米国企業アドバンスド・マイクロ・デバイセズ社は、水曜日にカリフォルニア州サンノゼで開催されたイベントで、競合製品よりも高速に動作できると同社が述べるAIアクセラレータの長い期待されていた製品ラインを発表しました。

所謂MI300シリーズは、Nvidia Corp. の優位なポジションに対抗するために、CEOのLisa Su氏によって個人的に公開されました。 Su氏はAIチップ市場の規模についても印象的な予測をしました。それによると、次の4年間で4000億ドル以上に上昇する可能性があります。これは、AMDが8月に発表した予測の2倍以上です。これは、AIハードウェアへの期待がどれだけ素早く変わるかを示しています。このローンチは、AMDの50年にわたる歴史の中で最も重要な瞬間の一つであり、AIアクセラレータの激戦市場でNvidiaとの対決の土壌を整えています。

「人工知能モデルの開発に役立つこれらのチップは、従来のコンピュータープロセッサよりも巧妙にデータを与える仕事をする」と述べたSuは、インタビューで述べています。彼はまた、「人類レベルの人工知能を作成することが今では可能であり、これがコンピュータ科学の究極の目標とされている」とも言いました。ただし、この技術の導入はまだ初期段階にあります。

「生産性や経済の他の側面への影響を評価するのに時間がかかるだろう」と述べたシュウ氏。「真実は、まだ非常に早い段階にいるということです」と彼女は説明しました。「これは一時的な流行ではありません。私は確信しています。」

AMDは、MI300シリーズが有名な技術企業を説得し、それによって数十億ドルが同社にリダイレクトされる可能性が増していると、ますます自信を持っています。AMDは、Microsoft Corp.、Oracle Corp.、Meta Platforms Inc.などが同社のプロセッサを使用する顧客になると発表しました。

水曜日、Nvidiaの株価は2.3%下落し、455.03ドルになりました。これは投資家が新しいチップシリーズを脅威と受け止めている明らかな兆候です。しかし、AMDの株価は同様の上昇を記録しませんでした。テクノロジー株が全般的に低下していた日に、同社の株価も1.3%下落し、116.82ドルになりました。

データセンターオペレーターからのNvidiaチップへの巨大な需要が、同社の時価総額を新たな高みに押し上げ、現在は1.1兆ドル以上になっています。大きな問題は、この会社がいつまで加速市場を独占し続けるかということです。AMDはチャンスを見出しています。オープンAIのChatGPTなどのAIチャットボットが使用するような大規模言語モデルは、膨大なコンピュータメモリを必要とします。そして、ここに同社が有利な要素を見出しています。

新しいAMDチップには、現在の市場リーダーであるNvidiaのH100よりも1500億以上のトランジスタと2.4倍のメモリが搭載されています。さらに、AMDによれば、1.6倍のメモリ帯域幅があり、パフォーマンスをさらに向上させます。

「NvidiaのH100と同等のAIソフトウェアのトレーニングにおいて明らかに優れ、実践においてこのソフトウェアの適用においてはるかに優れている」とSuは述べた。企業は製品の性能に自信を持っているが、Suは、他の多くの企業が市場シェアを獲得しようとするため、単に2社の競争ではないことを強調した。

次世代のチップを開発中のNvidiaは同時に、自社のチップを開発しています。H100は2022年上半期にH200に置き換えられ、新しい高効率なメモリへのアクセスが可能となります。これにより、少なくとも一部のAMDの提供する機能を補うことができるでしょう。そして、Nvidiaはおそらく今年中にプロセッサに完全に新しいアーキテクチャを市場に投入する予定です。

AMDの予測によれば、2024年までにAIプロセッサ市場は4000億ドルに成長するということで、人工知能業界における無限の楽観主義を強調しています。それに対して、IDCによれば、2022年までにチップセクター全体の価値は5970億ドルに達する見込みです。先月まで、AMDは同じ期間について1500億ドルという控えめな予測をしていました。

しかし、この企業がこの市場の大部分を占有するまでには時間がかかるでしょう。AMDは、2024年に自社のアクセラレータからの収益が20億ドルを超えることを発表していますが、アナリストは総売上高が約265億ドルと予測しています。

これらのチップは、グラフィックプロセッサ（GPU）として知られる半導体の種類に基づいています。これまでは、主にビデオゲーマーが最もリアルな体験をするために使用してきました。彼らは多くの計算を同時に実行することで、特定の種類の計算を高速に実行する能力を持っているため、AIソフトウェアのトレーニングにおいて優先される選択肢となっています。