半導体をめぐる懸念が高まっている。

半導体チップの単切り、値下げの嵐が拡大し、MCU(マイクロコントローラ)もオファーが大きく下落し、特に消費型応用価格の低下が最も大きかった。台積電の三大顧客が注文量を引き下げたという情報は、市場を恐縮させた。

世界の半導体プレートトップ会社である英偉達(NVIDIA)は、この科学技術株が低潮する中で、株価表現も独善できなかった。

5月26日に発表された最新四半期決算によると、会社の業務の伸びが強かったにもかかわらず、最新の終値は145.23ドルで、発表決算当時より17%ほど下落した。昨年11月末時点での株価は346.47ドルだった。

黄仁勲が1993年に設立した英偉達は、智核チップセットの設計を中心とした無ウエハIC半導体会社であり、図形処理技術の先頭者である。

個人と専門計算プラットフォームのインタラクティブ体験を強化できる製品の構築に注力し、今でも世界最大のグラフィックスチップメーカーの一つである。

英偉達のグラフィックおよび通信プロセッサは、パーソナルデジタルメディアPC、商用PC、専門作業ステーション、デジタルコンテンツ作成システム、ノートパソコン、軍用ナビゲーションシステム、ビデオゲームコンソールなど、多種多様なコンピューティングプラットフォームによって採用されている。

個人的に最も重要な能力は何かと聞いています。

黄仁勲“私のビジョンです世界を見る方法です“

英偉達の創設は、図形を作る加速プロセッサに由来しており、最初の目標市場はゲームだった。

しかし社会の発展の中で、黄仁勲は単一機能の画像プロセッサが将来的に持続可能なビジネスにならないことを認識し、会社は変わらなければならない。

最新期決算では、英偉達の営業収益は記録的な82億9千万ドルに達し、同46%増加し、純利益は16.2億ドルで同15%低下した。

その中、データセンター業務収入は37.5億ドルで、同83%増加し、ゲーム業務収入は36.2億ドルで、同31%増加し、専門視覚化業務収入は6.22億ドルで、同67%増加し、自動車とロボット業務収入は1.38億ドルで、同10%低下した。

英偉達はすでに1つのニッチ市場から、4大主要製品ラインが支えるチップ製造大手に転換し、そのGPU、DPU、CPU、ソフトウェアとシステムなどはすべて市場のリードにある。

憂患に陥った科学技術同業に比べて、明るい決算は最も重要ではなく、ポイントは英偉達データセンター業務の強力な成長も市場を体現している新しい傾向があります：AI自動運転とデジタル双子の新しいシーンに広く応用されている。

データセンターやゲーム業務の記録的な業績について、黄仁勲は雄心に満ちている

“過去最大規模の新製品の波に向けて準備しており、新たなGPU、CPU、DPU、ロボットプロセッサが下半期に続々と発売される。

我々の新しいチップとシステムはAI，図形，Omniverse，自動運転自動車とロボット技術，およびこれらの技術が影響する多くの業界の急速な発展を大きく推進するであろう.“

季報開示後の投資家交流の中で、黄仁勲は英偉達一路以来の発展過程を回顧し、30年近くの挑戦と初心を数えた。

未来にやりたいことを尋ねたところ、黄仁勲は、私たちがやりたいことは、私たちの能力圏で、それらの世界で最も解決が難しいが、極めて意味のある問題を見つけて、それらを解決することだと言った。

黄仁勲の未来への雄心あふれる宣言であり、昨年11月のメタ宇宙をめぐる対話よりも沸き立っていた。

賢い投資家はこの投資家のコミュニケーションの中で最も素晴らしい観点を整理して共有しています

市場のリーダーになりたいなら、自分の製品を自分から蚕食しなければなりません

1、ハイテク業界にいる時、技術の発展がこんなに速い時、自分を再改造しなければ、あなたはゆっくりと死んでいるだけです。

私たちはGPUをプログラム可能にしなければならないことを認識しているが、そうでなければ他の競争相手に蚕食されるだけだ。市場のリーダーになりたいなら、自分の製品を自分から蚕食しなければなりません。

これは英偉達の歴史上最大の賭けだ。

2.ニューラルネットワーク(AI)という傾向が爆発したとき、一番重要なのは、ソフトウェアに対する理解が変わったことだと思います。

従来のソフトウェアプログラムは人間が作成していたが，現在のソフトウェアは機械作成になっている.

機械はデータから抽出し，パターンとデータとの関係を何らかの方法で認識し，何らかの方法でいくつかの予測モデルを学習することができ，全過程が完全に自動化される.

したがって，計算機はAIの流れに適応するためにソフトウェアシステムを再定義する必要がある.

この新しい傾向が爆発した時、すべての産業を変えるだろう。

したがって、私たちの核心はこのような問題に新しい解決策を提供することだ。

3.2013年から、テクノロジー会社はほとんどAIの傾向を見ていますが、なぜ私たちはCPUなどのチップ会社や、他の競争相手よりも優位なのでしょうか？

加速計算をするためには，ハードウェアからソフトウェア，アルゴリズムまで，CPUの考え方とは異なる完全な会社でなければならないからである.

加速計算というビジネスをするには、多くの優秀なアルゴリズムエンジニアが必要だ。

同時に、ソフトウェア、ネットワーク接続、メモリ、読み出し速度、CPUとGPUの組み合わせなど、システム全体を異なる方法で考えなければなりません。

我々がAI時代に全面的にリードできるのは幸いであり，我々は画像処理を加速する際に，“ハードウェア+ソフトウェア+アルゴリズム”のフルセットのプロセス経験を蓄積し，コンピュータグラフィックスから科学計算まで，これらのスキルを身につけた.

ディープラーニングが現れた時、私たちはこの問題を解決するのが非常に得意だ。

4.各産業には多くのアプリケーションがあり、GPUがこんなに多くの異なる産業で使用できる場合、需要シーンは大幅に増加するであろう。

我々が汎用的なGPUを望んでいるのは，我々が開発者の立場に立って問題を考えているからである.

我々は，我々のこの生態上の開発者が開発したソフトウェアが，ソフトウェアが動作するかどうかを心配することなく，最大のユーザ群に利用したい(これで開発者がより多くの利益を得ることができ，我々の生態がますます膨大になる).

5.過去10年間様々な業界の科学研究者にとってCPUムーアの法則は約100倍の計算速度を上げていますが，GPUとディープラーニングにより、科学者たちの計算性能が100万倍に向上した。

今後10年間、ある科学的に発見された分野では、“アルゴリズム+ソフトウェア+ハードウェア”の向上を重ねることで、100万倍も加速できると信じている。

6.私が思うに人工知能は最も強力な力であり、その利点の一つはコンピュータ科学を民主化することである。

私たちの能力圏では世界で最も解決しにくいが意味のある問題を見つけて解決します

7.私たちがやりたいことは、私たちの能力圏では、世界で最も解決が難しいが、非常に意味のある問題を見つけて解決することです。

私は今とても興奮している2つの側面があります

1つ目は人工知能の各業界への応用である.現在のスマート音声は，画像認識の技術が成熟しており，大きな価値を生み出す応用に変換できる.

第二に、これは人工知能の次の時代であり、人工知能は物理法則を学習しなければならない。

8.我々はアプリケーションフレームワークのみを提供し，消費者のAIアプリケーションを提供せず，我々は将来の開発者にツール，フレームワーク，システムを提供し，それぞれの業界でのアプリケーション構築を支援しているだけである.

9.今は最先端の機械学習が注目されています。注目していますマルチモーダル(マルチモーダルは画像，音声，言語などを融合した機械学習を表す)の自己監視機械学習手法.これはコンピュータ感覚を全く新しいレベルに向上させることに興奮しています

ゼロ射撃学習(Zeroshotlearning)，画像ニューラルネットワーク(Graphneuralnetworks)についても注目されている.

仮想物理世界は私も興味がありますが、未来のほとんどの革新、製造業設計は、仮想世界で実現されると思います。

仮想世界は物理法則に適合しており，仮想世界で実験を行った方が便利であるからである.

10.AIのデータ駆動は科学の第4の柱になると思います

1つ目はアインシュタインのように原理を導出することで

2つ目はニュートン法のような実験方法です

3つ目はコンピュータによるシミュレーション計算です

4つ目は，AI時代にもたらした，データ駆動型の科学発見が，これまでのいくつかの方法を融合して新たな革新をもたらすことである.

現在コンピュータ科学革命が起きています世界で最も価値のある商品を作る能力は知能です

11.現在起きているのはコンピュータ科学の革命です

人工知能という新しい形式のソフトウェアは，機械が自分で作成したソフトウェアであり，これまで誰も考えたことがなく，計算のあらゆる面で挑戦に直面している.

したがって，計算機は可能な限り効率的で低コストでより多くのデータを収集する必要があり，従来のワークフロー全体とはまったく異なる.

12.スマートカーは自動運転可能なコンピュータだと思います。

ご存知のようにコンピュータはソフトウェアで定義されています今日の携帯電話はソフトウェアで定義されていますコンピュータもソフトウェアで定義されています

ソフトウェア定義のこれらのツールは，ソフトウェアが繰り返し，様々な機能を実現することができるため，科学技術革命をもたらした.

英偉達はコンピュータアーキテクチャ会社であり、ソフトウェア会社であり、私たちが関心を持っているのはコンピュータアーキテクチャであり、これらのソフトウェアが私たちのアーキテクチャの異なるコンピュータ上で動作することに関心を持っている。

13.英偉達の業務は多くの業界に奉仕しているので、私たちは普遍的な真理を必要とし、そしてこの真理をめぐって私たちの業務を展開する。

7、8年前、私たちは普遍的な真理、第一性の原理を発見した。

未来のすべてのソフトウェアはデータ駆動であり、ソフトウェアはAIが書いたもので、人はこんなに複雑なソフトウェアを書けないからです。

つまりこれは

データをどのように捕捉し、データを使用し、データを融合し、モデル訓練のためのデータ戦略が必要です。

AIの計算力の需要を満たすための新しいインフラが必要なので、スーパーコンピュータを作り始めました。

我々はAIをシミュレートし訓練する新しい方式が必要であるため，Omniverseを構築した.

14.人類の歴史上これまでにない、世界で最も価値のある商品を製造する能力、それが知能である。

我々は現在，深いニューラルネットワークと呼ばれる計算機科学プログラムの構造であり，大きな拡張能力を持つモデルの構造を持っている.

これはムーアの法則が2年ごとに2倍になるのではなく6ヶ月ごとに2倍になる速度は極めて速く計算への総合的な影響は信じられません

これらのコンピュータによって作成されたソフトウェアは驚くべき速度で拡張され成長しており、驚くべき成果を達成している。

わが社はこのプロセスに必要なコンピュータを進めているが、これが英偉達の真の目的であるスマート生産である。

15.知能とは何ですか。知能はパターンを認識し，関係を認識し，推論して予測や行動を行う能力であり，これが知能である.

知能は問題を解決するだけだ。

会社で起きていることを知ることを楽しむことは、業界全体の行進曲を聞くのに十分です

16.パズルを解いたり新しいことを学ぶたびに、私を興奮させます。

テクノロジー会社のCEOとして、会社で起きていることを本当に楽しんで知る必要があり、業界全体の行進曲を聴くのに十分です。

17.私たちは200人以上の人々が世界中に分布している基礎研究の部門を持っている。

この組織の生産性は信じられないが，彼らは計算システム全体に対して基礎研究を行い，チップ，回路，ネットワーク，並列プロセッサアーキテクチャからプログラミングモデルまで，コンピュータグラフィックスから深さ学習を学んでいる.

彼らはすべての製品チームと協力して、AI計算の発展を推進した。

例えば私たちの最新の光線追跡RTXは彼らが10年かけて研究した結果です英偉達の光線追跡技術と光学技術があります

18.我々は，AIの使用に適したスーパーコンピュータを作成し，我々の製品により，通常の計算機では解決できない問題を解決したい.

私たちは私たちの時代のダ·ヴィンチやアインシュタインのためにコンピュータを作り新しい知識を発見し解決不可能な問題を解決しています

19.私たちは他の人との競争を避けて、もし他の人ができるなら、私たちは時間を無駄にしないで、これは私たちのために働いている優秀なコンピュータ科学者の命を無駄にします。

20.優秀な人材は他の人がやったことがなく、難しい仕事をするだけで、これらの優秀な人材は市場にすでにあるものを繰り返したくなくて、彼らの命を無駄にしてしまいます。

そこで、私たちは優秀な人材が私たちの会社に来て、彼らに生涯の仕事を完成させるためのプラットフォームを提供する条件を作りました。

私は私たちが今までしてきたことを誇りに思っている。