コアウィーブ、アダニコネックスと提携しインド初のデータセンターを開設へ

Nvidiaは、Apollo主導で計画されているSpaceXの400億ドル資金調達から恩恵を受ける見通しだ。この調達はNvidia製チップへの独占アクセスを確保することを目的としている。SpaceXは400億ドルの新規資本を求め、大規模AIおよび宇宙データプロジェクト向けにNvidia搭載の計算基盤を2倍以上に拡大しようとしており、事実上Nvidiaをこれらの取り組みのデフォルトの計算レイヤーとして扱っている。別途、OpenAIは新しい超高速AIモデルの実行にCerebrasではなくNvidiaのハードウェアを選択し、大規模モデルトレーニングにおけるNvidiaの役割と、CUDAおよびTensorRTを基盤とするフルスタックプラットフォームを強化した。投資家にとっての重要な試金石は、これらの見出しが開示された複数年にわたる容量コミットメントに変わり、データセンター部門の需要や長期供給契約に反映されるかどうかであり、SpaceXからの具体的な契約詳細や、BlackwellやRubinといった新しいNvidiaプラットフォームを明示的に参照するOpenAIのさらなる大規模モデル展開が注目される。これらの動きは、データセンターやクラウドプラットフォーム全体にわたるAI基盤のより広範な構築の一環である。

世界の人工知能をめぐる広く受け入れられた二つの見方は、市場データによって崩れつつある。米国のモデルは完了したタスク当たりで中国の競合より安価なことが多く、企業のAI支出は利用量が急増する中でも安定していることが示された。ピーターソン国際経済研究所のシニアフェロー、マーティン・コーゼンパ氏は火曜日、ソーシャルメディアへの投稿で、アーティフィシャル・アナリシスのベンチマークデータによれば、OpenAI、アンソロピック、グーグルなどの開発者による米国のトップモデルは、同等のタスクを達成する際にトークンの効率が高い傾向があると述べた。中国のモデルはトークン当たりの初期価格が低い場合があるにもかかわらず、である。コーゼンパ氏は、業界の観測者は中国の研究所が発表するアーキテクチャ改善を強調する技術論文に日常的に注目する一方で、米国企業が最大のコストを削減するために舞台裏で持っているものや、より効率的なハードウェアチップへのアクセスを見過ごしていると指摘した。同氏はまた、オープンウェイトモデルは無料でダウンロードできるものの、ほとんどの商用企業はクラウドインフラに依存しており、中国の研究所はクラウドプロバイダーから30%の取り分を要求していると報じられ、追加費用が企業ユーザーに転嫁されていると述べた。別途、コーゼンパ氏はAI金融プラットフォームRampの主任エコノミスト、アラ・ハラジアン氏の分析を引用し、トークン消費量が過去最高に達する中でも企業のAI支出は直近の追跡調査で実際に5.2%減少したことを示した。企業は適切なコストと機能のトレードオフを選び、米国の主要研究所間の激しい価格競争を活用することにますます長けている。