2番目の問題は、希少性です。ちょうど今年6月、OpenAIの最高経営責任者（CEO）サム・アルトマン氏はカンファレンスで、チップ不足がChatGPTの開発を妨げていると述べた。 API の信頼性と速度に関する顧客からの苦情に直面して、Altman 氏は、ほとんどの問題はチップ不足が原因であると説明しました。
今年新しくリリースされた Nvidia H100 は現在最も人気のある AI チップですが、市場の需要の半分しか満たせません。 Nvidia H100とA100はどちらもTSMCによって生産されており、TSMC会長のLiu Deyin氏は先月、供給制約は物理チップの不足によるものではなく、製造の重要なステップである高度なチップパッケージングサービス（CoWos）の生産能力が限られているためであると説明したプロセス。
誰が最初に Nvidia を「ダンプ」できるでしょうか?
出典: アルファベットリスト
著者: ビ・アンディ
**OpenAI もロバに乗って馬を探しており、できるだけ早く Nvidia への依存を解消したいと考えています。 **
ロイター通信によると、OpenAIは高価で希少なチップの問題を解決したいと考え、少なくとも昨年からさまざまな解決策を議論してきたという。その中で自社開発チップも選択肢の一つであり、この選択肢はまだ完全に否定されたわけではない。
もう一つの選択肢は、チップ企業を直接買収することだ。関係者によると、OpenAIにはすでに潜在的な買収対象が存在しており、それらについてデューデリジェンスを実施することを検討しているという。しかし、報告書では特定の半導体企業を特定できなかった。
**偶然にも、IT と同時に別のニュースも発表されました。Microsoft は来月の年次開発者会議で、AI 向けに設計された最初のチップ「Athena」を発表します。 **
クラウドは大規模モデルにとって重要な戦場となっており、この分野におけるマイクロソフトの競合2社、グーグルとアマゾンはすでに独自のAIチップを持っている。 Athenaの発売により、Microsoftはその欠点を補うことができるようになる。
チップ問題における Microsoft と OpenAI の進展は非常に代表的なものです。役割の観点から言えば、ChatGPT を現実のものとしたのは Microsoft、OpenAI、NVIDIA の 3 者協力であり、それが世界的な AIGC の新たな波を引き起こしました。今月は、ChatGPT が開始されてからちょうど 1 年になります。
**大型モデル競争の次の焦点は「誰が最初にNVIDIAを“捨てる”ことができるか」となりそうだが、チップ分野で優位に立つNVIDIAは早急に解放されるべき足かせとなっている。 **
今、遅ればせながら、黄仁訓氏の「コンピューティングと人類の未来のために」DGX-1に書かれた署名を振り返り、「革をまとった指導者」の悪意に満ちた目を叫ぶ人々がいる。
2019 年までに、Microsoft は OpenAI と協力して、数万個の NVIDIA A100 GPU を使用するスーパーコンピューターを構築しました。このように、OpenAI が取り組み、Microsoft が資金を提供し、NVIDIA がインフラを提供し、驚くべきコンピューティング能力を使用して OpenAI の大規模モデルの研究開発をサポートし、最終的に奇跡を起こすために努力しました。 。
今年7月、シティのリサーチアナリスト、クリストファー・デーンリー氏はレポートの中で、エヌビディアがAIチップ市場の「少なくとも90％」を占めるだろうと指摘した。
**しかし、この「3勝」の試合で、完全に満足しているのはおそらく黄仁勲だけだろう。 MicrosoftやOpenAIに代表される「水の購入者」にとって、Nvidiaのチップに依存することには少なくとも2つの問題がある。 **
1つ目の問題は高価なことです。ブルームバーグによると、OpenAI用に構築されたスーパーコンピューターに関しては、マイクロソフトはこのプロジェクトに数億ドルを費やしたという。 Bernstein Research のアナリスト、Stacy Rasgon 氏は、ChatGPT のコストはクエリあたり約 4 セントであると分析しました。 ChatGPT のクエリ量が Google 検索の 10 分の 1 に増加した場合、実行を継続するには年間約 481 億ドルの GPU とさらに 160 億ドルのチップが必要になります。
2番目の問題は、希少性です。ちょうど今年6月、OpenAIの最高経営責任者（CEO）サム・アルトマン氏はカンファレンスで、チップ不足がChatGPTの開発を妨げていると述べた。 API の信頼性と速度に関する顧客からの苦情に直面して、Altman 氏は、ほとんどの問題はチップ不足が原因であると説明しました。
今年新しくリリースされた Nvidia H100 は現在最も人気のある AI チップですが、市場の需要の半分しか満たせません。 Nvidia H100とA100はどちらもTSMCによって生産されており、TSMC会長のLiu Deyin氏は先月、供給制約は物理チップの不足によるものではなく、製造の重要なステップである高度なチップパッケージングサービス（CoWos）の生産能力が限られているためであると説明したプロセス。
**Liu Deyin 氏はまた、技術的な生産能力は 1 年半以内に顧客の需要を満たすのに十分になると予測しています。これは、AI チップの供給不足が 2024 年末までに緩和される可能性があることを意味します。 **
Athena の発売は今年になる可能性がありますが、Microsoft は何年もかけて Athena の準備をしてきました。 OpenAI 用のスーパーコンピューターの構築に数億ドルが費やされた 2019 年に、Microsoft の Athena プロジェクトが開始されました。ニュースによると、Athena は TSMC の 5nm プロセスを使用して構築され、Nvidia A100 を直接ベンチマークし、チップあたりのコストが 3 分の 1 削減されることが期待されています。
Microsoft は NVIDIA の最大の顧客の 1 つであり、H100 の通期生産能力を「切り上げる」というニュースさえあり、OpenAI は AIGC 分野で最も重要な風見鶏です。自社開発チップを開発するという両社の野心は、エヌビディアの頭上に暗雲を漂わせている。
Google は AI コンピューティング用に GPU を大規模に購入した最初の企業ですが、後に独自の AI 専用チップを開発しました。第 1 世代の TPU (Tensor Processing Unit) は 2016 年にリリースされ、その後 2017 年に Google Cloud インフラストラクチャ Google TPU としてリリースされました。 Googleは長年にわたり改良を繰り返し、今年4月にはTPU v4の詳細を発表し、NvidiaのA100よりも1.7倍強力だと発表した。
Google は依然として Nvidia GPU を大量に購入していますが、同社のクラウド サービスはすでに独自の TPU を使用しています。このAIGCの戦いでは、AIマッピング企業Midjourneyと、ChatGPTの競合企業Cloudeを擁するユニコーン企業Anthropicは、OpenAIのようなスーパーコンピュータを構築するためにNvidiaからチップを購入せず、Googleの計算能力を利用した。
もう 1 つのテクノロジー巨人である Amazon も非常に早い段階から行動を起こし、2015 年にクラウド インフラ向けにカスタマイズされたチップを開発するためにイスラエルのチップ スタートアップ Annapurna Labs を買収し、その 3 年後には Arm ベースのサーバー チップ Graviton を発売しました。その後、Amazon は人工知能に焦点を当てたチップ Inferentia、Trainium を発売しました。
さらに、Nvidia の他の競合他社も AI チップの分野で攻撃を開始しています。 AMD、Intel、IBMなどがNvidia製品に対抗するためにAIチップを相次いで投入している。今年 6 月、AMD は、NVIDIA H100 を直接ベンチマークする、AIGC 専用のアクセラレータである Instinct MI300 をリリースしました。集積トランジスタ数は1,530億個に達し、H100の800億個を上回り、AMDの生産開始以来最大のチップとなる。 AMD は、顧客の移行しきい値を下げるために、NVIDIA の CUDA と互換性を持たせるという戦略も採用しています。
Nvidia が依然として AI チップ市場をほぼ独占していることは否定できず、どの競合他社もその地位を揺るがすことはできず、どのテクノロジー大手も AI チップへの依存を完全に取り除くことはできません。
しかし、「NVIDIAの支配力を縮小する」ということはコンセンサスになっているようで、外部からの課題が次々と襲いかかってくる。 Microsoft と OpenAI が自社開発チップを開発しているというニュースは新たな波です。 Nvidiaは毅然とした態度を取れるでしょうか?
参考文献:
Heart of the Machine: 「Amazon は 40 億米ドルを投資したばかりですが、Google などはさらに 20 億米ドルを投資する予定で、Anthropic の評価額は急上昇しています」
Sina Technology: 「AI チップの不足がテクノロジー企業の収益を押し下げています。来年の Nvidia H100 出荷台数は少なくとも 3 倍になると言われています。」
CSDN: 「数億ドルと数万台の Nvidia GPU を費やしたマイクロソフトは、ChatGPT 構築の背後にあるスーパーコンピューターの過去を明らかにします!」 》
ウォールストリート・インサイト: 「プライドを捨てろ!」 Microsoft は OpenAI にどのように大きな賭けをしているのか》
Jiemian News: 「Microsoft の自社開発 AI チップ「Athena」が浮上、NVIDIA のコンピューティング能力独占を打破することを目指す」
元川研究所: 「NVIDIA 帝国の亀裂」