AI インフラ競争、GPU 超えて広範なインフラ基盤へ拡大

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Justin Sullivan via Getty Images

編集者注：「Prompt」は、変化する AI 環境を週ごとに解説するニュースレターです。今週の最大の動向を分析し、注目すべき記事を一挙に紹介します。

ここ数年、AI インフラ競争の中心には常に GPU がありました。

Nvidia の最新の決算発表から、この競争が沈静化しているどころか、さらに巨大化していることがうかがえます。

同社は今週、四半期売上高で962億ドルを記録しました。これは前年同期の倍以上です。データセンター部門の収益は890億ドルに達し、前年比117%増となりました。AI 計算インフラへの需要が引き続き急伸していることが浮き彫りになっています。

しかし、数字こそが Nvidia の今四半期のすべてではありません。

同時に同社は過去最高の結果も報告しました。Nvidia は AWS との提携を拡大し、クラウドプロバイダーのグローバルインフラにさらに200万個の GPU を追加する計画です。この協力は GPU に留まらず、CPU、ネットワーク、オープンモデル、政府向け AI インフラ、そしてロボット技術まで広がっています。

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Nvidia も同様にエッジ側での展開を強化しています。今週、同社は「Jetson Orin Nano 2」プラットフォームを発表しました。これはロボットやドローン、ビジョンシステムで AI を稼働させるために設計されたもので、物理的な AI への関心が高まる中、その恩恵を受けようとする動きです。

これらの動向を合わせると、AI インフラ市場は拡大し続けるだけでなく、その範囲も格段に広がっていることがわかります。

大規模モデルの学習が業界の初期におけるインフラブームを牽引しました。しかし現在、エージェント AI や推論処理、ロボット工学、そして他の新興ワークロードが、クラウドやデータセンター、そしてエッジ側において計算インフラに対する新たな需要を生み出しています。

この拡大は、企業のインフラ選定をより複雑にしています。CIO（最高情報責任者）たちはもはや単に GPU 容量をどの程度確保すべきかを決めるだけではありません。AI をどこで、どのように稼働させるかに応じて、異なるチップやクラウドアーキテクチャ、ネットワーク要件、そしてますます専門化されたインフラの選択肢を比較検討する段階に入っているのです。

また、Nvidia が独占状態を維持できない兆候も出ています。中国の AI ベンダー Z.ai は今週、最新モデルへの問い合わせに応えるために 100,000 枚の国産チップを使用したと発表しました。これは、企業が Nvidia への依存度を下げ、異なるハードウェア上で AI ワークロードを最適化しようとしていることを示すもう一つの証拠です。

しかし現時点では、Nvidia の直近の四半期決算が明確なシグナルを送っています。AI インフラのブームは終わりに近づいていません。むしろ、次のフェーズへと移行しているのです。

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