近年、AI技術の急速な発展に伴い、半導体業界で熱狂的な動きが見られている。
ウォール・ストリート・ジャーナルによると、現在AIコンピューティングを主導しているのは、NVIDIA（エヌビディア）を筆頭とするGPUチップである。これらのチップは当初、ゲームのグラフィックス処理用に設計されたが、その並列処理能力の高さから、大規模AIモデルの学習と実行に最適なチップとなった。NVIDIAの時価総額は1兆米ドルを突破するほどになっている。
しかし、AMDの会長兼CEOであるリサ・スー（蘇姿丰）は、AIモデルの設計が標準化されるにつれ、より専門化され、エネルギー効率が高く、サイズも小さいカスタムチップを開発する機会が生まれると考えている。これらのチップは、プログラム可能性と柔軟性においてはGPUにやや劣るかもしれないが、性能と効率の面では大きな利点を持つ可能性がある。スーは次のように述べている。「現在、GPUは大規模言語モデルに適した構造ですが、これは並列処理に優れている一方で、プログラム可能性に欠ける。しかし、5年後には状況が変わる可能性がある。」
スーは、今後5〜7年間はGPUが主導的な地位を維持するが、新しいチップアーキテクチャも台頭すると予測。将来のAIモデルは、GPUとより専門化されたチップを含む、異なるタイプのチップを組み合わせ使用する可能性がある。スーは「他の構造も登場する可能性もあるが、これはモデルの発展方向に依存よる」と述べている。
AIチップは依然として激戦区
実際、AmazonやGoogleなどの大手テクノロジー企業はすでに独自のカスタムAIチップを開発している。例えば、AmazonのAWS Trainium・AWS Inferentia、GoogleのTensor Processing Unit（TPU）などがある。これらのチップは、モデルの学習や推論など特定の機能に特化しており、エネルギー効率とコストの面で利点がある。
Broadcomのホック・タン（陳福陽）CEOも、同社のカスタムチップ部門の四半期営業利益が10億米ドルを超えたことを明らかにしており、これは主にGoogleのAIチップ生産支援によるものだという。
国際データ社（IDC）の半導体研究副社長シェーン・ラウは、カスタムチップはエネルギー効率とコストの面で大きな利点があり、特定の機能やモデルに合わせてハードワイヤード設計できるため、サイズも小さくなると主張。しかし、ラウは現在、このような超カスタムチップを商業的に販売する市場はまだ成熟していないと指摘。これは、AIモデルのイノベーションのペースが非常に速く、チップ業界が追いつくのが難しいことを反映している。
ガートナー社の副社長アナリストであるチラグ・デカテは、高度にカスタマイズされたチップには柔軟性と相互運用性の欠如という問題もあり、他のチップと協調して動作させるのが難しいと指摘。ウォール・ストリート・ジャーナルは、多くのチップ製品が一種の中間状態を示している。一部のGPUはより多くのカスタマイズが可能で、ある程度のプログラム可能性を持ちながら、特定のニーズに最適化することができる。これは、生成AIがさらに標準化される前のチップメーカーにとってのチャンスかもしれない。
編集：佐野華美 （関連記事： 長栄グループ6200億円遺産戦争に急展開：星宇航空会長の次男が兄を「背任」で告訴 ｜ 関連記事をもっと読む ）
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