ＡＩ半導体編　ＡＩの頭脳「ＧＰＵ」次世代品競う

要約

この記事は、生成AI（人工知能）向けの半導体市場における競争の現状と将来について述べています。特に、米エヌビディアと米アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）という2大企業の競争に焦点を当てています。

主な内容:

1. エヌビディアの優位性:

   • エヌビディアは、AI計算に必要なGPU市場で圧倒的なシェア（90%）を持っています。

   • 2023年には「H100」と呼ばれる次世代GPUを投入し、トランジスタ数は800億個に達します。

   • 2024年中には、現世代の30倍の性能を持つGPUを実用化予定。

2. AMDの追随:

   • AMDは2023年に「MI300」を発売し、トランジスタ数は1530億個に達します。これにより、技術面でエヌビディアに匹敵します。

   • 2025年にはさらに35倍の性能を持つGPUを発売予定。

3. 競争の焦点:

   • GPUだけでなく、ソフトウェアの開発ツールも競争の一部です。エヌビディアの「CUDA」とAMDの「ROCm」が主要なツールとして競っています。

   • エヌビディアの「CUDA」は事実上の標準となっており、AI開発者の大多数が利用しています。

4. 市場の変化と未来の展望:

   • 現在、AIの利用はデータセンターでの大規模モデルの構築から、工場や営業現場での実用化へと移行しています。

   • 将来的には、情報出力の際の計算量が学習よりも少なくなるため、CPUの重要性が増します。

   • AMDはCPU技術に強みを持ち、端末でのAIの需要を狙っています。エヌビディアも独自のCPUを開発しています。

5. 今後の動向:

   • AIがデータセンターからスマートフォンやパソコンなどに分散することで、半導体市場の覇権争いが激化する見込みです。

   • 技術の転換点により、主要プレイヤーが大きく変わる可能性もあります。

今後のAI半導体市場の展望

今後のAI半導体市場は、以下のような方向に進むと考えられます：

1. 性能競争の激化:

   • エヌビディアとAMDの間でのGPU性能競争は続くでしょう。両社ともに次世代GPUの開発を進めており、性能向上が急速に進むと予想されます。

2. ソフトウェアとハードウェアの統合:

   • GPUの性能向上だけでなく、ソフトウェアツールの整備も重要です。エヌビディアの「CUDA」に対抗するため、AMDは「ROCm」の充実を図る必要があります。

3. 用途の多様化:

   • AI技術の適用範囲が拡大することで、データセンターだけでなく、端末やエッジデバイスでのAI需要も増加するでしょう。これに伴い、GPUとCPUの組み合わせが重要になると考えられます。

4. 新興技術の登場:

   • 新たな半導体技術やAI向けプロセッサが登場し、既存の市場構造が変わる可能性があります。特に、エヌビディアやAMD以外の新興企業の技術革新も注目されます。

このように、AI半導体市場は技術革新と競争の激化により、変化が多い領域となりそうです。