現在のAI業界で最大のボトルネックはアルゴリズムではない。 物理世界が追いついていないからだ。 ナビダの四半期決算電話会議を見てみれば、 ジェンスン・ホアンが最も頭を悩ませているのは、自社のチップは製造できたが、データセンターの光インターコネクトが追いついていないことだ。 チップ間のデータ転送速度が、全体システムのボトルネックとなっている。 さらに深く考えると： AIモデルのパラメータは6か月ごとに2倍になる。 パラメータが2倍になる＝ストレージ需要が2倍になる＝帯域幅需要が2倍になる。これは指数的に増加する。 一方、物理的インフラの拡張サイクルは2～3年だ。 供給が需要に追いつかない。価格の方向性は1つしかない。 物理世界で作りきれていないものを買う： 光インターコネクト、ストレージ、基地局、チップパッケージング MRVL BB NOK DRAM指数 手放さなければいい。