出典: Lei Technology

画像ソース: Unbounded AI によって生成

NVIDIA は現在、非常に繁栄した生活を送っています。仮想通貨の流行から大規模 AI モデルの時代に至るまで、過去数年間の NVIDIA の開発スピードは過去のどの時期をも上回っており、これによりチップ会社の市場価値も 10 兆を超えることに成功しました。ドルマーク。

しかし、仮想通貨の城のような仮想経済と比較すると、大規模な AI モデルによってもたらされる「実需」こそが、NVIDIA が時価総額 1 兆ドルのマークを突破するための中心的な原動力となっています。納品までの期間は数か月にも及び、スポットのプレミアムは一時は100％に近かった。

しかし、NVIDIA の好調な時代は長くは続かない可能性があり、大規模な AI モデルが「広い道」であると認識されるにつれ、大手企業は NVIDIA グラフィックス カードを購入し、独自のトレーニング サーバーを構築する取り組みを強化しています。洪水も、彼自身の小さな計算をしました。

最近、**OpenAI は Nvidia への依存を減らすために独自の AI チップの開発に着手すると発表しましたが、偶然にも、大規模な AI サーバーを構築している Microsoft も独自の AI チップ計画を発表しました。 **興味深いことに、OpenAI は現在名目上 Microsoft 陣営に属していますが (Microsoft は以前に OpenAI の買収を完了しています)、OpenAI と Microsoft はチップ計画を共有する計画はないようです。

OpenAI と Microsoft に加えて、移行の準備ができているメーカーも数多くあります。

四方八方で戦っている

大規模データセンターのサポートコストは決して安くはなく、ハードウェアの初期投資だけでも「億」単位に上ります。マイクロソフトが少し前に発表した欧州データセンター計画の初期投資額は最大5億ドルです。その後のメンテナンスを含む待機料金。 5 億米ドルのうち、インフラ建設やその他の費用に加えて、最も大きな支出は Nvidia 製のプロフェッショナル コンピューティング カードの購入です。

少し前の分析によると、Nvidia のチップのコストと販売価格の差は 10 倍以上ある可能性があり、大企業に最も人気のある H100 を例にとると、コンピューティング カードのコストは約 2,000 ドルです。公式販売価格は25,000ドル以上ですが、-2,500ドルです。

コストを節約するためでも、この新興市場を活用するためでも、独自の AI チップ研究開発計画の実施が差し迫っています。 **現在知られている情報から判断すると、インテルやAMDなどの半導体大手はAIチップの新たな研究開発計画を発表しており、インテルはCPUをブレークスルーとして別の方法で別のAIチップを作成し、リリースまで行っている。第 1 世代の AI チップ製品で、AMD は GPU 分野における Nvidia の地位に挑戦しようとしています。 **

伝統的な半導体大手がパイの一部を手に入れようとしているのは驚くべきことではないが、Nvidiaの注目をさらに集めたのは、OpenAIとMicrosoftがAIチップの研究開発計画を立ち上げると発表したことだ。それらは明らかに Nvidia にとってマイナスの影響を及ぼし、生態学的状態と収益は深刻な影響を及ぼします。

OpenAIのチップ計画は最近初めて明らかになったばかりですが、AI企業としてはOpenAIのチップの研究開発能力に疑問を感じます。また、最近 OpenAI が公開した採用情報を見る限り、研究開発チームをゼロから構築しているため、暫定的な成果が出るまでには少なくとも 1 年はかかる可能性が高く、成果が得られない可能性が高い。 Nvidia の主力チップと競合します。

比較的言えば、Microsoft のチップ計画はより懸念されます。Microsoft のチップ分野への投資は実際にかなり高額であり、近年多くの製品を生産しています。** そして、最近公開されたコード名「Athena」のチップ、によると、内部情報によると、研究開発は 2019 年にはすでに開始され、現在は試作段階に入っています。 **

OpenAIがAthenaチップを秘密裏にテストしたと報じられており、大規模なモデルのトレーニングと実行用に設計されたチップとして、そのパフォーマンスは非常に優れており、少なくともAmazonやGoogle、その他の企業の主流チップと同等といえる。

もちろん、Athena のパフォーマンスは Nvidia の主力チップに匹敵するものではありませんが、Microsoft に大きな主導権を与え、Nvidia がチップの見積もりを提供する際にもう少し抑制できる可能性があります。さらに、Athena はマイクロソフト初のプロフェッショナル向け AI チップにすぎず、20 億ドルを超える研究開発投資が生み出す成果は 1 つだけではないことは明らかです。

OpenAI の最大のスポンサーである Microsoft は、Athena チップのテストおよび導入環境の提供を OpenAI に要求する可能性が高く、結局のところ、Amazon と Google はそれを実行しています。マイクロソフト社よりずっと前から、アマゾン社とグーグル社は多くのAI企業に投資しており、アマゾン社はアンスロピック社に40億ドルの資金援助を提供したが、相手方にはアマゾン社が開発した2つのAIチップを使用するよう要求した。 **

大手 AI 企業が他のチップや自社開発チップに切り替え始めると、必然的に AI 業界全体のハードウェア選択に重大な影響を与えることになります。これはまさに NVIDIA が望んでいないことです。NVIDIA はどのように対応しますか?

NVIDIAの対策

大規模な AI モデルの魅力に多くのテクノロジー企業が夢中になり、これが次の産業革命の始まりであると信じている人さえいます。もちろん、「産業革命の始まり」と呼ばれる新技術がどれだけあるかについては議論するつもりはありませんが、少なくとも現在の開発ルートから判断すると、大規模な AI モデルは近年最も一般の人々に密接に関係しているはずです。 。

一般の人々と密接な関係があるということは、この技術が非常に幅広い応用市場を持ち、すぐに宣伝して商業化して利益をもたらすことができることを意味します。技術の誕生から実用化まで、大型AIモデルほど急速に進歩した技術はほとんどなく、ChatGPTが発表・公開されてから、さまざまなAI大型モデルが誕生して公開されるまでのプロセスはわずか1年で完了しました。 1日以内に完成します。

生産性からエンターテイメント、消費、旅行、教育に至るまで、大規模な AI モデルは多くのアプリケーションに実装されており、このため、一部の強力な企業は、大規模なシステムを導入してトレーニングするために独自のデータ センターやコンピューティング センターを構築する取り組みも強化しています。スケール モデル AI モデルは、競合他社に対して優位性をもたらします。

**AI市場が競争段階に入るにつれ、企業はより効率的なトレーニング方法やより強力なモデルも求めており、アルゴリズムなどの最適化に加えて、より強力なコンピューティング能力を備えたプロフェッショナルコンピューティングカードも必須です。 **つまり、NVIDIA の対策は実にシンプルで、研究開発チームを安定させ、他メーカーに先駆けて AI チップを投入するというものです。

ハードウェアのパフォーマンスは NVIDIA の最大の利点であり、Amazon であれ Microsoft であれ、パフォーマンスとエネルギー消費の最適なバランスを見つけたい限り、NVIDIA が第一の選択肢となります。メーカーが自社開発チップの使用を促す理由は 2 つしかなく、1 つは Nvidia のチップが高すぎること、もう 1 つは供給が限られており、在庫を待つ必要があり、メーカーの拡張計画に影響を与えることです。

現在、NVIDIA の生産能力は徐々に増加しており、購入量は徐々に減少しており、間もなく需要と供給のバランスが取れる段階に達するはずです。となると問題は価格だが、NVIDIAの原価と販売価格が10倍近く違うことを考えると、値下げの余地は十分にあるはずだ。

**個人的には、NVIDIA が価格を引き下げる意思がある限り、多くの企業にとって、高性能データセンターを構築するために NVIDIA のプロフェッショナル コンピューティング カードを購入することは費用対効果の高い取引になると信じています。 **自社開発チップについては?実際、データセンターにはその規模や目的に応じてさまざまな種類のチップが必要であり、パフォーマンス要件が低い一部のデータセンターは自社開発チップで構築するのに適しています。

簡単に言うと、トレーニングおよび開発センターでは Nvidia のプロフェッショナル コンピューティング カードを使用してトレーニングの効率を向上させ、一般ユーザー向けのデータ センターでは自社開発または他のチップを使用して建設コストとその後のメンテナンス コストを削減します。企業が拡大すると、近くのユーザーのニーズに応えるために、世界中にさらに多くのデータセンターを建設する必要があるのは明らかです。

したがって、NVIDIA がこれまで蓄積してきたアドバンテージは今後も簡単に失われることはありませんが、他社の参入により NVIDIA の発言力は低下し、製品価格などの面で NVIDIA が一部を譲り渡す可能性があります。利益の一部を市場シェアを維持するために使用します。

しかし、これまでの神と定命の者の戦いと比較して、今回の多くのAI企業による「光明定」の包囲により、実際には中小規模のAI企業がより安価なデータセンター展開ソリューションを入手できるようになる可能性がある。