最初の直感は、$GOOGL TPUの探求を$META$NVDA価格の力の低下の始まりと捉えてしまうことですが、そうではありません。 本当の物語は、Llamaのトレーニングサイクル、ビデオ理解システム、そして数百億件の日々の推論コールがすべて同じ計算天井にぶつかる中で、MetaのAIワークロード曲線の速度です。 MetaはすでにNvidiaのハードウェアに約1億ドルを投資するペースで進んでいますが、まだ容量に制約されています。TPUを追加してもその支出が補われるわけではなく、その上に乗っているだけです。たとえNvidiaが出力を倍増させたとしても、Metaは依然としてコンピュート不足を抱えるでしょう。 構造的なAIの能力不足がどれほど深刻かが実感しています。