AIのゴールドラッシュで儲ける企業はNVIDIAだけではない［英エコノミスト］

サンノゼ郊外にある灰色の四角いビルには、点滅する機械がずらりと並んでいる。ハイエンドサーバー、ネットワーク機器、データストレージシステムが、色とりどりのワイヤーで結ばれている。頭上では大型の空調設備がグルグルと回っている。その騒音に、来場者は思わず声を上げてしまう。

このビルは、データセンターのスペースをリースする企業、エクイニクスのものだ。内部の設備は、人工知能（AI）システムの運用に利用を拡大している企業顧客のものだ。AIのゴールドラッシュは、バーチャル会話システムChatGPTのような生成モデルの驚異的な精巧さに拍車がかかり、この技術の可能性を利用する人たちに大きな利益を約束している。しかし、ゴールドラッシュの初期と同様、必要なピックやシャベルを売る人たちは、すでに幸運を手にしているのだ。

5月24日、多くのAIサーバーに搭載される半導体を設計しているNVIDIAは、4月までの3ヶ月間、アナリストの売上と利益の予測を上回り、今四半期の売上はウォール街の予測の半分である110億ドルになる見込みだと述べた。5月29日、NVIDIAのボスであるジェンスン・フアンは、世界は「新しいコンピューティング時代の転換点」にあると宣言した。その翌日、決算後に30％上昇した同社の市場価値は、一時1兆ドルを突破した。

AMDのような設計会社から台湾のTSMCのような製造会社まで、他のチップ企業もAIの興奮に飲み込まれている。色とりどりのケーブル、うるさい空調設備、データセンターの床面積から、AIモデルの実行やデータの整理に役立つソフトウェアまで、あらゆるものを含むコンピューティング・インフラのプロバイダーも同様だ。このような企業30数社を均等に加重した指数は、11月のChatGPTの開始以来40％上昇しており、ハイテク企業の多いNASDAQ指数の13％と比べても力強い（グラフ参照）。「新しい技術スタックが出現している」と、ロビー団体であるAI Infrastructure AllianceのDaniel Jeffriesは総括する。

一見すると、ChatGPTや急速に拡大するライバル企業の背後にある巧妙な「大規模言語モデル」よりも、AIの仕組みの方が刺激的でないように見える。しかし、モデルを構築するメーカーや、モデルを利用するアプリケーションのメーカーが、将来のAIのパイを奪い合うためには、今すぐ、しかも大量のコンピューティング・パワーが必要だ。

生成的なものを含む最新のAIシステムは、AI以外のアプリケーションはもちろんのこと、旧来のものよりもはるかに計算負荷が高いのだ。インターネット企業のクラウドコンピューティング部門であるGoogle Cloud PlatformでAIインフラストラクチャを担当するAmin Vahdatは、過去6年間、モデルサイズは毎年10倍ずつ増加していると述べている。ChatGPTの最新版であるGPT-4は、前作の5倍以上となる1兆個のパラメータを使ってデータを解析している。モデルが複雑になればなるほど、学習させるための計算量も増えていくる。

一度学習させたAIは、より少ない数で利用することができる。しかし、さまざまなアプリケーションを提供することを考えると、この「推論」は、累積的に、多くの処理能力をも要求することになる。Microsoftは、ChatGPTの生みの親であるOpenAIの技術を使ったサービスで2,500以上の顧客を抱えており、そのうちの半分近くをソフトウェア大手が所有している。これは前四半期から10倍に増えている。Googleの親会社であるAlphabetは、世界で20億人以上のユーザーを持つ6つの製品を有しており、それらを生成的AIで加速させる計画だ。

コンピューティング・パワーに対する需要の急増で最も明白な勝者となるのは、チップメーカーだ。チップを設計し、TSMCなどのファウンドリで製造するNVIDIAやAMDなどの企業の製品は、特に、ほとんどのAIアプリケーションを動かすクラウドコンピューティングの大手プロバイダーから熱い要望を受けている。AIは、より強力なチップ（利幅が大きくなる傾向がある）と、より多くのチップから利益を得ることができるため、チップ設計者にとっては好都合なのだ。銀行のUBSは、今後1、2年のうちに、AIによってグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）と呼ばれる専門チップの需要が100億～150億ドル増加すると予測している。NVIDIAの売上高の56％を占めるデータセンターの売上は、2倍になる可能性がある。AMDは今年、新しいGPUを発表する予定だ。GPU設計のゲームではNVIDIAよりはるかに小さなプレーヤーである同社は、市場の「かすを得るだけでも」利益を得る用意があると、ブローカーのバーンスタインのStacy Rasgonは述べている。セレブラスやグラフコアなど、AIに特化したチップ設計の新興企業は、その名を轟かせようとしている。データプロバイダーであるPitchBookは、こうした企業を約300社数えている。

当然ながら、この風前の灯火の一部はメーカーにももたらされる。4月、TSMCのボス、魏哲家は、「AI関連需要の増加」について慎重に語っている。投資家たちは、むしろもっと熱狂的だった。NVIDIAの最新決算を受けて同社の株価は10％上昇し、時価総額に約200億ドルが追加された。また、より多くのチップを1つのプロセッシングユニットに搭載できるようにする企業も、あまり目立たない受益者である。オランダのBesiは、チップを結合させるためのツールを製造している企業だ。アナリスト会社New Street ResearchのPierre Ferraguによると、オランダの同社は高精度ボンディングの市場の4分の3を支配しているという。同社の株価は今年に入ってから半分以上急騰している。

UBSの試算によると、AI専用サーバーのコストは、標準的なサーバーの10分の1に対し、GPUは約半分を占めている。しかし、必要な道具はそれだけではない。データセンターのGPUが1台のコンピュータとして動作するためには、GPU同士が互いに通信する必要がある。そのためには、高度なスイッチやルーター、専門的なチップなどが必要だ。調査会社650 Groupによると、こうしたネットワーク機器の市場は、今後数年間で毎年40％ずつ成長し、2027年には90億ドル近くに達すると予想されている。NVIDIAは、このようなキットを販売しており、世界売上の78%を占めている。しかし、カリフォルニアのArista Networksのようなライバル企業も投資家から注目されており、同社の株価は過去1年間で70%近く上昇している。ネットワークの運用を支援するチップを製造するブロードコムは、2023年にはこれらのチップの年間売上が4倍の8億ドルになると述べている。

AIブームは、データセンターに設置されるサーバーの組み立て業者にとっても朗報だと、同じく調査会社IDCのピーター・ルッテンは言う。Dell'Oro Groupは、世界のデータセンターがAI専用サーバーの割合を、現在の10%未満から5年以内に約20%に引き上げると予測している。データセンターのサーバーへの設備投資に占めるこのキットの割合は、約20%から45%に上昇するだろう。

このことは、アマゾン・ウェブ（AWS）やMicrosoft Azureといった巨大クラウドプロバイダー向けにカスタムメイドのサーバーを主に製造している台湾のWistronやInventecといったサーバーメーカーに利益をもたらすだろう。中小のメーカーもうまくいくはずだ。同じく台湾のサーバーメーカーであるウィウィンの社長は最近、AI関連のプロジェクトが現在の受注高の半分以上を占めていると述べた。米国のSuper Microは、4月までの3カ月間でAI製品が売上高の29％を占め、過去12カ月間の平均20％から上昇したと発表した。

このようなAIハードウェアが動作するためには、すべて専門のソフトウェアが必要だ。例えば、NVIDIAのCUDAと呼ばれるソフトウェア・プラットフォームは、顧客が同社のGPUを最大限に活用することを可能にする。また、AI企業がデータを管理したり（Datagen、Pinecone、Scale AI）、大規模な言語モデルをホストしたり（HuggingFace、Replicate）するためのアプリケーションを開発する企業もある。PitchBookでは、このような新興企業を約80社紹介している。Pineconeは、ベンチャーキャピタルの2大巨頭であるAndreessen HorowitzとTiger Globalを投資家としてカウントしている。

ハードウェアと同様に、このソフトウェアの多くは、クラウド大手企業が主な顧客となる。Amazon、Alphabet、Microsoftの3社は、2022年の780億ドルから、今年は約1200億ドルの設備投資を行う予定だ。その多くは、クラウド容量の拡大に充てられる予定だ。それでも、AIコンピューティングの需要は非常に高く、彼らでさえも追いつくのに苦労している。

そのため、挑戦者たちに隙間ができている。近年、IBM、NVIDIA、Equinixは、GPUへのアクセスを「サービスとして」提供し始めている。AIに特化したクラウドのスタートアップも増殖している。その1つであるLambdaは、3月にGoogleのベンチャー企業の1つであるグラディエント・ベンチャーズや、OpenAIの共同創業者であるグレッグ・ブロックマンなどの投資家から4400万ドルを調達した。この取引で、Lambdaは約2億ドルの評価を得た。同様の企業であるCoreWeaveは、4月にNVIDIAを含む2億2,100万ドルを調達しており、評価額は20億ドルだった。CoreWeaveの共同創業者であるBrannin McBeeは、顧客サービスに重点を置き、AIを中心に設計されたインフラが、クラウド大手との競争に役立つと主張している。

AIインフラの最後の勝者は、実際にシャベルを提供することに最も近い、データセンターの大家である。クラウドコンピューティングの需要が急増するにつれ、データセンターの物件は埋まってきている。2022年後半には、データセンターの空室率は3％となり、過去最低を記録した。エクイニクスやそのライバルであるデジタルリアルティのような専門業者は、データセンターを自社の不動産ポートフォリオに加えようとする大手資産運用会社と競合している。2021年、プライベートマーケット大手のブラックストーンは、米国最大のデータセンター運営会社の1つであるQTS Realty Trustに100億ドルを支払った。4月には、データセンターに多額の投資を行っているブラックストーンのカナダのライバル、ブルックフィールドが、フランスのデータセンター企業であるData4を買収した。

AIとインフラのスタックの継続的な成長は、まだ制約に突き当たる可能性がある。ひとつはエネルギーだ。データセンターへの大規模な投資家は、データセンターが大量に使用する電力へのアクセスが、バージニア北部やシリコンバレーなどのハブにおける新しいデータセンターの開発を遅らせることになると指摘している。しかし、膨大なAIモデルやクラウドベースの推論から、より小型のシステムへとシフトすることで、需要が減少する可能性がある。なぜなら、これらのシステムは学習するために必要な計算能力が低く、スマートフォンで推論を実行することができるからだ。

最大の疑問点は、AIブームそのものの永続性にある。ChatGPTやその類が人気を博しているにもかかわらず、この技術の収益性の高い使用例は依然として不明確だ。シリコンバレーでは、誇大広告が一瞬にして失望に変わることがある。NVIDIAの市場価値は、同社のGPUがビットコインやその他の暗号通貨のマイニングに最適であることが判明した2021年に急上昇し、その後、暗号通貨ブームが不況に転じると崩壊した。そして、もしこの技術がその変革のうたい文句通りになった場合、規制当局が取り締まる可能性がある。世界中の政策立案者は、生成AIが雇用をなくしたり、誤った情報を流したりする可能性を懸念し、すでにガードレールを検討しているのだ。実際、5月11日にはEUの議員たちが、チャットボットを制限する一連の規則を提案した。

これらの制限要因は、AIの普及を遅らせ、そうすることで、AIインフラ企業の見通しを鈍らせるかもしれない。しかし、それはほんの少しだろう。生成AIが、その支持者が主張するほど革命的でないことが判明したとしても、暗号資産よりも有用であることはほぼ間違いないだろう。そして、多くのコンピューティングパワーを必要とする、他の非生成型AIもたくさんある。このようなゴールドラッシュを止められるのは、世界的な生成型AIの禁止以外にはないだろう（そのような事態が起こる可能性はあらない）。そして、皆が殺到する限り、ピックとシャベルの行商人は儲け続けるだろう。■

From "Nvidia is not the only firm cashing in on the AI gold rush", published under licence. The original content, in English, can be found on https://www.economist.com/business/2023/05/29/nvidia-is-not-the-only-firm-cashing-in-on-the-ai-gold-rush?itm_source=parsely-api

©2023 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved.

翻訳：吉田拓史、株式会社アクシオンテクノロジーズ