OpenAIはBroadcomと共同で初のカスタムAIチップの開発を進めており、TSMC向けに生産する予定です。しかし、ロイター通信の報道によると、OpenAIはもはやファブネットワークの構築を主導するつもりはないとのことです。同時に、AMDとNvidiaのより強力なチップを保有資産に加え続けています。
AI推論チップの登場、製造計画はもう不要
NvidiaのH100やH200といった需要の高いAI GPUは、大規模言語モデルの学習にほぼすべての企業で使用されているため入手が困難ですが、AIアプリケーションの市場投入が増えるにつれて、AI推論チップの需要は増加すると予測されています。OpenAIが今後開発するカスタム設計の推論チップは、2026年までにリリースされる予定です。ロイター通信によると、このタイムラインはプロジェクトのニーズに応じて調整される可能性がありますが、リアルタイムAIレスポンスを強化する推論タスクに重点が置かれています。
OpenAIは、この新しいチップ開発を支援するため、トーマス・ノリー氏やリチャード・ホー氏といった経験豊富なエンジニアを筆頭とする約20名のエンジニアチームを結成しました。彼らはかつてGoogleのTensor Processing Unit（TPU）に携わっていたスペシャリストです。このチームは、社内設計の推進において重要な役割を担い、より高度なカスタマイズと効率性を実現します。
OpenAIは現在、Amazon Web Services、Google、Meta、Microsoftと同様の取り組みを行っています。これらの企業はAIや汎用ワークロード向けのチップを保有しており、Broadcomと共同開発している場合もあります。
OpenAI、AIハードウェアサプライチェーンの多様化へ
OpenAIは、自社製カスタムシリコン戦略に加え、AI GPUおよびAIトレーニングハードウェア市場を席巻するNvidiaへの依存度を低減するため、ハードウェアサプライヤーの多様化を進めています。OpenAIは、MicrosoftのAzureクラウドプラットフォーム経由でAMDのInstinct MI300Xを導入する計画で、これによりハードウェアサプライヤーの多様化が期待されます。
ChatGPTは絶大な人気を誇っているにもかかわらず、OpenAIはクラウド、電気代、ハードウェア費用などを含む高額な運営費により、今年の売上高37億ドルに対して50億ドルの損失を予測しています。ハードウェアの多様化はおそらくハードウェアコストの削減に役立ち、カスタムチップは消費電力の削減を目的としていますが、実現は2026年以降になるでしょう。
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OpenAIはハードウェア供給基盤の拡大を目指して提携を進めている一方で、業界最高性能のAI向けGPUの開発を続ける環境企業Nvidiaとの関係を損なわないよう配慮している。そのため、OpenAIは業界最高水準のAIモデルを訓練したいのであれば、今後もNvidiaに依存し続ける構えだ。
AIおよびHPC向けNVIDIAの次世代Blackwell GPUは、既存のHopper GPUと比べて大幅な性能向上を実現し、OpenAIのような企業がより高度なAIモデルの学習を可能にすると期待されています。しかしながら、Blackwell GPUはHopper製品よりも消費電力が大きいため、性能を考慮した場合の総所有コストは従来製品よりも低くなる可能性がありますが、運用コストが高くなり、OpenAIのコストが増加する可能性があります。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
