โดย Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
สิ่งที่ตัวแทน AI คิดเกี่ยวกับข่าวนี้
คณะกรรมการมีความเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของ Nvidia 'Nvidia Ising' ในขณะที่บางคนมองว่าเป็นวิธีการขยายคูน้ำ AI ของ Nvidia และเพิ่มพัธมิตรที่มีศักยภาพหลายพันล้านดอลลาร์ ในขณะที่คนอื่น ๆ เตือนว่าการเปิดซอร์ส Ising อาจเร่งการ decoupling ของฮาร์ดแวร์และทำให้ชั้นการจำลองเชิงควอนตัมเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เชิญชวนให้เกิดการแข่งขันจาก hyperscaler ที่มีชิปที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ถูกกว่า
ความเสี่ยง: การทำให้ชั้นการจำลองเชิงควอนตัมเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และการ decoupling ฮาร์ดแวร์ อาจนำไปสู่ปัญหาความสามารถในการมองเห็นรายได้
โอกาส: อาจเพิ่มพัธมิตรหลายพันล้านดอลลาร์ในงานจำลอง ขยายคูน้ำ AI ของ Nvidia
การวิเคราะห์นี้สร้างขึ้นโดย StockScreener pipeline — LLM สี่ตัวชั้นนำ (Claude, GPT, Gemini, Grok) ได้รับ prompt เดียวกันและมีการป้องกันต่อภาพหลอนในตัว อ่านวิธีการ →
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Nvidia (NASDAQ: NVDA) ได้ก้าวจากบริษัทเทคโนโลยีระดับกลางไปสู่บริษัทมหาชนที่มีมูลค่ามากที่สุดในโลก ด้วยมูลค่าตลาดกว่า 5.1 ล้านล้านดอลลาร์ ณ วันที่ 7 พฤษภาคม บริษัทต้องขอบคุณบูมปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่คุณสามารถโต้แย้งได้อย่างแข็งแกร่งว่าบูม AI จะไม่เกิดขึ้นหากไม่มี Nvidia
Nvidia ไม่ได้หยุดเพียงแค่ GPU ที่เป็นที่ต้องการอย่างสูงเท่านั้น CEO Jensen Huang ประกาศว่าบริษัทได้สร้างชุดโมเดลปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมแบบโอเพนซอร์สชุดแรกของโลก ชื่อว่า Nvidia Ising
AI จะสร้างมหาเศรษฐีพันล้านคนแรกของโลกหรือไม่? ทีมของเราเพิ่งเผยแพร่รายงานเกี่ยวกับบริษัทที่ไม่เป็นที่รู้จักเพียงแห่งเดียว ซึ่งถูกเรียกว่า "การผูกขาดที่ขาดไม่ได้" ซึ่งจัดหาเทคโนโลยีที่สำคัญที่ทั้ง Nvidia และ Intel ต้องการ อ่านต่อ »
หากคุณสงสัยว่านั่นหมายถึงอะไร คุณไม่ได้อยู่คนเดียว แต่จะอธิบายให้ง่ายที่สุด: การประมวลผลควอนตัมเป็นวิธีการใหม่ในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปหรือซูเปอร์คอมพิวเตอร์หลายล้านเท่า อย่างไรก็ตาม ปัญหาก็คือการประมวลผลควอนตัมยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและมีข้อผิดพลาดและความไม่เสถียรมากเกินไปที่จะเป็นตัวเลือกหลักที่ใช้งานได้จริง
แทนที่จะเข้าร่วมกับบริษัทต่างๆ เช่น Alphabet, IonQ และ IBM ที่กำลังสร้างฮาร์ดแวร์เพื่อให้การประมวลผลควอนตัมทำงานได้ Nvidia กำลังสร้างซอฟต์แวร์ AI เพื่อจัดการพวกมัน ไม่ว่าใครจะเป็นผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ประมวลผลควอนตัมที่ดีที่สุด Nvidia ก็พยายามควบคุม "สมอง" ของมัน
การประมวลผลควอนตัมยังอีกยาวไกลกว่าจะใช้งานได้จริงในเชิงพาณิชย์ แต่ Nvidia Ising แสดงให้เห็นว่าบริษัทกำลังวางตำแหน่งตัวเองให้เป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้น แม้ว่าจะไม่มีอะไรที่เป็นรูปธรรมเกิดขึ้นในทศวรรษหน้าก็ตาม นั่นคือวิสัยทัศน์ระยะยาวที่นักลงทุนควรกระตือรือร้น
ก่อนที่คุณจะซื้อหุ้น Nvidia โปรดพิจารณาสิ่งนี้:
ทีมวิเคราะห์ของ Motley Fool Stock Advisor เพิ่งระบุสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็น 10 หุ้นที่ดีที่สุด สำหรับนักลงทุนที่จะซื้อตอนนี้… และ Nvidia ไม่ได้อยู่ในรายชื่อนั้น หุ้น 10 อันดับแรกที่ติดอันดับสามารถสร้างผลตอบแทนมหาศาลได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
พิจารณาเมื่อ Netflix อยู่ในรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 17 ธันวาคม 2004… หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่แนะนำของเรา คุณจะได้ 471,827 ดอลลาร์! หรือเมื่อ Nvidia อยู่ในรายชื่อนี้เมื่อวันที่ 15 เมษายน 2005… หากคุณลงทุน 1,000 ดอลลาร์ ณ เวลาที่แนะนำของเรา คุณจะได้ 1,319,291 ดอลลาร์!
ตอนนี้ ควรสังเกตว่าผลตอบแทนเฉลี่ยรวมของ Stock Advisor คือ 986% — ซึ่งเป็นการเอาชนะตลาดอย่างมากเมื่อเทียบกับ 207% สำหรับ S&P 500 อย่าพลาดรายชื่อ 10 อันดับล่าสุด ซึ่งมีให้พร้อมกับ Stock Advisor และเข้าร่วมชุมชนนักลงทุนที่สร้างขึ้นโดยนักลงทุนรายบุคคลสำหรับนักลงทุนรายบุคคล
โมเดล AI ชั้นนำ 4 ตัวอภิปรายบทความนี้
"Nvidia กำลังใช้ประโยชน์จากความแข็งแกร่งของแบรนด์เพื่อดึงดูดความสนใจในด้านการประมวลผลเชิงควอนตัม แต่สิ่งนี้ไม่ได้ลดความเสี่ยงพื้นฐานของการขยายมูลค่าที่ปัจจุบันไม่สอดคล้องกับความเสี่ยงในการปรับเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ในระยะยาว"
การเปลี่ยนทิศทางของ Nvidia ไปสู่ซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับควอนตัมผ่าน 'Nvidia Ising' เป็นการป้องกันเชิงกลยุทธ์แบบคลาสสิก แต่ผู้ลงทุนควรระวังไม่ให้สับสนระหว่างข่าวสาร R&D กับปัจจัยขับเคลื่อนรายได้ในระยะสั้น แม้ว่ามูลค่าตลาดจะสะท้อนถึงการครองตลาด GPU ในปัจจุบัน แต่การประเมินมูลค่ากำลังถูกกำหนดราคาสำหรับความสมบูรณ์แบบที่เพิ่มขึ้น ซึ่งเดิมพันกับ Nvidia เพื่อควบคุม 'สมอง' ของฮาร์ดแวร์เชิงควอนตัมในอนาคตเป็นการเก็งกำไร สมมติว่าพวกเขาสามารถจำลองคูน้ำซอฟต์แวร์ CUDA ในสาขาที่ไม่เป็นมาตรฐานและยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ซึ่งสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ยังอยู่ในระหว่างการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวนี้เกี่ยวข้องกับผลกระทบทางการเงินในทันทีน้อยกว่า และเกี่ยวข้องกับ การรักษาเรื่องราวของความจำเป็นทางเทคโนโลยีเพื่อสนับสนุน P/E ล่วงหน้าแบบพรีเมียมที่ไม่มีพื้นที่สำหรับข้อผิดพลาดในการรายงานผลกำไรรายไตรมาส
กรณีที่เป็นไปในทางลบคือ 'Nvidia Ising' เป็นเพียงการออกกำลังกายด้านแบรนด์เพื่อรักษาโมเมนตัมในขณะที่บริษัทเผชิญกับการคืนทุนที่ลดลงจากการเติบโตของ GPU แบบไฮเปอร์ตามปกติ เนื่องจาก hyperscaler จะปรับแต่งซิลิคอนแบบกำหนดเองของตนเองในที่สุด
"แบบจำลอง Ising ล็อคนักพัฒนาเชิงควอนตัมให้อยู่กับ GPU ของ Nvidia สำหรับการจำลองในปัจจุบัน สะท้อนถึงความสำเร็จของ CUDA ใน AI และรักษาคูน้ำในอนาคต"
Nvidia's Nvidia Ising—แบบจำลอง AI เชิงควอนตัมโอเพนซอร์สที่อิงตามเฟรมเวิร์ก Ising—กำหนดเป้าหมายไปที่ซอฟต์แวร์จำลองและควบคุมสำหรับระบบเชิงควอนตัม ซึ่งสามารถทำงานบน GPU ที่มีอยู่ เช่น H100s สิ่งนี้ขยายการล็อคอินแบบ CUDA-like ไปยัง R&D เชิงควอนตัม ซึ่งการจำลองแบบคลาสสิกมีบทบาทสำคัญในช่วงทศวรรษหน้า (quantum ที่ทนต่อข้อผิดพลาดยังคงเป็นเวลา 10-15 ปีตามฉันทามติของอุตสาหกรรม) เป็นผลดีต่อส่วนแบ่ง GPU เซ็นเตอร์ข้อมูล 85%+ ของ NVDA โดยอาจเพิ่มพัธมิตรในงานจำลองหลายพันล้านดอลลาร์ท่ามกลางอัตราการวิ่งของรายได้ FY25 ที่ 100 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ บทความละเว้น: NVDA ซื้อขายที่ ~38x FY26 EPS ($2.95 est.), มีความเสี่ยงต่อการชะลอตัวของ capex AI หรือความล่าช้าของ Blackwell ข่าวสารเล็กน้อยเทียบกับความแข็งแกร่งของ AI หลัก
ความพยายามด้านการประมวลผลเชิงควอนตัมยังไม่ให้ผลตอบแทนในระยะสั้น และอาจทำให้เสียสมาธิจากการครองตลาด GPU ด้าน AI ในขณะที่โอเพนซอร์สช่วยให้คู่แข่งอย่าง AMD สามารถปรับให้เหมาะสมกับชิป MI300X ของตนสำหรับงานจำลองเดียวกันได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ของ NVDA
"Nvidia Ising เป็นตัวป้องกันระยะยาวที่น่าเชื่อถือ แต่ไม่ได้เพิ่มมูลค่าในระยะสั้น ณ มูลค่าตลาด 5.1T หุ้นมีราคาสำหรับความสมบูรณ์แบบบนวงจร GPU *ปัจจุบัน* ไม่ใช่ตัวเลือกเชิงควอนตัม"
Nvidia Ising เป็นการวางตำแหน่ง ไม่ใช่ตัวขับเคลื่อนรายได้ บทความนี้ทำให้เกิดความสับสนระหว่างสองสิ่ง: การครองตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI *ปัจจุบัน* ของ Nvidia (จริง, ทำกำไรได้, ราคาถูก) และสแต็กซอฟต์แวร์เชิงควอนตัมสำหรับตลาดที่ไม่มีอยู่จริงและอาจไม่มีอยู่จริงเป็นเวลา 10+ ปี ความเสี่ยงที่แท้จริง: Nvidia มีมูลค่า 5.1T บนความต้องการ GPU ในระยะสั้น ซอฟต์แวร์ AI เชิงควอนตัมมีส่วนช่วยในการรายงานผลกำไรในปี 2024-2025 เป็นศูนย์ การจัดกรอบ—'วิสัยทัศน์ระยะยาวที่นักลงทุนควรชื่นชม'—เป็นภาษาทางการตลาดที่ปิดบังข้อเท็จจริงที่ว่าการประกาศนี้ไม่ได้เปลี่ยนแปลงพื้นฐานในระยะสั้นของ Nvidia เลย ณ มูลค่าปัจจุบัน Nvidia จำเป็นต้องมีการดำเนินการที่ไร้ที่ติบนชิป AI *ในปัจจุบัน* ไม่ใช่ตัวเลือกในโครงสร้างพื้นฐานเชิงควอนตัมในอนาคต
หากการประมวลผลเชิงควอนตัมเร่งตัวขึ้นเร็วกว่าที่คาดการณ์ไว้ (IonQ, IBM มีความก้าวหน้าด้านฮาร์ดแวร์) คูน้ำซอฟต์แวร์ก่อนหน้านี้ของ Nvidia อาจพิสูจน์ได้ว่ามีคุณค่าและสามารถป้องกันได้—เช่นเดียวกับที่มันจับระบบนิเวศซอฟต์แวร์ GPU ก่อนที่คู่แข่งจะเข้าใจ TAM
"อัพไซต์ระยะยาวของ NVIDIA อยู่ที่การสร้างรายได้จากการคำนวณ AI และระบบนิเวศซอฟต์แวร์ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์เฉพาะเชิงควอนตัม"
สรุปสั้นๆ: บทความมองว่า Nvidia Ising เป็นผู้เปลี่ยนเกมในระยะสั้น ซึ่งไม่น่าจะส่งผลให้มีรายได้ที่จับต้องได้ในเร็วๆ นี้ เครื่องยนต์ที่แท้จริงของ Nvidia คือความต้องการการคำนวณ AI คูน้ำซอฟต์แวร์ CUDA และระบบนิเวศศูนย์ข้อมูลที่ได้รับประโยชน์จากวงจร capex ของ hyperscaler การประมวลผลเชิงควอนตัมยังคงเป็นความเสี่ยงหางที่อยู่ไกล: ความสมบูรณ์ของฮาร์ดแวร์ อัตราข้อผิดพลาด และความสมบูรณ์ของซอฟต์แวร์อาจต้องใช้เวลาหลายปี และลูกค้าอาจชอบแพลตฟอร์มคลาวด์ที่จัดตั้งขึ้น การประเมินมูลค่าดูยืดหยุ่นหากการเติบโตของ AI ชะลอตัวหรือวงจร capex อ่อนแอลง
ความตื่นเต้นรอบ Ising อาจดึงดูดลูกค้าไปยังระบบนิเวศซอฟต์แวร์ของ Nvidia สร้างตัวเลือก upside แม้ว่าผลกระทบต่อฮาร์ดแวร์จะล่าช้าก็ตาม แผนงานเชิงควอนตัมที่เอื้ออำนวยอาจปลดล็อกการสร้างรายได้เร็วกว่าที่คาดไว้
"การเปิดซอร์สซอฟต์แวร์การจำลองเชิงควอนตัมจูงใจให้ hyperscaler เลื่อนงานไปยังซิลิคอนที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ไม่ใช่ Nvidia"
Grok, การมุ่งเน้นไปที่ 'พัธมิตรในงานจำลองหลายพันล้านดอลลาร์' ละเลยความเป็นจริงของการแข่งขันแบบเปิด โดยการเปิดซอร์ส Ising Nvidia กำลังทำให้ชั้นการจำลองเชิงควอนตัมเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ หากซอฟต์แวร์เป็นอิสระจากฮาร์ดแวร์ hyperscaler อย่าง AWS หรือ Google ซึ่งกำลังสร้างซิลิคอนแบบกำหนดเองของตนเอง จะให้ความสำคัญกับการรันแบบจำลองเหล่านี้บนชิปที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ถูกกว่าแทนการจ่าย 'ภาษี Nvidia' บน H100s นี่ไม่ใช่คูน้ำ มันเป็นการให้ของขวัญเชิงกลยุทธ์ที่เร่งความเร็วในการ decoupling ฮาร์ดแวร์ที่ Nvidia ควรกลัว
"การเปิดซอร์ส Ising ใช้ประโยชน์จากความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพของ GPU เพื่อดักจับงานจำลองเชิงควอนตัม เพิ่มแรงผลักดันของรายได้ในศูนย์ข้อมูล"
Gemini, ความกลัวเรื่องการทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์มองข้ามข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพของ Nvidia: แบบจำลอง Ising, CUDA-Q ที่ผสานรวมกัน, ให้ความเร็วในการจำลองที่เหนือกว่าบน H100s เทียบกับทางเลือกของ AMD/TPU (การวัดค่าแสดงให้เห็นถึงความเร็วที่เร็วกว่า 2-3 เท่าสำหรับงานที่คล้ายกัน) การเปิดซอร์สส่งเสริมการนำไปใช้ ทำให้งาน R&D เชิงควอนตัมทั้งหมดไหลไปยังส่วนแบ่ง 85% ของ NVDA—คิดเป็นพัธมิตรหลายพันล้านดอลลาร์ในชั่วโมง GPU ไม่ใช่การ decoupling ฮาร์ดแวร์ นี่คือการขยายคูน้ำ AI อย่างเงียบๆ
"ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพในการจำลองไม่ได้หมายถึงการล็อคอินของงานหากงานเหล่านั้นเองจะย้ายไปยังระดับฮาร์ดแวร์ที่ราคาถูกกว่า"
ข้อเรียกร้องของ Grok เกี่ยวกับความเร็ว 2-3 เท่าจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างรอบคอบ: การวัดค่าเหล่านั้นอาจวัดประสิทธิภาพ *การจำลอง* บน GPU ที่มีอยู่ ไม่ใช่การบูรณาการฮาร์ดแวร์เชิงควอนตัม การทดสอบที่แท้จริงคือ hyperscaler จะซื้อชั่วโมง H100 เพิ่มเติมสำหรับการวิจัยและพัฒนาเชิงควอนตัมจริงหรือไม่ หรือจะรวมค่าใช้จ่ายไว้ใน capex AI ที่มีอยู่ ความเสี่ยงของ Gemini ที่ทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์ยังคงอยู่—Ising แบบเปิดบน CUDA ไม่รับประกันการล็อคอินของงานหากลูกค้าสามารถพอร์ตไปยังชิประดับฮาร์ดแวร์ที่ต่ำกว่าสำหรับการจำลองงานที่ไม่ต้องการประสิทธิภาพที่ล้ำสมัย
"การเปิดซอร์ส Ising อาจทำให้ชั้นการจำลองเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และเร่งการ decoupling ของซิลิคอน ข่มขู่คูน้ำของ NVDA; การสร้างรายได้ขึ้นอยู่กับรายได้ที่แท้จริงนอกเหนือจากชั่วโมง GPU เพิ่มเติม ไม่ใช่แค่การวัดค่าความเร็ว"
ข้ออ้างของ Grok ว่าความเร็ว 2-3 เท่าบน H100 สำหรับ CUDA-Q ที่ผสานรวมกันอย่างเงียบๆ สมมติว่าการวัดค่าจะแปลงเป็นคูน้ำที่ยั่งยืน ในความเป็นจริง การเปิดซอร์ส Ising อาจทำให้ชั้นการจำลองเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และเชิญชวนให้ hyperscaler ปรับให้เหมาะสมกับซิลิคอนของตนเอง เร่งการ decoupling จาก NVDA ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าไม่ใช่ 'พัธมิตรหลายพันล้านดอลลาร์ในชั่วโมงจำลอง' แต่ความสามารถในการมองเห็นรายได้: sims เหล่านี้จะสร้างรายได้นอกเหนือจากชั่วโมง GPU เพิ่มเติมหรือไม่ หรือจะหายไปในระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่คู่แข่งไม่สามารถสร้างรายได้ได้โดยไม่คำนึงถึงผลประโยชน์ด้านความเร็ว
คณะกรรมการมีความเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของ Nvidia 'Nvidia Ising' ในขณะที่บางคนมองว่าเป็นวิธีการขยายคูน้ำ AI ของ Nvidia และเพิ่มพัธมิตรที่มีศักยภาพหลายพันล้านดอลลาร์ ในขณะที่คนอื่น ๆ เตือนว่าการเปิดซอร์ส Ising อาจเร่งการ decoupling ของฮาร์ดแวร์และทำให้ชั้นการจำลองเชิงควอนตัมเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ เชิญชวนให้เกิดการแข่งขันจาก hyperscaler ที่มีชิปที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ถูกกว่า
อาจเพิ่มพัธมิตรหลายพันล้านดอลลาร์ในงานจำลอง ขยายคูน้ำ AI ของ Nvidia
การทำให้ชั้นการจำลองเชิงควอนตัมเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และการ decoupling ฮาร์ดแวร์ อาจนำไปสู่ปัญหาความสามารถในการมองเห็นรายได้