Amazonのチップ開発ラボは、テキサス州オースティンで絶え間なくイノベーションを生み出しています。7月26日には、新しいサーバーデザインが熱心なエンジニアたちによってテストされました。
オースティンの施設を訪れた際、Amazonの幹部ラミ・シンノ氏は、このサーバーがAmazonのAIチップを使用していることを明らかにしました。この開発は、現在のリーダーであるNvidiaに対抗するための大胆な一歩です。
Amazonが独自のプロセッサを開発する主な理由は、Nvidiaに頼らず、同社のチップを購入する必要がないようにすることです。高価なNvidiaのチップは、Amazon Web Services (AWS) のAIクラウドビジネスの大部分を支えています。このビジネスは、同社の最も重要な成長エンジンであり、いわゆる「Nvidia税」は、Amazonにとって安価な選択肢を探すきっかけとなっていました。
Amazonのチップ開発プログラムには二つの目的があります。まず、複雑な計算や大量のデータ処理において、顧客により手頃な価格の選択肢を提供することです。次に、このイニシアティブは、変動の激しいクラウドコンピューティングおよびAI業界においてAmazonの競争力を維持するために開発されました。この動きは、MicrosoftやAlphabetなどのテックジャイアントが市場でのリーダーシップを維持するために独自にカスタムメイドのチップを開発している方向性と一致しています。
AWSエコシステムの主要要素であるAnnapurna Labsのエンジニアリングディレクターであるラミ・シンノ氏は、Nvidia製品の代替となるより経済的なソリューションに対する顧客の需要が増加していると強調しました。2015年のAnnapurna Labsの買収は、人気のあるチップの開発を開始するための基盤を築くというAmazonの賢明な動きでした。
AmazonのAIチップはまだ初期段階ですが、同社はここ10年間で他の主流アプリケーション向けにチップを製造し改良してきました。特に、現在第4世代となる汎用チップ「Graviton」が有名です。Amazonは、最新で最強のチップであるTrainiumとInferentiaがまだ初期段階にあり、特別に設計されたプロセッサであることを発表しています。
このインパクトは大きく、AWSのコンピュートおよびネットワーキング担当バイスプレジデント、デビッド・ブラウン氏によるレポートによれば、Amazonの社内チップがNvidiaベースのソリューションと比較して最大40-50%の価格パフォーマンス向上を実現できる可能性があるとされています。この潜在的な改善は、AIワークロードを展開するAWSの顧客にとって大きなコスト削減を意味する可能性があります。
AWSの重要性は、Amazon全体のビジネスにとって計り知れません。今年の第1四半期、AWSはAmazonの総収入の5分の1弱を占め、売上は前年比17%増加して250億ドルに達しました。現在、AWSは世界のクラウドコンピューティング市場の約3分の1を占めており、MicrosoftのAzureは約4分の1、25%を占めています。
Amazonのカスタムチップ戦略へのコミットメントは、最近のプライムデー（Amazon.comの2日間のセールイベント）で示されました。非常に高いレベルのショッピングに対応するため、AmazonはGravitonチップ25万個とカスタムAIチップ8万個をプラットフォーム全体に展開しました。Adobe Analyticsは、プライムデーの記録的な売上が142億ドルに達したと発表しました。
一方で、AmazonがAIチップの開発を強化している一方で、業界のリーダーであるNvidiaは同じレベルにとどまるつもりはないようです。NvidiaのCEO、ジェンセン・ファン氏は、今年後半にリリース予定の最新のBlackwellチップを発表しました。これらのチップは性能が大幅に向上しており、ファン氏は新しいチップがAIモデルのトレーニングにおいて2倍のパワーを発揮し、推論において5倍の速度を約束しています。
NvidiaのAIチップ市場での支配的な地位は、Amazon、Google、Microsoft、OpenAI、Metaなどのテックジャイアントを顧客に抱えていることに裏打ちされています。同社のAIへの注力により、時価総額は2兆ドルに達し、MicrosoftとAppleに次ぐ世界で3番目に価値のある企業となっています。
AIチップ競争が激化する中、Nvidiaはその製品ラインを多様化しています。同社は、さまざまな業界でのAI統合を支援する新しいソフトウェアツールを導入し、車内チャットボットやヒューマノイドロボットなどの新興アプリケーション向けに特化したチップを開発しています。
