自社設計チップとは

自社設計チップとは、自社の用途に合わせて自ら設計した半導体のこと。AmazonのTrainiumやMicrosoftの新AIチップを例に、できること、使い方、料金の考え方、競合のNVIDIAとの関係を確認できる範囲で解説する。

自社設計チップとは、半導体メーカーの既製品を買うのではなく、サービスを持つ企業が自社の用途に合わせて設計した半導体のことです。いま特に注目されているのはAI向けで、AmazonのTrainiumやMicrosoftの新AIチップが代表例です。

特徴は、性能だけでなく調達先への依存度も左右する点です。Microsoftの新チップについて、The Vergeは同社がNVIDIA製GPUへの依存を減らせるようになると報じました。

何ができるのか

Trainiumは、AIの学習用途で注目されています。調査会社SemiAnalysisは、Trainiumが「学習の王者」に一撃を加えようとしているとする分析を公開しました。この「王者」は、学習用チップで大きなシェアを持つNVIDIAを指すとみられます。

Microsoftの新チップは、記事のURLから「Maia 300」とみられ、改良点と展開が報じられています。

ただし、当サイトの記事で確認できているのは主に見出しの範囲です。Trainiumの性能、コスト、採用状況や、Maia 300の性能、導入規模の具体的な数値は確認できていません。そのため、NVIDIA製より速い、あるいは安いとは断定できません。

手元の情報では、TrainiumやMaia 300の具体的な利用手順は確認できていません。

以下は事実ではなく推測です。クラウド事業者が設計したチップなら、利用者はチップ単体を買うのではなく、その事業者のサービスを通じて使う形が考えられます。提供形態は各社の公式情報で確認してください。

エンジニアが検証するなら、次の3点から始めるのが現実的です。

使いたいモデルやフレームワークが動くか。既存のNVIDIA向けコードにどの程度の修正が必要か。同じ処理を実行したときの速度とコストはどう違うか。

自社設計チップは製品名ではなく設計の形態を指す言葉なので、共通の料金はありません。TrainiumとMaia 300の価格も、手元の情報では確認できていません。

企画・DX担当者が比較するなら、以下は筆者の見解ですが、チップの単価より処理あたりのコストを見るほうが実態に近づきます。既存環境からの移行工数や、特定事業者のサービスに縛られるリスクも含めて判断してください。

今回の情報で確認できる開発企業はAmazonとMicrosoftです。競合として名前が挙がるのは、AI学習用チップで大きなシェアを持つNVIDIAです。

投資家にとっての論点は、大手がどこまでNVIDIA製品を自社設計チップに置き換えるかです。置き換えが進めばNVIDIAの需要に影響する可能性がありますが、これは推測です。導入規模の数字が確認できていないため、影響の大きさは現時点では判断できません。