OpenAIの代表サム・アルトマン氏がチップベンチャーの設立を検討していると初めて聞いたとき、私たちは感銘を受けましたが、これは既製のプロセッサではなくカスタムシリコンを採用する企業の典型的な事例の一つだと考えていました。しかし、AIチップ用のファブネットワークを構築するために5兆ドルから7兆ドルを調達するために、アルトマン氏が潜在的な投資家と会談したという報道は、世界の半導体産業全体が年間約1兆ドルと推定されていることを考えると、極端な話です。Nvidiaのジェンスン・フアン氏は、AI専用の代替半導体サプライチェーンを構築するために多額の投資は必要ないと考えています。むしろ、業界はGPUアーキテクチャの革新を継続し、パフォーマンスの向上を継続する必要があります。実際、フアン氏は、Nvidiaが過去10年間でAIパフォーマンスをすでに100万倍に向上させたと主張しています。
「コンピューターの速度がこれ以上速くなることはないと仮定するなら、これらすべてを動かすには14の異なる惑星と3つの銀河、さらに4つの太陽が必要だという結論に達するかもしれない」とジェンセン・フアン氏は世界政府サミットで述べた。
「アーキテクチャの性能も同時に向上していくので、単純にコンピューターをもっと買えばいいというわけではありません」とフアン氏は述べた。「コンピューター自体の速度も向上していくと想定する必要があります。そうすれば、必要なコンピューターの総量はそれほど多くはなくなるでしょう。」
実際、NVIDIAのGPUはAIとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）の性能に関しては非常に急速に進化しています。NVIDIAのV100データセンターGPUの半精度演算性能は2018年にはわずか125 TFLOPSでしたが、最新のH200は1,979 FP16 TFLOPSを実現しています。
「最大の貢献の一つは、イノベーションのスピードです。この点を指摘していただき、本当に感謝しています」と黄氏は述べた。「私たちが成し遂げた最大の貢献の一つは、過去10年間でコンピューティングとAIを100万倍に進化させたことです。ですから、世界を動かすであろうどんな需要も、今後10年間で（コンピューターが）100万倍の速さで処理するという事実を考慮する必要があります。」
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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。
