NVIDIAがAIチップ市場を席巻する中、AI自身がその優位性を脅かす可能性が出てきた。スタートアップWaferは、AIを活用してチップに最適化されたコードを自動生成する技術を開発しており、NVIDIAのソフトウェアエコシステムの優位性を覆す可能性がある。
NVIDIA は人工知能（AI）向け チップ で圧倒的な地位を築いてきた。 しかし、 NVIDIA 自身の チップ が発展を支えてきたAIの進化によって、同社はいずれ競争に晒される可能性がある。
最近のAIはNVIDIAの設計したチップ上で動いている。 これが、同社の時価総額が4兆ドル超にもなった理由だ。 新世代のNVIDIAチップが登場するたびに、企業は大規模なデータセンター内で数百から数千のプロセッサーを連携させ、より強力なAIモデルを訓練できるようになる。 そしてNVIDIAの成功を支えてきた要因のひとつは、各世代のチップに対応したソフトウェアを提供している点だ。
しかし、この強みは今後、差別化要因ではなくなる可能性がある。 コード最適化を担うAI AIにおいて最も困難かつ重要な仕事のひとつが、特定のチップ上で最大限効率的に動作するよう、コードの最適化を担うことだ。 スタートアップのWaferは、これを実現するAIモデルの訓練を進めている。 Waferの共同創業者兼最高経営責任者（CEO）であるエミリオ・アンデレによると、同社はオープンソースのモデルに強化学習を適用し、カーネルコード、すなわちOS上でハードウェアと直接やりとりするソフトウェアを書けるよう訓練していると説明する。
さらに、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTといった既存のコーディングモデルに「エージェント的に動作させるための仕組み」を組み込み、チップ上で直接動作するコードを書く能力を強化しているという。 多くの大手テック企業は、ノートPCやタブレット、スマートフォン上で動作するソフトウェアの性能と効率を高めるために独自設計のチップを活用してきた。 また、グーグルやアマゾンのような企業は、クラウドコンピューティング基盤の性能向上を目的に独自のチップを開発している。
メタ・プラットフォームズも最近、ブロードコムと共同開発した新たなチップによって、1ギガワット規模の計算能力を備えたインフラを整備する方針を明らかにした。 ただし、こうした独自設計のチップを使うには、新しいプロセッサー上で円滑かつ効率的に動作するよう、大量のコードを書く必要がある。 WaferはAMDやアマゾンなどと協力し、それぞれのハードウェア上でソフトウェアが効率的に動作するよう最適化を進めている。 同社はこれまでに、グーグルのジェフ・ディーンやOpenAIのヴォイチェフ・ザレンバらから、400万ドルのシード資金を調達した。
NVIDIAの優位性は揺らぐか アンデレは、自社のAI主導の手法にはNVIDIAの支配的な地位に対抗できる力があると考えている。 現在、高性能なチップのなかには、単純な計算能力を測る業界の主要な指標である、理論上の浮動小数点演算性能において、NVIDIAの最先端の製品と同程度の性能をもつものも出てきている。
「AMDの最良のハードウェアも、アマゾンの最良のTrainiumも、グーグルの最良のTPUも、理論上の計算性能ではNVIDIAのGPUと同等です」とアンデレは語る。 「わたしたちはワットあたりの知能を最大化したいのです」 こうしたチップ上でコードを安定して効率的に動かすための最適化のスキルをもつ専門的な開発者は需要が高く、人件費も高いとアンデレは話す。 また、NVIDIAはソフトウェアエコシステムを提供することで、同社のチップ向けのコードの開発や保守を簡単にできるようにしている。
このことから、大手テック企業であっても単独で対応するのは難しい状況にあるのだ。 たとえば、Anthropicがアマゾンと提携してTrainium上でAIモデルを構築した際には、ハードウェア上で最大限効率的に動作させるために、モデルのコードをいちから書き直す必要があったとアンデレは話す。 もっとも、AnthropicのClaudeをはじめ、多くのAIモデルはすでに人間を上回るコーディング能力を備えるようになった。
このことから、AIがNVIDIAのソフトウェア面での優位性を切り崩すようになるまで、そう時間はかからないとアンデレは見ている。
「NVIDIAの優位性はチップのプログラムのしやすさにあります」とアンデレは語る。 具体的には、NVIDIAが提供しているハードウェア向けにコードを最適化しやすくするライブラリやソフトウェアツールのことだ。
「それが本当に強固な優位性なのか、改めて考える時期にきていると思います」 チップ設計の自動化 AIは異なるチップ向けのコードの最適化を容易にするだけでなく、チップそのものの設計も容易にする可能性がある。 グーグルの元開発者であるアザリア・ミルホセイニとアンナ・ゴールディが創業したRicursive Intelligenceは、AIを用いた新たなチップの設計手法を開発している。 この技術が普及すれば、より多くの企業がチップの設計に乗り出し、自社のソフトウェアをより効率的に動かせる独自設計のチップを開発するようになる可能性がある。
「わたしたちは、チップの設計における最も時間のかかる工程、つまり物理的な設計とその設計の検証工程に取り組んでいます」と、スタンフォード大学の助教でもあるミルホセイニは話す。 チップ設計は極めて重要であると同時に、非常に難しい作業でもある。 チップの開発者は、膨大な数の部品をチップのどこに配置すれば、それぞれの機能を最適化できるかを見極めなければならない。 さらに、チップの設計ができあがってから製造を担うファウンドリーへ送る前に、その性能を慎重に試験し、検証を繰り返す必要がある。
NVIDIAの設計は最新のAIには不可欠である。 新世代のチップが登場するたびに、企業は大規模なデータセンター内で数百から数千のプロセッサーを連携させ、より強力なAIモデルを訓練できるようになるのだ。 ミルホセイニとゴールディはグーグル在籍時に、AIを使ってチップの主要部品の配置を最適化する手法を編み出した。 この手法はグーグルのプロセッサーの設計方法を大きく変え、現在ではさまざまなチップの構成要素の配置を決めるための技術として、業界全体で広く活用されている。
Ricursive Intelligenceはさらに一歩進み、チップの設計工程に大規模言語モデル（LLM）を統合し、より多くの工程を自動化することを目指している。 開発者が自然言語で変更内容を指示したり、チップについて質問したりできるようにすることが目標だ。 AIに指示するだけでアプリを開発できるバイブコーディングのように、将来的にはチップも指示だけで設計できるようになる可能性がある。
Ricursive Intelligenceの技術はまだ開発段階にあるが、すでにチップの設計工程のより多くの領域を最適化できることを示していると、ミルホセイニは話す。 こうしたかたちでチップの設計を自動化できる可能性に、多くの投資家が強い関心を寄せている。 Ricursive Intelligenceはわずか数カ月で3億3500万ドルを調達し、企業評価額は40億ドルに達した。 ゴールディは、将来的にはAIがチップとアルゴリズムの両方を並行して設計し、性能を高めていくことが可能になると考えている。
AIが自らのチップとコードを調整することで、再帰的なかたちで進化する可能性があるということだ。
「より多くの計算資源を投入すれば、より速く、より優れたチップを設計できるようになる段階に進めます。 チップの設計にも、いわばスケーリング則のようなものが生まれつつあるのです」と語る。 （Originally published on wired.com, translated by Nozomi Okuma, edited by Mamiko Nakano) ※『WIRED』によるチップの関連記事はこちら。
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