• Microsoft は、Maia AI チップのパフォーマンス向上を目的として、Nvidia 製品への依存を減らすべく、新しいネットワークカードを開発しています。
  • Juniper Networks の共同設立者 Pradeep Sindhu が率いるこのプロジェクトは、Microsoft の AI 能力を強化し、Nvidia に関連するコストを削減する戦略の一環です。
  • この動きは、半導体分野での代替ソリューション開発に向けた、テクノロジー業界の幅広いトレンドを反映しています。

2 月 20 日のニュースによると、テクノロジー大手のMicrosoftは、自社の AI チップ「Maia」のパフォーマンスを向上させるための新しいネットワークカードを開発しており、最終的にはNvidia製品への依存を減らすことを目指しています。この報道は情報提供者の話として、Microsoft の CEO である Satya Nadella が、通信機器大手 Juniper Networks の共同設立者 Pradeep Sindhu をネットワークカードプロジェクトの責任者に任命したと伝えています。昨年、Microsoft は Sindhu が設立したデータセンターチップのスタートアップ Fungible を買収しました。

プロセスには 1 年以上かかる可能性があります

Fungibleの主力製品である DPU（データ処理装置）は、データセンターシナリオにおいて CPU、GPU に次ぐ第三の重要な計算チップです。Sindhu のチームが開発中の新しいネットワークカードは、主にサーバーのトラフィックを増加させることを目的として、Nvidia の ConnectX-7 ネットワークカードに類似させることを目指しています。開発プロセスには 1 年以上かかる可能性がありますが、成功すれば、OpenAI が Microsoft のサーバーでモデルをトレーニングする時間を短縮し、トレーニングコストを削減できる可能性があります。

現在、AI チップ市場は Nvidia が広く支配しており、H100 は大規模な言語モデルをトレーニングするために最も必要とされる GPU として認識されています。同社は、I/O 集約型アプリケーションに堅牢なパフォーマンスを提供する「H100 CNX」統合アクセラレータのように、GPU とともに ConnectX-7 ネットワークカードを販売することがよくあります。Nvidia の公式サイトの説明によると、ConnectX-7 は超低遅延、400Gb/s のスループット、革新的な Nvidia ネットワークコンピューティングアクセラレーションエンジンをサポートし、ハイスケーラビリティと機能豊富なテクノロジーを必要とするスーパーコンピュータ、AI、大規模クラウドデータセンターに追加のアクセラレーションを提供します。

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高価格が代替品開発の主な要因

しかし、H100 システムの高価格が Nvidia とその CEO である Huang Renxun に大きな富をもたらした一方で、これによりOpenAIや Meta のような AI 開発者も代替手段を検討するようになりました。昨年 11 月、Microsoft は Nvidia への高コストな依存を減らすことを目的とした初の AI チップ「Maia 100」を発表しました。先週の報道では、OpenAI の Sam Altman が Nvidia に対抗するため、中東から総額最大 7 兆ドルの資金を調達し、同社の半導体計画を支援する予定であるとも報じられました。これに対し、Huang Renxun は、チップ業界が将来的に AI のコストを引き下げると考えていると述べました。