Nvidia の次のステップは、単に Blackwell GPU をさらに送り込むことではありません。これらのチップのコードの構築、移植、保守がより簡単になりました。
Nvidia は、CUDA 13.1 のタイル プログラミング スタイルを使用して、ハードウェアの転送をより困難にし、アップグレードを容易にしています。これらは、輸出規制や割り当てが変化しても、価格を高く保ち、利益率を安定させる 2 つの方法です。
Nvidia の 1 年は、記録的な市場評価、超急成長、ギガワット単位の AI 導入など、輝かしい年でした。投資家は、その会社が責任を負っているかどうかを心配していません。彼らは、政策が変わり、競合他社が成長するにつれて、このリードが続くかどうかを懸念している。
CEOのジェンセン・ファン氏がこう説明した。
この発言は政治的議論に使用されますが、株式にとっても重要です。今後もアクセスは混乱し続けます。 Nvidia の答えは、開発者と CFO にとって自社のプラットフォームを使い続けることが最も安全な選択であるようにすることです。
これはまさに CUDA 13.1 が、特にタイル プログラミング アプローチを通じて行うことです。
新しいプログラミング モデルは、Nvidia のリードを静かに広げています。
写真：FALLON BY PATRICK T. ゲッティイメージズ
CUDA 13.1 は、Nvidia をより高速なチップの製造から、より優れたソフトウェアの製造へと移行させます。
CUDA 13.1 には、Nvidia グラフィックス カード用の高レベルのプログラミング アプローチである Tile が追加されています。開発者は、新しいアーキテクチャが登場するたびに数百のスレッドを手動でマッピングしたりカーネルを再調整したりするのではなく、データと演算の塊であるより大きなタイルに書き込みます。
Nvidia コンパイラーとランタイムは、スケジューリング、スレッド ディスパッチ、テンソル コア マッピングなどの低レベルの複雑さを処理します。数週間にわたる調整がツールになりました。
関連: テスラには誰も価格を決めていないという問題がある。
実際には、これは一度書いたらアップグレードが速くなることを意味します。現在では、「カーネル手術」を大幅に削減するだけで、正常に動作するコードを Blackwell 以降に変換できるようになりました。
また、世代間で生じる問題も減少します。ツールチェーンがハードウェアの特異性を隠蔽すれば、パフォーマンスが低下する可能性が減ります。
競合他社のスタックを試すよりも Nvidia エコシステム内でアップグレードする方が簡単であるため、ほとんどの組織は移行しません。単なるスピード堀ではありません。それはワークフローの堀です。
タイル プログラミング モデルを備えた Blackwell GPU により、ハードウェアのアップグレードが高速化されます
市場価格 Nvidia は AI に最適なハードウェアを製造しています。プログラミング パラダイムと開発者の経験は今でも役に立ちます。
企業は、シリコンの購入からシリコンの生産に迅速に移行したいと考えています。タイルを使用するとホップが短くなります。手動による書き換えが減ることで、GPU の導入が高速化され、検証が合理化され、マイルストーンの見逃しが減ります。
Tile はまた、大企業が実際にどのように機能するかに基づいて成長します。大規模なチームは、大がかりな修正よりも、予測可能なソフトウェアの最適化とパフォーマンスのチューニングを好みます。 CUDA 13.1 では、ワークロードを増やすことにより、Blackwell のアップグレードがリビルドからアクセラレーションに変更されます。
開発者のエクスペリエンスとプログラミング効率を向上させるプログラミング モデル
ベンチマークがニュースになります。開発者エクスペリエンスは予算を獲得することがすべてです。
チームがタイル レベルでコーディングする場合、スレッドの詳細ではなくアルゴリズムとデータ フローに集中できます。ツーリングも重要です。プロファイラー、デバッガー、ライブラリが Tile とうまく連携すると、理解しやすくなります。
これにより、オンボーディングのコストと回帰リスクが軽減されます。従業員が退職したり請負業者が作業を完了した後でも、プロジェクトは進行し続けます。
関連: AMD、残念な GPU チップの変更を計画
社内オペレーターと自動化プログラムによるタイル セマンティクスの使用は、顧客を維持するのに役立ちます。 Nvidia を離れるということは、単にチップを変更するだけではありません。
ソフトウェアの最適化がマージンに現れる: ソフトウェアを他の場所に移動できるため、価格レバレッジが高まります。
価格設定力とマージンをサポートするポータビリティ
ツールチェーンが処理する労力が増えるほど、書き換えのコストは低くなります。再構築の回数が少ないほど、展開が速くなり、より早く利用できるようになります。
迅速な展開により、価格を安定させることができます。たとえ供給が改善されたとしても、モデルがより早く市場に投入されるとき、顧客は予測可能性と価値実現までの時間にお金を支払います。
関連：Palantir CEO は儲かっている 緊張する必要があるでしょうか?
顧客がコードを書き直すことなく割り当てを移動したり、新しい世代にアップグレードしたりできる場合、複数四半期にわたる大規模な注文帳の価値が高まります。 「箱の到着」と「生産中の作業負荷」の間の摩擦が軽減されるため、数量が増加しても粗利益を安定に保つことができます。
2025 年以降の Nvidia 株価を予測している場合、ソフトウェア対応のマージン耐久性には独自の線があるはずです。
ワークフローの堀により、AI の導入が順調に進みます。
輸出は継続される。米国政府は中国にとって状況をさらに困難にする可能性がある。米国は中国が先進的なGPUを入手することをより困難にする一方で、同盟国のアクセスを容易にする可能性がある。
中国政府は「国内製品を買う」ルールを有利に利用できるだろう。湾岸諸国とインドは多額の小切手を振り、多額の割り当てを受けることができる。 3 か月ごとに、誰がチップを獲得するかを決める綱引きが開催されます。
関連記事: Netflix の大ヒット作が儲かる理由
この変更により、特定のブランチでのチップの配分が変更されます。 CUDA タイルは変電所、HBM スタック、またはウェーハを構築しません。供給やライセンスのためにルートの変更が必要な場合、プラットフォームの切り替えが容易になります。
1 つの通路が閉まり、別の通路が開いた場合、顧客は次善の Nvidia パーツにすぐに切り替えることができます。これは損益計算書上のショックアブソーバーとして機能します。地政学はハードウェアの行き先を決定し、CUDA はそのハードウェアが請求可能な計算に変換され収益が認識されるまでの時間を決定するのに役立ちます。
Nvidia エコシステム内での GPU の導入を高速化
Tile のモビリティの恩恵は日常生活でも見ることができます。タイルは小さな変更を隠すため、検証サイクルが短くなります。
納品後はより迅速な立ち上げを使用します。クラウドと企業は容量をより迅速に活用できるため、タイムリーに収益目標を達成できます。
退行をめぐる争いは少なくなりました。チームは、スレッドレベルのバグの発見に費やす時間を減らし、真の価値を引き出すモデルとデータ パイプラインの改善により多くの時間を費やします。
エンタープライズ ソフトウェア リーダーの約束はスピードだけではありません。それは信頼性でもあります。だからこそ、Nvidia エコシステムは使用するのに適した標準なのです。
今日の競争の激しい市場では、導入が容易であることが大きな利点となります。
AMDと他の企業は、メモリ帯域幅とスループットの点で互いに接近しつつあります。次の坂はTOPSだけではありません。また、それらの多くを使用するのがどれほど簡単であるか。
競合他社は、開発者が使いやすく、ソフトウェアの将来のバージョンでも動作できる強力なハードウェアとプログラミング モデルを必要としています。また、強力なツール、多くのライブラリ、アクティブな AI コミュニティも必要です。
最大 FLOPS を一致させることが非常に重要です。難しいのは、開発者の経験と一致させることです。それまでは、Nvidia はほとんどの企業が資金を投じる「最も苦痛の少ないアップグレード」レーンを持っています。
関連: 埋もれた Nvidia の警告は、AI 導入全体を揺るがす可能性があります。
チップの製造からサプライ チェーン管理まで、Tile は収益を迅速に得るのに役立ちます。
利用可能なスペース、パッケージング、および HBM の量には依然として実際的な制限があります。タイルではユニットを追加できませんが、ユニットからより早くお金を得るのに役立ちます。
シームレスな更新により、製品が到着したときにより迅速に入力できるようになります。コードを書き直す際のスリッページが少なくなり、バックログ変換の信頼性が高まります。
このレベルの予測可能性は、世界中の厳しく管理が難しいサプライ チェーンに恩恵をもたらします。
Nvidia の株式と投資家向けのニュースに注目してください
プレスリリースよりもリリースノートに注意を払う必要があります。フレームワーク、ライブラリ、OEM パートナーが変更ログにタイル ファースト パスを示していることから、採用が増加していることがわかります。もう 1 つの兆候は、プロファイラーとデバッガーがデフォルトでタイルを想定していることです。
供給の増加に伴い GPU の時間コストが予想以上に上昇した場合、価格決定力は希少性とエコシステムの価値に依存します。ユニットの配信だけでなく、「価値実現までの時間」と「アップグレードのスピード」も考慮してください。これらの改善は、現行世代から Blackwell クラスのコンポーネントへの移行プロセスを加速するのに役立ちます。ハイパースケーラーの集中には懸念がある。タイル中心の統合を使用するソブリンおよび企業の取引が増えるにつれ、堀はビッグ 4 を超えて拡大します。 AIやテクノロジーを活用する上で最も重要なことは、
ウォール街はよく Nvidia を AI 開発の大手ハードウェア企業として引用しますが、それには十分な理由があります。 CUDA 13.1 でタイルをプログラムする方法は、クラウンが重くなりすぎるときにタイルを上部に維持することです。
Nvidia は、ポリシー変更と競合ノイズを利用してスイッチング コストを考慮し、開発者が個々のスレッドを変更するのではなく、全世代の Nvidia ハードウェアと互換性のあるコードの開発に集中できるようにしています。
NVIDIA の詳細:
Nvidia が量子コンピューティングに大きく進出Nvidia の次の目玉は空飛ぶ自動車になる可能性があるBank of America が CFO との会談後に Nvidia の株価を改定
リスクもあります。輸出制限により市場が崩壊し、パッケージングや HBM により出荷が遅れる可能性があり、新たな競合他社が出現し続ける可能性があります。
しかし、投資家は、ソフトウェアとシリコンを組み合わせたワークフローの堀をサポートして、高い利益率を維持し、展開を迅速化し、大規模な注文の信頼性を高めることができます。
NVDA を所有している場合は、最速のチップだけに賭けているわけではありません。また、注文や製作が最も簡単であると確信しています。まだ参加していない場合は、採用状況の追跡に注目してください。
Tile が 2026 年まで OEM ロードマップとフレームワークに登場し続ける場合、Nvidia のマージン ストーリーには 2 番目のエンジンがあり、競合他社は依然としてそれを実現する必要があります。
関連: Jensen Huang が Nvidia を変更: 知っておくべきことは次のとおりです
