- OpenAI は Broadcom と提携し、将来の AI インフラストラクチャ向けに数十億個の独自チップを設計しています。
- この計画は 2030 年までに 10 ギガワットの計算能力を実現することを目指し、大規模な AI スーパーコンピューティングキャンパスを構築します。
- Nvidia、AMD、Samsung、SK Hynix は、トレーニング、推論、および高帯域幅メモリにおいて引き続き主要サプライヤーとして位置づけられています。
OpenAIは、機械によって構築された文明の青写真を描いているように見える。それは独自のチップ、独自のインフラ、そしてニューヨーク市2つ分に相当する十分な電力で動く。
同社の巨大なAI都市のビジョンは、非常にほぼ不可能なビジョンに基づいている：Broadcomとのパートナーシップで数十億個のカスタムチップを設計・生産し、CEOサム・アルトマンが「将来のコンピューティングスパイン」と呼ぶものを支えること。
サムはウォールストリートジャーナルに、人々が求める人工知能サービスを提供するには、ユーザーごとに少なくとも1つのAI専用チップが必要になると述べ、数十億に達する驚くべき予測を行った。
Allen Institute for AIの責任者であるAli Farhadiは、その規模を支持し、AIが約束された速度で人間の労働を置き換える場合、「世界は従来のチップと同じ数のAIチップを必要とするだろう」と語った。OpenAIにとって、これはコスト、電力消費、そして需要が爆発する中でモデルの長期的な生存に関する制御のことだ。
OpenAIはBroadcom、Nvidia、メモリ大手を次世代コンピュートで結びつける
もちろん、NvidiaはAIトレーニング分野で依然として支配しており、市場シェアの約70%を占めている。そのため、OpenAIはモデルトレーニングのために引き続きそのGPUを使用しなければならない。
しかし、OpenAIはパイプラインを分割している：トレーニングはNvidiaで行われ、推論（ユーザーへの回答配信のプロセス）はBroadcomのカスタムシリコンに移行する。この2つのトラックの設計は、すべてのパーセントポイントが重要になる規模で、費用と電力使用量を削減する可能性がある。
SemiAnalysisの半導体研究者であるJordan Nanosは、BroadcomがOpenAIのために「典型的なAIチップのレシピをリミックス」するのを支援していると述べた。これらのチップは汎用的ではない。それらはOpenAIのモデル用に特別に設計されており、SamsungとSK Hynixの2社から供給される高帯域幅メモリに依存している。
この種のメモリは、OpenAIのPulseのようなシステムにおいて、プロセッサ間のデータ転送を高速化します。Pulseは毎日ウェブをスキャンしてユーザーにブリーフィングを行うAIエージェントであり、その計算リソースの消費量は非常に大きく、Sam氏は月額200ドルのProティアに課金するユーザーに限定されていると述べています。
この高帯域幅メモリへの依存性は、OpenAIのモデルがどのように動作するかという点と直接結びついています。初期のニューラルネットワークは「密（dense）」であり、すべてのクエリに対してシステムの大部分を活性化していました。新しいモデルは「疎（sparsity）」を採用しており、特定の専門セクションのみを活性化します。
現代のシステムは、質問に答えるためにモデルの25%を使用するのではなく、わずかなパーセント未満の断片をトリガーする。その違いは電力消費を削減し、応答時間を高速化する。その疎なロジックを中心に構築されたチップの場合、効率が急上昇し、Broadcomがそのハードウェアを可能にしている。
OpenAIのギガワット規模のAIスーパーコンピュータがインフラを再定義する
Sam氏は、OpenAIの現在の計算フットプリントは世界中のデータセンターに分散して約2ギガワットであると述べています。Broadcomとのパートナーシップは、2030年までに最大10ギガワットを構築することを目的としており、これは内部関係者が「AIシティ」と呼ぶものの物理的な基盤となります。これは、BroadcomのTomahawk Ultraネットワークチップで結び付けられた、サーバー、ストレージ、カスタムインターコネクトの密集したキャンパスです。
それは波の一部に過ぎない。過去3週間で、OpenAIはAMDとNvidiaとの間で16ギガワットの新しい容量契約を追加し、合計はほぼ1兆ドルの投資を必要とするレベルに達した。
xAIのメンフィス・コロッサスは今年秋にすでに1.21ギガワットに到達しました。Metaのルイジアナ州ハイパーion施設は2.3ギガワットの認可を受けており、マーク・ザッカーバーグ氏は5ギガワットを目標としています。AIエネルギー競争は正式にグローバルなものとなりました。
Sam氏はこの変革を「歴史上最も大きな共同産業プロジェクト」と表現し、これらの取引でさえ「私たちが到達すべき場所に比べれば、まだ桶の一滴にすぎない」と述べています。彼の目標の一部は、サプライヤーの多様化です。
テキサス州アビリーンにあるStargateキャンパスはOracleによって建設中であり、主にNvidiaチップを用いたAIトレーニングに焦点を当てます。AMDハードウェアは推論ワークロードを処理し、Broadcomのカスタムシリコンは効率性のギャップを埋めます。
Nanos氏の言葉によれば、「OpenAIは将来を見据えており、十分なチップ供給へのアクセスを確保しようとしています。」
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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。
