人工知能（AI）市場におけるNVIDIAの独占が続く中、ビッグテック企業はNVIDIAのグラフィック処理装置（GPU）を大量に購入しつつ、同時に独自のAIチップ開発にも力を入れている。NVIDIAのチップを引き続き調達しながらも、計算特性に適したチップを自ら確保し、コストと電力効率を向上させる動きと解釈される。
27日、業界によると、オープAIは25日（現地時間）に独自開発したAI推論チップ「ハラペーニョ」の初の性能測定結果を公開した。オープAIは、ハラペーニョがNVIDIAのGB200およびGB300と比較して、電力当たりの処理量と応答遅延時間の両方で優れていると発表した。公開されたモデルを対象にしたテストでは、ハラペーニョの電力当たりの処理量は比較システムより1.5〜1.9倍高く、応答遅延時間は1.7〜3.6倍低かったとオープAI側は説明している。ただし、これは自社評価結果であるため、実際の競争力は今後の商用環境で検証される必要がある。
オープAIはハラペーニョを今年末から自社のコンピューティングインフラに配置する計画である。同時に、NVIDIAを含む外部アクセラレーターも学習と推論に引き続き活用すると述べた。独自チップがNVIDIAのGPUを代替するのではなく、用途に応じて複数のアクセラレーターを併用する構造である。
ビッグテックの独自チップ開発はオープAIだけの動きではない。Googleは独自のAIアクセラレーターTPUを開発し、データセンターに活用している。Amazonはトレーニウムとインフェレンシアを開発しつつ、NVIDIAのGPUもクラウドサービスで提供している。Metaは独自のAIチップMTIAを拡大し、NVIDIAやAMDなどの外部チップも調達している。マイクロソフトも独自のAIアクセラレーター「マイア」と外部GPUを併用する戦略を採っている。
彼らが独自チップを開発する最大の理由の一つは、AI推論コストである。AIサービスの利用者が増える中、学習だけでなく推論に必要な計算量も急増している。汎用GPUはさまざまな計算を処理できるが、すべての作業に同じレベルの性能と電力効率を提供するわけではない。独自サービスに合わせたチップを設計すれば、繰り返しの計算をより少ない電力で処理する余地があるとの分析が出ている。
特に推論は独自チップの効率性が際立つ領域とされている。学習には多様なモデルと計算を処理できる汎用性が重要である。一方、推論は既に学習されたモデルを繰り返し実行する作業であるため、特定のモデルやサービスに合わせた最適化が可能である。オープAIがハラペーニョを推論用チップとして開発したのもこの背景によるものである。
独自チップの拡大がNVIDIAのGPU需要の減少に直結するわけではない。むしろAI計算需要自体が急速に増加しており、ビッグテックは外部GPUと独自チップを併せて確保する構造が形成されている。NVIDIAも独自チップを開発するオープAIとの協力を続けている。NVIDIAは26日の業績発表で、データセンターの売上が前年同期比117%増の890億ドルに達したと発表した。
ただし、独自チップが増えるとAI半導体市場の競争方式は変わる可能性がある。これまで、NVIDIAやAMDなどのアクセラレーター企業がチップ設計を主導し、ビッグテックがそれを購入する構造が中心であった。今後はビッグテックが直接チップの構造と性能を設計し、半導体企業と協力して生産する事例が増える可能性がある。
この過程で半導体業界の顧客構造も変わる可能性がある。独自AIチップにも高帯域幅メモリ（HBM）や先進的なパッケージングなどの高性能半導体が必要だからである。実際、オープAIのハラペーニョにはHBM4が使用されるとされている。独自AIチップを開発する企業が増えれば、NVIDIAやAMDなどのアクセラレーター企業に加え、ビッグテックの独自チップも高性能メモリの新たな需要先となる期待が高まると見込まれている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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