NVIDIAのNDRに関するモルガン・スタンレーの要点を読んだ後の、いくつかの考え：

1. NVIDIAは、メモリ不足が数年にわたって続くと見込んでいます。
これは特に、グローバルなAI需要に関して最高の見通しがあると言ってよいNVIDIA、そして世界でも屈指の高度なサプライチェーン運用を持つ同社からの指摘として注目に値します。
2. 計算（compute）、ネットワーキング、またはメモリの不足は、残りの2つを最適化することで緩和できる、というNVIDIAのコメントをどう解釈すべきでしょうか？
NVIDIAは、ネットワーキングを使ってローカルのメモリ容量が制約される状況を補う、新しいアーキテクチャのアプローチを検討しているのでしょうか？ CXLやメモリプーリングが答えの一部になり得ます。
3. Groqに対するNVIDIAの見方は変わりましたか？
NVIDIAは以前、GroqのSRAMベースのアーキテクチャはニッチ市場にのみ適しているように見える形で退けているように思われました。 しかし、Groqの技術の重要性を強調する最新のコメントからは、考え方が変わりつつある可能性を示唆しています。
4. もう少し投機的な考え：私はますますAppleに弱気になっています。
私は、Appleが4Q26以降から重大な圧力に直面し始める可能性があると考えています。 たとえNVIDIAでさえメモリのボトルネックに苦しんでいるのです。 メモリ不足がより深刻になれば、Appleが影響を受けずにいられるのは難しいでしょう。
Appleやハイパースケーラーは、メモリ要件を減らす技術を確実に開発するはずです。 ただし、ハイパースケーラーにとっては、あらゆる効率向上はJevonsのパラドックスによって吸収される可能性が高いです。
メモリは現在、AI経済における最も価値の高いリソースである計算（compute）供給を拡大するうえで最大の制約の1つです。 したがって、ハイパースケーラーが計算ユニットあたりに必要なメモリ量を減らしたとしても、合理的な対応は「メモリを買う量を減らす」ことではありません。 「より多くの計算を投入し、節約できたリソースをさらに多くのメモリ購入に再投資する」ことです。
この力学は、AIサーバー市場からのメモリ需要をより高い水準へ押し上げ続ける一方で、Appleのように同じ限られたメモリ供給をめぐって競争しなければならず、同じAI主導の経済性を享受できない消費者向けデバイス企業を締め付ける可能性があります。
そのようなシナリオでは、iPhoneの価格が最大で$400上がるのを見ても驚きません。