本レポートは、2023年5月30日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #368」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
Frank Downing | @downingARK
Director of Research, Next Generation Internet
先週木曜日、NVIDIA（エヌビディア）が第1四半期決算業績を報告した[1]後、同社の株価は急騰しました。売上高は前年同期比で13％減少したものの、データセンターの売上高が記録的であったため、前四半期比では増加し、予想を上回る結果となりました。この報告書の目玉は、第2四半期の売上高が、コンセンサス予想の71億1,000万米ドルを大幅に上回る110億米ドルになるとの見通しで、前年同期比63％の成長となることを示唆したことです。大規模な言語モデルを開発・実行するための高速演算ハードウェアの主要プロバイダーであるNVIDIA社は、ChatGPTがもたらした生成型人工知能（AI）ブームの恩恵をいち早く受けています。また、チャネル在庫が正常化したことにより、ゲーム部門が回復していることも、収益の上方修正につながると見込んでいます。
ARKのリサーチによると、AIを活用したデータセンターへの支出は、2030年には170億米ドルから1兆7,000億米ドルへと年率67%で増加する見込みです。[2] これは、競争が激化する中でも、NVIDIA社にとっては大きな追い風となります。Advanced Micro Devices（アドバンスト・マイクロ・デバイセズ）社のような水平型チップ企業がこの市場に参入する一方、Amazon、Microsoft、Googleのような大手クラウドプレイヤーは、自社のパブリッククラウドやその他の事業部門の戦略的機会を認識し、トレーニングや推論ワークロード用の独自のハードウェアを開発しています。さらに、Tesla社 (Dojo)[3] や Meta社 (MTIA)[4] のような業界最大手は、特定のユースケースに合わせた自社製AIチップを開発することで垂直統合を図っています。私たちの見解では、NVIDIA社にはまだかなりの成長の余地がありますが、一方で、競合他社はその支配に挑戦するためのリソースと戦略的インセンティブを十分に備えています。
AIハードウェアの需要が爆発的に増加していることは、ソフトウェア企業にとって大きな収益増につながる可能性を示唆しています。当社は現在、今後5年から10年の間に、企業はAIを搭載した製品やサービスを提供するために、AIハードウェアを購入しているため、AIハードウェアの需要1米ドルにつき、ソフトウェアが8米ドルの収益を上げることになると予測しています。「勝者がほとんどを獲得」する可能性があるような機会において、強力な独自データと流通の優位性を持つAIの活性化に注力する企業は、AIの使用事例を活用し、生成型AIがもたらす劇的な生産性向上を享受するのに最適な立場にいるはずです。
[1] Nvidia. 2023. “NVIDIA Announces Financial Results For First Quarter Fiscal 2024.” [2] Downing, F. 2022. “Applying Wright’s Law To AI Accelerators.” ARK Investment Management LLC. [3] Lambert, F. 2021. “Tesla unveils Dojo supercomputer: world’s new most powerful AI training machine.” Electrek. [4] MetaAI. 2023. “MTIA v1: Meta’s first-generation AI inference accelerator.”
By Sam Korus | @skorusARK
Director of Research, Autonomous Technology & Robotics
この記事は、Tasha Keeneyと共同で執筆しました。
先週、イーロン・マスク氏とFord社のCEOであるジム・ファーリー氏は、Ford社の電気自動車（EV）の所有者が、来年初めに、米国とカナダに1万2,000台以上あるTesla社のスーパーチャージャーを利用できるようになると発表[1]しました。ファーリー氏はまた、同社の次世代電気自動車はTesla社の充電規格を搭載し、Ford車がアダプターなしでTesla社のスーパーチャージャーで充電できるようになると発表しました。[2]
Tesla社の充電インフラを北米のすべてのEVの標準にするための大きな一歩となるFord社のこの動きは、Tesla社にとってさらなる利益をもたらし、競合他社の電気自動車の充電動作に関するデータを提供するはずです。また、充電体験を向上させるために、Tesla社のハードウェアとソフトウェアの適用範囲をFord車に拡大することは、他の自動車メーカーにも追随するよう圧力をかけることになるかもしれません。
[1] Farley, J. 2023. “@JimFarley98 & @ElonMusk: Accelerating EV adoption.” Twitter. [2] Wayland, M. et al. 2023. “Ford EVs will use Tesla charging tech in surprise partnership between rival automakers.” CNBC Autos.
By Pierce Jamieson | @PierceARK
Research Associate
Nature Biotechnologyに掲載された最近の解説記事[1]は、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）がバイオテクノロジー分野、特に創薬分野で力を発揮する可能性が取り上げられています。科学者が複雑なデータを扱う方法を簡素化するLLMは、大きなメリットをもたらし、業界の成長において新たな力となる可能性があります。解説にあるように、科学者たちは、LLMが手に負えないほど大規模なグラフデータベースから有用な証拠を表面化させ、人間の研究者であれば見逃してしまいかねない間接的な関係を特定できることを確認しています。LLMと会話型インターフェースのおかげで、科学者やデータベースエンジニアは、クエリーの作成やデータセットを分析に費やす時間を減らし、研究上の疑問に多くの時間を費やすことが出来ます。しかし、一方でLLMの正確性については、明白な答えが見つからない場合に情報を「幻覚」させる傾向があるとして、疑問視する声も上がっています。とはいえ、「迅速なエンジニアリング」の経験を重ねることで、時間の経過とともに幻覚が抑制されるだろうというのが、私たちの見解です。
[1] Savage, N. 2023. “Drug discovery companies are customizing ChatGPT: here’s how.” Nature Biotechlogy.
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