AIチップレースが加熱:Nvidiaに新たな挑戦者の波が押し寄せる
次世代のAIチップスタートアップがNvidiaに狙いを定めている。焦点は1つの重要課題――AI計算における最大のボトルネックの一つである「データ移動の削減」だ。
彼らの取り組みはこうだ:
• Groq – DRAMを排除
• Cerebras – インターコネクトを排除
• d-Matrix – 計算とメモリを統合
• Majestic – 伝統的なサーバーの枠を超えて計算を分散
• Etched, Taalas & MatX – 汎用コンピューティングではなく、特定のAIワークロード向けにチップを開発
• Substrate – ¥400 millionのリソグラフィ装置への依存を減らすことを目的にした製造アプローチを採用
共通の目標はシンプルだ。より少ないデータを移動し、AIをより高速に処理して効率を高める。
$NVDA は市場のリーダーであり続ける一方で、次世代のAIハードウェア革新は、単に計算能力を増やすことよりも、アーキテクチャにますます重点が置かれている。