【徹底図解】生成AIが火をつけた「エヌビディア」の無双
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Nvidiaの歴史、強み、ライバル等、とても良くまとまった良記事ですね。
歴史的には、AI開発環境CUDAをいち早くリリースして開発者を囲い込んだのが一番の強みだったと思います。CUDAのおかげでAI開発が広がり加速しました。
今注目はGAFAMの独自AIチップが競争力を獲得できるか、ついに登場したAMDのAIチップが対抗馬となり得るかです。
今後はAI開発はもちろんですが、Apple Vision Proに代表されるARやメタバースの本格化が目前です。3D空間生成という本来のGPU用途に加えて、そこでもAIが数多く使われてます。だから、当分Nvidiaは好調が続きそうです。本題とは外れますが、記事を見た独り言として
１．インテルは本当にどこで間違えたんでしょう？一時期はまさにこのエヌビディアなみの独り勝ちだったのに。
２．ハイテク系だけではないですが（ディズニーもそう）CFOは結構女性が多いんですね。
３．先日のWSJには「AIで先行したはずがいつの間にか出遅れているメタ」の記事があり、最新のチップが足りない問題も取り上げられていました。
ご参考
https://www.wsj.com/articles/mark-zuckerberg-was-early-in-ai-now-meta-is-trying-to-catch-up-94a86284?st=axsxy9b0h64h1df&reflink=desktopwebshare_permalink今週のNewsPicksは大手半導体メーカー・エヌビディアと、その主力製品である半導体チップ「GPU」に企業が殺到している現状に迫ります。
ChatGPTの登場以降、生成AIが世界中を騒がせています。
このテクノロジーを支えるのが大規模言語モデルなど、AIの基盤モデルです。開発には大量のデータと計算が必要で、GPUの処理能力が注目を集めました。
エヌビディアの最新製品は1基で400万円を超えるともいわれます。AIのビジネスを営む企業にとっては、計算インフラの確保が喫緊の課題ですが、GPU不足は深刻です。
課題は供給だけではありません。消費電力も膨大です。これを解決しようと、独自のAIチップを開発する動きも活発化しています。
AIはソフトウェアですが、背後にあるのはおびただしい数のサーバーで埋め尽くされたデータセンターです。
これだけ注目を集めている今だからこそ、知っているようで知らないハードウェアの世界をぜひ覗いていただければと思います。
