インテル、AMDなどの集団巻きAI PCは、ブリティッシュからケーキを奪うことができるのか？

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AIはPC産業の新しい変数になっている。
AMD、インテルなどはこのほど、自社プロセッサーにNPU（ニューラルプロセッサー）ユニットを統合し、AI処理能力を強化している。例えば、インテルが最近発表したCore Ultraシリーズプロセッサーは、NPU、CPU、GPU（グラフィックスプロセッサー）と組み合わせることで、34 TOPSのAI全体の計算力を提供することができます。AMDは今月初めに新型8040シリーズのAI PCプロセッサを発表した。このチップ全体の公称計算力は39 TOPSで、NPU計算力は16 TOPSを内蔵している。
AI PCの発展傾向について、業界と第三者機関はいずれも楽観的な態度を持っている。IDCによると、来年のAI PC透過率は55%に急速に増加し、2027年には85%に達すると予想されている。すべての端末に占めるAI端末の割合も、今年の41%から2027年には79%に増加する。来年の大量のAI PCの発売に伴い、PC全体の販売価格は大幅に上昇する。一方、Counterpoint氏によると、AI PCは来年に新たな出荷リバウンドを推進し、2026年以降にPC市場を主導する可能性が高く、浸透率は半分を超える見通しだという。
しかし、インテルやAMDなどのプロセッサー・メーカーがAIを巻くためにNPUを統合しようとする場合、別のGPU大手の英偉達の競争に対応する必要がある。
「ムーアの法則は死んだ」という鼓吹者として、英偉達CEOの黄仁勲氏はCPUの長期的な見通しをよく見ていなかった。彼は、CPUが性能のボトルネックに遭遇し、過去に同じ消費電力で5年ごとに性能を10倍に向上させる法則はもはや適用されておらず、業界では新しい計算方式、すなわちGPU駆動による加速計算が必要だと考えている。
GPUは最初は電子やコンピュータゲームのために生まれたチップで、複雑でリアルなグラフィックを処理するためには、3 Dモデル、光の影などの画面の詳細を処理する必要があります。逐次計算を行うCPUよりも、大量の単純計算を同時に並行できるGPUの方がこのような計算負荷に適している。
2018年のRTXシリーズGPUが発表されてから、英偉達はその製品が光線追跡、DLSSスーパーサンプリングなどのAI技術能力をサポートすることを強調した：一方、ゲーム、グラフィックレンダリングなどの応用シーンにより良い画面レンダリング能力をもたらすことができ、一方、DLSSなどの技術はグラフィック処理による計算力需要を低減し、画面性能、消費電力のバランスを実現した。
現在、英偉達消費級GPU製品アーキテクチャはAda Lovelaceにアップグレードされており、グラフィックスカードの総合性能は4倍に向上したと言われている。その中で重要な性能向上にはAI処理ユニットの参加があり、例えばDLSS 3技術はゲームにフレームを挿入し、画面の流暢さを向上させることができる。3 D設計用途では、英偉達版「元宇宙」OmniverseはDLSS技術により4 K高精細度画面などを出力することができる。
グラフィックス処理のほか、GPUの新市場は科学計算、データ処理などの分野にも拡大しており、2006年に発表された並列計算プラットフォームCUDAでは英偉達が重要な役割を果たしている。CUDAはGPUリソースを使用するソフトウェアツールであり、その中には一連の開発ツールが含まれている。CUDAがない前に、開発者は画像レンダリング用に設計されていたGPUを加速計算に使用するには、複雑なデバッグとコンパイルが必要でした。10年以上の発展を経て、CUDAはAIインフラストラクチャ、つまり原生AI開発プラットフォームとなり、誰もがCUDAをサポートする雄大なGPUコンピュータを持っていれば、AI関連ソフトウェアを開発することができる。
例えば、Steam上のAI音声変換ソフトウェア「VoiceMelody」は、音声中の音素情報を統合して使用することができ、音声品質や言語にかかわらず自然に音声変換を行うことができますが、ビデオカードがCUDAをサポートしていることが前提です。
黄氏によると、過去1年間でCUDAソフトウェアのダウンロード数は2500万回に達し、その歴史的なダウンロード数は4000万回だった。
芸術創作の分野では、華人芸術家の趙恩哲氏はインタフェースニュースに、技術的な敷居や工業化の流れなどの制限のため、クリエイターは過去には概念設計と最終的なプレゼンテーションの間で妥協するしかなかったが、現在では英偉達GeForce RTXグラフィックスカードの大きな計算力やStable Diffusion、RUNWAYなどのAIクリエイティブツールを利用して、概念デザイナーはすでに創作カテゴリーの制限を突破することができ、わずか数秒で多くの実現の可能性を試す。
生成式AIに対して、GPUは依然として先発優位があり、現在主流の大モデル応用はGPU駆動の加速計算の上に構築されている。一方、ソフトウェアツールとサポートにおいても、英偉達也氏はStable Diffusionなどのアプリケーションの適応と最適化を続けている。
黄仁勲氏は、PC業界は再生のチャンスを迎えているとみている。今後10年間、新しいAI PCは従来のPCに取って代わり、市場価値は1兆ドルに達するだろう。しかし、現在の各メーカーが偉達から市場シェアを奪うには、ハードウェアの計算力だけでなく、ソフトウェアの生態にもより大きな工夫を凝らし、同時にAIの配置、推理速度、運行の安定性と互換性において最も優れている必要があります。