AI時代のコンピューティングパワーの拡大とコストパフォーマンスの追求

大手テクノロジー企業はAIへの投資を継続的に拡大しています。マイクロソフトやグーグルなどの企業の最新の財務報告書では、クラウドビジネスの収入と利益率が着実に向上しており、AIが新たな業績の成長点となっています。これらの主要クラウドプロバイダーのコンピューティングパワーの「軍備競争」は盛況であり、短期的には資本支出の減速は見込まれていません。業界では、AIのコンピューティングパワーの供給と需要のバランスが2030年頃まで実現しないと予想されています。

一方、市場はより「身近な」AIアプリケーションが登場し、ユーザーに実際の生産性向上や生活の便利さをもたらすことを期待しています。今年はすでにOpenAI Soraや国産大モデルKimiなどの優れた製品が登場し、今後はGPTやGeminiなどの大モデルの継続的な更新や、さらなるエンドサイドAIアプリケーションの登場が期待されています。しかし、AGIへの道のりは依然として長く、人類社会を本当に変えるAIアプリケーションの孵化にはまだかなりの時間が必要です。

現在、業界は「高コストパフォーマンスのコンピューティングパワー」を提供する方法にもっと注目すべきです。歴史的な経験から見ると、単位コンピューティングパワーのコストの低下はAIの発展にとって必要条件です。安価で入手しやすく、安定したAIコンピューティングパワーは、重要なAIアプリケーションが誕生するための基盤です。Soraを例に挙げると、その公開にはまだ数ヶ月の時間が必要であり、重要な理由の一つは推論に必要なコンピューティングパワーを継続的に最適化する必要があるからです。

コストを削減するために、業界は複数の側面から取り組んでいる: GPU生産能力の面では、TSMCはAIチップに必要なCoWoSパッケージの生産能力を大幅に拡張している; ネットワーク機器の面では、NVIDIAの次世代AIチップはコストを制御するために銅ケーブル接続を採用しており、光モジュールメーカーもLPOなどの高コストパフォーマンスのソリューションを推進している; 冷却の面では、単一キャビネットの電力密度が高くなるにつれて、液体冷却ソリューションのコストパフォーマンスの利点が徐々に顕在化するだろう。

総じて言えば、主要なクラウドプロバイダーは大規模な投資を継続する力を持っていますが、より広範な市場の需要は高コストパフォーマンスのAIコンピューティングパワーです。今後、性能を保証しつつ単位コンピューティングパワーのコストを削減することが、AIの発展を促進する鍵となります。これは、チップ、ネットワーク、冷却などの複数の段階から共同で取り組む必要があり、よりコストパフォーマンスに優れたAIインフラストラクチャを構築し、AIアプリケーションの革新に強固な支えを提供することが求められます。