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AI の爆発的な普及と AI をあらゆる場所に組み込む傾向により、サプライ チェーンが拡大しています
生成 AI と機械学習のイノベーションはここ数年で急速に進み、数え切れないほどのエキサイティングな新しいアプリやテクノロジーが誕生しました。 残念ながら、AI は不足しているコンピューティング ハードウェアに依存しています。 AI開発のブームは、チップ製造能力が限られているテクノロジーサプライチェーンにどのような影響を与えていますか?
AIを活用したサプライチェーンの緊張
ここ数年、消費者中心のチャットボットから強力なビジネス アルゴリズムに至るまで、AI 開発は驚くべき爆発を見せてきました。 世界のAI市場 CAGRは19%です、専門家らは2.5年までにその価値が2032兆XNUMX億ドルを超えると見積もっている。残念ながら、その成長にはXNUMXつの大きな課題、つまり技術サプライチェーンが立ちはだかっている可能性がある。
AI産業の成長のボトルネック
AI に関する刺激的なアイデアを持つ才能ある発明家やイノベーターが不足することはありません。 しかし、XNUMX つの重要なコンポーネントが不足しているため、AI の進歩は困難になります。 AI は、大量のデータを効率的に処理できる特に強力なコンピューター チップであるグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に依存しています。
AI に取り組みたいテクノロジー企業は、重い処理負荷を処理できるハードウェアにアクセスする必要があります。 GPU の供給が不足しているため、多くの企業や研究者、特に新興企業や独立研究者が大きな困難に直面しています。
AI ブームがサプライ チェーンに与える影響 – GPU が不足しているため、多くのスタートアップや独立研究者が足止めされています… さえずるするにはクリック
AI ブームにより、図らずも新しいビジネスが市場に参入することがさらに困難になっています。 近年 AI の需要が急増するにつれて、ハイエンド GPU の需要も急増しました。 現在、注文はチップメーカーの転換点に達しています。 最大容量の 90% で動作 しかしまだ追いつけない。 その結果、より多くの企業や研究者が、新しい AI ツールやアプリを強化するために必要な GPU を入手できなくなります。
その影響はAIに焦点を当てた企業に限定されません。 さまざまな企業が自社の製品や業務に AI を組み込んでいます。 同時に、GPU は AI 以外の多くのアプリケーションにも必要です。 これらの要因は、テクノロジーのサプライチェーンに対する AI ブームの影響に関連した品不足と遅延の波及効果に寄与します。
タイミングの問題
GPU 需要の流入のタイミングは、AI ブームが引き起こすサプライ チェーンの問題の重要な部分を占めています。 新しいチップ製造施設が世界中で開発および建設中です。 残念ながら、ほとんどは 2025 年以降になるまでオンラインにはなりません。 2023 年から少なくとも 2025 年までは、チップの最大製造能力は依然として制限されるでしょう。
「人工知能、ディープラーニング、機械学習、何をしていても理解できなければ、それを学びましょう。 だって、そうしないと3年以内に恐竜になってしまうから。」
ジョン・ケリー博士、「ワトソンの父」、IBM
残念ながら、AI ブームは 2025 年ではなく、今起こっています。多くの新しい AI スタートアップ、アプリ、研究プロジェクト、ビジネスは、現在の AI 投資のピークを利用したい場合、軌道に乗るまでに何年も待つことができません。 起業家や投資家は、その頃には AI への関心がそれほど強くないかもしれないという懸念から、GPU サプライ チェーンの回復を待つリスクを冒したくないと考えています。
これは、より多くのチップ製造工場が稼働するまで GPU の需要が冷めないことを意味します。 AI ブームはテクノロジーのサプライチェーンに負担をかけている可能性がありますが、同様のサプライチェーンの問題が当面の AI 市場の成長を制限することにもなります。
企業はAIにどう対応しているのでしょうか？
一部の組織は、競合他社よりも早く新しい GPU にアクセスできるように、サプライヤーとの関係を強化することに取り組んでいます。 クラウド コンピューティング プロバイダーに支援を求める企業もいますが、クラウド プロバイダーですらコンピューティング能力が不足しつつあります。
一部の戦略は他の戦略よりもリスクが高くなります。 たとえば、電子機器不足による残念な副作用の XNUMX つは、偽造品や低品質の代替品への関心の高まりです。 業界専門家が偽造電子機器の使用に警告 重大なリスクが伴う、潜在的な法的およびコンプライアンス上の問題を含みます。 しかし、コンピューティング能力の獲得に躍起になっている企業は、こうしたリスクを見逃しがちになる可能性があります。
「私たちは、コンピューターが私たちよりも賢くなる可能性について心配するのをやめ、コンピューターがコンピューターと同じくらい愚かでありながら、すべてを担当しているかもしれないという事実について心配し始める必要があります。」
ケビン・アシュトン
GPU が偽造品でなくても、企業が求めるコンピューティング要求をサポートできない可能性があります。 AI 企業が消費者向け GPU に目を向けないのはこのためです。 家電業界は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミックのピーク時に深刻な供給不足に見舞われた。 その後、この不足は減少し、コンシューマー向け GPU の価格はパンデミック前のメーカー希望小売価格にほぼ戻っています。
小規模なスタートアップや研究プロジェクトの場合は、コンシューマー グレードの GPU で仕事を遂行できる可能性があります。 ただし、これは投資家を探している大企業や新興企業にはうまくいきません。 彼らが必要とする GPU は、ハイエンドの産業グレードのユニットです。 これらの GPU を備えた組織は資金を獲得し、その資金でさらに多くの GPU を入手できる可能性が高くなります。
サービスとしての GPU
一部の企業は、この特定の分野のコンピューター チップのニーズを活用しています。 たとえば、サンフランシスコを拠点とするあるスタートアップ企業は、 GPUアクセスを販売しています サービスとして。 同社のモデルでは、顧客は AI アプリケーションで最も需要の高いグラフィックス カードである NVIDIA H100 GPU をレンタルできます。
このような戦略により、当面は GPU サプライ チェーンの負担を軽減できます。 サービスとしての GPU アクセスを使用すると、特定の顧客が独自のチップを購入せずに必要なコンピューティング能力を取得できるようになります。 たとえば、新しい AI のアイデアを実験している起業家は、新しい GPU の購入待ちリストが長くなるのを避けるために、H100 を数台レンタルすることができます。
ハードウェアではなくメトリクスに焦点を当てる
企業が技術供給不足を回避しながら AI ブームを利用するために使用するもう 100 つの創造的な戦略は、コンピューティングの効率に再度焦点を当てることです。 AI アプリケーションの需要が高い HXNUMX およびその他の GPU は、コンピューティング効率が高いため望ましいものです。 異なるハードウェアで同じ効率を達成してみませんか?
これはまさに多くの組織が尋ねている質問です。 一部の古い GPU は、新しいモデルほど強力ではありませんが、より簡単に入手できます。 企業は、効率性が高度に最適化されたコンピューティング環境でこれらの古い GPU を使用できます。 これはすべてを解決する解決策ではありませんが、テクノロジーのサプライチェーンが回復するまで、多くのプロジェクトを乗り切るのに役立ちます。
AIはサプライチェーンを助けることができるか?
皮肉なことに、AI はテクノロジーのサプライチェーンが不足や遅延から立ち直るのに役立つかもしれません。 AI は工場の制約を解決することはできませんが、利用可能な供給を割り当て、サプライ チェーンの混乱を最小限に抑えるのには役立ちます。 多くのアプリケーションがあります サプライチェーンにおける AI 効率、可視性、透明性、予測精度を向上させることができます。 テクノロジーのサプライチェーンが GPU 不足に適応しようとする場合、テクノロジーを活用して進化する必要があります。
「予測精度の向上は、企業に直接的な収益利益をもたらす既知のプロセス改善の XNUMX つです。」
ONE、最高技術責任者、ランジット・ノタニ氏
専門家は、AI は非常に強力で多用途であるため、 何千ものサプライチェーンの仕事 自動化を通じて。 たとえば、機械学習は次のようなことを可能にします。 デジタル双子 需要と供給をより正確に予測し、欠品を大幅に削減します。 生成 AI は、多くのサプライチェーン管理文書を起草し、コミュニケーションを改善できます。 AI を活用した分析により、サプライ チェーンのボトルネックを特定して解決し、サプライ チェーンの混乱を最小限に抑え、改善を図ることができます。 回復力.
テクノロジーのサプライチェーンでは、このテクノロジーの用途が無数にあります。 より多くの AI 企業が必要なコンピューティング能力を手に入れることができれば、さらに多くのことが可能になるでしょう。 サプライチェーン組織は、すでに利用可能な AI ツールを使用することで、それを可能にし、欠品や遅延を軽減することができます。
AI ブームにおけるテクノロジー サプライ チェーンの回復
AI ブームは、テクノロジーのサプライチェーンの不足や遅延に寄与し、またその影響を受けています。 これらの不足は、大量のデータを効率的に処理できるハイエンド GPU に特に影響を及ぼします。 これらのチップの供給は、より多くのチップ工場が建設され、稼働するまでは低い状態が続くと思われますが、それは少なくとも XNUMX ～ XNUMX 年かかると考えられます。
企業は、保有するコンピューティング リソースを創造的に活用することで、当面はサプライ チェーンの問題を管理できます。 企業も活用できる プラットフォームとネットワーク すでに AI を広範囲に活用して、サプライ チェーンの計画、運用、物流を改善し、サプライ チェーンを最適化し、効率を最大化している企業です。 彼らはまた、より良くすることができます 限られた供給を管理し、製品構成を最適化する 販売率と収益を最大化します。
ネットワークを使用したサプライ チェーンで AI をどのように活用できるかについて詳しくは、以下をご覧ください。 マルチパーティ管制塔における AI.
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- 情報源： https://supplychainbeyond.com/how-the-ai-boom-is-impacting-supply-chains/
