【ダイジェスト】
NvidiaのH100 GPUによって牽引された生成AIの台頭により、Microsoft、Meta、OpenAI、Amazon、Googleを含む顧客が自社のAIプロセッサの開発に乗り出しました。これは、H100の需要が供給を大幅に上回り、非常に高価になったためです。一方、NvidiaやAMD、Intelなどのチップメーカーは、より新しく、より効率的で、より強力なAIチップをリリースするための競争に突入しています。生成AIサービスへの需要が増加し続ける中、チップがAIの覇権を争う次の大きな戦場になることが明らかになっています。
Metaは、今年中に発売を計画している新しいAIチップ「Artemis」に取り組んでいると報じられています。これは、Metaが購入した数十万個のNvidia H100チップを補完するもので、昨年発表されたMTIAチップと同様に、AIモデルのトレーニングではなく、AIの実際の意思決定部分である推論に焦点を当てています。しかし、Googleが2017年に発表した第2世代TPUや、Microsoftが最近発表したMaia 100など、推論とトレーニングの両方が可能なチップが既に存在しているため、少々出遅れています。AMDは、そのM1300Xチップが推論面でH100よりも優れていると主張しています。
AMDのCEOであるLisa Suは、AMDのMI300 AIアクセラレータが「当社の歴史上、最速の収益増加を記録する製品になる見込み」と述べています。これは、AMDがNvidiaとのAI競争でどのように競っているかを正確には示していませんが、Suは「計算の需要が非常に高いため、ロードマップの世代が加速している」と述べています。彼女は、Zen 5 CPUが今年予定通りに進んでおり、サーバーチップは下半期に登場すると確認しています。Acer、Asus、HP、Lenovo、MSI、その他の大手PC OEMは、2月にRyzen 8000ノートブックの販売を開始します。
Nvidiaは、Microsoft、OpenAI、Amazon、MetaなどのAIプロジェクトを支えていますが、これらの企業は限られた供給に依存することを減らそうとしています。彼らは、Nvidiaのチップと他のチップ（自社製を含む）との間を「できるだけ簡単に」切り替えられるようにしたいと考えています。OpenAIのCEOであるSam Altmanはチップの構築に興味を持っており、MicrosoftのAIに特化したチップMaia 100は今年登場する予定です。また、AmazonはそのTrainiumチップの最新バージョンを発表しました。
【ニュース解説】
生成AIの技術が進化し、その応用範囲が広がるにつれて、AIを動かすための「脳」とも言えるチップの重要性が高まっています。特に、NvidiaのH100 GPUは生成AIの分野で大きな役割を果たしてきましたが、その需要が供給を大幅に上回る状況が生まれ、価格が高騰しています。これにより、Microsoft、Meta、OpenAI、Amazon、Googleといった大手テクノロジー企業は、自社でAIプロセッサの開発に乗り出す動きを見せています。
この背景には、AIチップ市場における競争の激化があります。Nvidia、AMD、Intelなどの既存のチップメーカーは、より効率的で強力なAIチップの開発に力を入れています。一方で、Metaが「Artemis」という新しいAIチップを開発中であることや、Google、Microsoftがそれぞれ独自のAIチップを発表していることからも、各社がAIの推論能力やモデルトレーニング能力を内製化しようとしていることが伺えます。
この動きは、AI技術の進化に伴い、より高度な計算能力が求められるようになったことに起因しています。AIの推論や学習プロセスは膨大な計算処理を必要とし、これを効率的に行うためには専用の高性能チップが不可欠です。そのため、各社は自社のニーズに合ったチップを開発することで、AI技術のさらなる発展と応用範囲の拡大を目指しています。
しかし、このような状況は、チップメーカー間の競争を激化させるだけでなく、AI技術の発展における新たな課題をもたらす可能性があります。例えば、異なる企業が開発したチップ間での互換性の問題や、特定のチップに依存することによるリスクなどが考えられます。また、AIチップの開発競争が加速することで、技術の標準化が遅れる可能性もあります。
一方で、この競争はAI技術の急速な進化を促し、より多様で高性能なAIアプリケーションの開発を可能にするというポジティブな側面も持っています。さらに、各社が独自のAIチップを開発することで、AI技術の民主化が進み、より多くの企業や研究機関がAIの恩恵を受けられるようになるかもしれません。
将来的には、AIチップの開発競争が新たな技術革新を生み出し、AIの応用範囲をさらに広げることが期待されます。しかし、そのためには、チップ間の互換性の確保や、技術の標準化といった課題を解決する必要があります。このような課題に対処することで、AI技術の健全な発展と、その持続可能な利用が実現されるでしょう。
from Chip race: Microsoft, Meta, Google, and Nvidia battle it out for AI chip supremacy.
