追記：2024年8月11日
お盆真っ最中の日本から見るNVIDIAについて。
正直、生成AIバブルだった可能性がある。との見方がおおい。
NVIDIAも調整して一気に100ドル近辺を割り、90ドル台で推移している。
ただし私はNVIDIAの今後の株価においては悲観していない。
日本円の円安傾向から円高傾向になるかもという転換点を迎えているため、いったんポジションはプラスマイナス0近辺で決裁したが、正直もっとNVIDIAは伸びてよかったと思う。
intelの不具合問題で半導体市場が不安定相場になっており、それにつられたと思っている。
なので正直次の大きい進化が来るまでは今の水準でくすぶる可能性が高い。
次の大きい進化とは？という質問が来そうなので先に答えておくと、それは汎用的生成AIの誕生だと思う。
汎用的、つまりどのモデルを使用するかもAIによって判定されまさにアンドロイドと話しているかのような錯覚を思わせるようなん製品が出てきたとき。それが次の爆あげ相場の到来の合図とみている。
ここから先は2024年6月1日に記載したものである。その頃の投資家としてこんなことを感じていたのかという目線で見てほしい。
NVIDIAの株価がとんでもないスピードで上昇してきており、バブルを感じてきている方もいるのではないでしょうか。
さて、この記事では、NVIDIA買いたいけど、ちょっと高値掴み感があって買えないと思っている人たちの参考になればうれしい。
※投資助言を目的とした記事ではありません。投資は自己判断でお願いいたします。
ITバブルの代名詞[Yahoo]で考える
まず初めに筆者の視点から見ると、NVIDIAはまだまだ高値掴みではないと考えています。
去年から確実に成長し続けていますし、なによりAI用半導体GPUの需要が爆発的に伸びているからになります。
そして何より利益率もとても高い。
この状況で考えると今後AIはさらに伸びると確信が持てるのであれば、まだ高値掴みではないと自信を持って言えるでしょう。
懸念点はほかのメーカー、クアルコムがAI用ロジック半導体を開発し、すでにMicrosoftのSourfaceにAI機能を搭載するためにクアルコムのAIチップが搭載されているとうわさされています。
他メーカーの台頭も見えなくはないですが、正直NVIDIAのGPUの安心感がものすごいと思っています。AIソフトウェアのSWAP Faceなどを使用するにもNVIDIAのGPUが必要な状況です。
NVIDIAのGPUがあったからこそ今のAI産業が大きくなれたので、先行者利益はとてつもなくでかいです。
こういう観点で見ているため筆者はまだまだ上がると確信しています。
現状のPBRは60倍程度とかなり高水準ですが、AIの進化スピードもとんでもないので、過去の重厚長大時代のPBRの常識や、PC関連の半導体産業の成長性と比較するのはナンセンス。と考えています。
なので、まだまだという印象です。
バブル高値を付けるための条件①
日本のITバブルといえば、Yahooですね。
最終的に一株1億円をこすというとんでもない高値を付けた株になります。
株式分割を繰り返した結果なので、まず第一条件として、株式分割を繰り返しそうか？というのが大切な気がしています。
なぜならば、どう考えてもバブルだが、みんな買っているから買おうと思うという人たちが集まり、イナゴすることでさらに株価が上昇するからである。
過去、Yahooがどれだけの株式分割をしたか。
IPO時点で一株持っていたとすると現在は819,200株になっています。
一株が80万株以上に分割されています。
このように一株持っておけば億万長者になったわけですね。
バブル高値を付けるための条件②
株式分割を繰り返しても、株価が上がらなければ意味がありません。
ですので、違う観点で条件を考えていきます。
バブルというのは、バブルであると認識できないのが普通です。
バブルと認識できないから過熱しすぎて調整がやってくるのです。
なので人々の予想と実態がどれだけ乖離するかというのがバブルの条件であると考えます。
今回のNVIDIAに関しては、上昇の原因がAIの急速な発展です。
AIの進歩スピードははるかに人間の想定を超えてきています。
そういう観点で、まだまだ成長余地があるでしょう。
皆さんもこんなことがAIでできるようになるといいな。と思うことがたくさんあると思います。それは徐々に可能になるでしょう。
皆さんの欲しがるAIがまだ市場に出ていない状態であれば、AIのモデルを作成する際に不可欠なNVIDIAのGPUはまだまだ需要が高いと考えます。
ここからは少し話がそれますが、人工知能と言われている技術に関して過去の話を少しします。
人工知能の構想というのは、論文ベースでは1990年代にはほぼ完成していました。
カーネギーメロン大学が当時の最先端研究を行っていたと聞きます。
ではなぜ2020年代まで見向きもされていなかったのか。(一般的に)
もちろんコンピュータサイエンスの学生であれば、2010年代初頭からCPUやGPUの演算能力の向上により、多くの学生や研究者たちが人工知能の論文を出し始めていました。
ですが、一般的にAIと言われニュースで大々的に取り上げられ始めたのは2020年代であると考えます。
2010年代後半に入ると、1990年代に構想があった人工知能も計算能力的に行けるのでは？となり、やってみるといけた！ということで急速に研究が進んだわけです。
このように学術的に可能であったとしてもコンピュータの演算能力が追い付いてなかったため、日の目を見ることがなかった技術はたくさんあります。
これらがまだまだ眠っている、そう私は考えています。
最近のchat-GPT4oに関しては、動画生成という面では残念でしたが、応答速度がはるかに向上し、素晴らしい進化を遂げいていると私は思っています。
私自身コンピュータサイエンスを学んだ学生ですが、ここまでは想像できませんでした。2030年代ごろには可能かと思っていましたが。。。
話がそれましたが、まだまだ上昇余地がある。そう考えています。
バブル高値を付けるための条件③
鉱山関連の事業で一番儲かったのは何か？
鉱山を所有する会社か？それを販売する商社か？それともそれらを運ぶ運送業者か？
答えはシャベルを販売した企業です。
鉱山というのは限りがあります。
当然人間に求められる人工知能も有限でしょう。限りなく無限に近いとは思いますが。
人工知能開発のためにデータを学習しなければばりません。その際に不可欠なGPUを現状独占状態であるのがNVIDIAなのです。
NVIDIAの展望を考える
今後NVIDIAはますます成長すると思っていますが、足元では不穏な空気も漂っています。
それはアメリカの政策金利の高止まりになります。
金利が高いということは設備投資が消極的になるという面があります。
人工知能の作成に伴って大規模な投資が必要になるのですが、それが抑制されるのでは？という懸念があります。
ですがそれを上回る市場参加者の期待によりNVIDIAの株価は1000ドルを超えました。
一旦達成感で調整する可能性は高いですが、5年先を考えるとさらに上昇すると考えてよいと思います。
NVIDIAの独占状態がどこまで続くか？という話をしましょう。
これまで学習モデルを作成する＝NVIDIAのGeForceを使用するというのが一般的でした(研究者の間では)
昨今はH100のようないわゆる人工知能用のGPUが出てきており、これらが使われているものと思っています。
研究者は安くて使いやすくてというところも大切ですが、インターフェースや対応ソフトウェアの多さというのも重視します。
対応するソフトウェアの多さは資産の多さと考えてもらえばよいと思います。
やりたいと思ったことが簡単にできるのか、それとも自分でライブラリを作成しないといけないのかとなったときに、短期的に成果を出すためにはライブラリの多いこれまでのGPUすなわちNVIDIAのCUDA搭載GPUを使用することになるともいます。
話がややこしくなりましたので整理しますと、簡単に新しい会社のGPUに乗り移ることはできない。と言いたいです。
このことからあと5年はこのような状況が続く、と考えます。