大規模モデル企業がチップで「競争」、NVIDIAは危機？
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大規模モデル企業がチップで「競争」、NVIDIAは危機？
チップの戦争は、依然としてチップの老舗メーカー同士で繰り広げられている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：木沐
人工知能業界の競争は、OpenAIやGoogleといった大手インターネット企業間の大規模モデルの争いにとどまらず、演算を支えるチップ分野でも水面下で激化しており、大規模モデル「製造機」たちもこのレースに参入している。
OpenAIはCEOのサム・アルトマンが投資するスタートアップRain AIからより高効率なNPUチップを調達する計画だ。マイクロソフトも自社開発の2種類のチップ、Azure Maia 100とAzure Cobalt 100を発表した。また、Googleが最近リリースした新モデルGemini 1.0は、自社設計のTPU v4およびv5eチップを使用している。
これ以前、大規模モデル企業の強力なバックエンドとして存在していたのは、NVIDIAが築いたAIチップ帝国だった。しかし今、大規模モデル企業たちは一部を自給自足しようとしている。一方で、真にNVIDIAに正面から挑戦するのは、依然としてチップ市場のベテランプレーヤーたちだ。
米国超威半導体（AMD）は次世代AIチップMI300Xを投入し、Meta、マイクロソフト、OpenAIという大手3社の受注をNVIDIAから奪い取った。
AIチップ市場は過熱状態にあるが、現在「王座」に君臨するNVIDIAに挑戦するのは、決して簡単なことではない。
大規模モデル企業のチップ自給
今年に入り、さまざまなAI大規模モデルやアプリケーションが百花繚乱の状態となり、NVIDIAのA100、A800、H100、H800などAI大規模モデルの学習に対応するチップは猛烈な勢いで買い占められている。「消費者」はテクノロジー企業だけでなく、各国政府やベンチャーキャピタルも含まれる。
「水を売る」立場のNVIDIAは一時的に絶頂期を迎え、同社のAIチップは供給不足が続き、AI市場では再びGPUの不足が発生している。
マイクロソフトは2023会計年度の報告書で、クラウド事業運営に必要なGPUの調達について懸念を何度も示している。OpenAIのCEO、サム・アルトマンも度々公開でチップ不足とその巨額コストに不満を漏らしており、今年5月には「OpenAIは深刻な計算能力不足に直面している」と述べた。これはすでにユーザー体験にも影響を及ぼしており、ChatGPTは頻繁にフリーズし、応答が遅れることがある。
報道によれば、OpenAIがChatGPTを稼働させるコストは1日あたり70万ドルに上るという。ロイター通信は、1回のChatGPT問い合わせのコストが約4セントと指摘し、もしGoogle検索の1/10の規模まで問い合わせ数が増加すれば、事前に約480億ドル相当のGPUを投入し、年間160億ドルのチップ費用が必要になると試算している。
計算能力の不足と高コスト問題に対して、デルのアジア太平洋および日本担当プレジデントであるピーター・マーズ氏は、「購入者はNVIDIA GPUの納期の長さを許容しないだろう」と予測し、これが多数の競合企業にとってチャンスを生むと指摘している。
NVIDIAへの依存を脱却し、世界的なGPU不足に対応するとともに、GPTの学習コストを削減するために、OpenAIは独自のAIチップの開発を検討している。
先日、OpenAIの調達意向書がリークされ、アルトマンがCEO在任中に、彼自身が投資しているスタートアップRain AIから最大5100万ドル規模のチップ調達を行うことが明らかになった。
注目すべきは、このチップが神経形態（ニューロモーフィック）技術に基づく「脳型」AIチップNPUであり、「人間の脳の構造と機能を模倣する」とされるもので、並列かつ分散処理が可能であり、AIアプリケーションにおける「計算集約型タスク」に非常に適している。低消費電力かつ高効率での情報処理が可能とされているが、現時点ではまだ開発段階にある。
OpenAIだけではなく、マイクロソフトやGoogleといった大手テック企業も、より高効率なチップの開発を継続している。
11月16日、マイクロソフトは年次IT専門家・開発者向けカンファレンスIgniteにて、自社開発の2種類のチップ――クラウドAI用チップAzure Maia 100とサーバーCPU Azure Cobalt 100を発表した。
Maia 100はAIワークロード向けのクラウド上での学習および推論処理を目的としており、Cobalt 100は汎用ワークロード用だ。マイクロソフトのデータセンターは2024年初頭にArm CPUと専用AIアクセラレータを同時採用する予定。同社は、BingやOffice AI製品でのテストに加え、OpenAIもこのチップをテスト中だと述べている。
マイクロソフトが開発したMaia 100は自社利用およびパートナーのOpenAIへ提供
Googleも動き出しており、ついにリリースされた「GPT-4を凌駕する」と称される大規模モデルGemini 1.0には、自社開発のTPU v4およびv5eチップが使用されている。
Googleは、TPU上でGeminiは初期の小型で性能の低いモデルよりも明確に高速に動作すると説明している。さらに、GoogleはCloud TPU v5pシステムも発表し、最先端AIモデルの学習を支援することでGeminiの開発を加速させるとしている。
AppleやHuaweiなどのハードウェアメーカーを含め、ますます多くのテック大手が自社のビジネスニーズや差別化競争のために、自社設計・開発のチップに乗り出している。
NVIDIAの防衛と拡張
大規模モデル企業がチップ市場に参入しても、本当にNVIDIAへの依存から完全に脱却できるのだろうか？
市販のNVIDIA H100 GPUはすでに定価の2倍まで価格が跳ね上がっているが、それでも需要は供給を大きく上回っている。自社開発チップをすでに導入しているGoogleですら、依然として大量のNVIDIAチップを購入している。
NVIDIAには独自の守備ラインがあるのだ。
英フィナンシャル・タイムズの報道によれば、今年に入ってNVIDIAは20社以上の企業に投資しており、数十億ドル規模の大型新AIプラットフォームから、医療やエネルギー分野にAIを適用する小型スタートアップまで幅広く対象としている。
NVIDIAは投資時に特別な条項を設けておらず、被投資企業に自社チップの使用を義務づけていないと公式に述べている。しかし、ある意味でこれはより緊密な関係を意味している。
NVIDIAのベンチャーキャピタル部門NVenturesの責任者モハメド・シディーク氏は、「NVIDIAにとってスタートアップへの投資の最優先基準は関連性だ」と述べ、「当社の技術を利用し、依存し、当社の技術の上にビジネスを構築する企業こそが対象となる。私は、NVIDIAが投資した企業の中で当社製品を使っていない例を思いつかない」と強調している。
リスク投資機関Dealroomの推計によれば、NVIDIAは2023年に35件の取引に関与しており、昨年の約6倍に達している。Dealroomは、これはNVIDIAがAI分野で最も活発に取引を行った年であり、アンドリーセン・ホロウィッツやセコイア・キャピタルといったシリコンバレーの大手VCをも上回ったと指摘している。
さらに、NVIDIAのCUDAコンピューティングプラットフォームおよびソフトウェア・ハードウェアエコシステムは、NVIDIAの城壁をさらに堅固なものにしている。
CUDAはNVIDIAが開発した並列計算アーキテクチャであり、同じタスクを実行する場合、CUDA対応のNVIDIA GPUはCPUに比べて10〜100倍の速度を実現する。まさにCUDAシステムのおかげで、GPUはCPUに勝利し、今日のビッグデータ計算の基盤となったのである。
大規模モデル企業が自社チップを開発するにあたっても、直面する課題は少なくない。その根本的な原因は原材料の供給不足にある。
The Enderle Groupのチーフアナリスト、ロブ・エンダール氏は、「チップの製造は簡単ではない。ファウンダリやウエハー工場はすでに飽和状態にあり、このためOpenAIの取り組みは失敗する可能性が高い」と指摘。さらに「AMD、クアルコム、NVIDIA、インテルなど既に自社工場を持つ企業と協力するのが最善の策だ」と付け加えた。
コストの問題もある。
Futurum Groupのシニアアナリスト、トッド・R・ワイス氏は、独自チップ開発による依存からの脱却は「一見とてもクールなアイデアに思える」としつつも、「自社チップの設計、自社製造施設の建設、常に進化し続けるより良いチップのロードマップの開発、そしてサプライチェーンの管理――これらすべてにかかるコストを考えると、他人からチップを買うよりも簡単ではない」と語っている。
チップの戦場は、依然としてチップメーカー同士の間にある。
12月6日、NVIDIA最大のライバルである米国超威半導体（AMD）は「Advancing AI」発表会を開催し、マイクロソフトやMetaといったテック企業の幹部をステージに招いて、次世代AIチップMI300Xを披露した。
NVIDIAのH100 HGXと比較して、MI300Xアクセラレータは大規模言語モデルの推論処理において、スループットとレイテンシの両面で明らかに優れた性能を発揮し、価格もより安価だ。その後、Meta、マイクロソフト、OpenAIはAMDの投資家イベントで発表し、今後AMDの最新AIチップを採用する意向を表明した。
真にコストを下げる方法は、チップメーカー間の「過当競争」を待つしかない。AMDやNVIDIAといった大手チップメーカーが生産能力競争に突入すれば、価格は自然に下がってくる。大規模モデル企業の自社チップ開発は、単に「軍拡競争」に走るもう一つの手段にすぎない。
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