「次のNVIDIA」候補をどう見るか:中島聡が語るAIチップベンチャー4社

こんにちは。中島です。今日はAIチップベンチャーの話をしようと思います。AIチップベンチャーって結構たくさんあるので、今日はそのうち4社に注目して話してみようと思います。その4社について調べた情報があるので、それをこうやって渡してですね、ChatGPTに渡した上で、インタビューしてねと始めます。では、インタビューを開始してください。

それではインタビューを始めましょう。本日のゲストは元マイクロソフトのソフトウェアエンジニアであり、起業家でもいらっしゃる中島聡さんです。中島さん、本日はどうぞよろしくお願いします。さて、今回はAIチップベンダーの注目スタートアップ4社、Groq、Cerebras、Tenstorrent、そしてFuriosaAIについて簡単にご紹介しましたが、中島さんはこれらの企業がAI業界においてどのような意義を持つとお考えでしょうか。また、特に注目しているポイントがあればぜひ教えてください。

まだ紹介してないじゃないですか。僕とチャットはしたけど、YouTubeを見てる人は分からないので、じゃあまず最初にGroqの話を軽くまとめてもらいますか。

失礼しました。では改めて、まずはGroqについて簡単にご紹介しますね。Groqは2016年に設立されたスタートアップで、AI推論、つまり生成AIの推論処理に特化したチップを開発しています。特徴的なのは、彼らのLanguage Processing Unitと呼ばれるチップで、非常に高い処理能力を誇り、従来のGPUを大幅に上回る性能を実現しています。では、中島さん、GroqのLPUがAI業界においてどのような革新をもたらすと思われますか。

まずGroqがすごいのは、AIチップベンチャーですよって言って立ち上げてお金を集めてるだけじゃなくて、実際にGroqのサーバーを立ち上げて、そこでどのくらい大規模言語の処理が速くできるかっていうのをデモしてて、そこがやっぱりすごいよね。他のチップベンチャーは、いろいろうちはここがすごいとか、ここが優れてるとかいうことは口では言ってるんだけど、実際にデモでぱんと見せてくれてるのは、僕が知ってる限りGroqだけなので、その意味で言うと本当に実績があるっていうところはすごいと思います。

Groqが面白いのは、みんなある程度そうだけど、単にチップを作ってそれを売るんじゃなくて、それをサービスとして、要はAIサービス、もしくは計算能力そのものをサービスとして提供してるところで。大規模言語モデルって結構オープンなもの、LlamaとかQwenとか増えてるので、そういうものを自分たちがこのチップを使って作ったサーバーの上に載せて、それをサービスとして提供するっていうことをしていて、それはすごく僕は納得で。Groqは特に推論の部分しかやってないけど、推論に関してはそれなりのシェアを取れる可能性があるんじゃないかなと僕は思ってます。期待というか、もう本当に純粋に実績で言って。では次はCerebrasについても紹介してもらいますか。

中島さん、とても興味深い解説ありがとうございます。それでは次にCerebrasについてご紹介しますね。Cerebrasは2015年創業のアメリカの企業で、ウェハースケールエンジンと呼ばれる巨大なAIチップを開発していることで知られています。このチップは通常の何十倍もの大きさを誇り、非常に大規模なAIモデルのトレーニングを驚異的なスピードで実行できるという特徴があります。では、中島さん、Cerebrasのようなウェハースケールチップのアプローチについて、どのような可能性や課題があるとお考えでしょうか。

まず技術者としてはとっても面白いと思いますよ。本当、ウェハースケールって30cmぐらいの大きさの巨大チップなので、チップは当然だけど大きい方がそこに載せられるトランジスターも多いし、あとメモリーとかもそこに載せられるので、有利な部分も多いけど、ただチップを大きくすると、要は欠陥が出てきて歩留まりが下がってくるんですよ。なのでチップをあまり大きくすると欠陥が出て、その、どのチップが何パーセント、その普通ウェハーから切り出したチップのうち、例えば100個切り出しましたって言った時に、100個のうち実際にちゃんと動くのが何個かっていう、その歩留まり率がチップを大きくしていくと下がってくるんですよ。

ビジネスとしてやろうとしたら、やっぱり80％ぐらい欲しいんだけど、それが30％か20％に下がると、1枚のウェハーから取れるチップの数が減ってしまうから、1個当たりのコストが高くなっちゃうからできないっていう問題があって、あまりチップを大きくしたくなかったんだけど、最近のテクノロジーとしては、チップは大きくするんだけど、多少欠陥があっても耐えられるような設計にしておいて。

AppleのiPhoneとかMac用に作ってるチップは分かりやすい例で、例えばGPUが8個載ってるんだけどね、その1個の中に。ただ、たまにその8個のうち1個に欠陥が出るチップがあるんだけど、それを捨てないで、要はMacBookの、例えば1200ドルのモデルにはGPU8個が全部動くチップを載せるけど、1000ドルのモデルには7個しか動かないものを載せるみたいなことをして。当然だけど、お客さんからすると8個でも7個でもそんなに性能変わらないけど、200ドル安く買えるんだったらそっちでいいじゃないかっていう考えもあるので、要はGPU8個のうち7個しか動かないチップを今までの考え方だったら捨ててたんだけど、それを捨てずにローエンドのMacに載せるみたいなことをやってるので。

それの応用版がこのCerebrasのウェハースケールのチップで、要は1個のウェハーの中にたくさんの計算モジュールがあるんだけど、これだけ大きいとやっぱりいくつか欠陥が出るので、動かないものが出てくるんだけど、何％か動かないものがあっても、それをうまく回避して、要は全体としての性能が出るから、多少の欠陥があってもいいっていう設計になってるよね。その辺が当然の流れといえば当然の流れだけど、結構賢くて、これだけ大きいチップでやってるっていうところは興味深くて。

Cerebrasは今年上場するって宣言していたんだけど、目論見書も出したのかな。だけど実際のところは、大半の売上がたった1つのお客さんから来てて、それもそのお客さんが投資家だっていうことが、当然こういうのは全部オープンにしなきゃ上場できないので、それがネックになってちょっと上場が延びてる。上場できなくなるのか、ただ単に延びてるだけかよく分かんないけど、延びてますというところで、AIチップベンチャーの中では最初に上場しそう、もしくはしそうだった会社という意味でも注目しています。じゃあ次はTenstorrentについて解説してください。

それでは次に、カナダ発のAI半導体スタートアップであるTenstorrentについてご紹介しますね。Tenstorrentは2016年にトロントで設立された企業で、AIアクセラレーターとRISC-Vプロセッサーの開発に力を入れています。特に注目すべきはジム・ケラー氏がCEOを務めている点で、彼は半導体業界で数々の伝説を残してきたエンジニアとしても有名です。では、中島さん、Tenstorrentのアプローチやジム・ケラー氏のリーダーシップが業界にもたらす影響について、どのようにお考えですか。

まず最初に、僕、ジムさんはすごい尊敬してるんですよ。実際に今までいろんなチップを設計してきた、テスラの自動運転チップも含めてっていう実績もすごいけど、やっぱり彼のYouTubeビデオとかいくつか見たけど、すっごい面白いんですよ。もともと僕、今ソフトエンジニアだけど、もともとは電子工学を勉強してたせいなので、半導体とかチップの設計とかに結構興味があるので、彼の話は面白いですよね。要はチップ独自の、最近だとすごく長いパイプラインを持って、先読みしながら、要は分岐の先のやつをどうやって効率よく実行するかとか、コンパイラじゃできない部分をチップの中にあるソフトウェアで実はものすごいことしてるとかいうことを、いろいろ話してくれるんで、面白い人なんですけど。

その人が作ったアプローチが、RISC-Vのコアを複数載せたAIチップを作ってきたんですよ。これは結構面白いアプローチで、要はNVIDIAはGPUじゃないですか。さっき言ったGroqとかはGPUとはちょっと違うアプローチだけど、基本的にはニューラルネットの行列計算を効率よく計算するための専用計算機みたいな、要は汎用のCPUとかじゃなく、汎用のGPUでもなくて、ものすごく細かくできたニューラルネット、AI計算用の専用コンピューターに近いものを、すごくスムーズに流すっていう設計なんだけど、ジム・ケラーが選択したのは汎用のRISCチップ。

RISC-Vっていうのは、実は今までチップの世界ではIntelが王者だったけど、それをArmベースのArmがIntelから市場を奪い始めて、今Appleとか、巷にあるスマートフォンとか、みんなArmチップが載ってるんだけど。それに対して、Armはライセンスが必要なので、それをオープンな形でって始まったのがRISC-Vで。ジムは今までArmベースのものを結構使って設計してきたんだけど、オープンなRISC-Vを使って、今回新しくチップを設計しましたよ。

要はGPUとかGroqのみたいなAIに特化した形のものじゃなくて、汎用のCPUですよね、RISC-Vなので。汎用のCPUのコアを複数ワンチップの中に置いて、メモリーもその近くに置いて、それをデータフロー的にパイプラインでうまくデータを流して計算するってアプローチなので、いかにも今までチップを設計してきた、特にCPU側のチップを設計してきたジム・ケラーなりのアプローチだなというのはものすごく思って。ただ実績として、果たしてGroqぐらいのスピードが出るのかとかいうことが、まだちょっと表にちゃんと出てこないので、どうなるか分からないけど注目してます。

ちなみに、日本の北海道に作った新しい半導体製造ベンチャーがあるじゃないですか。あそこがこのジム・ケラーのTenstorrentと組んだという報道がありましたけど、実は組んだというよりも、彼らの、要はジム・ケラーが設計した新しいチップをそこで製造する。あそこの新しい、なんだっけ、2ナノだっけ、のプロセスで設計するという、多分試作だろうけど、話が決まったぐらいのことだと思いますけど、実際にそこで動くのができると、いいデモにはなるんじゃないかなとは思います。最後にFuriosaAIのことを紹介してください。

もしもし。

はい。しっかり聞こえてますよ。それでは最後にFuriosaAIについてもご紹介しますね。FuriosaAIは韓国発のAI半導体スタートアップで、2017年に設立されました。特徴としては、高性能でありながら省電力なAI推論チップを手掛けている点ですね。彼らの最新のチップRNGD、レネゲードは、TSMCの5nmプロセスを使用し、非常に高い電力効率と処理能力を誇ります。では中島さん、FuriosaAIのような新興がNVIDIAやAMDといった大手と競合する上で、どのような強みを持つべきだとお考えでしょうか。

当然だけど、要は何らかの部分、多分想像するに推論の部分だけど、に特化して。Furiosaの場合、フィリオサじゃないよね、フィリオスAIだけど、Furiosaの場合は、とにかく電力当たりの性能が高いですよと。だから同じ計算能力を持つサーバーを立てた時には、電力が少なくて済みますよっていうところを特徴にしてるので、それは戦略としてすごく正しいと思いますよ。

Furiosaのこと、僕あんまり追いかけてなかったんだけど、最近になってMetaからの買収、Metaが買いたいと言って、値段交渉は一応8800Mか。日本円にすると13000、300万ぐらいか、300億ぐらいで値段は話がついたんだけど、買収後のビジネスモデルで意見が食い違って、結局Furiosa側が買収を断ることになったらしいですよね。

Metaが欲しがってるのは、要はMetaはAIで勝負する会社なので、特に推論に関してはもう莫大な量の推論をさばかなきゃいけない中で、NVIDIAのGPUを使ってると高いわけですよ。NVIDIAが高いのはどうかっていうと、NVIDIAの財務指標とか見てみると分かるけど、とにかく粗利がすごいわけですよね。例えばAIインフラ投資で1兆円とかかけた時に、そのうちの4000億円とか5000億円が利益としてNVIDIAに流れちゃうわけで、そこの部分を削る。要は自分でチップを作ることができれば、NVIDIAのGPUを使えば1000億のAIインフラが5000億、半分で済むかもしれないというぐらい、大きな話なので。

そんな中でMeta自身もチップを作ろうとしてるし、そんな中で特にこの電力性能のいいFuriosaに目をつけて、Metaとしてはそれを購入して、自分たちの推論用のAIデータはそれで構築するっていうのは、要はNVIDIAに対する利益率の部分が節約できる。プラス電力も節約できるから、すごく理にかなった話で、Metaとして欲しがってる。自分で作れないんであれば、こういう会社を買うっていうのは理にかなった話なんだけど。

ただFuriosaとしては、それでMetaの一部になって、単にMetaにとってのコストセービングの会社になるのは嫌だったんじゃないかな。やっぱり自分たちとしては、そのチップでGroqみたいなサービスをやるのか、もしくはいろんなところにライセンスする。当然必要とされてるんだから、MetaだけじゃなくてAmazonとかMicrosoftとかにもチップをライセンスする、もしくはサーバーをライセンスする、売る会社になりたいという意味で、買収を断ったんだと思うけど。でもすごいですよね。韓国にこんなAIチップベンチャーがあると僕知らなかったので、この辺の一連の報道を見るまでは。でもここまでできてるっていうのは、なかなか素晴らしいなと思いますよ。ということで、ちょっと突然だけど、レーダー上に現れたAIチップベンチャーなので、注目したいと思います。

とても興味深いお話。

[音楽]

というわけで今日はGroq、Cerebras、Tenstorrent、そしてFuriosaAIという4つの注目スタートアップについて、中島さんと一緒に深掘りしてきましたが、どの企業もそれぞれユニークな強みと戦略を持っていて、AI業界の未来がますます楽しみになるお話でした。中島さん、本日は貴重なお話をたくさん聞かせていただき、本当にありがとうございました。

とんでもないです。ではYouTubeをご覧の皆さんに締めの言葉をお願いします。

それではYouTubeをご覧の皆さん、本日も最後までお付き合いいただきありがとうございました。今回のインタビューを通じて、AIチップ業界の最前線に触れていただけたかと思います。これからも最新のテクノロジー情報や魅力的なゲストをお迎えしてお届けしていきますので、ぜひチャンネル登録と高評価もお忘れなく。それではまた次回お会いしましょう。

では。