I foresee next for Nvidia, and how am I approaching this heavy hitter in AI. My firm champions full transparency by issuing trade alerts for every buy and sell we make; thus, I’ve included at the end a transparent discussion on how my firm is managing our position today.

But first, I unpack why I believe Nvidia can achieve an astonishing $10 trillion market cap by 2030. As you’ll see from the key points to my thesis, there is a bull case where a $10T market cap estimate in a little over six years’ time is not high enough.

“The days of millions of GPU data centers are coming. And the reason for that is very simple. Of course, we want to train much larger models. But very importantly, in the future, almost every interaction you have with the Internet or with a computer will likely have a generative AI running in the cloud somewhere. And that generative AI is working with you, interacting with you, generating videos or images or text or maybe a digital human. And so you're interacting with your computer almost all the time, and there's always a generative AI connected to that. Some of it is on-prem, some of it is on your device and a lot of it could be in the cloud [...]
（続く）

Here’s Why Nvidia Stock Will Reach $10 Trillion Market Cap By 2030
Jun 7, 2024,09:15am EDT
Updated Jun 7, 2024, 04:40pm EDT

Nvidia has a market cap of $3 trillion today. We believe Nvidia will reach a $10 trillion market cap by 2030 or sooner through a rapid product road map, it’s impenetrable moat from the CUDA software platform, and due to being an AI systems company that provides components well beyond GPUs, including networking and software platforms.

In 2021, I published an analysis on Forbes “Here’s Why Nvidia Will Surpass Apple’s Valuation in 5 Years” that stated: “Nvidia has a market cap of roughly $550 billion compared to Apple’s nearly $2.5 trillion. We believe Nvidia can surpass Apple by capitalizing on the artificial intelligence economy, which will add an estimated $15 trillion to GDP.”
（続く）

エヌビディアのスティーブンス取締役、5800万ドル超の自社株を売却
発行済 2024-06-14 06:55

最近の動きとして、エヌビディア・コーポレーション(NASDAQ:NVDA)の取締役であるマーク・A・スティーブンス氏は、最新の規制当局への提出書類で報告されているように、かなりの額の自社株を売却した。2024年6月11日と6月12日に行われたこの取引は、総額5800万ドルを超える47万株の売却を伴うものだった。

報告された詳細によると、スティーブンスは15万株を加重平均価格120.4219ドルで売却し、個々の売却価格は120.30～120.65ドルだった。翌日、さらに32万株が平均価格125.8773ドルで売却され、価格レンジは125.60ドルから126.06ドルだった。これらの取引によりスティーブンス氏の保有株は大幅に減少したが、同氏は依然としてこの半導体・テクノロジー企業の株式を相当保有している。

売却された株式は信託によって間接的に保有されており、Third Millennium TrustとEnvy Trustはそれぞれスティーブンス氏が共同受託者と受託者を務めている。この取引は、2024年6月7日の市場クローズ後に発効した、エヌビディアの普通株式1株につき10株の株式分割を反映して調整されている。

投資家や市場は、スティーブンス氏のような企業インサイダーの売買動向を注視し、会社の業績や企業価値を見極めることが多い。取締役による大量の株式売却は様々に解釈されるかもしれないが、追加的な背景がなければ、スティーブンス氏の決断の理由は推測の域を出ない。

Nvidiaはこれらの取引に関する声明をまだ発表しておらず、スティーブンス氏は要求があれば、個別の価格で売却された株式数に関する完全な情報を提供すると申し出ている。証券取引委員会、発行会社、または発行会社の証券保有者を含む利害関係者は、スティーブンス氏から直接この情報を入手することができる。

>>85

リスクを洗い出して検証する事は、リスクを最小化するために良い手段だと思います。

この掲示板を有効活用して下さい。

🔷エヌビディアを脅かす情報：６５３さんの投稿こそ、この掲示板に保存しましょう🔶

★引用：653*****産のご投稿
6月13日 12:32　出典：中央日報
世界最大の通信装備メーカーである中国のファーウェイが独自に開発した人工知能（ＡＩ）半導体の特定性能が業界トップである米エヌビディアのＡＩ半導体に匹敵するだろうという台湾メディアの報道が出てきた。米国が中国を相手に先端ＡＩ半導体の輸出を徹底的に統制する状況で、中国インターネット企業のテンセントとバイドゥなどがファーウェイ製品を購入すればエヌビディアの中国市場でのシェアも影響を受けるものとみられる。

中国半導体業界によると、ファーウェイが９月に発売するアップグレード版ＡＩ半導体である「昇騰（アセンド）９１０Ｃ」は７ナノメートル（ナノは１０億分の１）プロセスを採択し、特定機能ではエヌビディアのＡＩ用グラフィック処理装置（ＧＰＵ）モデルである「Ｈ２００」に匹敵すると予想された。

これと関連して、中国半導体専門紙の芯智訊は１１日、「ファーウェイの昇騰９１０ＣはエヌビディアのＨ２００に近いコンピューティング性能を達成した。特に符号がある８ビット整数（ＩＮＴ８）コンピューティング性能でＨ２００に接近する技術突破を成し遂げた」と伝えた。その上で「高速相互接続技術の側面ではファーウェイのキャッシュ一貫性システム（ＨＣＣＳ）がエヌビディアのＮＶリンクと格差が存在するが技術革新と素材開発を通じて差を減らしている」とした。
昇騰９１０Ｃは先進的な２．５Ｄパッケージング技術とキャッシュメモリーを使って機械内相互連結性能もやはりさらに向上すると予想した。

芯智訊は「生産能力でもファーウェイが世界市場の不確実性にもかかわらず、パートナー企業との協力を通じて９１０Ｃの十分な生産能力を確保した」と報道した。ファーウェイは今年９１０Ｂを４０万個、９１０Ｃを数万個出荷すると予想した。２０２５年には９１０Ｃの出荷量が３０万個前後になるとみられる。

価格でも９１０Ｃカード一枚の価格が約２０万元（約４３３万円）で、エヌビディアのＨ２００より価格競争力を備えるものとみられる。

ファーウェイのＡＩ半導体の性能は７～９日に中国・南京で開催された２０２４世界半導体大会で公開された。当時ファーウェイの汪涛氏は「ファーウェイの昇騰９１０Ｂチップの効率性はエヌビディアの既存モデルであるＡ１００の８０％に到達し、特定テスト性能ではＡ１００を２０％凌駕した」と発表した。

エヌビディアは米国の対中半導体輸出統制措置により売り上げの１７％を占める中国市場向けに３つの専用半導体を準備した。そのうちＨ２０モデルはファーウェイの昇騰９１０Ｂチップより１０％以上安く策定しすでに価格戦争に入った。

一方、エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）は２日に台北で開かれたコンピューター見本市での講演で「Ｈ２００チップのアーキテクチャー基盤であるホッパーの次のバージョンであるコード名ブラックウェルを下半期に発売するだろう」と明らかにした。彼はまた、２０２６年から供給するコード名「ルビン」まで公開し中国との技術格差を強調した。

【コメント】ジェンスン・フアンＣＥＯが台湾出身なので、中国に対する警戒心が薄いのではないかと懸念しています。米国で独禁法違反調べを受けている最中は周知の事実で、司法省がエヌビディアを担当していますが、ＧＡＦＡＭ等関係者からの裏からの圧力もありや、今までの中国向けＧＰＵに難癖を付けて来るかも。そろそろＩＴ半導体関連の時価総額が世界第三位の規模ゆえに、企業防衛体制を、そろそろ革ジャンＣＥＯ一人に任せず、いらんことを喋らないように、事前対応をした方が良いかと存じます。多くの株主の資産が、ＣＥＯの要らん一言で株価急落等々で巨大リスクの引き金にならないためにもね。

米オラクル25年度売上高は2桁成長へ、ＡＩ需要追い風　株価大幅高
2024年6月12日午前 10:54 GMT+920時間前更新

［１１日　ロイター］ - 米ソフトウエア大手オラクルは１１日、２０２５年度の売上高が２桁成長するとの見通しを示した。人工知能（ＡＩ）を活用したクラウドサービスへの強い需要を反映し、株価は引け後の時間外取引で９％上昇した。
生成ＡＩ「チャットＧＰＴ」を手がけるオープンＡＩ、およびグーグルクラウドとの提携も発表した。
第４・四半期（３─５月）決算はクラウド収益が前年比２０％増加の５３億ドルとなった。
ただ、同四半期の総売上高は１４２億９０００万ドルで、ＬＳＥＧがまとめたアナリストの平均予想１４５億５０００万ドルを下回った。
調整後の１株利益は１．６３ドル。市場予想は１．６５ドルだった。
サフラ・キャッツ最高経営責任者（ＣＥＯ）は「ＯＣＩ（オラクル・クラウド・インフラストラクチャー）の能力が需要に追いつくに伴い、各四半期に前期を上回るペースで成長する見通しだ」と指摘。
その上で「第４・四半期だけでも、オラクル・クラウドでチャットＧＰＴを訓練するためのオープンＡＩとの契約を含め、総額１２５億ドルを超える３０件余りのＡＩ販売契約を結んだ」と述べた。
第４・四半期の残存履行義務（ＲＰＯ）は９８０億ドルと、前年同期から４４％増加した。
キャッツ氏は「オラクル・クラウドでのＡＩ大規模言語モデル訓練に対する非常に強い需要がけん引し、第３、第４・四半期に当社史上最大の販売契約を結んだ」と述べた。
Ｄ.Ａ.デビッドソンのリサーチアナリスト、ギル・ルリア氏は、「クラウド市場でオラクルは第４位のプロバイダーとして健闘しているが、全体として２桁の成長を達成するためにはクラウド事業がさらに大きく成長する必要がある」と述べた。
同社は第１・四半期の売上高が５─７％増加すると予想している。アナリストは７．６％増と予想している。

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（続き）
　2024年2月にはソフトバンク創設者の孫正義氏が、エヌビディアに対抗して1000億ドル規模の半導体ベンチャーを立ち上げることが発表されました。プロジェクトのコードネームは「イザナギ」。ソフトバンクグループは英国の半導体設計会社アームを買収済みであることからも、ソフトとハードが入り乱れての開発競争が激化していくことが予想されます。

　一方、OpenAIは2024年2月上旬、アラブ首長国連邦などの複数の投資家と交渉し、AI開発に不可欠な半導体を製造するためには約5兆ドルを必要とすると報道されています。2024年2月のOpenAIの時価総額が12兆円ほどと推定されることから考えると桁違いの資金調達ですが、エヌビディアの時価総額が約200兆円に到達していたことを考えると、対抗するにはそれだけの資金が必要ということもありえます。

エヌビディアが世界第3位の時価総額に
　インテルやサムスン、クアルコムなど様々な半導体企業がいる中で、エヌビディアは群を抜いていると言えるでしょう。社名はラテン語のinvidia（羨望）とNV（next vision、次のビジョン）をかけあわせて、未来を見据えるという意味が込められています。

　もともとは台湾出身で米国で育ち、スタンフォード大学大学院で電気工学を学んだジェンスン・ファン氏が1993年、30歳のときに、自身がアルバイトをしていたファミリーレストラン、デニーズで友人と企画を考えてエヌビディアを設立しました。

　ただ、ジェンスン・ファン氏はビジネスモデルには詳しくなかったため、本屋さんに向かい、ビジネスプランの本を購入して事業計画を作成します。当時存在したベンチャーキャピタルのうちの一つであるセコイア・キャピタルの投資家からは、「今まで聞いた中で最低の事業提案だ」と言われながらも投資につなげます。

　当時は、Windows95が出る前でしたが、マイクロプロセッサの業界が急速に進化している時代でした。ファン氏は既存のインテルなど大企業の半導体（CPU、中央演算処理装置）が苦手にしている処理、例えば3Dグラフィックなどを扱える半導体が作れないかと考えたのです。

　1992年にはOpenGLというオープン標準規格が公開されており、3DグラフィックはWindowsによるグラフィックス企画のダイレクト3Dだけでなくゲームの世界でも必要とされていました。日本でもなじみのあるセガ（当時）の3D格闘ゲーム「バーチャファイター」も1993年に発売されていましたし、ナムコ（当時）の3Dレーシングゲーム「リッジレーサー」も人気でした。

　その需要が高まるなか、エヌビディアは3Dグラフィックがこれまでもよりも高い製品である、GeForce256を1999年に発売します。これが世界初の「GPU：グラフィックプロセッシングユニット」と名づけられました。そこから性能を着実に伸ばし、今やニンテンドースイッチにも使われるようになっています。

　このGPUは、単に3Dグラフィックを処理することに優れているだけではありませんでした。GPUの持つ並列処理の速さは、AIを処理するのにも非常に相性が良かったのです。

　そのためAIのサービスが広がり始めると、GPUの売り上げも伸び始めます。2012年頃から盛り上がった画像処理に使うニューラルネットワークもそうでしたが、特に、生成AIにおける計算量はこれまでよりも大きいため、処理にかかる時間や性能を考慮するとエヌビディアのGPUが第一候補になるわけです。

　2022年11月のChatGPTの爆発的な普及もあり、GPUの争奪戦になりました。その結果、2024年3月時点では、グーグルの親会社であるアルファベットの時価総額を抜き世界第3位の時価総額を持つ上場企業となりました。ハードウェアから進化した企業としては異例のことです。

躍進するエヌビディア　生成AIに不可欠な半導体の未来
2024.6.13
山本 康正／京都大学経営管理大学院客員教授

Google vs Microsoft　生成AIをめぐる攻防
価格：1,980円（税込）
発行日：2024年05月20日
著者名：山本 康正 著

ソフトとハードが入り乱れての開発競争
　生成AIを巡る開発競争が過熱していく中で、最も重要な鍵を握っているのは半導体です。スマートフォンやPC、家電に欠かせない半導体ですが、膨大な計算量と高速の計算力に支えられる生成AIのテクノロジーもまた、半導体の性能によって大きく左右されます。

　市場の動向に目を向けると、画像処理半導体で圧倒的シェアを誇る米国のエヌビディアや英国のアーム、韓国のサムスン電子、熊本県菊陽町に巨大工場を建設している台湾大手・TSMC（台湾積体電路製造）など、半導体メーカーの存在感が増しています。

　一方で、半導体メーカー各社は、この状況に安穏としているわけではありません。自分たちは確かにハードウェアの核となる半導体を提供している。だが、取引先が自分たちで半導体の開発を始めてしまったら？　あっという間に用無しとされてしまうのでは？

　その展開を懸念しているエヌビディアは、すでに自分たちでソフトウェア開発に多額の投資を行っています。2024年2月13日には「Chat with RTX」というAIチャットアプリを公開しました。

　アップデートのめまぐるしい現代において、ハードウェアを開発しているだけでは取り残されてしまう。だからこそ、エヌビディアはハードウェア、ソフトウェアの双方の開発に注力しているのです。さらに言えば、かつてははっきりと垣根があったハードウェアとソフトウェアの領域も、その線引きが徐々に消えつつあります。ユーザーに優れた経験を提供しようと思うのであれば、どちらも必須の要素だからです。

半導体ベンチャーを立ち上げる孫正義氏
　多くのデジタルツールが出てきたなか、見方を変えれば、ハードウェアは「変更の難しいソフトウェア」と見ることができます。その上でどちらの領域も押さえなければなりません。

　1980年代には世界一のシェアを誇りながらも、様々な要因で競争力を失ってしまった日本の半導体メーカーは、エヌビディアをはじめとした海外の半導体産業の柔軟なこの姿勢こそ見習うべきでしょう。ハードウェア、ソフトウェア、そしてアルゴリズム。3点をセットとして開発を行う時代はすでに到来しています。
（続く）