エクスクルーシブ-オープンＡＩは一部のNvidia製チップに満足しておらず、代替品を探しているとの情報筋の話

Max A. Cherney　Krystal Hu　Deepa Seetharaman

［サンフランシスコ　２月２日　ロイター］ - オープンＡＩは、Nvidiaの最新の人工知能チップの一部に満足しておらず、昨年から代替品を探していると、この問題に詳しい8人の 情報筋が語った。

チャットＧＰＴメーカーの戦略転換は、ここで初めて報じられたように、AI推論の特定の要素 （チャットＧＰＴアプリに搭載されているようなAIモデルが顧客からの問い合わせやリクエストに応答する際のプロセス）を実行するために使用されるチップにますます重点を置くようになったことをめぐるものだ。Nvidiaは、大規模なAIモデルを訓練するためのチップでは優位を保っているが、推論は競争の新たな前線となっている。

オープンＡＩと 他の企業 （ (link) ）が 推論チップ市場で代替品を探すという 今回の決定は 、NvidiaのAI支配に対する重要な試金石であり、両社が投資協議を行っている最中である 。

9月、Nvidiaは、チップメーカーがスタートアップの株式を取得し、オープンＡＩが高度なチップを購入するために必要な現金を得る取引の一環として、オープンＡＩ (link) に1000億ドルもの資金を投入する意向であると述べた。

ロイターによると、この取引は数週間以内に成立すると見られていた。その代わり、交渉は何カ月も長引いた。その間、オープンＡＩはAMD >などと 、Nvidiaに匹敵するGPUの契約を結んだ。しかし、製品ロードマップが変化したことで、必要な計算リソースの種類も変わり、Nvidiaとの交渉は泥沼化していると、この問題に詳しい人物は語った。

土曜日、NvidiaのCEOであるJensen Huang氏は、オープンＡＩとの緊張関係の報道を一蹴し、その考えは「ナンセンス」 (link)、NvidiaはオープンＡＩに巨額の投資を計画していると述べた。

Nvidiaは声明の中で、「顧客が推論にNVIDIAを選び続けているのは、我々がスケールにおいて最高のパフォーマンスと総所有コストを提供しているからだ」と述べた。

オープンＡＩの広報担当者は別の声明で、同社は推論フリートの大部分をNvidiaに依存しており、Nvidiaは推論においてドル当たり最高のパフォーマンスを提供していると述べた。

7人の 情報筋によると、オープンＡＩは、ソフトウェア開発やAIが他のソフトウェアと通信するような特定のタイプの問題で、NvidiaのハードウェアがチャットＧＰＴユーザーに答えを吐き出すスピードに満足していないという。将来的には 、オープンＡＩの推論コンピューティング・ニーズの約10％を提供できるような新しいハードウェアが必要だと、情報筋の1人はReutersに語った。

チャットＧＰＴメーカーは、Cerebras社やGroq社を含む新興企業と協業し、より高速な推論用チップを提供することを検討していると、2人の情報筋は語った。しかし、NvidiaはGroqと200億ドルのライセンス契約を結び、オープンＡＩの話を打ち切ったと、情報筋の1人はReutersに語った。

Nvidiaが Groqの 重要な人材（(link) ） (link) を獲得するという決定は、急速に変化するAI業界でより良い競争をするために技術のポートフォリオを強化する努力のように見えた、とチップ業界の幹部は語った。Nvidiaは声明の中で、Groqの知的財産はNvidiaの製品ロードマップを高度に補完すると述べた。

エヌビディアの代替製品

Nvidiaのグラフィック処理チップは、チャットＧＰＴのような大規模なAIモデルの学習に必要な膨大なデータ処理に適している。しかし、AIの進歩は、学習させたモデルを推論や推論に利用することにますます重点を置くようになっており、これはAIの新たな大きなステージとなる可能性があり、オープンＡＩの取り組みを刺激している。

チャットＧＰＴメーカーが昨年からGPUの代替品を探しているのは、SRAMと呼ばれる大容量のメモリをチップの他の部分と同じシリコン片に組み込んだチップを製造している企業に焦点を当てている。高価なSRAMを可能な限り各チップに搭載することで、チャットボットやその他のAIシステムが何百万ものユーザーからのリクエストを処理する際に、スピード面で有利になる可能性がある。

推論にはトレーニングよりも多くのメモリが必要だが、これはチップが数学演算を実行するよりも、メモリからデータをフェッチすることに比較的多くの時間を費やす必要があるためだ。NvidiaとAMDのGPUテクノロジーは外部メモリに依存しているため、処理時間がかかり、ユーザーがチャットボットと対話するスピードが遅くなる。

オープンＡＩの内部では、この問題は、同社が積極的にマーケティングを行っている、コンピュータコードを作成するための製品であるCodexで特に目につくようになったと、情報筋の一人は付け加えた。オープンＡＩのスタッフは、Codexの弱点の一部はNvidiaのGPUベースのハードウェアに起因していると、ある情報筋は語った。

サム・アルトマンCEOは、1月30日の記者との電話会談で、オープンＡＩのコーディングモデルを使用する顧客は、"コーディング作業のスピードに大きな価値を置く "と述べた。

オープンＡＩがその需要に応える一つの方法は、Cerebras社との最近の契約であるとAltman氏は述べ、カジュアルなチャットＧＰＴユーザーにとってはスピードはそれほど重要ではないと付け加えた。

AnthropicのClaudeやGoogleのGeminiのような競合製品は、Googleが自社で製造したTPU（テンソル処理ユニット）と呼ばれるチップに大きく依存した導入から利益を得ている。TPUは推論に必要な種類の計算のために設計されており、Nvidiaが設計したGPUのような汎用AIチップよりも性能面で優位に立つことができる。

動き出したNvidia

オープンＡＩがNvidiaの技術に難色を示すなか、NvidiaはCerebrasやGroqなど、SRAMを多用するチップを開発している企業に買収の可能性を打診したという。セレブラスはこれを断り、先月発表されたオープンＡＩとの商業契約を結んだ。セレブラスはコメントを控えた。

GroqはオープンＡＩとコンピューティングパワーを提供する契約について話し合いを持ち、約140億ドルの評価額で出資する投資家の関心を得たと、話し合いに詳しい関係者は述べている。Groqはコメントを拒否した。

しかし12月までに、Nvidiaは非独占的な現金取引でGroqの技術をライセンスすることに動いた、と情報筋は述べている。この契約により、他の企業もGroqの技術をライセンスできるようになるが、NvidiaがGroqのチップ設計者を雇い止めたため、同社は現在、クラウドベースのソフトウェアの販売に注力している。