エヌディビアとaiチップ

デジタル赤字が円安の一因となってます。
財務省が１０日発表した令和５年度の国際収支速報で、日本の「デジタル赤字」が常態化している構図が浮き彫りとなった。米グーグルや米アマゾン・コムなど海外の巨大ＩＴのサービスへの依存度が高く、これらの企業へのドル建ての支払いが膨らんでいるためだ。日米金利差の開きと並び、歴史的な円安をもたらす大きな要因となっている。国際収支のうちサービス収支は２兆４５０４億円の赤字となり、前年度から赤字幅が半分以下に縮小した。旺盛な訪日需要を背景に、旅行収支が４兆２２９５兆円と過去最大の黒字を記録したことが貢献した。
この訪日客からの稼ぎを打ち消したのが、デジタル赤字だ。デジタル関連の取引はサービス収支の複数の項目に含まれるが、このうち「その他業務サービス」は４兆６８２８億円、「通信・コンピュータ・情報サービス」は１兆７５２８億円の赤字をそれぞれ計上し、その多くを米国との取引が占めた。１０日夕の円相場は１ドル＝１５５円台で推移。円安の要因として、日米の金融政策の違いからくる金利差に関する議論が多いが、最近はデジタル赤字の拡大も注目されている。
https://news.yahoo.co.jp/articles/4ba60fb3f3f0006e40db6aee4bf40f07e6137044

来週も超重要イベントが続きます。特に5月15日21時半からCPI、5月29日ベージュブック報告です。
市場の関心は米生産者物価指数（PPI）、米消費者物価指数（CPI）や米小売売上高などの経済指標に集まっている。足元では労働市場の緩和を示唆する経済指標を受けて利下げ期待が再び強まってきている。物価指標も下振れとなれば、米国の利下げシナリオが強まって米株高が見込まれ日本株にはポジティブとなる
米国株式市場では、底堅い米企業決算や年内利下げ期待の復活で、買い戻しの機運が高まっており、5月に入って堅調な上昇を見せた。しかし、その買戻しにも一服感が出ている。投資家は積極的に買い上がろうという意欲にはまだ乏しく、市場が完全に強気に転じるには程遠いと、米大手銀のストラテジストが指摘。ショート解消が進み、S&P500のポジションはほぼロングとなっているが、既存のロングポジションをさらに積み上げることに、投資家はまだ躊躇しているようだという。一方、ナスダック100のフローは弱気に転じているとも指摘。リスク選好の高まりも僅かに過ぎないとも述べている。こうしたなか、来週発表される米インフレ指標が日米株の回復基調が持続できるかどうかの鍵となる。そして、再来週に控える $エヌビディア(NVDA.US)$の決算発表で再びAI関連株への投資は活気づくかも注目を集める。CPIは変動の大きい食品とエネルギーを除くコア指数が前月比0.3％上昇と、3月から伸び鈍化が見込まれている。3月は市場予想を上回り、利下げが後ずれするとの見方が株式市場の逆風になっただけに、4月の結果が注目される

証券会社の投資信託の運用損益別顧客比率。最低22.9%〜最高87.8%の差
1位　SBI 87.8%
2位　野村84.8%
3位　楽天84.3%
4位　フィデリティ82.2%
4位　マネックス82.2%
やはりsbiが1番良いと思います。低コストのインデックスファンドが数多くあるためです。

業界関連図を使い勉強するためにまとめていこうと思います。
chat gtp 時価総額　24.37兆ドル　関連銘柄　147
インフラレーヤーはコンピューティングパワーとデータサービスに分けられます。
コンピューティングパワーはaiチップ、メモリーチップ、サーバー＆hpccセンター、クラウドインフラに分けられます。AIチップは、AIハードウエアやAIアクセラレータとも呼ばれ、AIアプリケーションで必要とされる多くの計算タスクを処理するために使用されます。現在、AI チップは主に CPU、GPU、FPGA、ASIC に分けられます。

AI技術の進化と共に、より高性能なAIチップを開発することで、自動車、スマートシティ、スマートリテール、スマートホーム、インダストリー4.0などの分野での応用を目指しています。AIチップは、データセンタークラスのディープラーニング演算性能をエッジデバイスで実現することが可能で、スマートデバイスが最小限の消費電力、サイズ、コストで高度なディープラーニングタスクをリアルタイムで実行できるようになります。
AIチップを開発している企業は、現在シェアトップのNVIDIAをはじめ、Intel、Google、Amazon 、Apple、そしてFacebookなど、そうそうたる顔ぶれです。これだけ多くの企業が開発を進める AIチップとは何なのでしょうか？パソコンに搭載されているCPUとは何が違うのでしょうか。そこで今回は、今後のAI（人工知能）の発展には欠かすことのできないAIチップについて解説いたします。
一般的に、高度なAI（人工知能）であればあるほど、より多くのデータが読み込まれて演算されます。しかし、あまりに多くの演算要求が重なると、忙しいCPUは処理が追いつかなくなってきます。そのCPUを助けるために活躍するのがこの後にご紹介するGPU、そしてAIチップなのです。このGPUやAIチップはCPUの演算機能を請け負う役目を持っています
例えば、iPhoneの場合、ここ数年リリースされている機種はアップルが独自に開発したAIチップが搭載されております。
このAIチップは、主にiPhoneのカメラ周りの機能を充実させるためのものと言えます。
例えば、顔認証システムFace IDや、カメラで背景を自動的にぼかしたりする技術に使われています。

NVIDIA（エヌビディア）は、アクセラレーテッド コンピューティングの分野でパイオニアとして知られているアメリカ合衆国カリフォルニア州サンタクララに本社を置く大手半導体メーカーです。以下はNVIDIAに関するいくつかの注目すべき情報です：
設立: 1993年4月5日
創業者: ジェンスン・フアン（社長兼CEO）
事業内容: GPUの設計に特化しており、パーソナルコンピュータ（PC）に搭載されるGeForceシリーズやワークステーションに搭載されるQuadroシリーズ等のGPUが有名です

技術革新: CUDAの発表以降、同社のコアビジネスおよび開発リソースは、GPUによる汎用計算（GPGPU）専用設計のTeslaシリーズや、ARMプロセッサと統合されたSoCであるTegraなどに移行しています1。
AIへの貢献: NVIDIAはAIやデジタルツインにおける取り組みで、世界最大の産業を変革し、社会に大きな影響を与えています。AIのエンジンとして、最先端のチップ、システム、ソフトウェアを設計しており、35,000社を超える企業がアクセラレーテッド コンピューティングとは、専用ハードウェアを使用して作業を大幅に高速化する技術です。多くの場合、頻繁に発生するタスクをまとめて並列処理を行い、CPUが通常実行する逐次処理の負荷を軽減します。この技術は、AI、データ分析、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどの要求の厳しいアプリケーションの処理を高速化するために使用されます1。
アクセラレーテッド コンピューティングは、ヘテロジニアス コンピューティングとも呼ばれ、CPUと他のプロセッサ（例えばGPUやDPU）を対等に組み合わせたアーキテクチャを持ちます。これにより、全体的なコスト削減、パフォーマンス向上、エネルギー効率化が可能になります。商用システムと技術システムの両方で、機械学習、データ分析、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどのジョブに対応するためにアクセラレーテッド コンピューティングが採用されています1。
また、アクセラレーテッド コンピューティングは、PCの世界で生まれ、スーパーコンピューターの分野で成熟してきましたが、現在ではスマートフォンやあらゆるクラウドサービスにも生かされており、データを活用してビジネスを変革するために、多くの業種の企業がこの技術を採用しています1。NVIDIA AIプラットフォームで開発しています2。
NVIDIAは、3D映像などの処理に特化したGPU（Graphic Processing Unit）開発を得意としており、AIの発展に大きく貢献していることで知られています。また、自動運転車の未来を切り拓くNVIDIA DRIVE® プラットフォームなど、車両が学習し、適応し、進化できるリアルシミュレーション環境を提供していることも特筆すべき点です2。さらに、メタバースのパワーを活用し、NVIDIA Omniverse™ でメタバースアプリケーションを構築し、運用するためのツールを提供しています2。
2024年2月には、NVIDIAの時価総額が2兆ドルを超え、アメリカ企業で史上3番目の快挙となり、Googleの親会社であるアルファベットをも上回る成果を達成しました3。このように、NVIDIAは半導体業界において重要な役割を果たしており、その技術は多くの分野で活用されています。

アクセラレーテッド コンピューティングとは、専用ハードウェアを使用して作業を大幅に高速化する技術です。多くの場合、頻繁に発生するタスクをまとめて並列処理を行い、CPUが通常実行する逐次処理の負荷を軽減します。この技術は、AI、データ分析、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどの要求の厳しいアプリケーションの処理を高速化するために使用されます1。
アクセラレーテッド コンピューティングは、ヘテロジニアス コンピューティングとも呼ばれ、CPUと他のプロセッサ（例えばGPUやDPU）を対等に組み合わせたアーキテクチャを持ちます。これにより、全体的なコスト削減、パフォーマンス向上、エネルギー効率化が可能になります。商用システムと技術システムの両方で、機械学習、データ分析、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどのジョブに対応するためにアクセラレーテッド コンピューティングが採用されています1。
また、アクセラレーテッド コンピューティングは、PCの世界で生まれ、スーパーコンピューターの分野で成熟してきましたが、現在ではスマートフォンやあらゆるクラウドサービスにも生かされており、データを活用してビジネスを変革するために、多くの業種の企業がこの技術を採用しています1。

NVIDIA AIプラットフォームは、企業がAIを活用してビジネスを変革するための最先端のソリューションを提供する、包括的なプラットフォームです。以下は、NVIDIA AIプラットフォームの主要な特徴です：
AIスーパーコンピューター: NVIDIA DGX™ Cloudは、企業が主要クラウド上にある自社のスーパーコンピューターにすぐにアクセスできるAIトレーニングサービスを提供します。これにより、大規模なマルチノードトレーニングがブラウザーから可能になります1。
AIプラットフォームソフトウェア: NVIDIA AI Enterpriseは、AIのエンドツーエンドのワークフローを強化するソフトウェア層です。データサイエンスのパイプラインを加速し、本番環境AIの開発と展開を合理化します2。
AIモデルとサービス: NVIDIA AI Foundationsは、ビジネス向けのジェネレーティブAIモデルをカスタマイズして運用するためのクラウドサービスを提供します。これにより、企業はAIを体験、試作、デプロイできる本番対応のAPIを利用できます1。
NVIDIA AIプラットフォームは、病気の予防、人間と同等レベルのコード生成、対話や画像生成、データ分析の革命など、多くの分野で画期的な成果を実現しています。また、ジェネレーティブAIの学習済み基盤モデルをカスタマイズし、展開することが可能で、クラウドでの大規模言語モデルやジェネレーティブAIの学習、プロセス分析の高速化、コスト削減、画期的なAI推論性能の実現など、様々な機能を提供しています1。
このプラットフォームは、パブリッククラウドとプライベートクラウドを問わず、どの段階でも、どんな場所でも利用することができ、企業がAI導入を始めるための強力な支援を提供しています1。