海外メディア:NvidiaはARMアーキテクチャに基づくPCチップを設計しており、早ければ2025年に発売される予定

海外メディア:NvidiaはARMアーキテクチャに基づくPCチップを設計しており、早ければ2025年に発売される予定

10月24日、チップ大手のNvidiaが人工知能(AI)コンピューティングチップ市場を独占した。現在、同社はパソコン分野でインテルへの新たな挑戦を開始している。

事情に詳しい関係者によると、エヌビディアは英国のチップ設計会社アームの技術をひそかに利用し、マイクロソフトのウィンドウズOSを実行できる中央処理装置(CPU)を設計している。このチップはパソコン分野でインテルのプロセッサーに挑戦することになり、両半導体メーカー間の競争が激化することになる。

Nvidia のこの動きは、チップ企業が Windows PC 向けに Arm ベースのプロセッサを開発できるよう支援するという Microsoft の計画の一環である。マイクロソフトの計画は明らかにアップルを狙ったものだ。市場調査会社IDCがまとめた第3四半期の暫定データによると、Appleの市場シェアは、同社がMacコンピューターに独自のArmアーキテクチャチップを搭載し始めてから3年でほぼ2倍になった。

事情に詳しい2人の関係者によると、アドバンスト・マイクロ・デバイセズもアームの技術を使ってパソコン用チップを生産する計画だという。

事情に詳しい関係者によると、エヌビディアとAMDは早ければ2025年にもパソコン向けチップを販売する可能性があるという。両社は、2016年からノートPC向けのArmベースのチップを製造しているクアルコムに加わることになる。事情に詳しい関係者によると、クアルコムは火曜日のイベントで、元アップルのエンジニアチームが設計した主力チップの詳細を発表する予定だという。 Windowsおよびデバイス担当副社長のパヴァン・ダヴルリ氏を含むマイクロソフトの幹部が出席する予定。

Nvidiaの計画が明らかになった後、同社の株価は3.84%上昇して取引を終えたが、Intelの株価は3.06%下落して取引を終えた。アームの株価は4.89%上昇して取引を終えた。

4社ともコメントを控えた。

エヌビディア、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ、クアルコムの取り組みは、長らくインテルが独占してきたパソコン業界を揺るがす可能性があるが、業界はアップルからの圧力の高まりに直面している。 Apple のカスタムチップにより、Mac コンピューターのバッテリー持続時間が長くなり、動作が高速化され、より多くの電力を消費するチップに匹敵するパフォーマンスが実現します。事情に詳しい関係者によると、マイクロソフトの幹部は、人工知能タスクの処理を含め、アップルのアームベースのチップの効率性に気付いており、同様の性能を求めているという。

2016年、マイクロソフトは、長年スマートフォンとその小型バッテリーに電力を供給してきたArmの基盤プロセッサアーキテクチャへのWindowsオペレーティングシステムの移行を主導するようQualcommに委託した。事情に詳しい2人の関係者によると、マイクロソフトはクアルコムに、2024年までウィンドウズと互換性のあるチップを開発する独占権を与えた。しかし、マイクロソフトは独占契約の期限が切れた後も他の企業が市場に参入することを奨励しています。

「マイクロソフトは1990年代の教訓から学び、もはやインテルに依存したくないし、単一のサプライヤーに依存したくないのは明らかだ」と金融・戦略コンサルティング会社D2DアドバイザリーのCEO、ジェイ・ゴールドバーグ氏は語る。「アーム社がPCチップで本当に成功するなら、クアルコムを唯一のサプライヤーにすることは許さないだろう」

マイクロソフトはチップメーカーに対し、設計中のCPUに高度な人工知能機能を追加するよう奨励している。同社は、Copilot のような AI 強化ソフトウェアが Windows の使用においてますます重要な部分になると予想しています。その目標を達成するには、Nvidia、AMD などの今後のチップにはさらに多くのリソースが必要になります。

マイクロソフトとチップ企業が計画を進めたとしても、成功は保証されていない。ソフトウェア開発者は、Intel と AMD の両社でも使用されている x86 コンピューティング アーキテクチャ上で Windows を実行するためのコードを書くために、数十年の歳月と数十億ドルを費やしてきました。 x86 チップ用に構築されたコンピュータ コードは、Arm ベースの設計では自動的には実行されないため、移行には課題が生じる可能性があります。

Intel も自社のチップに AI 機能を追加しており、最近では ChatGPT のような機能をデバイス上で直接実行するラップトップを実演しました。インテルの広報担当ウィル・モス氏はコメントの要請にすぐには応じなかった。 (小さい)

<<:  2024年以降の5つのAIトレンド

>>: 

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

データ、アルゴリズム、処理は人工知能にとって不可欠である

[[276859]]人工知能プロジェクトにおいて、最も重要なのはデータ、アルゴリズム、プロセスのうち...

ソフトウェアプログラマー試験: 関数の最大値を見つけるための標準的な遺伝的アルゴリズム

Dim N2 (30) Longは2の累乗されたデータを格納するために使用されるDim Script...

AIはサプライチェーンの脆弱性をある程度軽減できる

今日の緊迫したサプライチェーンにおいて、最も脆弱なのはスキル不足である可能性があり、景気後退により短...

AI支援ツールを使用してソフトウェア要件を定義する

Userdoc は、ソフトウェア要件ド​​キュメントの作成を支援する AI 支援サービスです。最近の...

メールはAIの恩恵を受け、よりスマートになり、自動的にデータを促し、エラーを報告する

電子メールは日ごとに賢くなってきています。 Gmail では宛先不明の受信者を報告でき、Google...

業務自動化、中国海外土地投資のデジタル変革体験

デジタル変革の風があらゆる業界に吹き荒れています。人々の幸せな暮らしに影響を与える産業として、不動産...

18カ国が支持するAI安全ガイドラインが発表

英国の国立サイバーセキュリティセンター(NCSC)は、AIシステムの開発者やプロバイダーが「期待通り...

...

顧客の声: AI はあなたにとって優先事項ですか? データ戦略から始める必要があります

[[337768]]現在、世界中のあらゆる部門が人工知能(AI)の研究を行っています。 AI の画...

エッジ AI ソフトウェア市場は 2030 年までに大幅に成長する見込み

[[414082]]画像ソース: https://pixabay.com/images/id-592...

アルゴリズム・ステーブルコインの流行が再び到来。このトレンドをリードするのはどれでしょうか?

先週、私たちは、Float、Rai、Fei、Gyroscope などの人気のアルゴリズム ステーブル...

再サンプリングからデータ合成まで: 機械学習における不均衡な分類問題にどのように対処するか?

機械学習とデータサイエンスを少しでも勉強したことがあるなら、クラス分布の不均衡に遭遇したことがあるは...

デジタル経済時代の識別技術の新たな展開

青果市場では、小銭を気にせず、携帯電話をスワイプするだけで支払いができます。駅では、切符を買うために...

PubDef: パブリックモデルを使用した転送攻撃の防御

翻訳者 |ブガッティレビュー | Chonglou敵対的攻撃は、機械学習システムの信頼性とセキュリテ...

...