NVIDIA AIの発展に伴い需要が拡大（GPT-4 は司法試験で上位 10% の性能）
2024年時点でのAIの性能
NVIDIA AIの発展に伴い需要が拡大
GPT-4 はのスコアは情報模擬司法試験で受験者の上位 10% 程度
OpenAI社が公表している情報
OpenAI社のHPから引用
・GPT-3.5 のスコアは情報模擬司法試験で下位 10% 程度の成績
・GPT-4 はのスコアは情報模擬司法試験で受験者の上位 10% 程度のスコアで合格する成績
現実の複雑な条件では人間に劣るものの、専門的な分野において人間に匹敵しつつあります。
いずれ人間よりも能力が高くなる事が予想されており、人手不足問題の解消に繋がる事が期待されているのです。
動画生成AIのsoraでも驚いた人も多いはず。
他のaiも試してみました。画像をすぐに作成、それなりの文章を作る事も出来るようになってきています。
OpenAI社が発表している内容からみても、AIに力を入れる理由がわかります。
そのAI企業にGPUを提供しているのがNVIDIA。
自分も少ない株数ですが、保有しています。（資金力がある人がうらやましい…。）
技術力があり決算内容も抜群に良い企業。（2024年時点）
GeForceシリーズの名前なら聞いた事があるのではないでしょうか？
amazonでGeForceシリーズを閲覧
有名な生成AIサービス
・Chat GPT（Opem AIが開発）
・Copilot （MicrosoftとOpen AIが開発）
・Gemini （Googleが開発）
・Midjourney
・sora （Opem AIが開発）
・Lumiere （Googleが開発）
・tsuzumi （NTT）
・ELYZA（イライザは東京大学の研究室が元になっている企業、KDDIの子会社）
・極予測AI（Cyber Agent)
日本国内のAIスタートアップ企業
日本を牽引するような企業に成長して欲しいですね。
・neoAI
・sakanaAI
・Neural Pocket（ニューラルポケット）
・FLUX（フラックス）
・Lightblue
・xenodata lab.
・Laboro.AI
・ギリア
・ストックマーク
GPUとは？
GPU（Graphics Processing Unit)は画像処理装置のこと。
画像を描写するために必要な計算を処理するもの。
膨大な単純作業をこなすのがGPU。
その為、PCでゲームをする人にはNVIDIAは有名でした。
画像（写真や動画）はサイズが大きく、膨大なデータを瞬時に計算する必要性があります。
これにより綺麗な映像でのゲームを実現しているのです。
膨大なデータを処理する事は、ビッグデータの処理やＡＩの動作にも適しています。
どのＡＩ企業が覇権を握るかは分かりませんが、ＧＰＵは欠かす事のできないパーツ。
これが一時的ですが、時価総額が世界第1位になった理由でしょう。
企業のデータセンターでの需要もあり、法人が提供するサービスにとっても必須。
ちなみにスーパーコンピュータの多くにはGPUが搭載。（2024年時点）
気候の変動予測や新たな治療方法の解析などに使われています。
NVIDIA Blackwellを発表
NVIDIA GTC 2024 基調講演の情報をまとめておきます。
28分52秒あたりから、Blackwellの説明です。Youtubeで見れます。
２時間超えの動画ですが、退屈しないはず。
未来を期待させる内容と話し方が上手いので視聴する事をおすすめします。
サイトに共有する事も出来ますが、動作が重くなるのでYoutubeに移行してください。
GTC March 2024 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang
（https://www.youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E&list=TLGGFIbdOwQMZx4xMDA3MjAyNA&t=1732s）
NVIDIA Blackwellのまとめ
細かい性能の情報は公開されていないので、ジェンスンファンCEOの紹介内容をまとめておきます。
2016年のPascalから2024年のBlackwellで20,000TFLOPS FP4で計算処理能力を1,000倍に増加。
・2024年3月時点で最も先進的なGPU
・2,080億個のトランジスタを搭載
・２つのダイの間で毎秒10テラバイトでデータのやり取り
・データを暗号化する機能を搭載（保存時だけでなく転送中も暗号化）
・aws、Microsoft導入予定。
・世界中の超有名企業がBlackwellの販売契約を締結。協業内容も発表。（動画の1時間ちょうどあたり）
BlackwellとHopperの比較
・チップあたりのFP8トレーニング性能は2.5倍
・FP4ではスループットが2倍 (推論に重要な数値）
・生成するトークンは５倍
・推論機能もHopperの5倍（最初の説明時）
※途中でデータつきで話している比較はHopperの約30倍と説明（動画の57分13秒）
・Blackwellなら電力消費は4分の1近くまで削減できる。（ランニングコストが抑えられる。）
Hopperの場合
GPTモデル1.8兆のパラメータをトレーニング
8,000基のGPUで電力は15MW消費。所要期間は3か月。
Blackwellの場合
GPTモデル1.8兆のパラメータをトレーニング
2,000基のGPUで電力は4MW消費。所要期間は3か月。
| FP8 | 20 PFLOPS | 2.5X Hopper |
| NEW FP6 | 20 PFLOPS | 2.5X |
| NEW FP4 | 40 PFLOPS | 5X |
| HBM Model Size | 740B param | 6X |
| HBM Bandwidth | 34T param/sec | 5X |
| NVLINK ALL-Reduce with SHARP | 7.2 TB/s | 4X |
NVIDIA ジェンスンファンCEOが描く未来と取り組み
ヒューマノイドロボティクス
プロジェクト名 NVIDIA Project GROOT
デジタル上で失敗させて学習していく仕組み。
さらに現実の人間の動きを学習させて（模倣）、日常で人間がやっている事を再現させる取り組みをしていくようです。
工場での作業も含めて、ヒューマノイドにさせる業務指示を出す仕組みも解説されています。
ビデオでも仮想現実のどちらでも対応可能。（動画の1：49：35～）
人間とロボットが共生していく未来がすぐそこまで来ているのを感じさせてくれる内容。
Blackwellがプラットフォームになっていく
Blackwellを使えば、デジタルツインによる工場作業の最適化。
ロボットによる生産性向上。
あらゆる事に貢献できる可能性から、ジェンスンファンCEOはBlackwellをプラットフォームと紹介。
GPUの会社のイメージだけでなく、ヒューマノイドロボットとシステムを提供する企業へと進化していきそうです。
既に巨大な企業でありながら、まだまだ成長しそうな企業。
NVIDIAの株の購入について
将来性はすごくある企業。
実用としてつかえるヒューマノイドロボットに挑戦できる企業は限られていると思います。
その仕組みの構築のビジョンが既にあり、高性能なGPUが必須。
NVIDIAはGPUが自分たちの製品。
この事から高いパフォーマンスのヒューマノイドをより安価で提供できる可能性を持つのもNVIDIAと言えるはず。
株価が上がるかは、機関投資家や一般投資家などの資金が集まるかによって決まります。
多くの人がその可能性に気づくかにも影響されてしまうのです。
この記事だけでなく、テクニカル、ファンダメンタルなどの分析もしっかりして検討してみてください。
あくまで情報を提供しているだけのサイトであり、自己責任で購入するかの判断をしてください。
NVIDIAに関連する記事
エヌビディア（株価を見れるページ）
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