NVIDIAのAI summit Japanから見える人工知能用チップの未来

NVIDIAのAIサミットジャパンから見える人工知能用チップの未来

【ポイント】
NVIDIAのAIサミットジャパン2024で、AIチップの未来が明らかに。
推論とフィジカルAIに注力し、フルスタック戦略でAIプラットフォーム企業へ転換。
GPT-o1の登場でChain of Thought技術が革新し、推論市場に新たな可能性。業績急伸と製品ロードマップの公開で、NVIDIAのAI市場でのリーダーシップが強化される一方、競合他社の台頭やハイパースケーラーの自社開発がリスクとなる可能性も。
ソフトバンクとの協業でAI基地局構想を発表し、日本のAI革命を加速させています。

人工知能用チップの未来とは: NVIDIA AIサミットジャパン2024が示唆したこと

• 推論とフィジカルAIに注力、フルスタック戦略でAIプラットフォーム企業へ
• GPT-o1の登場でChain of Thought技術が革新、推論市場に新たな可能性
• 業績急伸: 売上高300億ドル、時価総額3兆ドル超
• ブラックウエル以降の製品ロードマップを公開、年次更新サイクルを確立
• ハイパースケーラーの巨額投資がNVIDIAの成長を後押し
• 競合他社の台頭やハイパースケーラーの自社開発がリスク要因に

 

※）AIチップベンダーの最新事情に関しては以下の記事を参照してください。
AIプロセッサの最前線：NVIDIAはいつまで勝てるのか？

はじめに

2024年11月12日から13日にかけて開催されたNVIDIA AIサミットジャパンは、人工知能用チップの未来に関する重要な洞察を提供しました。このイベントを通じて、GPGPUの需要に関する懸念が払拭され、むしろ需要が加速する可能性が浮き彫りになりました。

AIサミットジャパンの概要

AIサミットジャパンは、NVIDIAが世界各地で開催しているイベントの一環です。今回のイベントでは、ソフトバンクグループの孫正義社長とNVIDIAのジェンスン・ファンCEOの対談が注目を集めました。イベントには多くの参加者が集まり、行列ができるほどの盛況ぶりでした。NVIDIAがアメリカ、台湾、インド、そして日本でAIサミットを開催したことは、同社が日本市場を重視していることを示しています。特に、日本の製造業の強さや自動車産業の存在感が、NVIDIAの戦略と合致していると考えられます。

NVIDIAの新たな戦略

AIの用途拡大：推論とフィジカル

NVIDIAは、AIの用途を「推論」と「フィジカル」（現実世界へのAI適用）という2つの大きな流れで捉えています。これまでAIの主な用途は「学習」でしたが、今後は学習したモデルをいかに活用するかという「推論」の段階に移行すると見ています。具体的には、ChatGPTのようなテキストベースのAIだけでなく、製造現場や自動運転など、実世界でのAI活用を目指しています。例えば、トヨタや安川電機の工場へのAI導入や、ソフトバンクの5G基地局へのAI技術の統合などが挙げられます。

フルスタック戦略

NVIDIAは、単なる半導体メーカーではなく、AIプラットフォーム企業としての地位を確立しようとしています。彼らの戦略は以下のような「フルスタック」アプローチです：

1. チップの提供
2. 独自のプラットフォームでの学習環境の提供
3. 学習したモデルの実環境への展開とファインチューニング

この一気通貫のサービスにより、NVIDIAは顧客に対して総合的なAIソリューションを提供しようとしています。これを支える中核技術がCUDAです。
NVIDIAのソフトウェアエンジニアの比率は7割を超え、この数字はハードウェアとソフトウェアを密接に統合する同社の取り組みを象徴しています。

CUDAは、高性能かつ柔軟性の高いプログラミング環境を提供し、開発者が容易にAIアプリケーションを構築・最適化できる基盤を築いています。
例えば、GPT-o1に採用されたChain of Thought（CoT）技術の進化においても、CUDAの最適化能力がその精度と効率性を大きく向上させています。また、推論段階での計算需要増加に対応するGPUのパフォーマンスを引き出す重要な役割を果たしています。

NVIDIAのフルスタック戦略において、CUDAは単なる技術ではなく、AI市場での競争力を強化する不可欠な要素です。これにより、同社は競合他社との差別化を図り、急速に進化するAI技術の最前線でのリーダーシップを維持しています。

NVIDIAの業績と市場動向

NVIDIAの業績は2023年から急激に伸びており、直近の売上高は300億ドル（約4兆円）に達しています。特筆すべきは、売上の90%以上がデータセンター向けGPUによるものだということです。市場価値の面では、NVIDIAの時価総額は3兆ドルを超え、世界最大級の企業の一つとなっています。この急成長は、AIブームにNVIDIAが乗じた結果と言えるでしょう。

GPT-o1の登場と推論技術の進化：AIの新たなパラダイムシフト

Chain of Thought（CoT）技術の革新性

GPT-o1の登場は、AI技術における重要な転換点となりました。従来のモデルとは異なり、GPT-o1は「Chain of Thought（CoT）」と呼ばれる技術を採用しています。この技術では、推論プロセスを複数回実行することで、より精度の高い結果を生成します。具体的には、以下のような特徴があります：

1. 複数回の推論実行：単一の推論ではなく、複数のステップを経て結論に至ります。
2. 中間思考過程の生成：各ステップでの思考過程を明示的に生成します。
3. 自己修正能力：生成された中間結果を基に、推論を修正・改善します。

 

推論段階における計算リソースの需要増加

CoT技術の採用により、推論段階でも大規模な計算リソースが必要となることが明らかになりました。これは、AI業界全体に大きな影響を与える可能性があります：

• データセンターの重要性増大：エッジデバイスだけでなく、クラウド上の高性能計算環境がより重要になります。
• GPU需要の再評価：NVIDIAなどの高性能GPU製造企業にとって、新たな市場機会が生まれる可能性があります。

エンジニアへの影響と今後の展望

AI技術者や一般のエンジニアにとって、この変化は以下のような意味を持ちます：

1. スキルセットの拡大：データセンター環境での大規模推論処理に関する知識が求められます。
2. アーキテクチャの再考：AIシステムのアーキテクチャを、エッジとクラウドのハイブリッドモデルに適応させる必要があります。
3. 新たな最適化技術：大規模推論処理の効率化のための新しいアルゴリズムや最適化技術の開発が重要になります。

GPT-01の登場は、AIの推論技術に新たな可能性をもたらしました。今後、この技術がさらに発展することで、より高度で複雑なAIアプリケーションの実現が期待されます。エンジニアはこの変化に適応し、新しい技術やアプローチを積極的に学び、取り入れていく必要があるでしょう。

ハイパースケーラーの役割とAGIへの挑戦

NVIDIAの主要顧客であるハイパースケーラー（Google、Amazon、Meta、Microsoft、Oracleなど）は、年間2000億ドル以上もの巨額投資を行っています。彼らの目標は「AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）」の実現です。ソフトバンクの孫正義社長は、2〜3年以内にAGIが実現し、10年以内には人間の感情や倫理観まで理解できる「超知性」が登場すると予測しています。このような楽観的な見方が、ハイパースケーラーの積極的な投資を後押ししています。

NVIDIAの今後の展望と潜在的リスク

競合他社の台頭

AMDやIntelなどの競合他社も、AI向けチップ市場に参入しています。特にAMDは、チップの性能面でNVIDIAと遜色ない製品を出してきており、ソフトウェア面でも提携を進めています。2〜3年後には、NVIDIAの独占的な地位が揺らぐ可能性があります。

ハイパースケーラーの自社開発リスク

ハイパースケーラー企業が自社でAIチップを開発・製造する動きも出てきています。これらの企業がNVIDIAのGPUを大量に購入しなくなれば、NVIDIAの業績に大きな影響を与える可能性があります。

製品開発の遅延リスク

半導体業界では製品の開発遅延がしばしば起こります。NVIDIAの株価は、すべての製品開発が計画通りに進むことを前提に高騰していますが、実際には遅延や問題が発生する可能性があります。

NVIDIAのブラックウエル以降のロードマップ

NVIDIAは、ブラックウエル（Blackwell）アーキテクチャに続く将来の製品ロードマップを明らかにしており、AIと高性能コンピューティング市場でのリーダーシップを維持する意向を示しています。

Blackwell アーキテクチャ

ブラックウエルは、NVIDIAの次世代GPUアーキテクチャです。この新しいアーキテクチャの主な狙いは、AIの学習と推論の両方で大幅な性能向上を実現することです。特に、推論性能の向上に重点が置かれており、データセンターでの大規模な推論処理に対応することを目指しています。また、エネルギー効率の改善も重要な目標の一つです。

Blackwell Ultra

2025年には、ブラックウエルのマイナーアップデートである「Blackwell Ultra」が投入される予定です。このアップデートでは、8スタックの12層HBM3eメモリの互換性を実現することで、性能向上が見込まれています。Blackwell Ultraの狙いは、メモリ帯域幅と容量を増加させることで、より大規模なAIモデルの処理を可能にすることです。

Rubin アーキテクチャ

2026年には、次世代アーキテクチャ「Rubin」が登場する予定です。Rubinは、8スタックのHBM4メモリを採用し、さらなる性能向上が期待されています。Rubinアーキテクチャの主な狙いは、AIの複雑性と規模が急速に拡大する中で、より高度な計算能力と効率性を提供することです。特に、AGI（Artificial General Intelligence）の実現に向けた研究開発をサポートするための高性能計算基盤を提供することを目指しています。

Rubin Ultra

2027年には、Rubinのマイナーアップデートである「Rubin Ultra」が導入される計画です。Rubin Ultraは、12スタックのHBM4メモリをサポートし、さらなる性能向上を目指しています。この更新の狙いは、Rubinアーキテクチャの能力をさらに拡張し、より大規模かつ複雑なAIモデルの処理を可能にすることです。

Vera CPU

Rubinプラットフォームでは、GPUだけでなくCPUも刷新され、新たに「Vera」CPUが導入される予定です。VeraとRubinは数学者のVera Rubin氏に由来しており、NVIDIAがCPUとGPUの両方で統合的な開発を進めていることを示しています。Vera CPUの主な狙いは、GPUと密接に連携して動作する高性能CPUを提供することです。これにより、AIワークロードの処理効率を全体的に向上させ、CPUとGPUの統合によるシステムレベルの最適化を実現することを目指しています。これらの新しいアーキテクチャとチップの開発を通じて、NVIDIAはAI市場でのリーダーシップを維持し、急速に進化するAI技術の要求に応えることを目指しています。同時に、エネルギー効率の向上や新しい計算パラダイムへの対応など、将来の計算ニーズを見据えた技術革新にも取り組んでいます。

年次更新サイクルの確立

NVIDIAは、AI向けGPUを1年ごとに更新していく方針を明らかにしています。これにより、2024年のBlackwell、2025年のBlackwell Ultra、2026年のRubin、2027年のRubin Ultraと、毎年新製品を投入する計画です。この戦略は、急速に進化するAI市場のニーズに応え、競合他社に対する技術的優位性を維持することを目的としています。

結論

NVIDIAは、AIの学習から推論、そして実世界への適用まで、幅広い領域でリーダーシップを発揮しようとしています。GPT-o1のような新しいAIモデルの登場により、推論市場でも高性能GPUの需要が継続する可能性が高まっています。
一方で、競合他社の台頭やハイパースケーラーの自社開発など、潜在的なリスクも存在します。
NVIDIAが今後も成長を続けるためには、技術革新を続けるとともに、変化する市場ニーズに柔軟に対応していく必要があるでしょう。

AIチップ市場は今後も急速に発展し、私たちの生活や産業に大きな影響を与え続けると予想されます。NVIDIAの動向は、この変革の最前線を占う重要な指標となるでしょう。