Nvidia GPUアクセス: 高まる需要を満たす成長ビジネス

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増大するNvidia GPUの需要に応じて、昨夏にSiriコンバレーの注目を集めたこのトレンドは、AI産業において収益性の高いビジネスへと形を変えています。

例えば、Nvidiaの技術を活用するGPUクラウド企業Lambdaは、最近新たに3億2000万ドルを調達し、評価額は15億ドルに達しました。この資金はAIクラウドサービスの拡充に活用される予定です。

また、SalesforceがTogether AIに投資したとの報告があり、同社の評価額は10億ドルを超えています。さらに、2023年12月にはGPUクラウドプロバイダーのCoreWeaveが、フィデリティ管理運用会社による6億4200万ドルの少数株式投資を受け、評価額が70億ドルに達しました。

AIスタートアップがGPUアクセスを求めているため、Nvidiaの株価は3倍に上昇しました。1年前、専門家たちはNvidiaが高性能AIチップ市場の80%以上を支配している重要なプレイヤーであり、急成長する生成AIセクターから恩恵を受けると指摘していました。最近では、Nvidiaの時価総額がAmazonやAlphabetを上回りました。

スタートアップは、Large Language Models（LLMs）の訓練に欠かせないNvidiaの非常に高価なH100 GPUを求めて必死になっています。投資家で元GitHub CEOのナット・フリードマンは、GPUクラスターのためのかつてないプラットフォームを開発したと明かし、「2024年2月14日から3月31日まで32 H100利用可能」というリストを提供しています。

さらに、Forbesの報道によると、フリードマンと彼のパートナーであるダニエル・グロスは、4000以上のGPUを搭載した独自のスパコン「アンドロメダクラスター」を開発しました。彼らは、ポートフォリオにある企業に市場よりも低い価格でこれらの計算リソースを提供しています。

フリードマンは、Emerging AI企業向けに主にコンピューターチップのブローカーとして活動していると述べ、「ある週は、人々のためにGPUを見つけることにほとんどの時間を費やした。創業者にどんな助けが必要か尋ねることが最優先の問題になった」と語っています。

このGPUの需要を受けて、OpenAIのCEOSam Altmanは、AIチップのランドスケープを再定義する変革的なプロジェクトを提案しました。これは数兆ドルのコストがかかり、地政学的要因に影響される可能性があります。

しかし、このアプローチに同意しない人もいます。DatabricksのCEOアリ・ゴドシは、今後1年以内にAIチップの価格が大幅に下落し、供給と需要の再調整が行われると予想しています。彼は、インターネット帯域幅に関する過去の懸念と状況が似ているとし、GPUの不足にも同じような解決が見込まれると述べています。

重要な問いは、AIスタートアップが直面するGPUの枯渇状態を緩和するための変化は、果たしていつ実現するのかということです。

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