AI時代のコンピューティングパワー競争：夢とコストの博弈

大手企業がAIの夢を追い続ける

今週、マイクロソフト、グーグル、メタなどのテクノロジー大手の決算が発表されました。メタを除いて、マイクロソフトとグーグルの決算は好調で、株価も上昇しました。これらの企業は「収入-支出-再収入」の正の循環ロジックを通じて、クラウド収入の成長速度と全体の利益率を向上させています。AIは広告や検索などのビジネス規模の急速な成長を促進しています。同時に、トップクラウドプロバイダーのコンピューティングパワーの「軍拡競争」も盛況に進行中で、短期的に資本支出の減速の可能性はほぼゼロです。AI時代の初期において、主要なプロバイダーは継続的な投資を通じて、激しい競争の中で生き残ることが可能です。コンピューティングパワーサービスプロバイダーのCoreWeaveによると、AIのコンピューティングパワーの供給と需要の均衡点は2030年まで到達しない可能性があります。

AIアプリケーションは花を咲かせる必要がある

市場は、実際に生産性を向上させるか、生活を便利にする「接地気」AIアプリケーションを見ることを期待しています。今年はすでにOpenAI Soraの驚くべきパフォーマンスと国産大モデルKimiの台頭を目撃しました。今後、GPT、Gemini、Llamaなどの大モデルの継続的な更新や、Microsoft、Appleなどの巨人が大モデルをPCやスマートフォンなどのエンドサイドに導入することが期待されます。AGIへの道は曲がりくねっており長く、社会を実際に変えるAIアプリケーションが孵化するまでにはまだ長い時間がかかるかもしれません。

"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"に注目

4Gと5Gの時代を振り返ると、モバイルデータのコストが下がったことでモバイルアプリの黄金時代が訪れました。同様に、単位コンピューティングパワーのコストが下がることは、人類がAGI時代に入るための必要条件となります。安価で入手しやすく、安定したAIコンピューティングパワーは、重要なAIアプリケーションの誕生の基盤です。Soraを例に挙げると、一般公開までには数ヶ月の時間が必要で、その重要な理由の一つは推論に必要なコンピューティングパワーの最適化が求められています。主要なクラウドプロバイダーは競争力を維持するために巨額の投資を行う力がありますが、市場全体の需要を代表するものではありません。多くの中小企業が本当に必要としているのは、高コストパフォーマンスのコンピューティングパワーです。

算力コストを分解すると、約10%の電力運営コストを除いて、残りはほぼ固定資産投資であり、GPU、ネットワーク機器、冷却などが含まれます。GPUに関しては、TSMCがAI算力に必要なCoWoSの生産能力を拡大しており、年末までには月産能力が約4万枚に達する見込みで、2023年の総生産能力を150%以上向上させると予想されています。ネットワーク機器については、NVIDIAのGB200が多数の銅ケーブルを短距離接続に使用しており、超高性能を追求するだけでなく、顧客のコスト管理も考慮していることが示されています。光モジュールメーカーもLPOなどの高コストパフォーマンスな光接続ソリューションを積極的に推進しています。冷却に関しては、単機キャビネットの電力密度が高まるにつれて、液冷ソリューションのコストパフォーマンスが空冷を上回るようになります。