Super Micro Computer、NVIDIA Vera Rubin NVL4搭載のHPC向けDCBBSブループリントを発表

ジェンスン・フアンCEOは、エヌビディアが今後1年間でチップの販売台数を2倍にするとの見通しを示した。これは同社自身が文書で示したガイダンスを上回る予測だ。スコットランドでチャールズ3世国王が招集した人工知能関連の会合で記者団に語ったもので、フアン氏は台数の数字を示した一方、エヌビディアは2028年1月期通期の売上高成長率を約70%、金額にして約6730億ドルとガイダンスしている。台数が倍増し売上高が70%増えるならば、チップ1台当たりの平均売上高は約15%減少することになる。エヌビディアが報告した第2四半期の売上高は962億ドルで前年同期比106%増、データセンター部門の売上高は890億ドル、売上総利益率は75.0%だった。第3四半期の売上高は1080億ドル、プラスマイナス2%とガイダンスしている。同社は、売上総利益率が低下し、2027会計年度第4四半期に71%から72%で底を打つと述べている。一部はメモリー価格が理由で、この底は台数が倍増する前に訪れる。同じ会合でチャールズ3世国王は、エヌビディア、オープンAI、グーグル・ディープマインド、アンソロピックの経営陣に対し、手遅れになる前に業界には十分な制御手段が必要だと述べ、フアン氏は安全性は協調的な一時停止ではなく個々の企業に帰属すべきだと主張した。

S&P500の第3四半期利益は前年同期比24%増加する見通しで、同指数にとって8四半期連続の2桁利益成長となる。Zacks Investment Researchによると、16のZacksセクターのうち14セクターで前年同期を上回る見込みで、5セクターが2桁成長を遂げると予想されている。航空宇宙は159.3%増、エネルギーは111.9%増、テクノロジーは41.9%増、基礎素材は31.2%増、運輸は15.1%増となっている。第3四半期に前年同期比で利益が減少すると予想されるのはコングロマリットセクターのみで35.4%減、生活必需品セクターの利益は横ばいと見込まれている。エネルギーセクターを除くとS&P500の第3四半期利益成長率は24%から20%に低下し、テクノロジーセクターを除くと残りの指数の成長率は14.4%に落ち込む。エヌビディアの第3四半期利益は前年同期比90%増、売上高は91.2%増となる見通しで、マイクロンの前年同期比利益成長率と売上高成長率はそれぞれ938%と348.6%と予想され、エヌビディアとマイクロンの寄与を除くとテクノロジーセクターの利益成長率は半分強に削減される。第3四半期決算シーズンは10月13日に大手銀行が決算を発表して注目を集めるが、決算サイクルは実際には9月10日のオラクルとアドビの四半期決算で始まっており、住宅建設会社レナーがS&P500構成銘柄として3番目に第3四半期決算を発表し、今週はコストコ、オートゾーン、ダーデンを含むさらに6銘柄が予定されている。既に決算を発表したS&P500構成銘柄3社の第3四半期利益合計は前年同期比22.6%増、売上高は14.9%増となっており、33.3%がEPS予想を上回り、66.7%が売上高予想を上回った。

水曜日にCitrini Researchが発表したリポートによると、ヒューマノイドロボットは自律性、器用さ、反復的な実世界タスクにおいて着実な進歩を遂げているが、広範な商用展開は依然として道半ばだという。同社はサンフランシスコ・ベイエリア全域でロボティクス研究所、エンジニア、投資家と1週間にわたって会合を開いた結果、ほとんどのヒューマノイドロボットは開発、訓練、遠隔操作によるデモンストレーションの段階にとどまっており、実世界での展開は明確な投資収益機会というよりも試験運用に近いことが分かった。リポートは、ロボティクスが独自のChatGPT的瞬間に近づいているかどうかを検証し、GeneralistAIとSkild AIの進歩、およびFigure AIによる25万個の荷物を扱うデモンストレーションを強調し、この分野は一つの決定的なブレークスルーではなく、さまざまなシグナルのモザイクを通じて前進する可能性を示唆した。ヒューマノイドの基本的な移動は事実上解決済みの問題である一方、複雑な器用さは依然として難しく、単純な反復作業はすでに訓練可能である。より広範なロボティクスインフラへの投資は追いついている。Tesla IncはOptimus向けの生産ラインを準備しており、XPeng IncはIRONヒューマノイドロボット向けの自動生産ラインを立ち上げ、Figure AIはヒューマノイドロボットを動かすモデルを訓練するためにNVIDIA Corpから最大10万基のVera Rubin GPUへのアクセスを確保している。リポートは、ロボットの自律性は一つの決定的なブレークスルーによって到来するのではなく、曲線に沿って発展しており、広範な汎用性が長期的な目標として残っていると結論付けた。