中国が米国の誰もを驚かせる新発明を発表！

21世紀の石油として半導体を考えてみてください。石油が産業革命を支えたように、これらの小さなチップがデジタル革命を支えているのです。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、中国の華為技術（ファーウェイ）が人工知能向けの新しいチップでNVIDIAに挑戦しているそうです。華為は潜在的な顧客に、このチップがNVIDIAのH100に匹敵すると伝えたとのことです。テクノロジー業界に衝撃を与えるこの驚くべき進展において、華為は最新の高性能AIチップ、Ascend 910 10Cを発表しました。これは単なるプロセッサではありません。AIコンピューティングの現在の最高水準であるNVIDIAのH100への直接的な挑戦なのです。
Ascend 910cは単なる技術的達成ではありません。米国と中国の間で続くシリコン対決において大胆な声明なのです。華為の主張が事実なら、このチップは世界のAIの様相を変え、技術力の天秤を中国側に傾ける可能性があります。2022年、米国は中国のテクノロジーへの野心に対して強硬な姿勢を取ることを決定しました。厳しい輸出規制を導入し、米国企業に対して中国へのトップクラスのチップやチップ製造装置の販売を禁止したのです。その目的は明確でした。中国が最先端の半導体技術にアクセスすることを阻止し、技術進歩を遅らせることです。
しかし、ここで興味深いことが起こります。このデジタル封鎖に直面した中国は、タオルを投げ入れませんでした。代わりに、独自のチップ技術を開発するための大規模な全面的な推進を開始したのです。研究開発に数十億ドルが投入され、最先端の施設が国中に次々と設立され、技術的自立を目指す国家的な呼びかけがなされました。米国の制限にもかかわらず、あるいはそれゆえに、中国の半導体生産は急増しました。前年比で驚異の29%増を記録しています。
しかし、それだけではありません。アナリストたちを困惑させる動きとして、中国は1,000台以上の先進的なリソグラフィー装置を輸入することに成功しました。これらの装置は1台あたり約1,000万ドルします。計算すれば、チップ製造能力に対する本格的な投資だということがわかります。
テクノロジー業界の著名な専門家であるディアー・アーンスト博士は次のように述べています。「中国の技術的自立への推進は、米国の圧力に対応して加速している」つまり、米国が押せば押すほど、中国も押し返すのです。この予想外の展開は、重要な疑問を提起しています。米国のチップ禁輸措置が、意図せずして中国の半導体産業に火をつけてしまったのでしょうか。まるで米国が火を消そうとしたのに、代わりにガソリンをかけてしまったかのようです。
この半導体対決の余波は、地政学を超えて広がっています。2021年の大規模なチップ不足を覚えていますか？新車の購入が完売コンサートのチケットを手に入れるようだった時期です。あれは、チップを巡る政治がどのように日常生活を混乱させるかのほんの序章に過ぎませんでした。今、中国が潜在的にチップ生産を支配する可能性を考えてみてください。これは単に家電製品の話ではありません。AI、量子コンピューティング、6Gネットワークなど、新興技術の基盤について話しているのです。これらのゲームチェンジングな革新はすべて、先進的な半導体に依存しています。チップをリードする者が、これらの変革的な技術をリードするのです。そして今、中国がトップの座を狙って本気で動いています。
米国政府の懸念は、経済競争を超えています。改訂された規則は、中国の先進的なAI能力に関する計画に対する米国の懸念を明確に示しています。文書には次のように記されています。「先進的な半導体に基づいて構築されたスーパーコンピューティングによって促進される先進的なAI能力は、軍事的意思決定、計画、物流の速度と精度を向上させるために使用できるため、米国の国家安全保障上の懸念を引き起こします。また、認知的電子戦、レーダー、信号インテリジェンス、ジャミングにも使用できます」この声明は、半導体技術の二重用途の性質を強調しています。スマートフォンを動かすものが、軍事能力も向上させる可能性があるのです。民生技術と防衛技術の境界線が曖昧になっています。
中国はこれらの制限に対して、黙って従うつもりはありません。最新の米国の動きに対応して、中国は新しい規則を批判し、「国際的な半導体市場や企業間の協力を混乱させる」と述べています。しかし、中国の行動は言葉以上に雄弁です。報告によると、中国は政府のコンピューターでの米国製プロセッサの使用を阻止する措置を講じているようです。代わりに、中国企業が開発したプロセッサやオペレーティングシステムを含む、安全で信頼できるシステムを使用するよう、郷級以上の政府機関や中国共産党の組織に指示する新しいガイドラインが出されたとのことです。
この自立への推進は、チップ製造にも及んでいます。中国のさまざまな省政府が、半導体製造インターナショナル（SMIC）や華為などのチップ製造企業への補助金を増やしています。上海だけでも191の主要プロジェクトが補助金の対象となる予定で、そこにはSMICの建設中の2つの300mmの生産ラインも含まれています。
米国もタオルを投げ入れるつもりはありません。CHIPSおよび科学法の登場です。これは国内のチップ生産を後押しするための520億ドルの大規模な投資です。数十年にわたるアウトソーシングで衰えた米国の半導体筋肉を再構築しようとする試みです。その結果は現れ始めています。米国の電子工場への支出が急増し、投資は過去最高水準に近づいています。
しかし、ここに問題があります。米国の構築は印象的ですが、中国の猛烈なペースに追いつくのはまだ追いつかないのです。米国政府は、より厳しい規制を遵守するよう企業や同盟国のパートナーを説得することに成功していますが、西側企業は中国のビジネスを失う見通しに特に喜んでいるわけではありません。例えば、NVIDIAはかつて中国のAIチップ市場の90%のシェアを持っていました。同社の責任者であるジェンセン・フアンは昨年6月、「米国の輸出規制が続けば、米国産業に恒久的な機会の損失をもたらすだろう」と述べたと報じられています。
チップと半導体産業のもう一つの重要なプレイヤーであるASMLも懸念を表明しています。ASMLのCEOであるピーター・ウェニンクは、中国を切り離すことで、国内でのイノベーションを促進し、他者の犠牲の上に中国をより競争力のある存在にする可能性があると警告しました。彼は次のように述べています。「14億人の中国人がいて、その多くが賢明です。彼らは我々がまだ思いつかなかった解決策を考え出すでしょう。あなたは彼らに非常に革新的になることを強制しているのです」
これらの業界の声は、世界の半導体市場における国家安全保障上の懸念と経済的利益の複雑な相互作用を浮き彫りにしています。
半導体サガは進化し続けています。2024年3月下旬、バイデン政権は中国の米国製人工知能チップとチップ製造ツールへのアクセスをさらに制限する改訂規則を発表しました。発表から1週間以内に発効するこれらの新しい制限は、以前の管理の有効性を維持し、抜け穴を塞ぎ、制限の耐久性を確保するよう設計されています。報道によると、これらの改訂規則は先進的なチップを含むラップトップにも影響を与えるとのことです。
さらに、米国は米国の技術へのアクセスを禁止される中国の先進的なチップ工場のリストを作成する計画だと報じられています。このリストは、米国の制裁のより良い遵守を支援することを目的としています。これらの動きは、商務省が中国の半導体製造インターナショナル（SMIC）に数百万ドル相当のチップ製造材料や部品を販売している数十の米国サプライヤーのライセンスを停止したことを受けてのものです。この措置は、SMICが華為のために新世代の7ナノメートルチップを開発したことを受けて取られました。これはワシントンで警鐘を鳴らす出来事でした。
私たちはこの新しい時代のチップ戦争の瀬戸際に立っていますが、一つだけ確かなことがあります。半導体サガはまだ終わっていません。これは技術的な猫とネズミのゲームであり、世界的な覇権がかかっています。中国の予期せぬ勝利がテクノロジーの風景を再形成するでしょうか？米国はシリコンの王冠を取り戻せるでしょうか？そして、このデジタルドラマはあなたの生活にどのような影響を与えるでしょうか？これらの質問への答えはまだ明らかになっていませんが、一つだけ明確なことがあります。21世紀において、世界を変える力は指先に収まっています。そして今、中国の指紋がそこにはっきりと残されているのです。
米国と中国の間の大国間競争が続き、中国がこれらの先進技術を軍事能力の向上に利用し続ける限り、米国が輸出規制措置を緩和したり遅らせたりする可能性は低いでしょう。ビジネス、貿易、技術の利益を持つ者たちは不平を言い、これらの制限の拡大による経済的影響について正当な指摘をするかもしれません。しかし、最終的には政治的および国家安全保障上の利益が優先されるでしょう。
このシリコン対決は、単なる技術的覇権を巡る戦いではありません。それは世界的な力を形作り、最先端技術の発展に影響を与え、私たちのますますデジタル化する生活のあらゆる側面に潜在的に影響を与える競争なのです。ポケットの中のスマートフォンから人工知能の次のブレークスルーまで、このチップ戦争の結果は今後数十年にわたって私たちの世界に反響を及ぼすでしょう。
この技術的な綱引きが展開する中で、チップは微小かもしれませんが、賭け金はこれ以上ないほど高いことを忘れないでください。世界的な力の未来、最先端技術、そしておそらくあなたの次のスマートフォンさえも、すべてがこの均衡の上にかかっています。このシリコン対決はまだ始まったばかりです。そして世界は、この高度な技術的チェスゲームで誰が勝利を収めるかを、息を呑んで見守っています。
ウォール・ストリート・ジャーナルによると、華為が人工知能向けの新しいチップでNVIDIAに挑戦しているそうです。華為は潜在的な顧客に、このチップがNVIDIAのH100に匹敵すると伝えたとのことです。なんてこった。華為がAI業界全体を揺るがすような爆弾を投下したんだ。彼らは「Ascend 910c」という新しいチップを発表したんだ。これは単なるチップじゃない。AIの世界でのNVIDIAの支配に対する直接的な挑戦なんだ。NVIDIAのH100と同等だと報告されているチップの話をしているんだ。H100はAIコンピューティングのゴールドスタンダードだったんだ。
これがなぜそんなに大事なのかを理解するには、もう少し広い視野で見る必要があるね。華為は2019年以来、米国からかなりの圧力を受けてきました。先進的な技術へのアクセスを遮断し、AIや半導体の進歩を遅らせようとする制裁を受けていたんです。でも、ここがポイントなんです。華為は単にあきらめて死んだふりをしたわけじゃない。むしろ逆に、自社の技術開発に力を注ぎ、リソースを投入したんです。そしてAscend 910cは、その懸命な努力の結果なんです。
ここでNVIDIAについて少し話しましょう。彼らは長年、AIチップの王者として君臨してきました。特にH100 GPUは、高性能AIコンピューティングの定番だったんです。でも、ここで面白いことが起きているんです。米国の制裁にもかかわらず中国市場に留まるために、NVIDIAは少し性能を落としたバージョンのチップを販売していたんです。これは妥協案で、中国企業はあまり喜んでいませんでした。
そこに登場したのが華為のAscend 910cです。これは単にギャップを埋めるだけじゃない。市場を奪取する脅威なんです。そして華為は空約束をしているわけじゃありません。彼らにはそれを裏付けるデータがあるんです。バイトダンス、百度、中国移動といった大手企業がすでにAscend 910cをテストしていて、その結果はかなり印象的なものでした。NVIDIAのH100と互角の性能を発揮し、特にAIモデルのトレーニングや大量のデータ処理といった重要な分野で優れた結果を出しているんです。
でも、ここで本当に興味深いのは、Ascend 910cが単に技術仕様の話ではないということです。もっと大きな意味があるんです。これは華為が西側の技術から脱却し、自立できることを示す方法なんです。彼らはもう単に追いつこうとしているだけじゃない。リードを目指しているんです。
ここで数字の話をしましょう。Ascend 910cへの潜在的な需要は膨大です。注文が7万台を超え、約20億ドル相当になる可能性があるという噂を耳にしています。これはかなりの数のチップですよ。確かに、NVIDIAの予想販売数には及びませんが、決して軽視できる数字ではありません。
でも、ちょっと待ってください。華為にとってすべてが順調というわけではありません。彼らにはいくつかの大きな障害があります。最大の問題の一つは生産です。先ほど話した米国の制裁により、華為が先進的な製造ツールを手に入れることが非常に難しくなっています。これにより、製品を市場に投入する際に大幅な遅延が生じています。
この問題に対処するため、華為は高帯域幅メモリーを備蓄し、契約チップメーカーに工具部品や原材料の在庫を増やすよう指示しています。彼らはサプライチェーンに影響を与える可能性のある更なる米国の制限に備えているのです。
これらの課題にもかかわらず、華為は前進し続けています。彼らは10月にAscend 910cの出荷を開始することを目指していますが、最終的な注文数量や納期スケジュールにはまだ多くの不確実性があります。これは単に生産の問題だけではなく、より広範な地政学的状況にも関連しています。
ここで少し視点を広げて、華為とNVIDIAの戦いがなぜそんなに重要なのかを見てみましょう。これは単にどちらがより多くのチップを売れるかという話ではありません。AIの未来、そして延いては世界の力を誰が支配するかという話なのです。これらのAIチップは、軍事システムからサイバーセキュリティ防御まで、あらゆるものに不可欠です。AIがこれらの分野でますます重要になるにつれ、これらのチップを生産し、制御する能力は国家安全保障の問題になっているのです。
米国にとって、先進的なAIチップを潜在的な敵対国の手に渡らないようにすることが極めて重要です。だからこそ、NVIDIAのH100のようなチップに特に厳しい輸出規制を課しているのです。これらのチップが軍事能力の強化や洗練された監視システムの開発に使用される可能性を懸念しているのです。
一方、中国は独自のAIチップの開発を国家安全保障に不可欠だと考えています。自国製の技術を創造することで、中国は外国のサプライヤーへの依存を減らし、重要インフラの安全を確保できるのです。
では、ここで何が賭けられているのでしょうか？AIテクノロジーの支配は、単に経済的優位性を得ることだけではありません。世界の安全保障における戦略的優位性を獲得することなのです。AIチップの開発と展開のレースは、技術的覇権をめぐるより広範な闘争の重要な前線であり、その影響はテクノロジー産業をはるかに超えて及ぶのです。
しかし、ここで一つ注目すべき点があります。この競争が激しいほど、前例のないペースでイノベーションが促進されているのです。華為もNVIDIAも、AIチップで可能なことの限界を押し広げています。そして、これはおそらくこの分野で大きな進歩をもたらすでしょう。AIテクノロジーに依存する産業にとって、この競争はより優れた、より強力なチップをより低価格で手に入れることにつながる可能性があります。これは誰にとってもプラスですよね？
しかし、前途には課題が山積みです。特に華為にとってはそうです。彼らは継続的な制裁や更なる制限の脅威の下で生産を拡大しようとしています。華為がこれらの障害を乗り越え、Ascend 910cの展開に成功すれば、それは世界のAIチップ市場の転換点となる可能性があります。このチップは単にNVIDIAと競合するだけではありません。AIテクノロジーの風景を再定義しようとしているのです。そして、華為が成功すれば、それはテクノロジー産業だけでなく、世界の舞台でのパワーバランスの変化を示すかもしれません。
では、Ascend 910cの特別な点について、もう少し詳しく見てみましょう。これは単に生の処理能力の話ではありません。効率性と多様性についての話なのです。華為は、彼らのチップが競合他社よりも幅広いAIタスクをより効率的に処理できると主張しています。これは、さまざまな分野でAIソリューションを実装しようとしている企業にとって、ゲームチェンジャーになる可能性があります。
しかし、それはハードウェアだけの話ではありません。華為はソフトウェア面でも懸命に取り組んでいます。Ascend 910cとシームレスに連携するように設計された「MindSpore」という独自のAIフレームワークを開発しました。この統合されたアプローチは、華為に大きな優位性を与える可能性があります。特に、完全な技術スタックを展開する自由がより大きい中国市場においてはそうでしょう。
さて、あなたは「これが一般の人々にとって何を意味するのか」と疑問に思うかもしれません。短期的には大きな違いに気づかないかもしれません。しかし長期的には、このようなAIチップの競争とイノベーションは、かなりエキサイティングな発展につながる可能性があります。スマートフォンの音声アシスタントから自動運転車まで、より速く、より効率的なAIについて話しているのです。
しかし、先を急ぎすぎないようにしましょう。Ascend 910cが実際のアプリケーションでどれほどうまく機能するかについては、まだ多くの疑問が残っています。そして、たとえ誇大広告通りの性能を発揮したとしても、華為は生産と流通に関してまだ大きな課題に直面しています。
この全ての中で最大の不確定要素の一つは、米国と中国の間の継続的な地政学的緊張です。テクノロジー産業は、この大きな対立の重要な戦場となっており、華為やNVIDIAのような企業の運命は、政治的決定に大きく影響される可能性があります。
NVIDIAにとって、課題は明確です。米国の輸出規制を遵守しながら、中国市場で競争力を維持する方法を見つける必要があります。これは繊細なバランス取りであり、華為のような中国企業が技術的に追いつくにつれ、ますます困難になっています。
一方、華為は、これらの先進的なチップを確実に大規模に生産し、納品できることを証明する必要があります。また、彼らの技術がNVIDIAの製品に代わる長期的に実行可能な選択肢であることを、潜在的な顧客に納得させる必要もあります。
将来はどうなるでしょうか？確実なことを言うのは難しいですが、一つだけ明らかなことがあります。AIチップ市場は熱を帯びており、競争はかつてないほど激しくなっています。華為が本当にNVIDIAの支配に挑戦できるかどうかはまだわかりませんが、確かなことが一つあります。この戦いは、イノベーションを促進し、AIテクノロジーで可能なことの限界を押し広げることになるでしょう。
最後に、この技術競争のより広範な影響について考えてみる価値があります。AIの発展は、私たちが想像もできないような方法で世界を形作っていくでしょう。ヘルスケアから教育まで、エンターテインメントから科学研究まで、AIは私たちの生活でますます重要な役割を果たすことになります。AIチップ開発をリードする企業や国々は、この未来を形作る上で大きな優位性を持つことになるでしょう。
だからこそ、華為とNVIDIAの戦いは単に市場シェアや利益以上のものなのです。それは、私たちの時代で最も変革的な技術の一つの方向性を誰が決めるかということなのです。
だから、大きな疑問が残ります。華為はこれをやり遂げられるでしょうか？Ascend 910cの約束を果たし、AIにおけるNVIDIAの支配に挑戦できるでしょうか？時間が経てばわかるでしょう。しかし、一つだけ確かなことがあります。賭け金はかつてないほど高く、この戦いの結果は私たちの知る世界を変える可能性があるのです。
あなたはどう思いますか？華為の新しいチップは、彼らが望んでいるようなゲームチェンジャーになるでしょうか？それともNVIDIAがトップの座を維持できるでしょうか？コメント欄でぜひあなたの考えを聞かせてください。
AIチップですよね。真っ先に思い浮かぶ名前はNVIDIAです。華為のチップはNVIDIAとどう違うのでしょうか？
そうですね、NVIDIAはGPU、つまりグラフィックス処理ユニットを作っています。一方、私たちが作っているのはLPU、つまり言語処理ユニットと呼んでいるものです。GPUは並列処理が非常に得意です。例えば、税金申告をする作業があるとします。各ページを別の人に渡して記入してもらうようなイメージです。これがGPUのやることです。
Grockという人工知能チップのスタートアップが最近、6億4000万ドルのシリーズDの資金調達ラウンドを締め切りました。これにより、同社の評価額は28億ドルに押し上げられました。2016年に設立されたこの会社は、AIチップ市場でNVIDIAの支配に挑戦することを目指しています。
Grockの創設者兼CEOであるジョナサン・ロスは、AI推論チップに焦点を当てて会社を立ち上げました。AIにおける推論とは、訓練されたモデルが新しい状況に知識を適用するプロセスです。これによって、スマートフォンが写真の中の物体を識別したり、チャットボットが応答を生成したりすることができるのです。
Grockのキーテクノロジーは、彼らの言語処理ユニット（LPU）です。物語を書きたいと思ったら、一貫性のあるストーリーラインが必要です。始まりと終わりを知り、他の出来事に依存する必要があります。そのためにはおそらくLPUが必要です。なぜなら、それは順序立てて処理するからです。99番目や100番目の単語を予測するまで、99番目の単語を予測することはできません。
これらのチップは、NVIDIAのグラフィックス処理ユニット（GPU）とは対照的に、特定のタスク向けに設計されています。Grockは、推論タスクにおいて、彼らのLPUはNVIDIAのGPUより4倍速く、5倍安価で、3倍エネルギー効率が良いと主張しています。
私たちはLPUを作っています。GPUのことは聞いたことがあると思いますが、LPUは言語処理ユニットです。その違いは、GPUが高度に並列なプログラム、つまり同時に多くのタスクを実行できるものに適しているのに対し、それらは順次的ではなく、互いに依存していません。一方、LPUは例えば言語に適しています。なぜなら、100番目の単語を予測するには99番目の単語を予測している必要があるからです。そのため、完全にユニークですが、超高速です。通常、人々にデモを見せると、最初の反応は「ワオ」です。実際、私たちのウェブサイトURLは www.gro.com ではなく、www.gro.com なんです。
AIチップ市場は2027年までに1.1兆ドルに達すると予測されています。推論市場だけでも、今後4年間で67億ドルの価値があると予想されています。Grockはこの成長市場の一部を獲得することを目指しています。
Grockクラウドの成長は急速でした。そこにはNVIDIA、AMD、Intel、多くのレガシー企業があります。また、SambaNovaやCerebrasのような他のチップスタートアップもあります。このエコシステムの中で、どのように適合し、他のプレイヤーと競争していますか？
私たちが主にやっているのは、Grockクラウドというサービスを通じてチップを利用可能にすることです。そこにアクセスすれば、実際に試すことができます。超高速です。そして、人々が自分のアプリケーションを構築できるAPIがあります。サーバーを購入してデータセンターに設置する必要はありません。私たちがそのすべてを処理しますので、非常に簡単です。実際、過去14週間ほどで、7人未満の開発者から26万人以上の開発者に成長しました。
ロスは、「過去5ヶ月で、ほんの一握りの開発者から3,000人以上に成長しました。Llamaの品質とオープンさ、そしてGrock LPU上での信じられないほどの速度に魅力を感じたのです」と述べています。
NVIDIAは現在、AIチップ市場の約80%のシェアを持っています。他の競合には、AMD、Intel、そしてCerebrasやSambaNovaのようなスタートアップがあります。Grockはこの競争の激しい環境で大きな課題に直面しています。
マスクにはGrockという名前のチャットボットがありますね。それによって混乱は生じていませんか？
少しはありますね。こう言っておきましょう。私たちが先に名乗りを上げたんです。商標も所有しています。
Grockは最近、元Intel幹部のスチュアート・パンを新しい最高執行責任者（COO）として雇用しました。また、MetaのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカンを技術アドバイザーとして迎えました。これらの高名な人材の追加により、会社に貴重な経験がもたらされます。
Grockは2025年第1四半期末までに108,000以上のLPUを展開する計画です。彼らはグローバルに拡大しており、Aramco Digitalのような企業とパートナーシップを組んで世界中にAIコンピューティングセンターを構築しています。
業界のリーダーたちはGrockに注目しています。ブラックロック・プライベート・エクイティ・パートナーズのサミール・メナンは次のように述べています。「AIコンピューティングの市場は意味があり、Grockの垂直統合されたソリューションはこの機会に応えるのに適しています。Grockが需要に応えてスケールアップし、さらにイノベーションを加速させていくのを楽しみにしています。」
サムスン半導体イノベーションセンターのヘッドであるマルコ・キサリは次のように述べています。「私たちはGrockの破壊的なコンピューティングアーキテクチャと、ソフトウェアファーストのアプローチに非常に感銘を受けています。Grockの記録的な速度と、ほぼ瞬時の生成AIの推論パフォーマンスは市場をリードしています。」
Grockのビジョンは、単に高速なチップを作ることを超えています。彼らはAIコンピューティングの民主化を目指しています。ロスは次のように述べています。「最大手のテクノロジー企業だけでなく、誰もが最先端のAI製品を作れるようにリソースを提供したいと考えています。」
Grockは、グローバルファウンドリーズとのパートナーシップを通じてチップを製造しています。彼らは100,000以上の追加LPUをGrockクラウドに展開する計画で、これにより彼らのコンピューティング能力を大幅に増加させます。
会社の名前は、SF小説「異星の客」に由来しています。この小説で「grock」はマーシャン語で「共感を持って理解する」という意味です。これはイーロン・マスクのGrockチャットボットと似ていますが、ロスは「私たちが先に名乗りを上げた」と主張しています。
実際、私たちはお金が尽きると思っていました。死ぬと思っていたんです。問題は、私たちが構築したものを少し早すぎるタイミングで構築してしまったことでした。
Grockは、米国政府のイニシアチブである国立AI研究リソースパイロットに参加するよう選ばれました。これは研究者とAIリソースを結びつけるものです。これにより、Grockはより大きな、より確立された企業と同じリーグに位置付けられました。
Grockの公共部門プレジデントであるアイリーン・ブラックは次のように述べています。「Grockは部分的に、AIにおける持つ者と持たざる者の格差をなくすために設立されました。必要なリソースへのアクセス不足が、研究者が次のオペレーション・ワープ・スピードで成功するのを妨げるべきではありません。」
Grockは最近、Grockクラウドで Llama 3.1モデルをローンチしました。これには405Bパラメータのモデルが含まれており、これは公開されている言語モデルの中で最大級のものの一つです。
マーク・ザッカーバーグはこれについて次のようにコメントしています。「Llama 3.1モデルのクラウドデプロイメントにおける、Grockの超低レイテンシーの推論を見られてとてもワクワクしています。これは、オープンソースへの私たちのコミットメントがAIのイノベーションと進歩を推進している素晴らしい例です。」
Grockの財務実績は、進歩と課題の両方を示しています。2023年には売上高が340万ドルと低く、純損失は8830万ドルでした。しかし、彼らは今年度の売上高を1億ドルと予測しています。
同社は設立初期に大きな課題に直面しました。ロスは「Grockは何度も死にそうになった」と認めています。「私たちはGrockを少し早すぎるタイミングで始めたかもしれない」と彼は2019年の、会社が資金切れまであと1ヶ月という時期を振り返っています。
2022年後半のChatGPTのリリースに端を発したAIブームは、Grockにとって有益でした。ロスは現在の状況を「コンピューティングは新しい石油だ」と表現し、AIコンピューティングパワーへの高い需要を指しています。
考え方としては、すべての技術時代は何かに基づいています。何らかの希少資源に基づいているのです。産業時代は石油、石炭、天然ガス、そして今では太陽光や風力といったエネルギーに基づいていました。情報時代は印刷機から始まり、最終的にはインターネットとモバイルに至りました。
私たちが資金調達をしていた頃によく質問されたのは、「AIは次のインターネットになるのか、次のモバイルになるのか」というものでした。私の答えは「絶対にそうではない」です。なぜなら、それらは情報時代の技術だからです。これは生成時代の技術で、違いがあるのです。情報時代の技術が高い忠実度でデータをコピーし、複製し、配布することに関するものだったのに対し、生成時代の技術は、質問されている文脈の中で、その瞬間に何か新しいものを作り出すことに関するものだからです。
Grockの技術は、ハイパフォーマンス・コンピューティングの分野で応用されています。マンハッタン計画に起源を持つ連邦研究施設であるアルゴンヌ国立研究所は、核融合の研究にGrockのチップを使用しています。
エネルギー効率は、Grockの重要な焦点です。彼らのチップは、推論タスクにおいてNVIDIAのGPUの3倍のエネルギー効率を持つと主張しています。AIのエネルギー消費に対する懸念が高まる中、これは大きな利点となる可能性があります。
Grockは自動車やロボット工学の分野も狙っており、これらを潜在的な3000億ドル市場と見積もっています。イーロン・マスクでさえ、テスラのAIプロジェクト用にNVIDIAチップを注文しています。
同社はAI教育にも投資しており、カリフォルニア州の住民に高度なAIのトレーニングを提供する計画です。この戦略は、彼らの製品への需要を生み出しながら、AIスキルのギャップに対処する可能性があります。
Grockはいくつかの課題に直面しています。ハードウェアの展開をスケールアップすることは複雑で、近々登場するチップの設計上の欠陥や潜在的な遅延についての噂があります。新技術の展開における遅れは、成長期待に影響を与える可能性があります。
AIチップ市場での競争は激しいです。NVIDIAは自社の市場シェアを積極的に守る可能性が高く、他のスタートアップも市場の一部を狙っています。Cerebrasのアンドリュー・フェルドマンCEOは、Grockのアプローチを認めています。「白紙の状態から始めた人で、この種の作業にGPUを作ることを選んだ人はいません」これは、GrockのLPUのような目的に特化したAIチップの潜在的な利点を強調しています。
地政学的要因は、Grockと半導体セクター全体に影響を与える可能性があります。バイデン政権とドナルド・トランプの両方から最近出された発言は、半導体株が世界的な緊張にいかに敏感であるかを示しています。
最近の6億4000万ドルの資金調達ラウンドは、ブラックロック・プライベート・エクイティ・パートナーズが主導し、既存および新規の投資家、ニューバーガー・バーマン、タイプ・ワン・ベンチャーズ、シスコ・インベストメンツ、サムスン・カタリスト・ファンドなどが参加しました。
ロスはAIの展開における推論の重要性を強調しています。「AIモデルのトレーニングは解決済みです。今は、世界がこれらのモデルを使えるように展開する時です。」
より高速で効率的なAI推論の潜在的な応用範囲は広範です。医療画像のリアルタイム処理や、より正確な気候予測など、ヘルスケアや気候科学などの分野での進歩を加速させる可能性があります。
Grockは積極的に採用活動を行っており、競争の激しい市場でトップタレントを引き付けようとしています。ロスは次のように述べています。「私たちは、何十万人もの開発者がオープンモデル上で構築できるようにするチームであり、採用を行っています。」
GrockのNAIRRパイロットへの参加は、大きな意味を持つ可能性があります。「コンピューティング、データ、ソフトウェア、プラットフォームは、国のために責任ある方法でイノベーションと科学的発見を進めるために研究者が必要とするものです。」GrockのNAIRRパイロットへの貢献により、研究者は先進的なモデルにアクセスでき、最も大胆な研究ビジョンを実現するのに役立つでしょう。
ジョナサン・ロスはLlama 3.1のローンチについて次のようにコメントしています。「Metaは、Linux相当のもの、AIのためのオープンな運用システムを作成しています。これはGrockのLPU（高速AIの推論を提供する）だけでなく、エコシステム全体のためのものです。テクノロジーにおいて、オープンは常に勝利します。そして、このLlama 3.1のリリースで、Metaは最高のプロプライエタリモデルに追いつきました。このペースでは、閉鎖的なモデルを追い越すのは時間の問題です。」
GrockのLPUテクノロジーは、従来のGPUとは大きく異なります。GPUが並列処理に優れているのに対し、LPUは言語処理に不可欠な順次タスク用に設計されています。この設計の選択により、Grockは特定のAIアプリケーションで優位に立つ可能性があります。
トレーニングではなく推論に焦点を当てる同社の戦略は戦略的です。AIモデルのトレーニングは計算量が多いですが、展開されたAIシステムの継続的な計算コストの大部分は推論にあります。推論を最適化することで、Grockは多くのAIアプリケーションにとって重要な痛点を狙っています。
Grockのチップは、AIシステムが目標を達成するために複数の順次タスクを実行する必要がある「エージェント的ワークロード」に特に適しています。これは自動運転や複雑なロボット制御システムなどのアプリケーションで特に価値がある可能性があります。
AIが進化し続ける中で、より高速な推論によって可能になることにはどのようなものがありますか？
大きなものの一つは、エージェント的なユースケースです。今では、チャットボットにアクセスして質問を入力し、答えを得るのが当たり前になっています。しかし、それは単一のステップです。代わりに、例えばハワイへの旅行を予約したいとします。ハワイはいい休暇先ですね。「ハワイへの旅行を予約して」と入力すると、システムはハワイのどこに行きたいのか、ビーチで過ごしたいのか、何をしたいのかなど、一連の質問をする必要があります。それらの質問への回答をすべて得た後、どの航空会社で予約するか、どのホテルを取るかを決める必要があります。中には満室のものもあるでしょう。
何かを達成するために行わなければならないすべてのタスクを考えてみてください。これらがエージェント的なワークロードです。そして、これらのイテレーションをすべて行うまで実際に解決することはできません。そのため、答えを得るのに時間がかかればかかるほど、それが積み重なっていきます。
実際、あるお客様がエージェント的なワークロードを構築しました。これは10億人以上のユーザーを持つ企業です。結果を得るのに4〜5分かかっていたのですが、Grockに切り替えたところ、10秒に短縮されました。
Grockのチップ設計へのアプローチは、業界でユニークです。彼らはチップを設計する前に、最初の6ヶ月をコンパイラの作業に費やしました。これは従来のアプローチとは逆です。このソフトウェアファーストの戦略により、AIワークロードの最適化で優位に立つ可能性があります。
Llama 3.1のようなオープンソースモデルに焦点を当てる同社のアプローチは戦略的です。これらのモデルをサポートすることで、Grockは成長するオープンソースAI運動の重要なインフラストラクチャプロバイダーとしての位置を確立しています。
同社の低レイテンシーへの強調は、自動運転や金融取引など、リアルタイムAIアプリケーションで特に価値がある可能性があります。これらの分野では、ミリ秒単位の遅延が重要になる可能性があります。
Grockのチップは、大規模言語モデルを効率的に処理するように設計されています。これらのモデルがサイズと複雑さを増すにつれて、GrockのLPUのような専用ハードウェアがますます重要になる可能性があります。
同社の推論への焦点は、エッジAIアプリケーションの予想される成長に適しているかもしれません。より多くのAI処理がエッジデバイスに移行するにつれて、効率的な推論がますます重要になります。
Grockの技術は、潜在的にAIモデルを大規模に実行するコストを削減する可能性があります。彼らの効率性の主張が正しければ、より広範な企業にとって高度なAIアプリケーションがより経済的に実行可能になる可能性があります。
AIチップレースは過熱しており、Grockは革新的な技術と野心的な計画を持つ真剣な競争相手です。彼らはNVIDIAの支配に挑戦する準備ができています。AIコンピューティングの未来は興味深いものになりそうです。今後の更新にご注目ください。
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