生成AI周りのサプライチェーンを調べてみた

PythonでWEBサイトを5月中に作ると宣言していましたが、まだ道なかば、、、

はい

気にせずに気楽に行きましょう！

今日は、時価総額が世界1位に躍り出たNVIDIAそれを取り巻くサプライチェーンを調べてみました。

ハードウェアと半導体のサプライチェーン

半導体設計

AI設計に特化したプロセッサを設計

• NVIDIA: AI向けのGPUプロセッサを設計しています。

• AMD: 高性能プロセッサとGPUを設計。

• Intel: 多様なプロセッサを設計し、AI向けの製品も開発。

• ARM Holdings: モバイルデバイス向けに省電力で高性能なチップを設計。

• Qualcomm: モバイルおよびIoTデバイス向けのAIチップを設計。

半導体製造

設計された半導体チップを製造

• TSMC (台湾積体電路製造会社): 高度な半導体チップを製造。

• Samsung Electronics: 幅広い半導体製品を製造。

• Intel: 自社の設計に基づく半導体チップを製造。

• GlobalFoundries: 様々な顧客向けにカスタム半導体を製造。

• UMC (United Microelectronics Corporation): 多様な半導体製造サービスを提供。

材料サプライヤー

半導体の材料の供給

• Applied Materials: 半導体製造装置と材料を提供。

• Tokyo Electron: 半導体製造装置を提供。

• ASML: 最先端の露光装置を提供。

• Lam Research: 半導体の製造プロセス用装置を提供。

• Sumco: シリコンウェハーを製造。

組み立てとテスト

製造後のテスト

• Foxconn: 電子機器の組み立てとテストを行う大手。

• ASE Group: 半導体の組み立てとテストを専門とする。

• Amkor Technology: 半導体のパッケージングとテストを提供。

• STATS ChipPAC: 半導体テストとパッケージングサービス。

• JCET Group: 半導体のテストとパッケージングサービスを提供。

メモリとストレージ

クラウドインフラストラクチャに統合

• Micron Technology: DRAM、NANDフラッシュメモリを提供。

• SK Hynix: 半導体メモリの大手サプライヤー。

• Western Digital: ストレージデバイスとソリューションを提供。

• Samsung: メモリとストレージソリューションも提供。

• Intel: Optaneメモリとストレージソリューションを提供。

通信インフラ

Broadcom: 通信およびネットワークソリューションを提供。

• Qualcomm: 5Gチップセットおよび通信ソリューション。

• Nokia: 通信インフラストラクチャの提供。

• Ericsson: モバイルネットワーク機器とサービス。

• Cisco: ネットワーキングと通信インフラストラクチャ。
  
  

生成AI周りのサプライヤーチェーン

ハードウェアプロバイダー

• NVIDIA: AI向けのGPUを提供。

• AMD: 高性能プロセッサとGPU。

• Intel: AIプロセッサとFPGA。

• Google: TPU (Tensor Processing Unit) を提供。

• Supermicro: 高性能サーバーとAIインフラストラクチャを提供。

クラウドサービスプロバイダー

• Amazon Web Services (AWS): クラウドコンピューティングサービス。

• Microsoft Azure: クラウドプラットフォームとサービス。

• Google Cloud Platform: クラウドサービスとAIツール。

• IBM Cloud: クラウドインフラとAIサービス。

• Alibaba Cloud: クラウドコンピューティングとAIサービス。

データプロバイダー

• OpenAI: 生成AIモデルとデータ提供。

• Common Crawl: ウェブデータを提供。

• Webz.io: 構造化データを提供。

• Diffbot: ウェブデータの自動収集と分析。

• Kaggle: データセットと競技プラットフォームを提供。

ソフトウェアツール、ライブラリ

• PyTorch: 機械学習ライブラリ。

• TensorFlow: Googleの機械学習ライブラリ。

• Keras: 高レベルニューラルネットワークAPI。

• Hugging Face Transformers: NLPモデルとライブラリ。

• Scikit-learn: 機械学習用のPythonモジュール。

インテグレーションパートナー、コンサルティングサービス

• Accenture: デジタルトランスフォーメーションとAIコンサルティング。

• Deloitte: コンサルティングとデジタルサービス。

• IBM: AIソリューションとコンサルティング。

• PwC: ビジネスコンサルティングとデジタルサービス。

• Capgemini: ITサービスとコンサルティング。

データセンター、インフラストラクチャ

• Anthropic: AIモデルのトレーニング用インフラ。

• Cohere: 大規模言語モデルとインフラを提供。

• AI21 Labs: AIモデルとインフラを提供。

• Equinix: グローバルなデータセンターサービス。

• Digital Realty: データセンターおよびクラウドインフラ。

初めて聞く企業もあるぞ。
日本企業はあまりからんでこないのが残念。

サプライチェーンを見ることは面白いし、重要ですね！

まとめ

なぜNVIDIAが一人勝ちなのか。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）とは

NVIDIAのCUDAの並列処理は圧倒的な優位性がある。CUDA事実上GPUのデファクトスタンダードになっている。生成AIには欠かせない存在。

NVIDIA AIソフトウェアで研究者やエンジニアが容易に生成AIアプリケーションが作成できるようになっている。NVIDIA Deep Learning AI (DLA)

CUDAプラットフォーム、AWS 、GCP、Azureのクラウド（３社で世界シェア６３％2024年3月期）上でGPUを提供してエコシステムを形成している。

NVIDIAのBlackwellという新製品が出てしばらく一人勝ちが続くみたいです。

最後にデータセンターを維持するための消費電力、冷却装置また量子コンピューターなどこれからどう発展しながら様々なプレイヤーが動いていくのかチェックしていみたい。

では

ベトナムでXR開発、空間コンピューティング | 信頼第一のONETECH