-
No.249 強く売りたい
nvidiaの株を一部利益確定…
2024/06/07 11:01
nvidiaの株を一部利益確定して、革ジャンを買いたいのですが、うちの奥様からなかなかOKがでません。ある意味、ここの株で利益を得るよりも、奥様を説得する方がはるかに難しいです。
-
No.435
nvidiaの時価総額は、3兆…
2024/06/06 08:19
nvidiaの時価総額は、3兆ドルを突破しアップルを抜き、世界第2位になりましたね。おめでとう。これで更に注目度が上がり、株価が上昇しそうです。
-
No.332
nvidiaの株をそこそこ安い…
2024/06/04 12:47
nvidiaの株をそこそこ安い時に買って利益は出ているのですが、だだ一つ後悔している事があります。もっと買っておけばよかった。
-
No.978
Re:インバウンド丼 一杯20000…
2024/05/26 21:01
インバウンド丼高すぎですよね。
ちなみに、nvidiaの株は一株15万円ほどになります。 -
No.290
「Nvidia株式分割を発表!…
2024/05/10 23:00
「Nvidia株式分割を発表!」というアナウンスを早く聞きたい今日この頃です。革ジャンフアン社長、お願いします!
-
No.265
ウォーレン・バフェット名言で、…
2024/04/21 14:32
ウォーレン・バフェット名言で、「株券ではなく事業を買う」というのがありますが、まさに、エヌビディアの事だと思います。ここの将来性に期待していますので、更なる再投資をしますが、迷いはありません。
-
No.397
ダメだこりゃ。ここを、1年以上…
2024/03/25 15:24
ダメだこりゃ。ここを、1年以上持ち続けたのですが、一向に上がらないため、見切りをつけました。今後上がりそうな要素もないし、何も期待できない。かなりのマイナスですが、残ったお金を他の銘柄に注ぎ込むます。
-
No.775
今まで数回、買ったり売ったりし…
2024/03/12 00:12
今まで数回、買ったり売ったりしながら、なかなか決心がつかなかったのですが、3度目の正直で、1030で覚悟を決めて買いました。18日以降の上昇と今後の株式分割に期待します。もちろん、長期ホールドです。
-
No.121
日本企業ですが、30年以上あま…
2024/03/10 10:42
日本企業ですが、30年以上あまり変わらない給料に加え、手当を削るなど固定費を更に下げようとしています。会社には、今後も期待出来ないので、nvidiaの今後の成長に期待して投資しました。今はこちらの方が稼いでいるので、少し心の余裕ができました。ありがとう。ジェンスン•フアン、そして、nvidia。
-
No.1173
スーパー•マイクロ•コンピュー…
2024/02/22 15:52
スーパー•マイクロ•コンピューターの将来は明るい!今夜、そして今後もスーパーな成長と株価上昇を期待しています。
-
No.764
先日、モーサテで放送していまし…
2024/02/21 09:17
先日、モーサテで放送していましたが、生成AIは、2022年から.2032年の10年間で、市場規模の伸びが33倍、年平均40%の伸びだそうです。また、その中で一番恩恵を受けるのが、インフラ、データセンターで、まさにnvidiaやスーパー・マイクロ・コンピューターになります。長期ホールド一択です。
-
No.789
以前、他の銘柄で痛い目にあって…
2024/02/18 15:52
以前、他の銘柄で痛い目にあっているので、トレーリングストップで損切りを設定しています。そこには何の感情もありません。特に、初心者には損切りラインの設定をおすすめします。
-
No.934
https://www.sbb…
2024/02/07 20:25
-
No.825
エヌビディアの大口顧客は、アマ…
2024/02/07 09:21
エヌビディアの大口顧客は、アマゾン、アルファベット、マイクロソフト、メタ、テスラですが、それ以外にも世界中にたくさんの取引先があるので、安心して投資しています!
10年後でも他社が nvidi…
2024/06/22 21:41
10年後でも他社が nvidia に追いつけない理由をAIに聞いてみました。ハードとソフトウェア以外にもコミュニティや、雇用の条件、若手の育成など理由がたくさんあり、納得しました。
※当然、私は長期目線のホールド組です。
以下AIの回答です。
エヌビディア(NVIDIA)が10年後でも他社に追いつかれない理由について、以下の点が挙げられます:
1. **CUDAとソフトウェアエコシステム**:
- **CUDA**: NVIDIAのCUDA(Compute Unified Device Architecture)は、GPUを使った並列計算を容易にするプラットフォームです。多くのAIおよび機械学習アプリケーションがCUDAを基盤にしており、これがNVIDIAのGPUを他社製品と比べて圧倒的に使いやすくしています。
- **エコシステム**: CUDAは単なるハードウェアアクセラレーションツールに留まらず、豊富なライブラリ、開発ツール、ドキュメンテーション、コミュニティサポートを提供しており、開発者が自分のアプリケーションを最適化しやすい環境を整えています。
2. **コミュニティと開発者エンゲージメント**:
- **コミュニティ**: NVIDIAは強力な開発者コミュニティを持っています。開発者フォーラム、オンラインリソース、教育プログラムを通じて、エコシステムの拡大と技術革新を促進しています。
- **NVIDIAカンファレンス**: 年次イベントであるGTC(GPU Technology Conference)は、開発者や研究者が最新の技術動向を学び、ネットワーキングを行う場として機能しています。これにより、技術の最前線にいることが保証されます。
3. **大学との連携と研究**:
- **研究協力**: NVIDIAは大学との連携を強化しており、共同研究プロジェクトや教育プログラムを通じて、次世代のエンジニアと研究者を育成しています。これにより、最新の研究成果が迅速に実用化される環境が整っています。
- **アカデミックプログラム**: 多くの大学がNVIDIAの技術を使用して教育プログラムを運営しており、これにより卒業生が市場に出るときにすでにNVIDIAのツールに精通しています。
4. **AIエンジニアの雇用とツールの依存性**:
- **採用とトレーニング**: 多くの企業がAIエンジニアを雇用する際、NVIDIAの技術に精通した人材を求めます。これは、CUDAやNVIDIAのツールセットがAI分野でデファクトスタンダードとなっているためです。
- **ツールの普及**: 研究機関や企業がNVIDIAのツールを使ってAI開発を行っているため、NVIDIAの技術に対する依存度が高まります。これにより、エコシステム全体がNVIDIAの製品を基盤にして発展していくことになります。
これらの要因により、NVIDIAは単なるハードウェアメーカーに留まらず、ソフトウェアおよびエコシステム全体を支配することで、競争優位を長期間にわたって維持できると考えられます。他社が追いつくには、これらすべての分野で同等の成果を上げる必要があり、それは非常に困難です。