GPT-5 は 50,000 個の H100 で停止しています。アルトマンは、NVIDIAに代わるAIチップ帝国を築くために、緊急に数十億ドルを調達している。

サム・アルトマンは半導体ファウンドリの世界的なネットワークを構築するために数十億ドルを調達しています。

この事件の背後にある原因は、OpenAI が「GPT-5」をトレーニングするための「コア」をもはや持っていないことである可能性が高い。

以前、フィナンシャル・タイムズは、OpenAIがGPT-4の「メジャーアップグレード」となる新しいAIモデルを開発しており、今年後半にリリースされる予定であると報じた。

GPT-4 のトレーニングには、約 25,000 個の A100 GPU が使用されました。 GPT-5 をトレーニングするには、50,000 枚の H100 画像が必要です。現在、Nvidia の H100 の価格は 25,000 ドルから 30,000 ドルです。

Nvidia の AI チップは基本的に市場を独占しています。このライフラインが他社の手に渡るのはなぜでしょうか?

案の定、海外メディアは最近、サム・アルトマンが中東の投資家やTSMCと交渉し、AIモデル用のチップをトレーニングおよび実行するための提携関係を構築していることを明らかにした。

コンピューティングパワー通貨は OpenAI の将来を決定するものであり、Nvidia によって制御されてはなりません。今回、アルトマンは決意を固めた。

GPT-5を訓練するために、OpenAIのチップ需要はますます高まるだろう

アルトマン氏の野望は、AI技術を広く応用し、今後数年のうちに自給自足の半導体サプライチェーン帝国を築くことだ。

では、OpenAI は Intel、TSMC、Samsung などの業界大手との競争にも興味があるのでしょうか?

アルトマン氏はダボス経済フォーラムで、将来世界の二大通貨はコンピューティングパワーとエネルギーになるだろうと述べた。

アマゾン、グーグル、マイクロソフトなどの大企業と比べると、サム・アルトマンは明らかにより大きな計画を持っている。それは、AIチップ工場のネットワークを構築することだ。

アルトマン氏は、TSMC、サムスン、インテルなどの現在のファウンドリが今後数年間で AI チップの需要を満たすことは絶対にできないと確信しているはずだ。

現在、アルトマン氏は世界中にAIチップ工場のネットワークを構築することを目標に、数十億ドルの資金を調達している。

彼は現在、アブダビに拠点を置くG42やソフトバンクグループを含む複数の潜在的大口投資家と交渉中だ。

明らかに、AGI の時代にはチップが不足するでしょう。アルトマン氏は現在、AI技術がますます普及するにつれて、既存のチップ供給が大規模展開のニーズを満たせなくなるのではないかと非常に懸念している。

現在生産されているAIチップは、予想される需要に大きく遅れをとっています。直ちに行動を起こすことによってのみ、10年以内に十分なチップ供給を確保することができます。

しかし、チップ工場の世界規模のネットワークを構築するには、莫大な投資と何年もの時間がかかります。

また、業界の他の企業とは異なり、半導体工場の建設と維持にかかるコストははるかに高くなります。先進的な工場の建設コストは数百億ドルにも達する可能性があります。

Amazon、Google、Microsoft はいずれも、半導体工場の建設と維持にかかるコストが高すぎるため、独自のカスタム チップを設計し、製造を外部委託する傾向があります。

結局のところ、最先端の工場を建設するには数百億ドルの投資が必要となり、そのような施設のネットワークを確立するには何年もかかる可能性があります。

ブルームバーグによれば、OpenAIとG42の間の交渉だけでも80億～100億ドル近くに達したという。

OpenAIの新しいスポンサー：中東の裕福な男性

OpenAIの以前の資金提供者はMicrosoftでした。現在、資金を調達するために、アルトマン氏はUAEの投資家など中東の富裕層と連絡を取っている。

そのうちの一人は、アブダビで最も裕福で影響力のある人物の一人、シェイク・タヌーン氏です。

シェイク・タヌーン氏はUAEで最も権力のある人物の一人であり、シェイク・モハメッド大統領の弟であり、UAEの国家安全保障顧問でもある。

彼はまた、急速に拡大するビジネス帝国を監督し、アブダビの最も強力な国営投資ファンドのいくつかの会長を務めた。これらには、8,000億ドル規模のアブダビ投資庁や、別の国営投資機関であるADQが含まれる。

さらに、彼はInternational HoldingsとG42の会長を務めています。前者は急速にUAE最大の上場企業となった巨大複合企業であり、一方G42はマイクロソフトやOpenAIと提携関係を築いた野心的なAI企業である。

アルトマンがどれだけの資金を調達するかは不明だが、時価総額が1兆5000億ドル近いエヌビディアと競争するには、控えめに言っても少なくとも数十億ドルのコストがかかるだろう。

G42グループのCEO彭暁氏とサム・アルトマン氏が合意書に署名した。

何よりも、サム・アルトマンの社交スキルはまさに人間のレベルの限界に達しています。

工場を建設するコストは天文学的な額です。

サム・アルトマンがウエハー工場を建設するのにどれだけの資金が必要か見てみましょう。

2nm または 3nm プロセス技術の開発コストは数十億ドルにも達し、プロセスノードが縮小するにつれてこのコストはさらに上昇し続けています。

一方、3nm または 2nm チップを大量生産できる最新の工場のコストは現在、最大 300 億ドルに上ります。

さらに、ウェハ製造工場のコストは依然として急激に上昇しています。たとえば、低開口数 (Low-NA) 極端紫外線 (EUV) リソグラフィー装置の価格は約 2 億ドルですが、高開口数 (High-NA) リソグラフィー装置は 3 億ドルから 4 億ドルで販売されると予想されています。

大手ファウンドリが最も先進的な AI および高性能コンピューティング (HPC) チップを製造したい場合、少なくともこれらのデバイスをいくつか用意する必要があります。

NvidiaはAIの波を利用している

現在、Google、Amazon、Meta、OpenAI、Microsoft はすべて、Nvidia の GPU を使用して AI をトレーニングし、モデルを顧客に展開しています。 Meta 社だけでも、年末までに 340,000 台の H100 を自社のサーバーに導入する計画です。

NVIDIA は現在の AI コンピューティング パワー市場を独占し、価格決定力を握っており、それが急速な収益成長につながっていると言えます。

Graphcore のようなチップの新興企業にとって、ソフトウェアとハ​​ードウェアの相互作用によって生じる Nvidia の優位性と競争するのはすでに困難です。より高速なチップを単に作るだけではもはや十分ではなく、それ自体も困難です。

明らかに、大手テクノロジー企業は非常に早い段階で計画を開始しました。

Amazon、Google、Microsoft などの大手テクノロジー企業が行っているのは、独自のカスタム半導体製品を設計し、製造プロセスを他の企業にアウトソーシングすることです。

今は、各家庭にとって収穫の季節です。マイクロソフトは昨年11月末に初のAIチップを発売した。同時に、マイクロソフトはAMDとの連携も強化している。2023年春までに、Metaも独自のチップを発売する。グーグルとアマゾンはそれぞれ長年にわたりTPUとTrainiumチップの開発に取り組んできた。

マイクロソフトの最新 Azure Maia 100 チップ

OpenAIはかつてAIチップに5100万ドルを費やした

昨年12月、アルトマン氏が「チップ取引」に関与していたことが暴露され、これがOpenAI宮殿争いの火種になったと疑われていた。

当時、海外メディアは、OpenAIが2019年にAIチップの新興企業Rain AIと5100万ドル相当の意向書を締結し、Rain AIのチップが市場に出回った後にチップを購入する予定であると報じた。

Rain AI は、AI コンピューティング パワーのコストを大幅に削減できる「脳のような」NPU チップを開発しています。12 月にテープアウトされ、2024 年 10 月に発売される予定です。

また、Rain AIの株主であるサム・アルトマン氏も個人的に100万ドルを投資したことも注目に値する。

匿名を希望する人物によると、サム・アルトマン氏がOpenAIの元取締役会から解雇されたのは、同氏の他の投資とそれらのOpenAIとの絡みが一因だったという。

アルトマン氏は、コードネーム「ティグリス」のプロジェクトのために中東で資金を調達したとみられる。

RainAI が開発したニューロモルフィック プロセッシング ユニット (NPU) は、人間の脳の機能を模倣することができ、現在の GPU よりも高い処理能力とエネルギー効率を提供できる可能性があります。

この NPU「脳のような」チップは、GPU の 100 倍の計算能力を持ち、トレーニング時のエネルギー効率は GPU の 10,000 倍にも達すると言われています。

Rain の目標は、モデルとアルゴリズムのトレーニングとその後の推論実行の両方に使用できるチップを提供することです。

Rain氏によると、このチップにより、AIモデルを周囲の状況に応じてリアルタイムでカスタマイズしたり微調整したりできるようになるという。

——そういった観点​​から見ると、NVIDIA H100 などの現行 GPU と直接競合するものではありません。

関係者によると、これらの機能はOpenAIにとって大きな魅力であり、同社はこれらのチップを使ってデータセンターのコストを削減し、携帯電話や腕時計などのデバイスにモデルを展開したいと考えているという。

開発が成功すれば、当然OpenAIはNvidiaの支配下から外れることになる。

実際、アルトマンは非常に早い段階から計画を始めました。

2018年に彼はRainのシードラウンドを主導し、1年後、OpenAIはチップを購入するための5100万ドルの意向書を承認した。

もちろん、アルトマンの計画には問題がなかったわけではない。

レイン社ではこれまでにも経営陣の交代や投資家の変更があった。シリコンバレーに拠点を置くGrep VCは、国家安全保障ベンチャーキャピタルの監督を担当する政府機関がサウジアラビア系ファンドのProsperity7 VenturesにRain株の売却を命じたことを受けて、この株式を取得した。

これらすべての変更により、Rain 社が新しいチップ技術を市場に投入することがより困難になる可能性があり、また OpenAI の 5,100 万ドルの注文の履行日も不明確になる可能性がある。

全体的に見ると、Rainとの契約は、OpenAIがAIプロジェクトに必要なチップの供給を確保するために多額の資金を費やす用意があることも示している。

現在、Rain AI から購入した 5,100 万ドル相当の AI チップは、OpenAI の AI チップへの巨額投資のほんの一部にすぎません。

OpenAIの野望は静かに展開されている

OpenAIは数年前、Google TPUの元責任者をハードウェアディレクターに任命し、「データセンター施設設計の専門家」を募集している。

チップエンジニアのリチャード・ホー氏が率いる生成AIスタートアップの新部門は、パートナーのデータセンターネットワーク、ラック、アーキテクチャの最適化を支援すると報じられている。

「彼はTPUの開発でも重要な役割を果たしました。また、DE Shawで働き、ASICを設計しました。これまでのところ、彼はソフトウェアとハ​​ードウェアの統合、DC設計、アクセラレータチップの選択を担当しています。しかし、OpenAIは最近、コンパイラとカーネルの専門家もかなり採用しています。」

さらに、アルトマン氏はチップ設計会社アームを含む半導体企業の幹部らとも話し合い、OpenAIのコストを削減するためにできるだけ早く新しいチップを設計する方法を話し合った。

OpenAI の GPU 不足はどれほど深刻ですか?アルトマン：ChatGPTを忘れてください

サム・アルトマン氏は昨年を通じて、OpenAI が深刻な GPU 不足に直面していると不満を漏らしていた。

生成 AI の爆発的な増加は減速しておらず、コンピューティング能力に対する要求は高まっています。多くの企業がモデルのトレーニングにNvidiaの高性能H100を使用していますが、H100は非常に高価です。

マスク氏は、GPUは現在、医薬品よりも需要があると述べた。

Sam Altman 氏は、OpenAI は GPU によって大きく制限されており、多くの短期計画 (微調整、専用容量、32k コンテキスト ウィンドウ、マルチモーダル性) を延期しなければならなかったと述べました。

実際、GPU が不足しているため、ChatGPT を使用する人はそれほど多くないと Altman 氏は予想しています。

GPU の供給が非常に不足しており、当社の製品を使用する人が少なければ少ないほど良いのです。

GPU が足りないので、使用量が減れば嬉しいです。

多くのOpenAIユーザーはAPIの信頼性と速度について不満を述べており、サム・アルトマン氏はその理由もGPU不足によるものだと説明した。

GPT-5のトレーニングには5万個のH100が必要だが、Nvidiaの最高級チップであるH100は2024年までに売り切れるとの報道もある。

市場の GPU が追いつけない場合、OpenAI が新しいモデルを改善およびトレーニングする能力が妨げられることになります。

現在奔走中のアルトマン氏は、ウェハー工場を建設するために数十億ドル、あるいは数千億ドルもの資金を調達できるだろうか？工場は稼働し続けることができるでしょうか?

現時点でわかっているのは、彼の動きが鋳造市場全体の状況を変える可能性があるということだけだ。