## 重要なポイント- NvidiaはGPUで知られていますが、CUDAアーキテクチャは実際にその支配の背後にある原動力です。- ハードウェアとソフトウェアの完全なエコシステムを提供することで、Nvidiaは生成AIの開発において好まれるプラットフォームとなりました。- アルファベットは量子コンピューティングの台頭に適応した類似の戦略を追っています。近年、**Nvidia**は人工知能(IA)の確固たるリーダーとしての地位を確立しました。そのグラフィック処理ユニットは単なるハードウェアではなく、CUDAアーキテクチャの上に構築された緊密に統合されたエコシステムの基盤を成しています。CUDAは、Nvidiaのチップを汎用製品からAI開発者のための完全なインフラストラクチャに変えました。要するに、高品質なAIモデルをトレーニングしたいのであれば、おそらくNvidiaのハードウェアとソフトウェアを使うことになるでしょう。**Alphabet**は量子コンピューティングにおいて似たような道を歩んでいるようです。最近の戦略的な動きを通じて、同社は量子プラットフォームのNvidiaになるための基盤を築いています。## NvidiaのGPUのようなハードウェア基盤を構築するNvidiaのGPUはCUDAを開発するための入り口でした。Alphabetの並行した努力は、(TPU)と超伝導量子プロセッサの研究(Willow)に焦点を当てています。TPUは量子デバイスではありませんが、Googleが複雑な計算ニーズのためにカスタムシリコンを設計できる能力を際立たせています。彼のサイカモアプロセッサーは2019年に量子優位性を示し、実行可能な概念実証を提供しました。それ以来、アルファベットはAIと量子システムを洗練するために数年を投資し、才能を集め、実用的なユーティリティを達成するまでアーキテクチャを反復してきました。NvidiaのGPUの革新サイクルと同様に、Alphabetは独自のシステムやソフトウェアと組み合わせることができる量子プロセッサの次世代を開発するためにポジショニングしており、Nvidiaが行ってきたように統合されたエコシステムを創造しています。## CirqはAlphabetのCUDAバージョンである可能性がありますハードウェアだけでは、持続的な競争優位性を生み出すことはめったにありません。Nvidiaの真の優位性は、GPUとCUDAの組み合わせから生まれています。この組み合わせは強力なロックイン効果を生み出し、競合プラットフォームへの移行コストが非常に高くなっています。アルファベットは量子コンピューティングにおいて似たような戦略を追求していますが、哲学は異なります。CUDAに相当するものはCirqであり、これは開発者が複数のバックエンドでアプリケーションを作成し実行できるオープンソースの量子プログラミングフレームワークです。CUDAとは異なり、Cirqは開発者をGoogleのハードウェアに独占的に結びつけることはありません。皮肉なことに、このオープン化はアルファベットの地位を強化する可能性があります。Cirqに慣れ親しむ開発者のコミュニティをより大きく育成することで、同社は量子アプリケーションが商業的規模に達する際に、既にそのツールに沿った開発者の基盤が存在することを確保します。言い換えれば、Nvidiaの利点はクローズドな統合に基づいているのに対し、Alphabetはアクセス可能性とコラボレーションに基づくエコシステムを育成しています。これはオープンなフレームワークであり、同様に引き付けることができるかもしれませんが、開発者を閉じ込めるのではなく、自発的に引き寄せることを目指しています。## DeepMind:バリュエーション拡張を解き放つ道CUDAがNvidiaの支配の基盤であったとはいえ、同社の成功は外部からの広範な採用に依存していた。アルファベットは、代わりに世界の主要なAI研究所の1つであるDeepMindをすでに管理しており、量子アルゴリズムをテストし、Cirqを洗練し、Willowのようなプロセッサをより迅速に進めるための組み込みフィードバック回路を提供しています。この研究、ハードウェア、ソフトウェアを通じた垂直統合は、NvidiaのGPU-CUDAのダイナミクスを反映しています。Nvidiaのエコシステムは、収益の爆発的な成長、拡大する利益率、そして記録的な評価に繋がっています。投資家にとって、結論は明確です。AIのワークロードがますます複雑になるにつれて、量子コンピューティングが現実の世界での実用化に近づいている中、アルファベットはこの変化を大規模に推進し、収益化する準備が整っています。長期投資家は、アルファベットを現在のテクノロジーのリーダーとしてだけでなく、AIの次のフロンティアの先駆者として見るべきです。アルファベットの株を購入し保有することは、今後数年間でNvidiaに似た潜在的なリターンへのエクスポージャーを提供すると思います。
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この人工知能の溝は、量子コンピューティングのNvidiaになる可能性があります。
重要なポイント
近年、Nvidiaは人工知能(IA)の確固たるリーダーとしての地位を確立しました。そのグラフィック処理ユニットは単なるハードウェアではなく、CUDAアーキテクチャの上に構築された緊密に統合されたエコシステムの基盤を成しています。
CUDAは、Nvidiaのチップを汎用製品からAI開発者のための完全なインフラストラクチャに変えました。要するに、高品質なAIモデルをトレーニングしたいのであれば、おそらくNvidiaのハードウェアとソフトウェアを使うことになるでしょう。
Alphabetは量子コンピューティングにおいて似たような道を歩んでいるようです。最近の戦略的な動きを通じて、同社は量子プラットフォームのNvidiaになるための基盤を築いています。
NvidiaのGPUのようなハードウェア基盤を構築する
NvidiaのGPUはCUDAを開発するための入り口でした。Alphabetの並行した努力は、(TPU)と超伝導量子プロセッサの研究(Willow)に焦点を当てています。TPUは量子デバイスではありませんが、Googleが複雑な計算ニーズのためにカスタムシリコンを設計できる能力を際立たせています。
彼のサイカモアプロセッサーは2019年に量子優位性を示し、実行可能な概念実証を提供しました。それ以来、アルファベットはAIと量子システムを洗練するために数年を投資し、才能を集め、実用的なユーティリティを達成するまでアーキテクチャを反復してきました。
NvidiaのGPUの革新サイクルと同様に、Alphabetは独自のシステムやソフトウェアと組み合わせることができる量子プロセッサの次世代を開発するためにポジショニングしており、Nvidiaが行ってきたように統合されたエコシステムを創造しています。
CirqはAlphabetのCUDAバージョンである可能性があります
ハードウェアだけでは、持続的な競争優位性を生み出すことはめったにありません。Nvidiaの真の優位性は、GPUとCUDAの組み合わせから生まれています。この組み合わせは強力なロックイン効果を生み出し、競合プラットフォームへの移行コストが非常に高くなっています。
アルファベットは量子コンピューティングにおいて似たような戦略を追求していますが、哲学は異なります。CUDAに相当するものはCirqであり、これは開発者が複数のバックエンドでアプリケーションを作成し実行できるオープンソースの量子プログラミングフレームワークです。CUDAとは異なり、Cirqは開発者をGoogleのハードウェアに独占的に結びつけることはありません。
皮肉なことに、このオープン化はアルファベットの地位を強化する可能性があります。Cirqに慣れ親しむ開発者のコミュニティをより大きく育成することで、同社は量子アプリケーションが商業的規模に達する際に、既にそのツールに沿った開発者の基盤が存在することを確保します。
言い換えれば、Nvidiaの利点はクローズドな統合に基づいているのに対し、Alphabetはアクセス可能性とコラボレーションに基づくエコシステムを育成しています。これはオープンなフレームワークであり、同様に引き付けることができるかもしれませんが、開発者を閉じ込めるのではなく、自発的に引き寄せることを目指しています。
DeepMind:バリュエーション拡張を解き放つ道
CUDAがNvidiaの支配の基盤であったとはいえ、同社の成功は外部からの広範な採用に依存していた。
アルファベットは、代わりに世界の主要なAI研究所の1つであるDeepMindをすでに管理しており、量子アルゴリズムをテストし、Cirqを洗練し、Willowのようなプロセッサをより迅速に進めるための組み込みフィードバック回路を提供しています。
この研究、ハードウェア、ソフトウェアを通じた垂直統合は、NvidiaのGPU-CUDAのダイナミクスを反映しています。Nvidiaのエコシステムは、収益の爆発的な成長、拡大する利益率、そして記録的な評価に繋がっています。
投資家にとって、結論は明確です。AIのワークロードがますます複雑になるにつれて、量子コンピューティングが現実の世界での実用化に近づいている中、アルファベットはこの変化を大規模に推進し、収益化する準備が整っています。
長期投資家は、アルファベットを現在のテクノロジーのリーダーとしてだけでなく、AIの次のフロンティアの先駆者として見るべきです。アルファベットの株を購入し保有することは、今後数年間でNvidiaに似た潜在的なリターンへのエクスポージャーを提供すると思います。