【テクノロジー】AIの今後の発展​：AI推論とエッジコンピューティングが次なる大きな成長の可能性！

※「【テクノロジー】AIの今後の展望​とは？ビッグテックによる27兆円のAI投資の真相とAI市場の将来性を徹底解説！」の続き

前章では、AIの今後の展望​とビッグテックによる巨額のAI投資に関して詳しく解説しております。

本稿の内容への理解をより深めるために、是非、インベストリンゴのプラットフォーム上にて、前章も併せてご覧ください。

コンピュート市場：エヌビディア（NVDA）の独占を超えて

AIインフラの中核を担うコンピュート市場では、現在エヌビディア（NVDA）のGPUが圧倒的な地位を占めています。

同社のH100 GPUは、CUDAエコシステムとの強力な統合と卓越したパフォーマンスにより、AIモデルトレーニングの標準として広く認識されています。

エヌビディアはAI向けGPU市場の約80％を占め、データセンター関連の四半期収益は140億ドルを超える規模に達しています。

しかし、コンピュート市場は徐々に分散化が進んでおり、新たな競争相手に成長の機会が広がりつつあります。

その中でも注目されるのがAMD（AMD）です。

同社のMI300X GPUは、大容量のVRAMにより大規模なバッチ処理で高いスループットを提供しています。

エヌビディアはそのソフトウェアエコシステムの強さで依然として優位性を保っていますが、AMDはコストパフォーマンスの良さや推論ワークロードでの採用拡大を武器に、着実にその存在感を強めています。

カスタムシリコンがGPUの独占に挑む

グーグル（GOOG：TPU）、アマゾン（AMZN：Trainium）、マイクロソフト（MSFT：Maia）といったハイパースケーラーは、特定のワークロードに対応する独自のAIアクセラレーターを開発し、コスト効率の向上を図っています。

これらのASIC（特定用途向け集積回路）は、大規模なAI推論において、総所有コスト（TCO）の削減を可能にします。

メタ・プラットフォームズ（META）も独自のMTIAチップを開発し、この分野に参入。

一方、Cerebras、Groq、d-Matrixといったスタートアップも、AI推論の拡大する需要に応えるために最適化されたアーキテクチャを構築しています。

GPUがAIトレーニングの分野で圧倒的な地位を築いている一方で、AI推論（トレーニング済みモデルを使用して予測を生成するプロセス）は、さらに大きな市場機会を提供します。