ChatGPTの背後にあるOpenAIは、人工知能（AI）チップの不足とコストの増大という山積する課題に対処するための措置を講じていると伝えられている。
したがって、カスタムを掘り下げると、 AIチップの作成 OpenAI は、Amazon や Google のような巨大テクノロジー企業の歩みを反映した動きになるかもしれません。
悲惨な GPU の現状
現在、OpenAI はグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に大きく依存しており、世界市場シェアの 80% 以上を保持する市場リーダーである Nvidia が主要プロバイダーとなっています。 GPU は並列操作を処理できるため、AI アプリケーションに特に適しています。
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ChatGPT を支える OpenAI は、AI チップの不足とコストの問題に取り組むための戦略的な取り組みに着手しており、チップの開発や買収などの計画が考えられます。 そのスクープは次のとおりです。
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複数… pic.twitter.com/JfgiM4QCSS— AIジャーノス (@AIJournos) 2023 年 10 月 6 日
しかし、AI 主導のソリューションに対する世界的な需要の高まりに伴い、これらの重要なチップの入手可能性は減少しています。 その結果、価格が高騰し、OpenAIのような企業は苦境に陥っている。
CEOのサム・アルトマン氏もこの負担について黙っていない。 OpenAI の主力製品である ChatGPT は、状況の深刻さを例示しています。 ChatGPT によって処理される各クエリのコストは約 4 セントです。 これを大局的に考えると、ChatGPT の場合、 使用 OpenAI の規模が Google 検索の 48.1 分の 16 にまで成長した場合、OpenAI には約 XNUMX 億ドル相当の GPU の初期投資が必要となり、その後の運用には年間 XNUMX 億ドルの投資が必要になります。
構築すべきか否か: OpenAI の難問
このようなコストと GPU 不足の潜在的な脅威に直面して、OpenAI は代替手段を検討しています。 実行可能なオプションの XNUMX つは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたカスタム AI チップを作成することです。 このような戦略的転換により、OpenAI は 同じ道 Amazon や Google のように、運用上の要求に合わせてチップ設計を検討しています。
しかし、チップの製造に挑戦するのは困難です。 技術的な複雑さに加えて、財務上の重大な影響もあります。 業界の専門家は、この取り組みにより OpenAI は年間数億ドルの費用がかかる可能性があると推定しています。 また、買収によってプロセスが迅速化される可能性はあるものの（2015年のアマゾンによるアンナプルナ・ラブズの買収と同様）、ベンチャー企業に内在するリスクが排除されるわけではない。
当面のニーズを超えて
当面の懸念は GPU の不足とコストに対処することですが、この動きの影響は運用効率だけではありません。 OpenAI の主要投資家の 10,000 つである Microsoft は、2020 年以来、XNUMX 個の Nvidia GPU を搭載した巨大なスーパーコンピューターを使用しています。主に人工知能が進歩し、より多くのコンピューティング能力が必要になるため、このセットアップはしばらくの間しか維持できません。
さらに、数名の選手が 独占する Nvidia が支配的な勢力である AI チップ市場。 チップソースを多様化するか、自社チップを保有することで、OpenAI の柔軟性が高まり、依存関係が軽減され、よりカスタマイズされた効率的な AI ソリューションが実現します。
処理能力の謎を解く
この難しさを理解するには、AI モデルのコンピューティング能力を理解することが重要です。 さらに、これらのモデルのトレーニングと微調整にはリソースが必要です。 重要なのは、OpenAI の生成 AI テクノロジーは 10,000 GPU のスーパーコンピューター上で動作することです。 これらのモデルは広範囲にわたるだけでなく、継続的に変化しています。 さらに、OpenAI のモデルは近年大幅に進化しており、今後もそれが続く可能性があります。
ただし、パラメータが増えると計算能力も増加するため、コストが高くなります。 ChatGPT モデルの場合のように、モデルが最大 175 億パラメータに達すると、計算要求は膨大になります。 主な費用は、これらの GPU の取得と、継続的な電力、メンテナンス、アップグレードのコストです。
OpenAI がカスタム AI チップの作成に進出する可能性は、 積極的な取り組み 業界全体の課題に向けて。 当初の動機は現在の GPU 不足と高コストへの対処に基づいていますが、長期的な影響は状況を一変させる可能性があります。
カスタム チップは、より効率的な AI モデルを実現し、運用コストを削減し、他の AI 主導型ビジネスの前例を生み出す可能性があります。 しかし、他の先駆的な取り組みと同様に、今後の道は予測不可能であり、ハードルがあります。 OpenAI が実行する次の手順は、AI 研究の次の段階への道を定義します。
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- 情報源： https://metanews.com/openai-ventures-into-custom-ai-chip-development/
