Amazon、AWS 専用チップで生成 AI において Microsoft と Google に追いつく

テキサス州オースティンにある無骨なオフィスビルの中で、Amazon の小規模なチームは、生成 AI のトレーニングと加速のために特別に設計された2つの異なるマイクロチップの設計に熱心に取り組んでいます。Inferentia と Trainium という名前のこれらのカスタム AWS チップは、ますます希少で高価な Nvidia GPU に依存することなく、大規模な言語モデルをトレーニングしたい AWS 顧客にとって、実行可能な代替手段を提供します。

Amazon Web Services (AWS) の CEO、Adam Selipsky は、6 月のインタビューで、生成 AI を駆動するためのチップへの需要が世界中で急増していると指摘しました。Amazon のこの積極的なアプローチは、この需要に応えるものであり、同社は顧客の集団的な要件に必要な容量を提供する準備が整っていると述べています。

急成長する業界での追いつき

しかし、他のプレイヤーは、生成 AI のブームを活用するために大幅な投資を行うことで、大きく先を行きました。OpenAI が 11 月に ChatGPT を導入した際、Microsoft はこのバイラルなチャットボットをホストし、推定 130 億ドルを OpenAI にコミットすることで大きな注目を集めました。Microsoft は生成 AI モデルを製品に迅速に統合し、2 月までに Bing に組み込みました。同じ月、Google は大規模言語モデルである Bard を立ち上げ、OpenAI の競合他社である Anthropic に 3 億ドルの巨額を投資しました。

Amazon がシーンに参入するのには、もう少し時間がかかりました。Amazon が Titan というブランド名の大規模言語モデルのラインナップと、開発者が生成 AI 機能でソフトウェアを強化するのを支援する Bedrock サービスを発表したのは、4 月になってからのことでした。この遅れた参入により、通常は市場を先導することで知られる Amazon が、生成 AI の分野で追いつきを図っているとする専門家の示唆も出ています。

カスタムシリコンによる技術的差別化

Gartner の VP アナリストである Chirag Dekate は、Amazon のカスタムシリコンが最終的に生成 AI セクターで競争優位性をもたらす可能性があると信じています。Inferentia と Trainium というこれらのカスタムチップが提供する独自の技術的機能は、Amazon を際立たせる可能性があります。特筆すべきは、Microsoft が Trainium や Inferentia に相当するものを持っていないことです。

Amazon は 2013 年にカスタムシリコンへの取り組みを開始し、Nitro という名前の専用ハードウェアから始まりました。時が経つにつれて、Nitro は最も大量に使用されている AWS チップとなり、2,000 万個以上が使用され、すべての AWS サーバーに搭載されています。

2015 年、Amazon はイスラエルのチップスタートアップである Annapurna Labs を買収しました。2018 年、同社は AMD や Intel といった業界の巨人たちの支配的な x86 CPU に対抗するため、Arm ベースのサーバーチップ Graviton をリリースしました。同年、Amazon は AI 専用チップの分野にも進出しました。これは、Google が最初の Tensor Processor Unit (TPU) を導入してから数年後でした。一方、Microsoft は AMD と共同開発した Athena AI チップについて、口を閉ざしたままです。

カスタムチップとその役割

テキサス州オースティンにある Amazon のチップラボの裏側を巡るツアーでは、Trainium と Inferentia の開発とテストが行われています。VP of Product の Matt Wood は、それらの役割を説明します。機械学習には、モデルのトレーニングと、トレーニング済みモデルに対する推論の実行という2つの段階があります。2021 年に導入された Trainium は、AWS 上で機械学習モデルをトレーニングする他の方法と比較して、価格パフォーマンスが大幅に 50% 向上します。2019 年にリリースされ、現在は第2世代となった Inferentia は、高スループット、低レイテンシの機械学習推論の処理に優れています。

Amazon の努力にもかかわらず、Nvidia の GPU は現在、モデルのトレーニングにおいて支配的な地位を占めています。7 月、AWS は Nvidia H100 によって駆動される AI 加速ハードウェアを導入し、AI 景観における Nvidia の強力な立場を強調しました。

クラウドでの優位性を活用したアドバンテージ

クラウド分野における Amazon の支配的地位は、同社を際立たせています。巨大なクラウド導入ベースを背景に、Amazon の強みは、既存の顧客が生成 AI を使用して価値創造へと拡大することを可能にすることにあります。プラットフォームにすでに精通している数百万人の AWS 顧客は、既存のアプリケーションとデータストレージに基づいて、生成 AI タスクのために Amazon のサービスを利用することに魅力を感じるかもしれません。

AWS は 2022 年時点でクラウドコンピューティング市場の 40% を占め、過半数のシェアを持っています。最近の営業利益の低下にもかかわらず、AWS は Amazon の全営業利益の重要な 70% を貢献しています。その広範な営業利益率は Google Cloud を凌駕しています。

AWS の拡大する生成 AI ツールセット

AWS は ChatGPT に直接挑戦するのではなく、生成 AI 向けの多様なツールセットに焦点を当てています。7 月に発表された AWS HealthScribe は、生成 AI を活用して医師が患者の診察サマリーを作成するのを支援します。機械学習のハブである SageMaker は、アルゴリズムとモデルを提供します。コーディングコンパニオンである CodeWhisperer は、平均して開発者の生産性を 57% 向上させました。昨年、Microsoft は GitHub Copilot からも同様の生産性向上を報告しました。

6 月、AWS は 1 億ドルの生成 AI イノベーションセンターを発表しました。同社は、専門家のパーソナライズされた支援を提供することで、顧客がビジネスコンテキストにおける生成 AI の可能性を理解するのを支援することを目指しています。

セキュリティの懸念への対応

AI の普及は、特にパブリック言語モデルのトレーニングデータに含まれる機密情報に関連して、セキュリティの懸念を引き起こします。AWS は、Bedrock サービスを通じてアクセスされる生成 AI モデルが、分離された仮想プライベートクラウド環境内で動作することを保証することで、これらの懸念に対処しています。この構成は、暗号化と一貫した AWS アクセス制御を保証し、データ漏洩への懸念を和らげます。

生成 AI における Amazon の継続的な推進

Amazon は生成 AI の分野で前進を続けています。現在、10 万人以上の顧客が AWS で機械学習を使用していますが、これは AWS の広大な顧客ベースのごく一部にすぎません。それでもなお、アナリストは、Amazon の信頼できるプロバイダーとしての地位と評判が、企業が Amazon の生成 AI エコシステムをより広範に探求するよう促す可能性があると信じています。

Chirag Dekate は、企業が生成 AI における競合他社の進歩のみを理由に、インフラストラクチャ戦略を切り替えることは unlikely であると強調しています。既存の Amazon 顧客にとって、Amazon の広範なエコシステムの魅力は、彼らの意思決定において決定的な役割を果たす可能性があります。