AI時代のコンピューティングパワー競争：夢とコストのバランス

大手テクノロジー企業はAIコンピューティングパワーの構築に全力を挙げています。マイクロソフトやグーグルなどの企業の最新の財務報告では、クラウドビジネスの収益と利益率が引き続き向上しており、AIが新たな業績の成長点となっています。これらの企業はコンピューティングパワーの「軍拡競争」を行っており、短期的には資本支出が減速することは難しいでしょう。コンピューティングパワーサービスプロバイダーのCoreWeaveによれば、AIコンピューティングパワーの需要と供給は2030年までにバランスが取れる可能性があります。

市場はより「身近な」AIアプリケーションが見られることを期待しており、実際に生産性を向上させたり生活を便利にしたりできることを望んでいます。今年はすでにOpenAIのSora動画生成モデルや国産大モデルKimiなどの素晴らしい成果が見られました。今後はGPTやGeminiなどのモデルのアップグレード、そしてマイクロソフトやアップルなどの企業が大モデルをPCやスマートフォンに導入することが期待されています。AGIへの道のりはまだ長く、社会を変えるAIアプリケーションが誕生するまでにはかなりの時間がかかる可能性があります。

現在は「高コストパフォーマンスコンピューティングパワー」に注目すべきです。4G/5G時代を振り返ると、モバイルデータコストの低下がモバイルインターネットの黄金時代をもたらしました。同様に、単位コンピューティングパワーコストの低下はAGI時代への必要条件となるでしょう。安価で信頼性のあるAIコンピューティングパワーは、画期的なAIアプリケーションを育む基盤です。

コスト構造から見ると、約10%の電力コストを除けば、他は主にGPU、ネットワーク機器、冷却などの固定資産投資です。業界は多方面からコストを最適化しています。

• GPU:TSMCはAIチップのCoWoSパッケージの生産能力を大幅に拡張しています
• ネットワーク:英偉達GB200はコッパケーブルを使用してコストを削減し、光モジュールメーカーはLPOなどの高コストパフォーマンスのソリューションを推進しています。
• 冷却:出力密度の向上に伴い、液冷が徐々に空冷に取って代わるでしょう

頭部クラウドプロバイダーは持続的な投資を行う能力がありますが、ロングテール企業はコストパフォーマンスの高いコンピューティングパワーをより必要としています。将来的な単位コンピューティングパワーコストの低下は、AIアプリケーションの繁栄の基礎を築くでしょう。