NVIDIA、AI市場における「強力な競争」を認識し、ハードウェアだけでなくソフトウェアでも事業を展開することを再確認

NVIDIAはAI分野での厳しい競争をついに認め、AIは "歴史上最大の計算問題 "であると主張した。

AMDとIntelの市場における最新の躍進は、NVIDIAにとって警戒すべき状況を提起しているが、グリーン・チームは、ハードウェア領域だけでなく、さらに強力な製品で反撃する準備ができている。

NVIDIAのAI分野への根強い関与は、同社のハードウェア・ポートフォリオだけでなく、顧客に提供してきたソフトウェア・エコシステムによって、いくつかの企業が追随すべきベンチマークとなっている。

同社の応用ディープラーニング研究担当副社長であるブライアン・カタンザロは、同社が「競争は激しく、さらに強くなっている」と見ていることを明らかにしており、チーム・グリーンがこの領域で簡単にはリードを得られないことを示している。

1. NVIDIA believes the competition is strong and getting stronger - as it should, since AI is the largest computational problem in history.

2. Accelerated computing is mostly not hardware. I’m surprised people still see NVIDIA’s business as hardware, after all these years. https://t.co/YxY1Zw6Y2x

— Bryan Catanzaro (@ctnzr) April 18, 2024

この声明は、NVIDIAがパニックに陥っていることを意味するものではなく、同社が競合他社の努力を認めたのは今回が初めてではない。

AIの分野以外では、NVIDIAがAMDのRadeon GPU部門についてコメントし、AMDが彼らの主要な競争相手であり続け、レッドチームが彼らと競争するのを見るのが楽しみだと述べているのを見たことがある。

しかし、このことは、同社が今後より注意深く行動する必要があることを示している。

特に、優れた市場製品を提供し、注文供給でリードを取るか、あるいは価格対性能比で競争力をつける必要があることを示している。

ブライアンが強調したもう1つの興味深い事実は、NVIDIAの歩みと、ハードウェア中心からソフトウェア中心の企業への移行に関する一般的な誤解である。

NVIDIAは、最近報告されたTensorRTのようなソフトウェアの最適化を通じて、自社のチップから多くの力を引き出してきた実績があります。

NVIDIAのHopperや、近々発表されるBlackwell GPUのような製品は、それぞれの仕様について話すとハイエンドに見えるかもしれないが、そのようなコンピューティング・パワーを管理するには、ハードウェアの能力を活用できる程度に最適化された堅牢なソフトウェア・エコシステムが必要だ。

そのためには、NVIDIAのCUDAが便利であり、CUDAが最高のものであることに例外はない。

CUDAは、インテルやAMDのような、それぞれのソリューションでしのぎを削る企業との厳しい競争にさらされている。

ブライアンが、NVIDIAがAIコンピューティングとそのソフトウェアへの依存に関連する歴史上「最大の計算問題」を解決していると言うのはこのためだ。

NVIDIAの現在の市場での地位は、統合されているように見える。しかし、競合他社、特にインスティンクトMI300Xを擁するAMDや最新のGaudi-3アクセラレーターを擁するインテルがどのように製品を進めているかを考えると、この状況は崩れる可能性がある。

NVIDIAが今後数ヶ月のうちに市場に君臨すると見ているが、まだAIブームの黎明期であるため、状況が異なる展開になる可能性もあるが、今のところは謎に包まれているに過ぎない。

ソース：wccftech - NVIDIA Acknowledges “Strong Competition” In AI Market, Reaffirms Company’s Business Not Just Hardware But Software Too

解説：

NVIDIAのCEOがAI/MLはハードウェアだけではなく、ソフトウェアの競争力も重要であると発言

AMDはROCmでIntelはOneAPIでそれぞれ事業を展開していますが、IntelがOneAPIで多数の企業を巻き込んでいるのに対して、AMDはオープンソースですが、自社製品以外には使いようのないROCmと事業の規模感としてはかなりスケールが小さく感じます。

ただし、ROCmは今のところ一番うまくCUDAをエミュレートしているように見えます。

NVIDIAはWinodwsネイティブだけではなく、WSL2越しにもGPUを認識させていますので、AMDの遥か先を言っているように見えます。

Intelは今のところハードが弱すぎてホビーの分野では存在感を発揮できていません。

AI/MLの特徴はフレームワークとプログラム+学習済みモデルデータで現状の何十倍もの成果を出すというものだと思います。

わたくしもDLSS搭乗時は理論値を超えた演算性能が出せるという事実を「嘘」と認定して胡散臭いと思いましたが、AI/MLに実際触れてみると、確かにその通りだなと実感しました。

それもあって、自分が一番興味のあるイラストAIのセットアップスクリプトを配布するようになったわけですが、今後も生成AIの未来は明るいと思います。

今のところIntelのGaudi3は話題になっていませんが、市場からどのように評価されるのでしょうか。

このあたりの情報が出てくるようになればIntelのハードウェアとOneAPIの評価も変わってくると思います。