2024/6/23です。
訪れていただきありがとうございます。
エヌビディアの株は、6/20のオープン後に3％超の上昇を見せた後、下落に転じ、3.5％下落して引けました。
さらに、翌日は-3.2％続落し、2日間合計で、上場来最高値の140.76ドルから126.57ドルへと8.7％％も下落しました。
6/20に時価総額が地球で一番だった企業の8.7％は驚異的な金額の喪失を意味しています。
時価総額に換算すると失われた金額は52兆円で、これは日本企業で時価総額トップのトヨタ自動車１社分（48兆円）を上回る金額になります。
さらに驚くべきことに、この下落の原因は、「単に利益確定売りに押された」だけだったということです。
安い時に買った投資家は、さすがに上がり過ぎだから利益確定しようとし、高くなって買った投資家は、高値でのポジション形成に不安を感じている中で下落し始めたので、ポジション解消に動いた結果だと思います。
短期での動きとしては、間違っていません。しかし、長期では異なる見方があると考えます。
そこで、生成AIについて、ネットで発表されている注目すべき記事をご紹介します。
この記事の著者は、OpenAIの研究者だったレオポルド・アッシェンブレナー(Leopold Aschenbrenner）氏で2024年5月に解散が報道されたチーム（Superalignmentチーム）のメンバーだった方です。
その後、情報漏洩で解雇されたことも報道されていますが、ここではそれは関係ありません。
この記事には、AIについてこれから何が起ころうとしているのか、第一線の研究者の生の意見が記載されています。
生成AIに投資する人たちにとっても、大変示唆に富む内容ですので、ぜひ一度目を通されることをお勧めします。
https://situational-awareness.ai/
ちなみに、私は、情報システム開発に長年携わってきました。
そんな私も、AIの進化には、もっと高速で省電力なGPUが今よりも大量に必要で、その需要は指数関数的に増大するだろうと考えていました。
エヌビディアとAMDに2014年から投資していた理由がそれでした。
ただ、当時、私は、計算能力の増大はAIの知能向上というよりも、多様で大量なデータ処理のために必要になり、知能の向上はどちらかというとモデルの進化によってもたらされると考えていました。
レオポルドさんの記事にも、計算能力の桁違いの増大がAIを飛躍的に進歩させるという内容が記載されていますが、その計算能力の桁違いの増大によりAIはAGIに近づくというのが彼の主張なのです。つまりは、AIが賢くなるということです。
AIがAGIに進化していく途上にある現在において、生成AI用GPU製品（現時点では、ほぼエヌビディアが市場シェアを握っている）の市場拡大は、まだ始まったばかりだと言って良いと思います。AGIの実現には、今よりも桁違いの計算能力がデータセンターに設置される訓練用サーバーには必要になるのですから。
だから、私の意見では、今のエヌビディアの株価を見て、「さすがに上がり過ぎているから、利益確定のチャンスだ。売って安くなったところを買い戻そう」、なんて下心を出さない方が良いと思っています。それより、利益確定した時の課税分も含めて複利運用したほうが着実に資産を増やすことに繋がると言いたいです。
アメリカの著名投資家ジムクレイマーもエヌビディアについて、以下のように言っています。
「You should own it ,don't trade it.」
記事は長文なので、参考までに、Geminiに日本語で要約してもらった内容を以下に記載しておきます。
この記事が皆様の投資方針の検討に役立つことを願って。
【LLMの進歩：2027年までに人間レベルの知能を超える？】
１．概要
・AI、特にLLMは予想よりも急速に進歩している。
・モデルのトレーニングに使用される計算能力の桁違いの増強が、AIの進歩の主な要因となっている。
・このトレンドが続けば、2027年までに人間レベルの知能を超えるモデルが出現し、「知能爆発」が起こる可能性がある。
２．進歩の要因
・計算能力の飛躍的な向上: より強力なコンピュータの使用により、より大規模で複雑なモデルのトレーニングが可能になり、AIの能力が向上している。
・アルゴリズムの改善: 深層学習アルゴリズムの改良により、モデルの効率が上がり、学習に必要な計算量が削減されている。
・モデルの制限の撤廃: 新しい技術により、モデルの学習能力を制限していた制約を取り除くことが可能になり、さらなる能力向上が実現している。
３．桁を数える
・著者によると、AIの進歩を測定する1つの方法は「OOM」(Orders of Magnitude)を使用することである。
・OOMは10倍を表し、モデルのトレーニングに使用される計算能力の増加を測定するために使用できる。
・過去の傾向に基づくと、AIは過去10年間で1000倍以上進歩しており、今後もこのトレンドが続けば、2027年までにさらに10倍以上進歩し、人間レベルの知能を超える可能性がある。
４．課題
・膨大なデータ量: モデルを訓練するために必要な膨大なデータの収集と処理が課題となる。
・倫理的な問題: AIの高度な能力は、倫理的な問題や悪用リスクも伴う。
５．詳細
・著者によると、AIの進歩は予想よりもはるかに速い。
・GPT-2やGPT-3のようなLLMはすでに大幅な能力向上が見られ、GPT-4は優秀な高校生レベルの知能に達している。
・深層学習の進歩は予測を上回り、ベンチマークは急速に更新されている。
・この進歩は、計算能力の飛躍的な向上、アルゴリズムの改善、モデルの制限の撤廃などの要因によるものである。
・著者によると、AIは今後3年間でさらに10倍以上進歩し、2027年までに人間レベルの知能を超える可能性がある。
・これは「知能爆発」と呼ばれる現象につながる可能性があり、人工知能が制御不能になり、人間にとって脅威となる可能性がある。
６．注記
・この要約は、提供された文書の一部に基づいています。
・文書全体を参照するには、元の記事を参照してください。