アマゾン(Amazon)、NVIDIAへの依存を減らすため自社製AIチップ開発を開発へ
アマゾンが自社製AIチップ開発を開発へ
アマゾン (Amazon)は、 エヌビディア (NVIDIA)への依存を減らすため、自社製AI(人工知能)チップ「Trainium2(トレイニウム2)」を開発中であることが分かった。
$AMZN STEPS UP AI CHIP PUSH TO RIVAL $NVDA – FT
Amazon’s Annapurna Labs is ramping up its custom AI chip lineup to reduce dependence on Nvidia. With the soon-to-launch Trainium 2, already tested by firms like Anthropic and Databricks, Amazon aims to cut costs for its cloud… pic.twitter.com/1QIKInsy2V
— Wall St Engine (@wallstengine) November 12, 2024
アマゾンのアンナプルナ・ラボは、NVIDIAへの依存を減らすために、カスタムAIチップのラインナップを強化している。アマゾンは、アントロピックやデータブリックスなどの企業によってすでにテストされている、まもなく発売されるTrainium2によって、クラウドクライアントのコストを削減し、データセンターの効率を高めることを目指している。
注: Amazonは、2024年の技術支出が主にインフラに750億ドルになると予想しており、これは2023年の484億ドルから増加しています。
フィナンシャル・タイムズの 報道 によると、同社は半導体投資の収益を高め、NVIDIAへの依存を減らすため、自社製AIチップを開発。NVIDIAの汎用ツールとは異なり、チップを特定のタスクに最適化することで、データセンターの効率を高め、クラウドAI市場で顧客にカスタマイズされたオプションを提供することを目指している。同社によるカスタムAIチップへの取り組みは、コスト削減と効率性の向上を目的としており、米・テキサス州オースティンに拠点を置く同社の子会社であるチップユニットの Annapurna Labs (アンナプルナ・ラボ)が主導している。
アマゾンのAIチップ開発は、NVIDIAの汎用ツールとは異なり、チップを特定のタスクに最適化することで、データセンターの効率を高め、クラウドAI市場で顧客にカスタマイズされたオプションを提供することを目指している。同社は、AIトレーニングチップ「Trainium 2」を来月広くリリースする予定。このチップ開発は、アマゾンが2015年に3億5000万ドルで買収したAnnapurna Labsが主導している。
多くの支援を受けるTrainium2
Trainium2は現在、アマゾンから40億ドル(約6193.6億円)の支援を受けているAIスタートアップ企業 Anthropic (アンソロピック)によってテストされている。
また、このプロジェクトには、データインテリジェンスプラットフォーム Databricks (データブリックス)、電気通信事業者である Deutsche Telekom (ドイツテレコム)、 Ricoh (リコー)、も参加。 AWS (Amazon Web Services:アマゾン・ウェブ・サービス)のコンピューティングおよびネットワークサービス担当副社長のデイブ・ブラウン(Dave Brown)氏は次のように語っている。
私たちは、Nvidiaを実行するのに最適な場所になりたいと考えています。しかし同時に、代替手段があることは健全だと考えています。
AI製品のコストを削減したいアマゾン
アマゾンはカスタムチップ製造に新しいわけではなく、Annapurna Labs買収により、同社は従来のデータセンターのワークロードにAMDやIntelの製品を使用するコストを削減するために、一貫して代替オプションを提供できるようになった。
同社は、InferentiaAIチップは、AIモデル応答生成の実行コストが40% 安いと報告しており、同氏はコストへの影響を強調し、1,000 ドルを40%節約した場合の影響は最小限かもしれないが、数千万ドルを40%節約すれば大きな違いが生まれると述べている。
なお、同メディアによると、アマゾンはすでに、データセンターのワークロード向けにカスタムメイドされた自社製プロセッサをいくつか開発しており、この AI プロセッサ開発についての情報のほとんどは、同社が来月発表するTrainiumチップラインナップで発表される予定とのことだ。
免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。
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