Nvidiaの収益は、「エージェント的計算」が理論ではない証拠です。すでに損益計算書に記載されています。

$26B 4年前。昨年は2,159億ドル。ほとんどのAIがまだチャットボックスに座っていて、あなたが質問をするのを待っている間に、その8倍になったのです。
重要なのは成長だけではありません。Nvidiaがそのアーキテクチャをほぼすべての他者のロードマップにとって交渉不可能な入力に変えたことです。ラボ、クラウド、企業。APIのロゴは異なるが、下層のシリコンは同じです。このサイクルでAIインフラに費やされたほぼすべてのドルが、彼らのスタックのどこかに漏れています。
今、Jensenの主張を考えてみてください。エージェント的AIは生成AIの約10倍の計算能力を必要とする、と。それは誇張ではなく、配線です。チャットボットは一つの前方パスとアイドル状態です。計画し、実行し、自分の作業をチェックし、複数ステップの仕事をリトライするエージェントは、単一の結果のために何十、何百ものパスを行います。「オフ」スイッチはありません。作業は止まらないからです。
エンタープライズAIは今日約8％の浸透率で、2032年までに約67％に達すると予測されています。その曲線の各パーセンテージポイントは、さらに84億ドルのインフラ需要を意味します。
トレーニングはモデルを構築しました。推論はそれらをAPIの背後に置きました。エージェント的フェーズは、それらを継続的に運用コストとして動かし続けます。
Nvidiaの$216B 年はトップではありません。それは、そのエージェント曲線が実際に生産に到達したときに起こることのウォームアップです。
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