富士通、革新的なAIチップを約束し、エネルギー消費を大幅に削減し、テックジャイアントの重要な市場に挑戦。AIセクターの急速な成長とともに、データセンターの高いエネルギー消費のダークサイドも明らかになっています。富士通はこれに対抗するため、TSMCの最新の2ナノメートルプロセッサ技術をベースにしたMonakaという半導体を開発し、2026年までに市場に投入する予定です。このチップは、従来の大きな構造を持つモデルに比べて、富士通によれば10分の1のエネルギーしか必要としないとされています。

生成AIのアプリケーション、例えばChatGPTは、現在、チップ産業の最も急成長している分野の一つであり、テキストの理解、執筆、論理的な議論を可能にしています。Amazon、Google、Microsoftなどの大規模なテクノロジーコングロマリットや、TencentやBaiduなどの中国企業も、自社のAIシステムのトレーニングのために急速にデータセンターへの投資を行っています。しかし、急速な成長と共に、電力供給不足への懸念も出てきています。テスラの創設者であるイーロン・マスクは、電気自動車の販売攻勢と共に、AIが先進国のエネルギー戦略を混乱させる可能性があると警告しています。

他の専門家も同様の懸念を共有しています。ソフトバンクのモバイルネットワーク部門の責任者である宮川淳一は、戦略会議で人間とAIの共存を可能にするために十分なエネルギーが提供される必要性を強調しています。現在のシステムが急速に一般的なAIに進化し、大量の人間の思考タスクを引き受ける極端なシナリオでは、2020年から2030年の間に日本のデータセンターの電力需要が260倍増加する可能性があります。これは、政府が2040年までに予測している増加率よりも60％多い増加に相当します。

この課題に立ち向かうために、データセンターは既に需要が低い時にパワーを制御するなど、電力の節約に取り組んでいます。また、半導体メーカーもより効率的なソリューションを開発しています。例えば、IBMはNorthpoleという名前のチップを開発し、最先端のグラフィックチップよりも特定の計算をより効率的に実行することを目指しています。一方で、富士通は異なる市場に焦点を当てています。その市場とは、ハイパフォーマンスコンピューティングです。スーパーコンピューターFugakuや次世代のコンピューティングである量子コンピューターを所有しており、情報技術のソリューションを提供するための良い立場にあります。

富士通の新しいAIチップは、わずか144コアしか使用していないが、競合のIBMよりも小さく、さらには6倍小さな構造に基づいており、したがって非常にエネルギー効率が高い。富士通にとっての課題は、グラフィックカードメーカーであるNvidiaの絶対的な市場リーダーシップに対抗することである。グラフィックプロセッサ（GPU）は通常、コンピュータチップよりも多くの電力を消費するが、AIシステムのトレーニングや仮想通貨の計算など、多くのアプリケーションでその性能が活かされている。しかし富士通のような他の技術も重要性を増していく可能性がある。なぜなら、AIアプリケーションの市場は近年、中央データセンターから機械、車、携帯電話などの「エッジ」に移行すると予想されているからである。

富士通にとって、モナカの高いエネルギー効率は、機械学習アプリケーションに特化したこのチップが重要な競争優位性となります。市場シェアの一部であるGPUは、アナリストのフランク・クンが現在72％と推定しており、そのうちの大部分はNvidiaに帰属しています。それにもかかわらず、彼は富士通のような特殊なチップが今後数年間でますます重要性を増すと考えています。人工知能アプリケーションは、大規模な中央データセンターからマシン、車、携帯電話などの特定のアプリケーションへの移行が予想されており、その結果、エネルギー効率がより重要な役割を果たすことになるでしょう。富士通はモナカを通じて、生成型の人工知能ではなく、大規模なデータセットのパターンを検出し、さまざまなアプリケーションに適用できる技術を目指しています。

富士通の高効率なAIチップがNVIDIAの市場リーダーシップに挑戦し、成長するAIアプリケーション市場で大きなシェアを確保できるかどうかは分かりませんが、AIシステムの計算能力への需要の増加には高いエネルギー消費が伴い、エネルギー効率の高いソリューションがますます重要となり、この分野の持続可能な開発を確保するために必要です。富士通はモナカを通じて既に強力なシグナルを送っており、チップ業界で重要なプレイヤーになる可能性があります。