2024年、AIインフラの要となるチップ市場で変化の兆しが見え始めています。時価総額3兆ドルに達したNVIDIAの市場支配に対し、半導体大手やテック企業が新たな動きを見せ始めました。
ゲーム用グラフィックスカードメーカーから、わずか10年でAI市場の巨人となったNVIDIAの独占体制に、初めて本格的な変化が訪れようとしているのです。
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AIインフラ需要の変化が市場を動かす
AIモデルの利用方法は、大きな転換期を迎えています。これまでの市場では、より大規模なモデルの開発・学習に注力が集まり、この分野でNVIDIAの高性能チップが圧倒的な強みを発揮してきました。しかし現在、企業のニーズは大きく変化しつつあります。新しいモデルの開発や学習よりも、既存のモデルを効率的に活用することに重点が置かれるようになってきたのです。この「推論（インファレンス）」と呼ばれる処理は、学習済みのAIモデルに対して繰り返し質問や処理を行うもので、多くの企業が実用段階で必要としている技術です。このような変化の背景には、NVIDIAの最新チップの供給不足と高額な導入コスト、そして大規模なモデル開発による性能向上が以前ほど見込めなくなってきたことがあります。さらに、重要なインフラの供給を単一のベンダーに依存することへの懸念も、特に大手企業から上がっています。
このように市場ニーズが変化する中、NVIDIAの独占市場に風穴を開けようとする動きが、様々な企業から出始めています。
急拡大する競合の動き
NVIDIAに対する競合は、主に3つの陣営から生まれています。その動きは、市場に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。
従来からの半導体メーカーの中では、特にAMDの動きが注目を集めています。創業50年以上の歴史を持つAMDは、これまでPCのプロセッサやグラフィックスカード市場でNVIDIAと競争してきた実績があり、2023年末に発表したMI300チップはMeta、OpenAI、Microsoftといった大手企業からの採用を獲得しました。同じく半導体業界の最大手であるIntelも専用チップ「Gaudi」の開発に力を入れており、AIチップ市場での存在感を高めようとしています。
大手テック企業の自社開発も活発化しています。Googleは2015年から独自のAI処理用チップ「TPU」を開発し、最近ではクラウドサービスを通じて外部提供も開始。Amazonも第二世代の「Trainium」チップを発表し、AIスタートアップのAnthropicが既にテストを進めています。さらにAppleもBroadcomと共同でAIチップの開発を進めているという報道も出ています。
新興勢力の台頭も見逃せません。2023年にはAI半導体企業に対して60億ドルもの投資が行われ、SambaNova、Groqといった企業が推論処理の高速化を、Cerebras Systemsは大規模なAI計算に特化したチップの開発を進めています。
こうした競合の台頭は、AIチップ市場に新たな可能性をもたらすと同時に、企業の選択肢を広げる動きとなっています。
企業の選択肢はどう広がるのか
新たな選択肢が増える一方で、実際の採用には重要な検討ポイントが存在します。
最も大きな課題となっているのが、ソフトウェアの対応状況です。NVIDIAは2006年から独自の開発環境「CUDA」を提供し、多くの大学でプログラミング教育の標準として採用されてきました。そのため、AI開発者の多くがCUDAに精通しており、他社製品への移行には技術者の再教育という大きなハードルが存在します。この課題に対し、AMD、Intel、Googleは共同でCUDAの代替となるオープンソースの開発を進めていますが、普及にはまだ時間がかかると見られています。
市場関係者からは、2025年以降、クラウドサービスを通じた新しいAIチップの利用が増える可能性が指摘されています。これにより、必要に応じて異なるベンダーのチップを柔軟に使い分けることが可能になると予測されています。特に推論処理を中心とした利用を検討している企業にとって、こうした市場の変化は、より多くの選択肢をもたらす可能性を秘めています。選択肢の増加は、各企業のニーズに合わせた最適な解決策を見つける機会を提供することになるでしょう。
まとめ
いかがだったでしょうか？
AIチップ市場は、NVIDIAの一強時代から、多様な選択肢が生まれる時代へと移行しつつあります。市場のニーズ変化と新規参入により、AIインフラの選択肢は確実に広がりを見せています。ただし、ソフトウェアの互換性など、検討すべき課題も存在します。各企業は自社の状況に合わせて、適切な選択を進めていく必要があるでしょう。
参考記事：Here’s How Nvidia’s Vice-Like Grip on AI Chips Could Slip
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