人工知能時代におけるコンピューティングパワー競争

大手テクノロジー企業は人工知能の夢を追い求めています。マイクロソフト、グーグル、メタなどの企業の最新の財務報告書によると、AIはクラウドコンピューティングや広告などのビジネスを急速に成長させています。これらの巨大企業は、コンピューティングパワーのインフラに大規模な投資を行っており、短期的には資本支出の減速は見込まれていません。算力サービスプロバイダーのCoreWeaveが述べているように、AIのコンピューティングパワーの供給と需要のバランスが取れるのは2030年までかかるかもしれません。

業界は、実際に生産性を向上させたり、生活の便利さをもたらしたりする"接地気"なAIアプリケーションをもっと見ることを期待しています。今年はOpenAIのSoraと国産の大モデルKimiの素晴らしいパフォーマンスを目の当たりにし、今後はGPTやGeminiなどのモデルの継続的な更新や、大モデルのPC、スマートフォンなどの端末での応用が期待されています。汎用人工知能への道のりは曲がりくねっており、実際に社会を変えるAIアプリケーションが孵化するまでには、まだ長い時間がかかるかもしれません。

現在は"コストパフォーマンスの高いコンピューティングパワー"にもっと注目すべきです。4Gと5Gの時代を振り返ると、モバイルデータのコスト低下がモバイルアプリの繁栄を生み出しました。同様に、単位コンピューティングパワーのコスト低下は、人類がAGI時代に入るための必要条件となります。安価で入手しやすく、安定したAIコンピューティングパワーは、革命的なAIアプリケーションを育成するための基盤です。Soraを例に挙げると、その公開には数ヶ月かかる必要がありますが、重要な理由の一つは、推論に必要なコンピューティングパワーを常に最適化する必要があるからです。

計算力コストの観点から見ると、約10%の電力コストを除いて、残りはほぼ固定資産投資であり、GPU、ネットワーク機器、冷却などが含まれます。GPUについては、TSMCがAIチップのパッケージング能力を拡大しています; ネットワーク機器については、NVIDIAの新製品GB200が大量に銅ケーブルを使用しており、性能とコストの両方を考慮しています; 冷却に関しては、単一のラックの電力密度が向上するにつれて、液冷ソリューションのコストパフォーマンスが風冷を上回ることになるでしょう。

未来、コンピューティングパワーコストは引き続き下降する見込みであり、これはAIアプリケーションの大規模な実装を可能にする条件を創出します。大手企業は巨額の投資を行う力を持っていますが、中小企業にはより高コストパフォーマンスのコンピューティングパワーサービスが必要です。全体として、AI時代はまだ始まったばかりであり、各方面はこの破壊的な技術の発展と応用を推進するために、引き続き投資と探求を行う必要があります。