エヌビディアのBlackwellは、最初のエージェントハードウェアベンチマークで、1メガワットの電力消費で6.14万の並列エージェントを処理でき、そのエネルギー効率はH200の20倍以上です。

この数字は単なるスコアではありません。AIエージェントの推論コストがハードウェアレベルで大幅に圧縮されていることを意味します。Together AIなどの推論企業はすでにBlackwellを展開し、Cursorなどのプログラミングエージェントにリアルタイム推論を提供しています。エージェントがデモから商業的な閉ループへと進むにつれ、基盤ハードウェアの効率差が直接、経済モデルの実行可能性を左右します。
しかし、もう一つの側面は、AMDのMI355Xが同じテストで明らかに遅れをとっていることです。評価機関は深い最適化を行っていないと指摘しています。もしエヌビディアがエージェント時代のハードウェア優位性をさらに拡大させれば、AIアプリケーション層のコスト構造は単一の供給者に依存しやすくなります。暗号市場にとって、AIエージェント関連のトークンのストーリーは再考を要します。計算能力のボトルネックが緩むと、需要側の真の成長が実現する可能性があります。
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