- Armは初の自社開発3ナノメートルAGI CPUを発売し、もはやチップ設計のライセンス提供のみを行う企業ではなくなりました。
- MetaはAIインフラストラクチャの強化と多額の資本支出を加速させるため、最初のデータセンター顧客となりました。
- 新チップは台湾のTSMCによって製造され、x86ラックよりも高いワットあたりのパフォーマンスを提供するように設計されています。
Armは、数十年間避けてきたことをようやく行った。裏方として世界のチップの大部分を quietly 支えてきた会社が、ついに姿を現し、独自のプロセッサを構築した。Armはもはや設計の販売とロイヤルティの収集だけでなく、データセンター向けに狙いを定めた新しい3ナノメートルAGI CPUから、独自のシリコンを市場に投入し始めている。
これは、Armのアーキテクチャ上で製品を構築したいくつかの企業とArmを直接競争させることになる。
CEOのレネ・ハース氏は、サンフランシスコでのイベントで火曜日、新しい自社製プロセッサを公開した。同社はこれをAGI CPUと呼び、AIワークロードを対象としたデータセンター用チップである。Armはもはや基盤のみを販売しているのではなく、チップ自体を販売している。
MetaがArmに参加し、AIインフラストラクチャを拡大
Metaは最初の顧客である。同社は複数のギガワット規模のAIデータセンターを構築しており、今年1,350億ドルまでの資本支出を計画している。
2月、MetaはNvidiaおよびAMDから大量のチップ供給を確保しました。今回のArmとの契約により、AIインフラの拡大に伴い、プロセッサの供給源がさらに1つ追加されました。
2023年からArmチッププロジェクトに関わっているMetaのソフトウェアエンジニア、ポール・サアブ氏は記者団に対し、「現在の状況では、主要なプレイヤーは限られています」と語りました。
ポール氏はまた、この契約により「ソフトウェアスタックとサプライチェーンの両面で、より大きな柔軟性が得られる」と述べました。両社は契約の詳細を非公表としています。
エージェント型AIの台頭によりCPU需要が上昇
この開始は、CPUがAIにおいてより多くの注目を集めている時期に当たっている。AIグラフィックスプロセッサ市場で首位を占めるNvidiaは以前、エージェント型AIが計算ニーズを変化させるにつれて、CPUが「ボトルネックになりつつある」と述べていた。
Futurum Groupはこの状況を「静かなサプライチェーンの危機」と呼び、2028年までにCPU市場の成長がGPU市場の成長を上回る可能性があると予測しています。
2つのチップタイプの違いは明確です。GPUは数千のコアを同時に活用できるため、AIモデルのトレーニングや実行に有用です。
CPUは、シリアルに実行される汎用タスク向けに設計された、少数だが高性能なコアを備えています。エージェント型AIでは、複数のエージェント間で大量のデータが移動するため、こうした汎用コンピューティング処理が多数必要となります。
先週開催されたNvidiaのGTCカンファレンスで、最高経営責任者（CEO）のジェンセン・ファンは、Vera CPUのみで構成されたラック全体を公開しました。火曜日のArmイベントでは、ファンが録画されたメッセージで同社のローンチを祝賀しました。Google、Amazon、Microsoft、Oracle、Broadcom、Micron、Samsung、SK Hynix、Marvellの各社のリーダーも登壇しました。Armは報道陣に対し、ローンチ前に約50社のパートナーが支援を示したと語りました。
ArmのクラウドAI担当責任者であるMohamed Awad氏は、「これは1兆ドル規模の市場であり、私たちが繰り返し目撃しているのは、パートナーたちが現場に出て、これが業界にとって非常に良いことだと理解し、実感していることです」と述べています。
Armはテストを拡大し、TSMCに依存
この段階に至るまで、Armはテキサス州オースティンのキャンパス内に3つの新ラボを建設するために7,100万ドルと約18ヶ月を費やしました。
かつては小規模だったチームは、1,000人以上に成長しました。エンジニアたちは、工場を出荷されたチップを持ち込み、反復的なテストを繰り返すためにこれらのラボを使用しています。
大半のファブレスAIチップ企業と同様、Armはプロセッサの製造に台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー（TSMC）を使用しています。AGI CPUはTSMCの3ナノメートルノードで製造され、現時点での生産はすべて台湾で行われています。
TSMCはアリゾナ州に3ナノメートルのファブを準備しています。Awad氏は「ここで製造できれば素晴らしい」と述べましたが、最終的な選択は顧客の要望次第であると語りました。
Armは依然として、ほぼすべてのスマートフォンでモバイルチップを駆動していることで最もよく知られています。2018年にNeoverseを通じてデータセンターチップ市場に進出しました。AmazonはGravitonでこのプラットフォームを主流化し、GoogleとMicrosoftもArm設計に基づいたAIチップを構築しています。
Moorhead氏は、「Armが存在しなかったら、独自のプロセッサを持つこれらの企業は自分たちでプロセッサを作成できなかったでしょう」と述べています。ほとんどのサーバーチップは依然としてIntelとAMDのx86設計を使用しており、Moorhead氏はこれを「試行錯誤を経て確立された信頼性の高いもの」と呼んでいます。
Awad氏は、チームがAGI CPUを人工知能（AGI）のために「徹底的に最適化」したため、この名前が付けられていると語りました。1ラック（空冷式）には最大64個のCPU、または約8,700コアを搭載できます。彼は、「x86ラックと比較して、ワットあたりのパフォーマンスを2倍にすることができます」と述べています。
Paul氏は、ワット数は「非常に希少な資源」であり、ワットあたりのパフォーマンスが向上すれば、データセンターの他の部分により多くの電力を割り当てることができると付け加えました。
これをお読みいただいているあなたは、すでに一歩先を行っています。当社のニュースレターでその先を行ってください。
Jai Hamid
ジャイ・ハミドは、過去6年間、暗号通貨、株式市場、テクノロジー、世界経済、そして市場に影響を与える地政学的イベントを報道してきました。彼女は、AMB Crypto、Coin Edition、CryptoTaleなどのブロックチェーン専門出版物で、市場分析、大手企業、規制、マクロ経済動向に関する記事を担当してきました。ロンドン・スクール・オブ・ジャーナリズムを卒業し、アフリカ有数のテレビネットワークで3回にわたり暗号通貨市場の洞察を提供しています。
