一部の大手ハイテク企業は何年にもわたって独自のプロセッサを開発してきましたが、成功は限られています。メタ社のカスタムチップの開発には問題があり、同社は人工知能チップの一部を廃棄することになったとロイター通信が報じた。 Meta は現在、あらゆる種類の AI 作業をカバーする新しいチップを開発しています。
Microsoft は大規模モデルのトレーニング用に新しい AI チップを開発する予定です
インフォメーション紙によると、マイクロソフト(MSFT.O)は来月の年次開発者会議で、同社初の人工知能向けに設計されたチップを発表する予定であると関係者が語った。この動きは長年にわたる取り組みの集大成であり、マイクロソフトはエヌビディア(NVDA.O)が設計した人工知能チップへの依存を減らすのに役立つ可能性がある。需要が急増するにつれて、これらのチップは供給不足になっています。 Microsoft のチップは、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングおよび実行するデータセンター サーバー向けに設計されています。 Microsoft のデータセンター サーバーは現在、Nvidia の GPU を使用して、OpenAI や Intuit などのクラウド顧客向けの高度な LLM を強化し、Microsoft 生産性アプリケーションの人工知能機能をサポートしています。
これらの計画は、OpenAI と Microsoft の 2 社間のさらなる対立を示す可能性があります。
AI チップの分野では機会と課題が共存しています。たとえOpenAIがカスタムチップの市場投入に取り組んだとしても、そのような取り組みには何年もかかり、毎年数億ドルの費用がかかるだろう。マイクロソフトも含め、このスタートアップの投資家がそのような危険な賭けに興味があるかどうかはまだ分からない。 OpenAI がこの分野に進出する可能性は、より自立したカスタマイズされたソリューションへの広範な業界の移行を浮き彫りにしています。結果はまだわかりませんが、人工知能の世界への影響は非常に大きいです。
Nvidiaを廃止しますか？ OpenAI と Microsoft は両方とも独自の AI チップを開発することを選択しました
事情に詳しい関係者によると、人工知能モデルをトレーニングするためのチップの不足が深刻化する中、ChatGPTの開発元であるOpenAIは独自のAIチップの製造を検討しており、潜在的な買収対象を評価しているという。 OpenAIは少なくとも昨年以来、依存している高価なAIチップの不足に対処するためのさまざまな選択肢について議論してきた。
これらの選択肢には、独自のAIチップの構築、エヌビディアを含む他のチップメーカーとの緊密な連携、エヌビディア(NVDA.O)以外のサプライヤーの多様化などが含まれる。
現在、OpenAI は、ほとんどの競合他社と同様に、GPU ベースのハードウェアに依存して、ChatGPT、GPT-4、DALL-E 3 などのモデルを開発しています。 GPU は多くの計算を並行して実行できるため、今日の最先端モデルのトレーニングに最適です。
OpenAI CEO の Sam Altman 氏は、より多くの GPU チップを入手することを会社の優先事項としています。彼はGPUの不足について公に不満を述べている。現在、AI チップ市場は Nvidia によって支配されており、世界の AI チップ市場の 80% 以上を支配しています。
より多くのチップを獲得しようとする動きは、アルトマン氏が特定した 2 つの主な問題、すなわち OpenAI ソフトウェアを駆動する高度なプロセッサの不足と、その動作と製品を駆動するために必要な「目もくらむような」量のハードウェアのコストに結びついています。
2020 年以来、OpenAI は、最大の支援者の 1 つである Microsoft が構築した、10,000 個の Nvidia グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を使用する巨大なスーパーコンピューター上で生成 AI テクノロジーを開発してきました。
しかし、生成型人工知能のブームは、Nvidia などの GPU メーカーにとっては思いがけない恩恵であり、GPU のサプライ チェーンに多大な圧力をかけています。 Microsoftは夏の決算報告で、人工知能の実行に必要なサーバーハードウェアの深刻な不足がサービス停止につながる可能性があると警告した。 Nvidiaの最高性能のAIチップは2024年まで売り切れると伝えられている。
GPU は OpenAI モデルの実行と提供にも重要であり、同社は顧客のワークロードを実行するためにクラウド内の GPU クラスターに依存しています。しかし、それらは非常に高価です。
OpenAI にとって ChatGPT の実行は非常に高価です。バーンスタインのアナリスト、ステイシー・ラスゴン氏の分析によると、クエリあたりのコストは約4セントだという。 ChatGPT クエリのサイズが Google 検索の 10 分の 1 に成長した場合、実行を継続するには年間約 481 億ドル相当の GPU と約 160 億ドル相当のチップが必要になります。
生成 AI 競争はカスタマイズされたチップの時代に突入
昨年の ChatGPT の発売以来、専用 AI チップの需要が急増しています。最新の生成 AI テクノロジーのトレーニングと実行には、特定のチップまたは AI アクセラレーターが必要です。 Nvidia は、有用な AI チップを生産し、市場を支配している数少ないチップメーカーの 1 つです。
独自の AI チップを開発する取り組みにより、OpenAI は、その基盤となるチップの設計を制御しようとしてきた Google や Amazon などの大手テクノロジー企業の少数のグループに加わることになる。
OpenAIがカスタムチップの計画を進めるかどうかは不明だ。業界のベテランらは、これは大きな戦略的措置であり、年間数億ドルの費用がかかる可能性がある巨額の投資になると述べている。 OpenAI がそのタスクにリソースを投入したとしても、成功は保証されません。
Amazonが2015年にAnnapurna Labsを買収したときのように、チップ会社を買収すれば、OpenAIの自社チップ開発プロセスが加速する可能性がある。
関係者によると、OpenAIは潜在的な買収対象についてデューデリジェンスを実施する道を検討してきたという。しかし、OpenAIが買収を検討している企業のリストを知ることはまだ不可能だ。
OpenAIが買収を含むカスタムチップ計画を進めたとしても、その作業には何年もかかる可能性があり、OpenAIは依然としてNvidiaやAMDなどの商用チッププロバイダーに依存する必要がある。
一部の大手ハイテク企業は何年にもわたって独自のプロセッサを開発してきましたが、成功は限られています。メタ社のカスタムチップの開発には問題があり、同社は人工知能チップの一部を廃棄することになったとロイター通信が報じた。 Meta は現在、あらゆる種類の AI 作業をカバーする新しいチップを開発しています。
Microsoft は大規模モデルのトレーニング用に新しい AI チップを開発する予定です
インフォメーション紙によると、マイクロソフト(MSFT.O)は来月の年次開発者会議で、同社初の人工知能向けに設計されたチップを発表する予定であると関係者が語った。この動きは長年にわたる取り組みの集大成であり、マイクロソフトはエヌビディア(NVDA.O)が設計した人工知能チップへの依存を減らすのに役立つ可能性がある。需要が急増するにつれて、これらのチップは供給不足になっています。 Microsoft のチップは、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングおよび実行するデータセンター サーバー向けに設計されています。 Microsoft のデータセンター サーバーは現在、Nvidia の GPU を使用して、OpenAI や Intuit などのクラウド顧客向けの高度な LLM を強化し、Microsoft 生産性アプリケーションの人工知能機能をサポートしています。
これらの計画は、OpenAI と Microsoft の 2 社間のさらなる対立を示す可能性があります。
AI チップの分野では機会と課題が共存しています。たとえOpenAIがカスタムチップの市場投入に取り組んだとしても、そのような取り組みには何年もかかり、毎年数億ドルの費用がかかるだろう。マイクロソフトも含め、このスタートアップの投資家がそのような危険な賭けに興味があるかどうかはまだ分からない。 OpenAI がこの分野に進出する可能性は、より自立したカスタマイズされたソリューションへの広範な業界の移行を浮き彫りにしています。結果はまだわかりませんが、人工知能の世界への影響は非常に大きいです。
参考文献: