私は$NBISを注目しています。AIエージェントが推論需要を牽引する中で、AIインフラが最大の機会の一つになると信じているからです。 ネビウスは約3.5GWの契約電力を持ち、現在の稼働分はその一部に過ぎません。そのため、拡大の余地が大きくあります。また、成長するサーバーレス推論事業により、MWあたりの収益可能性も高まる可能性があります。最近の下落後、評価額は興味深いと感じますが、実行力と容量の展開が今後の注目点です。

Nvidia、$NVDAは、AIを活用してチップの製造方法を変革しています。 同社は、半導体の設計、製造、工場オートメーションを高速化するための新しいCUDA-X AIツールを発表しました。 Synopsys、Cadence、Applied Materials、Lam Research、KLAなどがこれらのツールを採用しています。 Nvidiaによると、これらのツールにより、一部のワークフローが最大50倍高速化される可能性があります。

この段階では、ほとんどのAIモデルがより良くなるのではなく、より安価になることを目指していることが明確です。 企業たちは、処理コストで互いに引き下げ合い、トークンをその価値よりはるかに低価格で販売することで、数十億ドルを消費しています。 彼らは、他の企業に先んじて運営を続けるために投資家の資金を継続して使い続けるか、価格と価値を利益を生むレベルに引き上げるかの二者択一に直面しています。 いつものように、@grokは4.7で非常に低価格なモデルに力を入れ、トップモデルを上回れなかったとして多くの批判を受けました。 今後、モデルの性能はやや鈍化し、持続可能性への進展が大幅に加速すると予想されます。

ホロワールドがお届けする、今週のAIニュース @OpenAI は内部のフロンティアモデルから722の数学文書を公開し、@Microsoft はカスタムAIシリコンへの取り組みを強化する中でMaia 300を発表しました。 @AnthropicAI、@GoogleCloud、@Meta は今週、新しいモデルやエージェントをリリースし、TypeSafeは非テキスト意思決定モデル「Jev」をローンチして数週間後に8億7000万ドルを調達しました。 AIはチャットを超えて、研究、インフラ、エージェント、意思決定へと広がっています。

大規模な発表：@nvidia CEOの@JensenHuang氏は、AIが同社のチップおよびソフトウェア設計に不可欠になったと述べました。 「AIなしでは、もはやチップを設計できません。」 Huang氏は、NVIDIAがAIを活用して新しいチップ設計を探索し、パフォーマンスを向上させ、エネルギー消費を削減し、ソフトウェアを記述し、バグを検出していることを明らかにしました。 「私たちのチップは、AIのおかげではるかに優れています。」

Nvidiaは9月3日、最も広く使用されているオープンモデルのハブの1つであるHugging Faceの買収で合意した。 Nvidiaは、オープンソースAI開発者を保護することが目的であると述べている。主要なGPUベンダーは、今後、オープンモデルが公開される主要な場所の1つを所有することになる。 これらのモデルを利用するユーザーにとっては、ほとんど変化はない。 今日のすべてのインファレンス-as-a-service提供者において、以下のことを確認することは依然として不可能である： → どのモデルがリクエストに応答したか → 誰があなたのプロンプトを閲覧できたか → あなたのデータはどのように扱われるか あなたは、中間にいる誰かを信頼している。 オープンモデルがオープンであり続けるためには、ハブの所有者が誰であっても、誰でもその実行を検証できる必要がある。 そのためには、所有者がいない実行レイヤーが必要であり、ネットワークがどのモデルが実行されたかを確認し、データをプライベートに保つ必要がある。

AIにはチップだけでなく、電力が必要だ。⚡ マッキンゼーは、2030年までにグローバルなデータセンター需要が2025年の82GWから219GWに達する可能性があると予測している。 大きな機会だが、発表された容量はキャッシュフローではない。AIのニュースだけではなく、債務、実行力、利益に注目しよう。 #AI #DataCenters #AIInfrastructure #StockMarket #GrowthStocks #LongTermInvesting #TradingSyndicates $ETN $VRT $GEV $NVDA $AVGO $ANET

AIブームがコンピューター価格を押し上げ：米国のテクノロジーインフレが20年ぶりの高水準に AIインフラへの巨額投資と同時に、米国での消費者テクノロジー価格が顕著に上昇している。9月のインフレデータでは、過去20年で最も急激なコンピューターおよびハードウェア価格の年間上昇が確認され、AI需要が価格に与える影響が経済の注目点となった。 コンピューター価格の年間上昇率が9.7％に達した 9月の時点で、コンピューター、周辺機器、スマートホームアシスタントの価格は前年同月比で9.7％上昇した。これは2006年以降で最も高い年間上昇率である。 コンピューターソフトウェアおよびアクセサリーの年間価格上昇率は28.4％に達した。このデータは、テクノロジー製品へのコスト圧力がハードウェアにとどまらず、さまざまな製品カテゴリに広がっていることを示している。 AI投資がコスト上昇を牽引 テクノロジー企業はデータセンター、高度なプロセッサー、高性能サーバーへの支出を拡大しており、ハードウェアサプライチェーン全体での需要を強化している。Nvidiaなどのメーカーによる高度なプロセッサーへの強い需要は、生産能力の制約とサプライコストの重要性を高めている。 AIインフラへの投資拡大は、生産能力や部品供給が需要に追いつかない分野で価格上昇圧力を生み出す可能性がある。これらの影響が消費者テクノロジー製品にどの程度転嫁されるかは、今後数ヶ月間で注目される。 連邦準備制度（FRB）にとっての新たなインフレリスク テクノロジー価格の上昇は、連邦準備制度（FRB）がインフレを2％の目標水準に戻そうとする取り組みを複雑にする要因の一つとなっている。特に、AI投資がエネルギーおよび住宅以外の分野でもコスト上昇を引き起こし続ける場合、インフレ圧力がより広範囲に広がるリスクが高まる可能性がある。 9月の米国消費者インフレ率が前年同月比3.7％に上昇したことも、価格圧力が継続していることを示している。テクノロジー価格の上昇がエネルギー価格とともに定着すれば、FRBは金融政策に対してより慎重なアプローチを取る必要があるかもしれない。 AI成長がインフレを促進する可能性 AIは長期的には生産性を向上させ、生産コストを削減すると見込まれている。しかし、こうした効果が完全に実現する前に、インフラ支出、チップ需要、エネルギー需要は短期的にインフレ効果をもたらす可能性がある。 市場にとって重要な問いは、これらのコスト上昇が投資サイクルの一時的な結果にとどまるのか、それとも消費者価格に広がり、より持続的なインフレ圧力へと発展するのかである。 AI投資が経済成長を支えながら価格をさらに押し上げ続ける場合、FRBは経済拡大の継続とインフレ抑制という両立困難なバランスを取るよう迫られる可能性がある。