Nvidiaは、次の競争はチップではなく、モデルにあると12.9十億ドルを投じている

9月3日、Nvidiaは同意したHugging Faceを129.3億ドルで購入する.

それはチップ会社の目玉商品ではありません。Hugging Faceはシリコンを製造しているわけではありません。ここでは、1800万人以上の開発者や研究者、スタートアップがオープンAIモデルを共有したり、発見したり、ダウンロードしたりする場所です。つまり、どのモデルを実行するかを決める前に、どのチップを使うかを決める場所なのです。Nvidiaは、その価格の約3倍を支払っています。2023年時点で、そのスタートアップの評価額は45億ドルでした。これは、過去最高の成績を記録した後で、Hugging Faceが「引き続き稼働し続ける」と明言され、また、このプラットフォームを利用するために自社のチップが必要ないとも述べられている。

その緊張状態を保ち続けるべきだ。世界で最も速くAIアクセラレーターを販売する企業は、顧客を固定させるソフトウェア技術であるCUDAを提供している。その企業は、開発者が各モデルを比較できる中立的なマーケットプレイスを購入し、自分たちのハードウェアに誰かを縛り付けることはしないと言った。これは奇妙な行動だ。それを理解するには、Nvidiaの競争優位がどこで弱いかを見極める必要がある。そしてその答えは、チップ自体にはない。

訓練によって堀が作られる。推論によってその堀が試される。

2年間は、この状況は単純でした。AIモデルのトレーニングという作業は、一度に大量のコンピュータリソースが必要ですが、それを実行するのはNvidiaのGPUが担っています。CUDAというソフトウェア層のおかげで、Nvidiaのチップが標準的な選択肢となっているため、ほとんど人が他の方法でトレーニングを行うことはできません。この「トレーニングの壁」は実際に存在しており、だからこそ、先週の季節は奇妙なものでした。7月末に終了した四半期の収入は966億ドルでした。前年比で106％の成長を見せており、そのうち890億ドルがデータセンターからの収入であり、粗利益率は75％です。インクスタント・ハウンジンは、AIが「転換点に達した」と述べました。同社は、特に中国からのデータセンターレベルの収益がないという前提のもとで、次四半期の売上が1080億ドルになると予測しています。

しかし、今後数年を決定する要素は、トレーニングではありません。それはインフェレンスです。つまり、完成したモデルを使って質問に答えたり、テキストを生成したり、エージェントを使ってタスクを実行したりすることを意味します。インフェレンスこそが実際の収益を生む部分です。なぜなら、これは1日何百万回も大量に行われるからです。そして、最も重要なのは「トークンあたりのコスト」です。また、インフェレンスにおいてはCUDAの優位性が最も薄い点でもあります。なぜなら、インフェレンスではレイテンシや効率、ワットあたりのコストが重視されるからです。これこそが、GoogleやAmazonなどが長年にわたって取り組んできたことです。

そうして、Nvidiaが次世代のチップであるVera Rubinを発表したとき、彼らはその数字を前面に押し出しました。各トークンあたりの推論コストを10倍に減少させることができます。現在のブラックウェル世代と比べて、今や主流となっている「専門家の組み合わせ」型モデルを学習するためには、4倍少ない数のGPUが必要だ。これはNvidia自身の主張であり、独立したベンチマークではない。しかし、初期のデータとしては、プレスリリースではなく実際の顧客から得られた情報がある。CoreWeaveは、Rubinのラックを構築した最初の企業の一つで、その最初の性能を測定した。1メガワットあたり、10倍のトークンが得られるブラックウェルよりも。この賭けでは、今年後半にリュバンが商品を提供する時点で、「最も安いトークン」—「最速のチップ」ではなく—が、市場全体が評価する数値になるということです。

実際に129億ドルで得られるものは何か

ここで、Hugging Faceの存在は単なるロゴの購入という形ではなくなります。Hugging Faceは、オープンモデルエコシステムの玄関口です。300万個のモデル、50万個のデータセット、そして20万以上の企業がそこでAIを開発・利用しています。Nvidiaは、オープンモデルを提供する上で最大の貢献者です。開発者がモデルを評価し、実装する場所を手にしていることで、Nvidiaは、オープンモデルの推論コストという重要な問題が問われる今の時代において、その中心に位置する存在となります。

重要な読み方とは、誰がであるかということです。ないそのテーブル上で。支配的な研究機関であるOpenAIやAnthropicは、自社のチップを使った閉じたモデルを開発している。一方、オープンモデルというのは、AIの未来において中立的な存在であり、どんな環境でも動作することができる。Nvidiaは、閉じた研究機関が自分たちのチップを使ってモデルを開発する中で、オープンモデル市場を掌握しようとしている。つまり、「オープンモデルはNvidiaで最もうまく動作する」と言えるようにしているのだ。しかし、プラットフォームはマルチクラウド・マルチチップ構造であることを明言している。TechCrunchの分析によると、もっと静かで深刻な理由があるようだ。それは、Nvidiaが…数百億ドル規模のクラウドコンピューティング契約に取り組んでいる顧客に対して、その顧客が購入した能力を全て利用しない場合、Nvidiaは責任を負うことになる。Hugging Faceの開発者層は、販売対象となる適切な市場である。この需要は、期待されるものではなく、具体的なものである。決算日と同時に、AWSはそうするとのことだった。200万個のNvidia GPUを追加—ブラックウェル・ウルトラ、ルビン、そしてルビン・ウルトラ――2027年と2028年のために、おおよそ5ヶ月の間に約300万個のチップに対するコミットメントを実現する.

これは、チップ事業が成り立たないという警告ではありません。むしろ、チップ事業の成長速度が非常に速くなっているため、Nvidiaは自分が重要と考える分野に参入することができるのです。しかし、この変化によって、投資家が注目する2つの要素が変わります。つまり、話の興味深い部分が2026年の収益から2027年や2028年に移動することになります。その時には、Rubinやオープンモデルのプラットフォームが規模を拡大しており、より安価なトークンがより多くのNvidiaの収益につながるかどうかが問われることになります。また、資本がどのように使われているかの基準も上がります。今は「Nvidiaがトレーニング分野で勝つか」という問題ではなく、「この資金をどこに投じるべきか」という問題になっています。オープンモデルに、シリコンに、あるいは推論が混雑になる時に現れる新しい競争者に。Nvidiaはもはや市場を支配する必要はありません。なぜなら、市場は依然として拡大しているからです。しかし、今は、トレーニングの優位性が及ばない分野を守る必要があります。そこが、変化の始まり点です。