家Google CloudがNvidiaに対抗する2つのAIチップを発表
水曜日、Google Cloudは、第8世代のカスタムAIチップであるテンソル処理ユニット（TPU）を2種類に分けると発表しました。1つのチップであるTPU 8tはモデルトレーニング用に、もう1つのTPU 8iは推論用に設計されています。
推論とは、ユーザーがプロンプトを送信した後にモデルが継続的に使用されることを指します。
予想通り、Googleはこれらの新しいTPUが前世代と比べて性能が大幅に向上していると宣伝しています。AIモデルのトレーニング速度が最大で3倍速くなり、1ドルあたりのパフォーマンスが80％向上し、1つのクラスター内で100万個以上のTPUを接続することも可能になりました。その結果、以前のバージョンよりもはるかに多くの計算能力を消費電力が少なく、顧客にとってもコストが低くなるはずです。これらのチップがGPUではなくTPUと呼ばれているのは、Googleのカスタム製の低消費電力チップが元々「Tensor」という名前で呼ばれていたからです。
しかし、GoogleのチップがNvidiaの将来に対して完全な競争相手になるとは言えません。少なくとも現時点ではそうではありません。MicrosoftやAmazonなど他の主要なクラウドプロバイダーと同様に、Googleもこれらのチップを使用して、自社が提供するインフラストラクチャー内でNvidiaベースのシステムを補完するだけであり、完全に置き換えるわけではありません。実際、Googleは今年後半にNvidiaの最新チップであるVera Rubinを自社のクラウドサービスで利用すると約束しています。
将来的には、Amazon、Microsoft、Googleなどが自社でAIチップを開発するようになれば、企業がAIワークロードをクラウドに移行し、これらのチップに適応させることで、Nvidiaへの依存度は低下するかもしれません。
それでもなお、今日Nvidiaに対して賭けることは利益をもたらす戦略ではありません。著名なチップ市場アナリストのPatrick MooreがXで冗談を言っていましたが、2016年にGoogleが初めてTPUを発表した時に、彼はGoogleのTPUがNvidia（そしてIntel）にとって問題を引き起こす可能性があると予測していました。しかし現在、Nvidiaの市場価値は約5兆ドルに達しており、その予測は時間の試練に耐えられなかったと言えます。
もしNvidiaの計画が成功すれば、GoogleがAIクラウドプロバイダーとして成長することで、実際にはチップメーカーであるNvidiaにとってさらに多くのビジネス機会をもたらす可能性があります。多くのワークロードがGoogle自身のチップ上で動作していてもです。
実際、GoogleはNvidiaと協力してコンピューターネットワーキングの設計に取り組むことも発表しました。これにより、NvidiaベースのシステムがGoogleのクラウド上でさらに効率的に動作するようになる予定です。具体的には、2つの技術大手が協力して、「Falcon」と呼ばれるソフトウェアベースのネットワーキング技術を改良することになっています。この技術はGoogleが2023年にオープンコンピュートプロジェクトのもとで開発し、オープンソース化したものです。オープンコンピュートプロジェクトは、オープンソースのデータセンターハードウェアを推進する組織です。
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