最近のテーマ別投資レポートの中で、バークレイズのアナリストは、この状況における NVIDIA (NASDAQ:) の役割に特に焦点を当てて、AI テクノロジーの台頭に伴うエネルギー需要について議論しました。
アナリストによると、人工知能の進歩に関連して予想されるエネルギー需要は、NVIDIA の市場見通しの重要な側面を浮き彫りにしています。
バークレイズ・アナリティクスは、主に人工知能のエネルギー需要によって、データセンターが2030年までに現在の米国の電力需要の9%以上を消費する可能性があると示唆している。 アナリストらは、「NVIDIA コンセンサスに人工知能が含まれている」ことが、この大きなエネルギー予測の背後にある主な要因の 1 つであると指摘しています。
レポートでは、GPU が新世代になるたびに AI の効率が向上し続ける一方で、AI モデルのサイズと複雑さが急速に増大していることも指摘しています。 たとえば、主要な大規模言語モデル (LLM) のサイズは、年間約 3.5 倍に増加しています。
こうした改善にもかかわらず、AI 応用範囲の拡大により、全体的なエネルギー需要は増加すると予想されます。 NVIDIA の Hopper シリーズや Blackwell シリーズなど、新世代の GPU はそれぞれ、電力効率が向上しています。 ただし、より大規模で複雑な AI モデルには、かなりの計算能力が必要です。
「大規模な言語モデルは、リアルタイムのパフォーマンスを実現するために膨大な計算能力を必要とします」と報告書は述べています。 「大規模な言語モデルの計算要件は、これらのモデルの適合、トレーニング、推論に必要なメモリ、アクセラレータ、サーバーの増加により消費電力も増加します。」
「リアルタイム推論のための LLM プログラムの導入を目指す組織は、これらの課題に取り組む必要があるでしょう」とバークレイズは付け加えました。
このエネルギー需要の規模を説明するために、バークレイズは、約 800 万個の GPU に電力を供給するには約 14.5 ギガワットの電力が必要となり、これは約 110 テラワット時のエネルギーに相当すると予想しています。 この予測は、平均負荷率 85% を前提としています。
これらの GPU の約 70% は 2027 年末までに米国で導入される予定で、これは今後 3 年間で米国だけで 10 GW、75 TWh 以上の AI 電力とエネルギー需要に相当します。
「NVIDIAの時価総額は、これが人工知能によるエネルギー需要の拡大の始まりに過ぎないことを示している」とアナリストらは述べた。 チップメーカーによる GPU の継続的な開発と導入により、データセンター全体の消費電力が大幅に増加すると予想されます。
さらに、データセンターのグリッド電力への依存は、ピーク電力需要を満たすことの重要性を浮き彫りにしています。 データセンターは継続的に稼働するため、バランスの取れた電源が必要です。
この報告書は、ダボスの世界経済フォーラムで OpenAI の CEO であるサム・アルトマン氏が述べた注目すべき発言を引用しており、次のように述べています。世界には、私たちがこれまで必要と考えていたよりもはるかに多くのエネルギーが存在しています… 「私たちはこの技術に必要なエネルギーを見積もっていません。」
「アマチュア主催者。ビールの伝道者になりたい。一般的なウェブファン。認定インターネット忍者。熱心な読者。」
More Stories
第4四半期の米国経済成長率は年率3％と好調に修正された
人工知能チップ大手エヌビディアの株価は、300億ドルという記録的な売上にも関わらず下落した
フォードもハーレーダビッドソン、ディア、ローズに加わりDEIから撤退