AIの$600B（830兆ウォン）の問い

 (sequoiacap.com)
10 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-07-04 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • AIバブルが変曲点に達しつつある。今後の変化に対処することが重要になりそうだ
  • 2023年9月、「AIの$200Bの問い」という記事を公開した。この記事の目的は「収益はどこにあるのか？」という問いを投げかけることだった
    • 当時、AIインフラ構築に織り込まれた収益期待と、AIエコシステムの実際の収益成長の間に大きなギャップがあることを見いだした。これを「今日の水準のCapExに対して毎年埋めなければならない1250億ドルの穴」と表現した
    • 最近、Nvidiaが世界で最も価値のある企業になった。これに先立ち、多くの人が私の分析結果について問い合わせてきた。AIの2000億ドル問題が解決したのか、それとも悪化したのかを知りたがっていた
  • 今日この分析をやり直すと、次のような結果になる:
    • AIの$200B（260兆ウォン）問題は、今や$600B（830兆ウォン）問題になった
    • Nvidiaの年間売上予測を取り、それを2倍するとAIデータセンターの総コストを反映できる（GPUは総保有コストの半分を占める。残り半分にはエネルギー、建物、バックアップ発電機などが含まれる）
    • その後、さらに2倍してGPU最終利用者の50%の粗利を反映する（例: Azure、AWS、またはGCPでAIコンピューティングを購入するスタートアップや企業も利益を出さなければならない）

変化した点

  1. 供給不足の解消

    • 2023年末にGPU供給不足がピークに達した
    • 現在ではGPUを容易に入手できる

  2. GPU在庫の増加

    • Nvidiaのデータセンター収益の半分は大手クラウドプロバイダーから来ている
    • MicrosoftはNvidiaのQ4売上の約22%を占める
    • ハイパースケーラーのCapExは歴史的な水準に達している

  3. OpenAIの収益シェア

    • OpenAIの収益は2023年末の16億ドルから現在は34億ドルへ増加した
    • ChatGPT以外に、消費者が実際に使っているAI製品はあまり多くない

  4. 1250億ドルの穴が5000億ドルの穴になる

    • Google、Microsoft、Apple、Metaがそれぞれ年間100億ドルの新たなAI関連収益を生み出すと仮定する
    • Oracle、ByteDance、Alibaba、Tencent、X、Teslaがそれぞれ50億ドルの新たなAI収益を生み出すと仮定する
    • この仮定が正しいとしても、1250億ドルの穴は今や5000億ドルへと拡大する

  5. B100の登場

    • NvidiaがB100チップを発表した
    • B100はH100より2.5倍優れた性能を提供し、コストの増加は25%にとどまる
    • B100に対する需要は急増すると予想される

主な反論（過去のインフラ構築時との違い）

  1. 価格決定力の不足

    • 物理インフラとは異なり、GPUデータセンターには価格決定力があまりない
    • GPUコンピューティングはますますコモディティ化され、時間単位で計量されている

  2. 投資の焼却

    • 鉄道のような物理インフラと同様、投機的な投資ブームは資本の焼却率が高い
    • 市場を動かすエンジンたちによれば、鉄道に注目した多くの人々が投機的な技術の波の中で大金を失った

  3. 減価償却

    • 半導体は時間とともに性能が向上する
    • Nvidiaは今後もより優れた次世代チップを作り続けるだろう
    • これは前世代チップのより速い減価償却につながる

  4. 勝者と敗者

    • AIは次の変革的な技術の波になる可能性が高い
    • GPUコンピューティング価格の下落は、長期的にはイノベーションとスタートアップにとって良いことだ

結論

  • AIは莫大な経済的価値を生み出すだろう
  • Nvidiaはこの転換を可能にした役割により大きな功績を認められるべきだ
  • 投機的な熱狂はテクノロジーの一部であり、これを恐れる必要はない
  • AGIが間もなくやって来るという錯覚に陥ってはならない
  • これからの道のりは長く起伏があるだろうが、ほぼ間違いなくその価値はある

GN⁺の意見

  • AIは莫大な経済的価値を生み出すだろう。最終利用者に価値を提供することに重点を置く企業の創業者は、大きな報酬を得ることになる
  • 投機的な熱狂はテクノロジーの一部なので、恐れる必要はない。この瞬間を冷静にやり過ごす人々には、非常に重要な企業を作る機会がある
  • しかし、シリコンバレーから全米へ、そして実際には世界中へ広がった妄想を信じないよう注意すべきだ
    • その「妄想」は、AGIが明日にも来るので、私たち全員が唯一価値のある資源であるGPUを備蓄すべきであり、その結果すぐに金持ちになれると言っている
    • AGIが間もなくやって来るという錯覚に陥ってはならない
  • 実際、これからの道のりは長いだろう。起伏はあるだろうが、ほぼ間違いなくそれだけの価値がある

関連記事

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-07-04
Hacker Newsの意見

  • Jensenによれば、GPT-4規模のモデルを訓練するには、8,000基のH100 GPUを90日間稼働させる必要がある

    • Metaは350,000基のGPUを保有しており、毎年200個のGPT-4モデルを訓練できる
    • これはAI中心の企業の実際の利益率を0に近づける可能性がある
    • 投資家には悪いが、開発者には良い
    • モデル出力品質の最も重要な要素は、訓練に使われる独自データである

  • 主要テック企業がハードウェアに巨額の投資をしている

    • これは90年代後半にSun MicrosystemsやNetscapeへ投資するのに似ている
    • インターネットが世界を変えることは分かっていたが、どう資金が流れるかは分からなかった

  • AIの収益は直接的なものではなく、コスト削減と生産性向上から生まれる

    • AIはスタートアップのあらゆる側面で役立つ

  • 生産性向上に焦点が当たりすぎている

    • 娯楽価値のほうにより大きな可能性がある
    • 現在は中途半端なアプリが収益を上げている
    • 本当のヒット商品が何になるかはまだ分からない

  • AIへの投資が成功する可能性は高い

    • インターネットやモバイルの事例を見ると、誇大宣伝が消えた後に成功した企業は多い

  • AIが大きな経済的価値を生み出すという予測がある

    • しかし、それは証拠のない強い推測である
    • AIがすべてを変えるという信念がある

  • AIの発展は長く険しい道のりになるだろう

    • しかし、それだけの価値はあるだろう
    • FTX事件が教訓になったのかもしれない

  • LLMsは基本的な作業には優れているが、複雑な作業には限界がある

    • 人は他人を責める傾向がある
    • 顧客対応の役割よりも、エンターテインメントや予想外の応用分野でより多く使われるだろう

  • データセンターのGPUがすべてAIに使われるという前提は誤っている

    • AIのビジネスモデルはAPI利用料だけではない
    • AIはすでにGoogleの検索および広告ビジネスで大きな役割を果たしている

  • OECD諸国の人口とGDPを考えると、AIへの投資は生産性を大きく向上させうる

    • しかし、現在の投資を短期間で回収できるかどうかは疑問である