AIチップ市場で何が起こっているのか？

現在、AI チップ市場全体はディープラーニングを中心に展開しています。ディープラーニング (DL) は、AI アプリケーションを現実世界で真に役立つものにする機械学習テクノロジーの最も成功した例です。

今日の AI チップ市場は、ディープラーニングの高速化に全力を注いでいます。トレーニング プロセスであれ、推論プロセスであれ、高速化は最も重要な需要となっています。 AIチップ市場への参加者数も急速に増加しています。最近の調査レポートでは、世界中のスタートアップ企業約80社を数え、投資家がこの市場に105億ドルを投資し、すでに34社の成熟した参加者が激しい競争を繰り広げていることがわかりました。もちろん、この状況が長く続くわけではありませんが、なぜこのような状況になっているのか、将来どのように変化する可能性があるのか​​、そしてそれが何を意味するのかをよりよく理解するために、AI チップ市場を分析する必要があります。

[[337387]]

2010 年に、NVIDIA はグラフィックス プロセッシング ユニット (GPGPU) の分野でハイエンドの汎用コンピューティング (現在の GPU) ソリューションを発表しました。これにより、大規模なニューラル ネットワークのトレーニング時間が数か月から数週間に、さらには数日、さらには数時間にまで短縮され、最終的にディープラーニング テクノロジの台頭が促進されました。 Nvidia は AI コンピューティング市場を中心に数十億ドル規模の新しいビジネスを展開しており、他のチップメーカーやチップアーキテクトにも、AI ワークロードを実行するためのアーキテクチャをゼロから構築し、それによってより多くの後続のワークロードをより適切にサポートする方法を検討するよう促しています。今日の AI ワークロードは、市場の需要によって推進されるディープラーニングという単一の分野に集中しています。

しかし、市場の需要はさまざまな様相を呈しています。ほとんどの AI トレーニングはデータ センター (ハイパースケール クラウド環境を含む) とワークステーションで行われますが、AI 推論はクラウド、ワークステーション、エッジなどあらゆる場所で行われます。その中でも、エッジの位置が最も重要です。

図1: AIハードウェアアクセラレータ市場セグメントのアプリケーション

AIチップ市場のセグメント化

どのような分野を選択するかに関係なく、スタートアップが直面する競争は非常に激しいものになります。図 1 を参照すると、誰もが市場全体を三角形の構造として理解でき、各頂点には特定の市場需要を表す独自の基準セットがあることがわかりました。最も高いのは、データセンター、クラウド、高性能コンピューティング (HPC) 環境における AI チップの需要です。セレブラスは、世界最大のチップであるウエハースケールエンジンを製造し、この市場をうまく獲得しています。この市場セグメントでは、コンピューティング パフォーマンスの最大化のみを追求し、電力消費とコストは二次的なものとなります。この分野のスタートアップが直面する最大の課題は、ハイパースケール企業と既存のメーカーがすでに自社の優位性の範囲をしっかりと把握していることです。Nvidia は絶えず新しい改良されたアーキテクチャをリリースしており、最新バージョンの Ampere は今年 5 月に正式に発表されました。

推論ベースの三角形の下には、それほど精度を必要とせずに一定の精度を維持できるチップがあります。制約は異なります。チップ サイズは大きすぎてはならず、レイテンシは低く、消費電力は可能な限り低く、ユニット コストは低く制御可能でなければなりません。そのため、エッジアプリケーション市場はスタートアップが活発に活動している分野であると言えます。この競争にはNvidiaなどの巨大企業は参加しておらず、また大規模な商用推論チップ市場に参加する意向もないことを明らかにしている。しかし、競争相手が弱くなるということは、実際には顧客自身の発言力と権力が強くなるということであり、こうした顧客はいつでもスタートアップ企業を設立したり買収したりすることも可能です。

AIチップは将来どこに向かうのでしょうか？

先ほども述べたように、AI チップの分野では競合企業が多すぎますが、実際に図 1 の各頂点の近くにはメーカーが根付いています。上記の要因の中で、メーカーは成熟したソフトウェア開発スタックを構築し、市場競争に参加する明確な意欲を確立し、幅広い製品にディープラーニング アプリケーションを組み込む実行可能な方法を模索する必要があります。今年4月にWave Computingが破産を宣言したのもその一例で、市場のボラティリティはすでに現れ始めている。

しかし、良いニュースとしては、激しい競争により、より高速で性能の優れた AI チップが登場したことです。 AI 研究者はこれから恩恵を受け、さまざまな斬新なモデル設計を自信を持って実行することができ、将来必然的に出現する新しいアルゴリズムが徐々に現在のディープラーニングの支配的な地位に取って代わるでしょう。最も重要なのは、AI を使って人間の脳の機能を再現したいと考えている研究者にとって、ディープラーニングは明らかに行き止まりになっていることです。したがって、次世代のアルゴリズムは大きな変化をもたらし、加速技術の種類に新たな要件を提示する可能性があります。

現実世界におけるディープラーニングの応用範囲の広さにより、これらのチップは数十億ドル規模の市場となっています。 5G設備の普及に伴い、市場規模は拡大し続け、AIハードウェアアクセラレータの需要は揺るぎないものとなるでしょう。 AIチップ市場の合理化プロセスは始まっており、次世代のAIアルゴリズムの出現により将来の競争環境は変化するだろうが、それがいつになるかは誰にも正確には分からない。