クラウド環境は現在、大きな変革期を迎えています。過去1年間で、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud、Microsoft Azureなどのハイパースケーラーは、カスタムシリコンへの投資を劇的に増加させました。また、チップ市場に参入するAI企業の数は増加し続けており、その規模は拡大を続けています。
チップ開発の急速な進展はデータセンターのあり方を大きく変え、新たなレベルのパフォーマンス、効率性、そして差別化を約束しています。一般的なチップメーカーが一般消費者向けのプロセッサやアクセラレータを開発するのに対し、これらの新興企業は要求の厳しいAIワークロードに特化したチップを開発しています。
チップ設計
カスタムチップ開発の動機は、市販のCPUやアクセラレータではハイパースケールクラウドのワークロードの需要に対応できないことにあります。特にAIと機械学習は、より高いコンピューティング密度、より低いレイテンシ、そしてより高いエネルギー効率の要件を要求します。ハイパースケーラーは、自社のインフラと顧客のニーズに合わせてカスタマイズされたチップを開発することでこれに対応しています。業界最高峰の「最速」「最安」「最高」と謳うプロセッサやアクセラレータを携えた新規参入企業が、ますます勢いを増しています。
もちろん、これは新しい現象ではありません。クラウドプロバイダーは長年にわたり、カスタムネットワークハードウェア、ストレージデバイス、サーバーを構築してきました。しかし、プロセッサの設計は別物です。
プレイヤーは誰ですか?
これは完全なリストではありません。現時点ではこの分野の主要なプレーヤーです。AIに特化したサービス提供に独自の強みを持つ、新たなサプライヤーも含まれています。
AWS
現在第4世代となるAmazonのGravitonシリーズは、クラウド向けArmベースCPUの分野で先駆的な役割を果たしており、従来のx86製品と比較してワットあたりの性能が大幅に向上しています。AWSはまた、InferentiaやTrainiumといった独自のAIアクセラレータを展開し、大規模な推論およびトレーニングワークロードに対応しています。
AWSのウェブサイトによると、AnthropicはAWSを主要なトレーニングパートナーとし、AWS Trainiumを使用して最大規模の基盤モデルのトレーニングとデプロイを行う予定だと述べています。また、AmazonはAnthropicに4億ドルの追加投資を行うとされています。
グーグル
一方、GoogleはTensor Processing Unit（TPU）の開発を継続的に進めており、現在では実運用されている最大規模のAIモデルの一部を支えている。同社の最新のTPU v5およびIronwoodアーキテクチャは、大規模な並列処理に対応するように設計されており、Googleのデータセンター基盤と緊密に統合されている。
Azure
マイクロソフトも負けじと、AIと汎用ワークロード向けに最適化された独自のAIチップ「Azure Maia」と「Azure Cobalt」を最近発表した。これらのチップは既にマイクロソフトのデータセンターに導入されており、大規模な言語モデルからコアクラウドサービスまで、あらゆる用途をサポートしている。
CSPは孤独ではない
クラウドプロバイダーではないものの、チップ開発市場には他のプレーヤーも存在します。これらの企業も、チップ設計のメリット、すなわちコスト削減、パフォーマンス向上、管理性向上、そして所有権の確保といったメリットを認識しています。
グロク
Groqは、独自の言語処理ユニット（LPU）とクラウドインフラストラクチャを中心としたAI推論プラットフォームを提供しています。これにより、一般的なAIモデルに対して、低コストで高いパフォーマンスを実現します。
グラフィックス向けに設計されたGPUとは異なり、LPUはAI推論と言語タスク向けに最適化されています。Groqは、個々のチップではなく、GroqCloud™とオンプレミスソリューションを通じてLPUを提供しています。
SambaNovaシステム
SambaNova Systemsは、複雑なワークロードに特化したAIプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、DataScale®システムと、データフローコンピューティングに最適化されたカスタム再構成可能データフローユニット（RDU）チップを中心に構成されています。
同社は、事前トレーニング済みの基礎モデルと、ハードウェア、ソフトウェア、モデルを組み合わせ、特に金融とヘルスケアの分野での迅速な AI 導入を可能にする SambaNova Suite を提供しています。
セレブラス
Cerebrasは、 Wafer-Scale Engine（WSE）を搭載したAI推論・トレーニングプラットフォームで知られています。この大型チップは、AIに最適化された多数のコアとオンチップメモリを備えており、従来のハードウェアでは処理が困難な複雑なモデルをCerebrasシステムが処理することを可能にします。
医療研究やエネルギー分野の組織はオンプレミスのスーパーコンピューターに Cerebras システムを使用しており、開発者は Cerebras Cloud を通じてその機能にアクセスできます。
緊張
Tenstorrentは、コンピュータアーキテクチャとASIC設計を専門とするチームを中心に、高度なAIと高性能コンピューティングハードウェアを開発している。彼らのアプローチはGoogleのTPUに似ており、オープンなハードウェアとソフトウェアに重点を置いている。また、ジェフ・ベゾスのような著名人からの投資も集めている。
同社のBlackhole™ PCIeボードは、RISC-VコアとGDDR6メモリを搭載し、スケーラブルなAI処理向けに設計されています。Blackhole p100aモデルはBlackhole Tensixプロセッサを搭載し、デスクトップワークステーション向けに設計されています。
メリット：パフォーマンス、効率、制御
カスタムシリコンは、CSPをはじめとするプレイヤーに強力な選択肢を提供します。プロバイダーは、自社でチップを設計することで、ワークロード、データセンターアーキテクチャ、電力／冷却の制約に合わせて最適化できます。これにより、コストパフォーマンスが向上し、エネルギー効率が向上し、顧客に差別化されたサービスを提供できるようになります。戦略的には、シリコンスタックを自社で保有することで、サードパーティベンダーへの依存度が低減し、サプライチェーンのリスクが軽減され、イノベーションサイクルが加速します。この俊敏性は、AIモデルが驚異的なスピードで進化する世界において、競争優位性となります。
チップの製造は、気の弱い人には向いていません。深いエンジニアリングの専門知識、多額の資本投資、そしてファウンドリや設計パートナーとの緊密な連携が必要です。CSPはまた、カスタムハードウェアのアクセシビリティとユーザーフレンドリー性を確保するために、ソフトウェアスタック、コンパイラ、開発ツールにも多額の投資を行っています。その波及効果は業界全体に広がっています。Intel、AMD、NVIDIAといった従来のチップメーカーは新たな競争に直面し、スタートアップ企業やIPベンダーはCSPとの新たな協業機会を見出しています。RISC-Vに代表されるオープンソースハードウェアの動きは、プロバイダーがより柔軟でカスタマイズ性の高いアーキテクチャを求める中で勢いを増しています。
クラウドシリコンの未来
イノベーションのスピードは鈍化する兆しを見せていません。AI、アナリティクス、エッジコンピューティングが進化するにつれ、CSPやハイパースケーラーは、ネットワーク、ストレージ、セキュリティといった新たな分野に進出しながら、高度にカスタマイズされたシリコンへの投資を加速していくことが予想されます。次世代のクラウドインフラは、その内部に搭載されるハードウェアだけでなく、その上に重ねられるソフトウェアやサービスによっても大きく形作られるでしょう。
この進歩により、選択肢が広がり、パフォーマンスが向上し、これまで企業や開発者にとって不可能と思われていたワークロードを処理できるようになります。業界にとって、これは大手クラウドプロバイダーが最も影響力のあるチップ設計者の一部となる、新たな時代の幕開けとなります。
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