NVIDIAのCEOは、大規模なAI資本投資が投機ではなく、戦略的必要性である理由を示すフレームワークをドロップしました。

Huangの3つの柱からなる論文:

まず、インフラのROIが加速しています。今日AIコンピューティングを導入している企業は、以前の技術波よりも早い回収サイクルを見ています。効率の向上はもはや理論的なものではなく、四半期の利益に現れています。

次に、競争の堀のダイナミクスが変化しました。AIの統合を遅らせる企業は、単に機会を逃しているだけでなく、市場の地位を積極的に譲っているのです。早期採用者は、データの利点と運用の効率性を構築しており、それは時間が経つにつれて指数関数的に再現が難しくなります。

第三に、これは重要な点ですが、今の無行動のコストは投資のコストを超えています。黄氏は、AIインフラへの支出をしないことが、積極的な資本配分よりも長期的に大きなリスクを伴う転換点に達したと主張しています。

従来の技術を超えて、これが関連する理由は何ですか？同じ論理がブロックチェーンのスケーラビリティと分散型コンピューティングネットワークにも適用されます。オンチェーンでAIのワークロード分配を解決するプロジェクトは、両方のトレンドの交差点に位置しています。

その支出は非合理的ではありません。基盤となるAI機能を構築するためのウィンドウは、多くの人が認識しているよりも狭いという計算された賭けです。