クアルコム、NVIDIAの技術でCPUへの野望を復活させる

クアルコムは月曜日、データセンターの人工知能（AI）を強化することを目的とした、NVIDIAの主要GPU技術との互換性に重点を置いた新しいプロセッサ製品ラインを発売する計画を発表した。.

の基盤であり 現代のAIインフラストラクチャ、チャットボットや生成型AIツールなどのアプリケーションの背後にある大規模モデルのトレーニングに広く使用されています。これらのGPUは通常、IntelやAMDといった市場大手のCPU（中央処理装置）と組み合わせて使用​​されます。

クアルコム、AI大手に挑むデータセンター事業への野望を再燃させる

に接続可能なデータセンター向けカスタムCPUを発売する予定だと発表した 、NVIDIAのGPU 。米国の半導体大手NVIDIAの半導体はAIにとって重要な存在であるため、データセンター市場への参入を目指す企業にとって、NVIDIAのインフラへの接続は不可欠となる。

この動きは、2010年代に試みたものの tracに至らなかったクアルコムにとって、データセンター分野への復帰を意味する。同社の新たな取り組みは、2021年に買収したArmベースのプロセッサ設計を専門とするスタートアップ企業Nuviaの基盤に基づいている。Nuviaの技術は、クアルコムがサーバーグレードCPUへと新たに進出する上で基盤となっている。.

アモン氏は具体的なリリース日については明かさなかったが、クアルコムがCPUロードマップの詳細を「近日中に」発表すると示唆した。

データセンター向けCPU市場は依然として激しい競争状態にある。Amazon やMicrosoftといった大手クラウドプロバイダーは既にカスタムチップを開発している一方、AMDとIntelは従来型の導入において依然として優位を保っている。

それでも、アモン氏はクアルコムがニッチな市場を切り開く余地があると考えている。「優れた製品を開発し、革新をもたらし、破壊的な技術で付加価値を提供し続ける限り、クアルコムの居場所は必ずある。特にデータセンターのような大規模で投資額の多い市場においてはなおさらだ」と彼は語った。.

クアルコム、サウジアラビアとのAI契約で世界展開を拡大 

関連する動きとして、クアルコムは最近、 の覚書 サウジアラビアを拠点とするAI企業Humainと、新たなデータセンターインフラを開発するため はサウジアラビアの公共投資基金の傘下で事業を展開しており、この提携は、急速に発展する中東のAI分野への進出を拡大する米国テクノロジー企業の台頭という、ますます強まる傾向を反映している。

クアルコムがデータセンター市場への参入を目指すのは、中核事業であるスマートフォン向けプロセッサとモデム事業以外への事業多角化を図るという、より広範な取り組みの一環である。 この動きは、アップルなどの大手顧客がモデムの開発に着手し、他のテクノロジー企業もプロセッサの自社開発を検討し始めているという、まさに重要な局面で行われた。

市場調査の視点から見ると、インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）の半導体および基盤技術担当グループバイスdent 、マリオ・モラレス氏は、クアルコムのデータセンターへの進出は「自社の強みを活かす」ものだと考えている。モラレス氏は、市場は広範かつ急速に拡大しているため、新規参入者がニッチ市場を切り開く余地があると考えている。.

モラレス氏は、データセンターは今後5年間で半導体市場で最も急速に成長する分野になると述べた。NVIDIAは過去3年間でこの分野で驚異的な成長を遂げてきたが、Qualcommのような企業はデータセンター分野での存在感が不足しているため、まだその恩恵を受けられていない。.

モラレス氏は、今回の発表がその状況を変え始めると考えていると付け加え、製品ロードマップを確立し、顧客と関わるにはある程度の時間がかかるため、この特定の市場に投入されるテクノロジーの一部は、おそらく今後数年にわたって登場するだろうと予想している。.

クリスティアーノ・アモン最高経営責任者（CEO）が就任して以来、クアルコムは自動車やPC向けのチップへと事業を拡大してきた。これらの市場は歴史的にインテルが独占していた。.

月曜日に台湾・台北で開催されたCOMPUTEXでのプレゼンテーションで、アモン氏は、2023年に初導入されるSnapdragon Xシリーズチップを搭載した85種類以上のPCデザインが既に提供中または開発中であることを明らかにした。また、クアルコムが9月に開催される年次サミットで新しいPCチップを発表することも発表した。.

クアルコムは、自社のチップを電力効率に優れ、現在では当たり前となっているクラウド処理を必要とせず、デバイス上で直接AIタスクを実行できるものと位置付けています。デバイス上でAIを実行することの副次的なメリットは、アプリケーションのパフォーマンス向上と、機密データが他の場所に送信されることなくデバイス上に保持されるため、セキュリティが向上することです。.