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Introduction

  • Nvidiaは、グラフィックスチップメーカーとして有名ですが、他の事業分野にも進出しています。

  • データセンターGPU市場では圧倒的なリーダーシップを持ち、市場シェアの92％を占めています。

  • 生成AIの基盤モデルとプラットフォーム市場にも注力しており、2030年までに世界のソフトウェア支出の5％近くを占めると予想されています。

  • Nvidiaの競合企業には、AMDやIntelがあり、特にAMDはNvidiaの市場シェアに食い込もうとしています。

  • Nvidiaの強力なエコシステムであるCUDAが、同社の競争力を支えています。

データセンターGPU市場 [1]

  • 市場シェア: NvidiaはデータセンターGPU市場で92％のシェアを持つ。

  • 売上高: 2023年第1四半期の43億米ドルから第4四半期の160億米ドルへと成長。

  • 主要製品: Nvidia A100 Tensor Core GPUがデファクトスタンダード。

  • 競争力: 並列処理に優れ、生成AIで使用されるディープラーニング計算の基礎。

  • 供給制約: 深刻な供給制約があるが、需要は減少しない見込み。

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生成AIの基盤モデルとプラットフォーム [1]

  • 市場規模: 2023年には30億米ドルに達し、2030年までにさらに成長する見込み。

  • 主要企業: OpenAIやNvidiaが主導。

  • プラットフォームタイプ: 開発、データ管理、AI IaaS/GPU as-a-serviceなど。

  • 成長要因: 生成AIの実装と継続的な改善により市場が拡大。

  • 市場予測: 2030年までに世界のソフトウェア支出の5％近くを占めると予想。

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競合企業 [1]

  • AMD: 2023年第2四半期から第3四半期にかけて21％成長し、市場の3％を占有。

  • Intel: データセンターGPU分野では後れを取っているが、コストパフォーマンスの高い製品を提供。

  • Cerebras: AIスーパーコンピューターを構築し、Nvidiaの技術に代わるものを提供。

  • 市場シェア: Nvidiaが圧倒的リードを持つが、競合企業も成長を目指している。

  • 製品比較: AMDのInstinct MI300シリーズ・アクセラレータはNvidiaの製品よりも安価で高速。

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エコシステム [1]

  • CUDA: Nvidiaの開発者エコシステムであり、強力な防護壁とされる。

  • ROCm: AMDが提供するエコシステムで、CUDAに対抗。

  • エコシステムの重要性: 開発者のサポートとコミュニティが企業の競争力を支える。

  • ソフトウェアとハードウェア: Nvidiaはハードウェアだけでなく、ソフトウェアエコシステムも強化。

  • 市場の影響: エコシステムが企業の市場シェアと競争力に大きな影響を与える。

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市場展望 [1]

  • 成長予測: 生成AI市場は2030年までに大幅に成長する見込み。

  • 投資: 企業が数10億米ドルを投資し、生成AIの実装と改善を進める。

  • 需要: データセンターGPU市場の需要は今後も高まる見込み。

  • 競争: 新興企業や既存企業が市場に参入し、競争が激化。

  • 技術革新: 新しい技術と製品が市場の成長を促進。

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