技術出版物 The Information が最初に発表したレポートによると、Google は、Gemini モデルをより効率的に実行するように設計された新しい人工知能チップを開発中です。 The Informationによると、社内ではコードネーム「Frozen」で知られているこの取り組みにより、AIコンピューティングのコストが上昇する中、より安価で高速な推論がGoogleの利益を守ることができると投資家が賭けたため、Alphabet株は著しく上昇した。

この報告は急速に確認され、金融メディア全体で拡大されました。ロイター通信はThe Informationを引用し、「GoogleはGeminiモデルをより効率的に実行するための新しいチップを計画している」と報じ、一方CNBCは「より効率的なAIチップを開発しているとの報道でアルファベット株が急騰した」と書いた。ブルームバーグも同様に、「GoogleがAI効率を高めるチップの報告で利益を共有」と報じた。一貫した市場の反応は、大手AIラボがモデル提供コストを削減できるという兆候に対して投資家がいかに敏感になっているかを浮き彫りにしている。

なぜ今、生の電力よりも効率が重要なのか

このチップは、AI の経済学が厳しい監視下にある今、注目を集めています。 Tom's Hardware が同日の別の分析で指摘したように、業界は「AI 経済の永続するパラドックス」に直面しています。モデルはより優れ、より効率的になり続けていますが、使用量が拡大するにつれて、その実行にかかる総コストが依然として制御不能になる可能性があります。問題はトレーニングだけではありません。それは推論であり、すべてのクエリに答えるための継続的な費用であり、製品が何百万ものユーザーに届くにつれて請求額の大部分を占めます。

Gemini の推論を安価にすることを目的としたチップは、まさにそのプレッシャーに対処するでしょう。 Google は、クラウド部門だけでなく、検索やチャットボットなどの消費者向け製品全体で Gemini を提供しています。つまり、わずかな効率の向上でも、大規模な節約につながります。投資家はこのレポートを、Google が市販のアクセラレータのみに依存するのではなく、カスタム シリコンでその経済的地位を守るつもりであることの表れであると明らかに読みました。

Google のカスタム シリコンへの長い賭け

アナと雪の女王プロジェクトは、独自のAIチップを設計するというGoogleの確立された戦略に見事に適合している。同社は長年にわたり、社内ワークロードとクラウド顧客の両方に電力を供給する Tensor Processing Unit (TPU) を構築してきました。 Googleはまた、Pixelスマートフォン用のカスタムシリコンを設計し、広大なデータセンターだけでなく消費者向けデバイスでも実行できるようにAIモデルの縮小にも取り組んできた。

伝えられるところによると、アナと雪の女王の取り組みの特徴は、ジェミニに奉仕するための効率に明確に焦点を当てていることです。 TPU はこれまでトレーニングと推論の両方に最適化されてきましたが、クエリへの応答コストに特化して調整されたチップは、Google が次の競争の戦いが行われると考えていることを示しています。つまり、誰が最もスマートなモデルを構築できるかだけでなく、誰がそれを最も安価に提供できるかということです。このロジックは、ピーク時の能力ではなく推論コストがどの製品が生き残るかを決定するという、より広範な業界の変化と一致しています。

この動きはまた、Googleの垂直統合を強化する。 Google は、モデル、ソフトウェア スタック、その下にあるシリコンを所有することで、既製チップの購入者が簡単に対応できない方法で、他の層の各層を共同設計することができます。

チップ間の競争の広がり

Google だけがこの競争に参加しているわけではありません。 Nvidia は、最も強力な AI アクセラレータの市場を独占し続けており、独自のカスタム AI チップを推進している Amazon を含むライバルや、成長を続けるスタートアップ分野はいずれも、コストで競争するにはシリコンの制御が不可欠であると結論付けています。 Googleのレポートは、より広範なAIハードウェアの話が動き始めている日に浮上した。ASMLの高度なリソグラフィマシンの価格引き上げ計画はTSMCを挫折させると言われており、これはチップを印刷するマシンからモデルを実行するチップに至るまで、AIのサプライチェーン全体がリアルタイムで価格変更されていることを思い出させるものだった。

アルファベットにとって、戦略的な魅力は 2 つあります。より安価な推論により、消費者向け製品に組み込まれた AI 機能の収益性が保護され、モデルの導入コストを重視する企業顧客に対する Google Cloud の売り込みが強化されます。 AIインフラに注ぎ込まれる巨額の資金が、コモディティ化した底辺への競争ではなく、最終的に永続的な利益を生み出すという証拠を投資家が求めている現在、どちらも重要だ。

何を見るべきか

この情報のレポートは、現時点では詳細が限定されたままであり、Google が Frozen プロジェクト、その仕様、スケジュールを公式に確認していないことを意味します。明らかなのはその意図です。Google は効率的な推論を決定的な競争フロンティアと見なしており、それに勝つために専用のシリコンを設計するつもりです。 AI モデルの実行コストがどの製品が成功するかを決定するようになるにつれ、自社のチップを制御し、自社のモデルに合わせて調整できる企業が構造的な優位性を保持することになります。

業界の残りの部分にとってのシグナルは、AI チップの競争が、生のトレーニング能力をめぐる競争から、クエリあたりのコストをめぐる競争に移りつつあり、AI ハードウェアが勝者を決定する可能性があるということです。

AI の先を行く

カスタム シリコンは、AI から誰が利益を得るかを決定する要因になりつつあります。業界を形成するチップ、モデル、経済性に関する継続的な報道については、当社のホームページ aibuzzwire.news をご覧ください。

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