著者: 趙建出典：Jiazi Guangnian 画像クレジット: *Unbounded AI* ツールによって生成Nvidia CEO の Huang Renxun 氏は、AI が Nvidia と同等であるという印象を業界に与えようとしています。現在、AI の大規模言語モデルが爆発的に増加しているため、非常に高いコンピューティング能力を必要とする AI トレーニングを完了するには、Nvidia の人工知能用 GPU チップがほぼ唯一の選択肢となっています。この極端な需要と供給の不均衡により、Nvidia の GPU の入手が困難になり、OpenAI CEO の Sam Altman でさえ、チップ不足が ChatGPT の開発に影響を与えていると不満を漏らしています。黄仁勲はこれを聞いて喜ぶに違いない。 AI の需要に牽引され、2023 年には Nvidia の市場価値は 1 兆米ドルを超えるでしょう。しかし、人工知能の分野でエヌビディアの「孤独に敗北を求める」地位を打破しようとしている人もいる。水曜日、AMD（アドバンストセミコンダクター）は、初の「人工知能とデータセンター」製品発表カンファレンスで、年次フラッグシップチップInstinct MI300を正式に発表した。これはNvidiaのGrace Hopperシリーズと競合できるスーパーチップである。Instinct MI300 には 2 つのバージョンがあります: MI300X は GPU のみを備え、AI モデルのトレーニング用に特別に設計され、1,530 億個のトランジスタを搭載しています; MI300A は、複数の CPU、GPU、高帯域幅メモリ (AMD が 2011 年の製品コンセプトで提案) を統合した APU でパッケージ化されています1,460億個のトランジスタを搭載。Instinct MI300 のリリースは、AI 企業にとってコンピューティング能力に関して Nvidia が唯一の選択肢ではなくなったことを意味します。 AMDは実際、Hugging FaceなどのAIスターユニコーンを引き付けることに成功しており、AMDはCPU、GPU、その他のAIハードウェア向けにモデルを最適化する予定です。Instinct MI300 は、人工知能の分野における AMD の野望を担っています。 AMDの最高経営責任者（CEO）リサ・スー氏は最近、「5年後にはAMDのあらゆる製品に人工知能が搭載されており、それが最大の成長原動力になるだろう」と述べた。AMD は Nvidia の古いライバルであり、GPU 市場における両社の競争は 17 年間続き、ほとんどの場合 Nvidia の勝利で終わりました。そして今回、CPU市場で一度実績を積んだAMDが、その成功体験をGPU市場でもコピーできるのか？## **1.AMD は Nvidia の AI の栄冠を望んでいます**AMDは1969年に設立された世界的に有名な老舗半導体企業です。 Gartnerが今年発表した世界の半導体企業のランキングデータによると、AMDは7位にランクされている。CPUはAMD発祥の地です。 1981年にAMDはIntel X86シリーズプロセッサの認可を取得し、PC時代のボーナス時期に一気に業界2位となり、この業界2位は何十年も続いている。CPUに加えて、AMDは継続的な合併と買収を通じて「CPU+GPU+DPU+FPGA」という完全なチップレイアウトを徐々に確立してきました。より重要な合併と買収には次のようなものがあります。* 2006 年 7 月、AMD は 54 億米ドルを投じて当時 GPU 業界第 2 位だった ATI を買収し、Nvidia との GPU 競争を正式に開始しました。* 2022 年 2 月、AMD はデータセンター ビジネスのレイアウトを強化するために 498 億米ドルを投じて FPGA メーカー Xilinx の買収を完了しました。* 2022 年 4 月、AMD はデータセンター ビジネスの拡大を継続するため、DPU チップ メーカー Pensando を 19 億米ドルで買収すると発表しました。AMDの事業構造は、データセンター、クライアント、ゲーム、組み込みビジネスの4つの主要分野に分かれている。データセンターにはAMDのサーバー関連収益がすべて含まれる; クライアント収益には主にデスクトップおよびパーソナルコンピュータが含まれ、かつてはAMDの中核事業の1つであったが、現在では収益に占める割合は高くない; ゲーム事業には主にGPU製品が含まれるline、Sony、Microsoft は安定した主要顧客であり、組み込みビジネスは主に元の Xilinx ビジネスから来ています。 人工知能がトレンドになるにつれ、データセンターはクラウド大手企業が非常に重要視し、多額の投資を行うビジネスとなっており、Nvidia、Intel、AMDの激戦区でもある。前回の2023年第1四半期財務報告会で、AMDは現在、AIが同社の最初の戦略的焦点であり、より多様なAI製品マトリックスの構築に取り組んでいることを強調した。昨日、初めて「人工知能とデータセンター」をテーマとしたAMDの製品発表カンファレンスが開催されました。 Su Zifeng氏は記者会見で、大規模な言語モデルによって人工知能の市場機会が増大しており、市場の潜在力は現在の300億米ドルから2027年までに約1,500億米ドルに増加する可能性があると強調した。AMD はこの AI の饗宴を逃したくありませんが、Nvidia は乗り越えなければならない山です。最新の四半期財務報告書では、AMDのデータセンター事業収益は12億9,500万米ドルで、前四半期の12億9,300万米ドルと比べて、基本的には伸びていません。対照的に、今年第1四半期のNVIDIAのデータセンター事業収益は過去最高を記録し、前年同期比14％増の42億8000万ドルとなり、AMDの3倍以上となった。クオンツヘッジファンドのKhaveen Investmentsによると、NvidiaのデータセンターGPU市場シェアは2022年には88％に達し、AMDとIntelが残りを二分する見通しだという。AMD は GPU 市場では古いプレーヤーですが、過去の GPU シリーズ製品は主に画像処理と AI 推論の分野で使用され、より並列コンピューティングを必要とする AI トレーニングは後から市場に参入しました。Instinct MI300のリリースは、AMDがAIトレーニング市場におけるNvidiaの優位性を変えようとしていることを意味します。## **2. AI トレーニングに入る**Instinct MI300 は、AMD が先駆けて開発したコンセプトであるデータセンター向けの初の高性能「APU」です。2011年（AMDがATIを買収してから5年目）、AMDは製品構想において人間の左脳と右脳をCPUとGPUに例え、これに基づいて「CPU+GPU」というヘテロジニアス製品戦略を提案し、これを命名した。 APU。AMDは、人間の脳と同様に、左脳はCPUに似ており、逐次演算、数値と算術、分析的思考、理解、分類、並べ替えなどの情報の論理処理を担当し、右脳はCPUに似ていると考えています。どちらかというと GPU に近く、並列コンピューティング、複数のモダリティ、創造的思考と想像力などを担当します。 写真提供：Huatai Researchしかし2011年、AMDは「失われた10年」の谷にあり、CPUラインでもGPUラインでも十分な優れた製品を生み出すことができず、APUの開発も満足のいくものではありませんでした。2020 年 3 月になると、AMD はデータセンターでのハイパフォーマンス コンピューティングと AI コンピューティング用に特別に設計された新しいマイクロアーキテクチャ バージョン CDNA をリリースしました。これ以前は、AMD の GPU は同じアーキテクチャを使用して、ゲームとコンピューティングのシナリオのニーズを同時に解決していましたが、これは異なるシナリオの最適化には役立っていませんでした。Instinct シリーズ製品は、HPC ハイパフォーマンス コンピューティングおよび AI コンピューティング向けに設計されています。新たにリリースされたMI300は、仕様と性能の面でNvidiaのGrace Hopperを徹底的に追求しています。Instinct MI300 は TSMC の 5nm プロセスを使用しており、2 つの異なるバージョンがあります: MI300X は GPU のみを備え、AI モデル トレーニング用に設計され、1,530 億個のトランジスタを搭載しています; MI300A は複数の CPU、GPU、高帯域幅メモリの組み合わせです APU は 1,460 億個のトランジスタを搭載しています。AMDは、Instinct MI300は前世代のMI250よりも8倍高いAIパフォーマンスを備えており、これによりChatGPTやDALL-Eなどの非常に大規模なAIモデルのトレーニング時間を数か月から数週間に短縮でき、電気代を数百万ドル節約できると主張している。AMDは記者会見で400億パラメータを実行するMI300xのFalconモデルをデモし、サンフランシスコについての詩を書くことができた。 「モデルはますます容量を必要とするようになっており、最新の大規模言語モデルを実行するには実際に複数の GPU が必要です」と Su 氏は述べ、AMD チップのメモリが増えれば開発者はそれほど多くの GPU を必要としないと指摘しました。AMDはまだMI300の価格を発表していないが、経営陣は2023年度第1四半期決算電話会議で、データセンター製品は従来の費用対効果の高い価格設定スタイルを継続し、まずは市場の開拓に重点を置くと述べた。AMDはMI300が今年末までに発売され、ローレンス・リバモア国立研究所のエクサスケールスーパーコンピュータEI Capitanやその他の大規模クラウドクライアントAIモデルに搭載されると予想している。モルガン・スタンレーのアナリスト、ジョセフ・ムーア氏は楽観的な見通しを示し、AMDは顧客から「安定した注文」を得ており、2024年の同社のAI関連収益は4億ドルに達すると予想され、さらには12億ドルに達する可能性もあり、この予想の12倍であると述べた。以前と同じくらい。しかし、AMD は Nvidia に挑戦できるほぼ唯一の企業ですが、それは非常に困難なプロセスであるに違いありません。## **3. Nvidia の堀**AMDの製品発売後の資本市場の反応は平凡で、AMDの株価は3％以上下落したが、逆にNvidiaの株価は3.9％上昇し、時価総額は再び1兆ドルを超えた。投資家の目には、AMDの年次チップMI300がNvidiaの基盤を揺るがすのはまだ難しいように見えます。たとえば、AMDはカンファレンスで、年次チップのサポートを受けている主要顧客を明らかにしなかった。 TIRIAS Researchの主席アナリストであるKevin Krewell氏は、「（大手顧客は）誰もMI300XやMI300Aを使うつもりはないと思うが、それはウォール街を失望させるかもしれない。彼らはAMDがすでに何らかの設計を行ったことを発表することを期待している」と語った。賢明に Nvidia を置き換えました。」現在開示されている顧客は、オープンソースの大規模ユニコーンである Hugging Face と、以前に開示されたローレンス リバモア国立研究所のみです。しかしこの2社は、データセンター用チップの需要がより大きいクラウド大手とは桁が違う。 チップ自体の性能に関しては、MI300 はトランジスタ数が A100 の 540 億よりも多いなど、いくつかのパラメータで Nvidia を上回っていますが、Nvidia は製品の反復を通じてすぐにそれを補うかもしれません。実際、Nvidia はすでにこれを実行しています。 AMD カンファレンスの 2 週間前である 5 月 29 日、Nvidia は COMPUTEX 2023 プレショーカンファレンスで、MI300 を超える 2,000 億個のトランジスタを搭載した新しい GH200 Grace Hopper スーパー チップを正式にリリースしました。さらに重要なことは、Nvidia は、Google、Microsoft、Meta がこのスーパー チップを採用する最初の主要顧客になることも発表しました。**優れた製品自体に加えて、Nvidia のもう 1 つの難攻不落の堀は CUDA エコロジーです。 **NVIDIA は 2007 年に CUDA エコシステムをリリースしました。 CUDA を使用すると、開発者はグラフィックス処理だけでなく、一般的なコンピューティング処理に Nvidia の GPU を使用できるようになります。CUDA は、開発者が C、C++、Python、その他の言語で並列コードを作成できる直感的なプログラミング インターフェイスを提供します。AI マスターの Wu Enda 氏はかつてこれについて次のようにコメントしました。「CUDA が登場する前は、GPU プログラミングを使用できる人は世界中で 100 人もいなかったかもしれません。CUDA の登場以降、GPU の使用は非常に簡単になりました。」AMDは、CUDAに代わるエコシステムを確立することを目標として、2016年にROCmを立ち上げました。 2023 年には、Adobe などの大企業顧客を含む CUDA 開発者は 400 万人に達すると予想されます。ユーザーが多ければ多いほど粘着力が高まるため、後発でスタートしたROCmが開発者エコシステムを構築するには時間がかかるだろう。Moor Insights & Strategyのアナリスト、アンシェル・サグ氏は、「AMDはハードウェア性能の点では競争力があるが、AMDのソフトウェアソリューションがNvidiaと競合できるとはまだ信じられていない」と述べた。これは Nvidia に属する独自の堀です。 AMDにとってそれを突破するのは非常に困難です。## **4. AMD の成功を再現するのは難しいかもしれません**AMD にとって、おそらく最も恐れることは、この課題に直面することです。2006 年から 2016 年は、AMD の「失われた 10 年」でした。この期間中、AMD の 2 つの最大の競争相手である Intel と Nvidia は、ムーアの法則に基づいて製品の反復を行っています。Intel は「Tick-Tock 振り子戦略」を実践し、2 年ごとに主要な製品の反復アップデートを行っています (1 年のプロセス、1 年のマイクロアーキテクチャ設計)。NVIDIA は、Huang Renxun が提案した「Huang の法則」に基づいています。 6 か月でのパフォーマンス - 会社の指導のもと、製品は 6 か月ごとにアップグレードされます。AMDは業界リーダー2社の製品アップデートのリズムについていけず、2014年にSu Zifeng氏がAMDの5代目CEOに就任するまで、同社の発展は崩壊寸前に陥った。蘇立峰氏が買収したばかりのAMDは混乱しており、ノートパソコン市場はインテルが占め、新興スマートフォン市場はエヌビディア、クアルコム、サムスンが二分しており、サーバー市場シェアは当初の4分の1からわずかに縮小している。 2%。 AMDは従業員の約4分の1を解雇しなければならず、株価は2ドル前後で推移しており、アナリストらは同社は「投資不可能」であると述べた。当時、Intel CEOのKe Zaiqi氏はAMDについて、「この会社は二度と戻ってこないので、新たな競争相手であるQualcommに注目するのは構わない」とコメントした。しかし、その後の物語は誰もが知っています。 Su Zifeng 氏のリーダーシップの下、AMD は CPU 市場で見事な好転を遂げ、徐々に Intel の市場シェアを侵食しただけでなく、2022 年 2 月には歴史的に株価が Intel を追い越しました。AMDがCPU市場で躍進できた理由は、ライバルであるIntelの戦略的ミスを掴んだからだ。チップ製造のリンクにおいて、AMD と Intel は異なるルートを選択しました。 AMDは2009年にチップ製造事業を売却し、独立系ファウンドリのGexinと合弁会社を設立し、チップ設計（ファブレス）のみに焦点を当てたため、AMDは独立したサードパーティファウンドリ（ファウンドリー）を選択することができました。インテルは創業以来、チップ設計とチップ製造 (IDM) を統合してきました。半導体産業の発展の初期には、Intel のような高度に垂直統合された IDM がより主流のモデルでした。 AMD の共同創設者ジェリー サンダース氏も「本物の男にはファブがある」という有名な言葉を残しましたが、皮肉なことに、後にファブを売却したからこそ、AMD は反撃を完了する機会を得たのです。2014年以降、インテルのチップ製造プロセスは技術的な問題に直面し、10nmチップ（TSMCの7nmに相当）の歩留まりが悪く、当初2016年下半期に予定されていた10nmの量産は何度か遅れ、最終的には生産中止となった。 2019年下半期に発売。 Intelが以前から主張してきたTick-Tock戦略もプロセス技術上の理由で断念した。Intelの創業者ゴードン・ムーアはムーアの法則を提唱したが、Intelは現在「ムーアの法則の呪い」に苦しんでいる。これにより、AMDは追い抜く機会をつかむことができます。2018年、AMDは初めてGlobalFoundriesと協力して12nmプロセスのZen+アーキテクチャを立ち上げ、初めて14nmプロセスのIntelを上回りました。そして2019年、AMDはTSMCと協力して7nmプロセス（Intelの10nmに相当）のZen 2アーキテクチャを立ち上げ、Intelをリードした。それ以来、Intelは製造プロセスの面でAMDに遅れをとり、現在に至るまで改善されていない。現在、「2番目の子がボスに挑む」という同様のシナリオが再演されているようだが、戦場はCPUからGPUに変更されている。 AMDは今でも「スー・マー」率いるAMDだが、当時はインテルよりも黄仁訓率いるNvidiaの人気が高かった。シリコンバレーでは、黄仁訓は攻撃的な男として知られています。彼は黒い革の服を着るのが好きで、いつでも反撃する準備ができています。株価が 100 ドルに上昇したとき、彼は腕に Nvidia のロゴのタトゥーを入れたこともありました。 2016 年、Huang Renxun は AMD を真剣に受け止めておらず、Nvidia と AMD の間には「9 と 0」の差があると直接コメントしました。 2019年の初め、AMDはNVIDIAに先駆けて7nmグラフィックスカードの発売を急いだが、黄仁勲氏は表面上は気にしていないようで、「このグラフィックスカードはごく普通だ」と直接言った。今日、AMD はより優れた製品で Nvidia に再び挑戦しました。一方では独りよがりなAMD、もう一方ではDuguに敗北を求めるNvidiaがあり、人工知能を巡るGPU戦争は始まったばかりだ。
AMDがAIチップチャレンジを開始、しかしNvidiaは依然として孤立
著者: 趙建
出典：Jiazi Guangnian
Nvidia CEO の Huang Renxun 氏は、AI が Nvidia と同等であるという印象を業界に与えようとしています。
現在、AI の大規模言語モデルが爆発的に増加しているため、非常に高いコンピューティング能力を必要とする AI トレーニングを完了するには、Nvidia の人工知能用 GPU チップがほぼ唯一の選択肢となっています。
この極端な需要と供給の不均衡により、Nvidia の GPU の入手が困難になり、OpenAI CEO の Sam Altman でさえ、チップ不足が ChatGPT の開発に影響を与えていると不満を漏らしています。
黄仁勲はこれを聞いて喜ぶに違いない。 AI の需要に牽引され、2023 年には Nvidia の市場価値は 1 兆米ドルを超えるでしょう。
しかし、人工知能の分野でエヌビディアの「孤独に敗北を求める」地位を打破しようとしている人もいる。
水曜日、AMD（アドバンストセミコンダクター）は、初の「人工知能とデータセンター」製品発表カンファレンスで、年次フラッグシップチップInstinct MI300を正式に発表した。これはNvidiaのGrace Hopperシリーズと競合できるスーパーチップである。
Instinct MI300 には 2 つのバージョンがあります: MI300X は GPU のみを備え、AI モデルのトレーニング用に特別に設計され、1,530 億個のトランジスタを搭載しています; MI300A は、複数の CPU、GPU、高帯域幅メモリ (AMD が 2011 年の製品コンセプトで提案) を統合した APU でパッケージ化されています1,460億個のトランジスタを搭載。
Instinct MI300 のリリースは、AI 企業にとってコンピューティング能力に関して Nvidia が唯一の選択肢ではなくなったことを意味します。 AMDは実際、Hugging FaceなどのAIスターユニコーンを引き付けることに成功しており、AMDはCPU、GPU、その他のAIハードウェア向けにモデルを最適化する予定です。
Instinct MI300 は、人工知能の分野における AMD の野望を担っています。 AMDの最高経営責任者（CEO）リサ・スー氏は最近、「5年後にはAMDのあらゆる製品に人工知能が搭載されており、それが最大の成長原動力になるだろう」と述べた。
AMD は Nvidia の古いライバルであり、GPU 市場における両社の競争は 17 年間続き、ほとんどの場合 Nvidia の勝利で終わりました。
そして今回、CPU市場で一度実績を積んだAMDが、その成功体験をGPU市場でもコピーできるのか？
1.AMD は Nvidia の AI の栄冠を望んでいます
AMDは1969年に設立された世界的に有名な老舗半導体企業です。 Gartnerが今年発表した世界の半導体企業のランキングデータによると、AMDは7位にランクされている。
CPUはAMD発祥の地です。 1981年にAMDはIntel X86シリーズプロセッサの認可を取得し、PC時代のボーナス時期に一気に業界2位となり、この業界2位は何十年も続いている。
CPUに加えて、AMDは継続的な合併と買収を通じて「CPU+GPU+DPU+FPGA」という完全なチップレイアウトを徐々に確立してきました。
より重要な合併と買収には次のようなものがあります。
AMDの事業構造は、データセンター、クライアント、ゲーム、組み込みビジネスの4つの主要分野に分かれている。
データセンターにはAMDのサーバー関連収益がすべて含まれる; クライアント収益には主にデスクトップおよびパーソナルコンピュータが含まれ、かつてはAMDの中核事業の1つであったが、現在では収益に占める割合は高くない; ゲーム事業には主にGPU製品が含まれるline、Sony、Microsoft は安定した主要顧客であり、組み込みビジネスは主に元の Xilinx ビジネスから来ています。
前回の2023年第1四半期財務報告会で、AMDは現在、AIが同社の最初の戦略的焦点であり、より多様なAI製品マトリックスの構築に取り組んでいることを強調した。
昨日、初めて「人工知能とデータセンター」をテーマとしたAMDの製品発表カンファレンスが開催されました。 Su Zifeng氏は記者会見で、大規模な言語モデルによって人工知能の市場機会が増大しており、市場の潜在力は現在の300億米ドルから2027年までに約1,500億米ドルに増加する可能性があると強調した。
AMD はこの AI の饗宴を逃したくありませんが、Nvidia は乗り越えなければならない山です。
最新の四半期財務報告書では、AMDのデータセンター事業収益は12億9,500万米ドルで、前四半期の12億9,300万米ドルと比べて、基本的には伸びていません。対照的に、今年第1四半期のNVIDIAのデータセンター事業収益は過去最高を記録し、前年同期比14％増の42億8000万ドルとなり、AMDの3倍以上となった。
クオンツヘッジファンドのKhaveen Investmentsによると、NvidiaのデータセンターGPU市場シェアは2022年には88％に達し、AMDとIntelが残りを二分する見通しだという。
AMD は GPU 市場では古いプレーヤーですが、過去の GPU シリーズ製品は主に画像処理と AI 推論の分野で使用され、より並列コンピューティングを必要とする AI トレーニングは後から市場に参入しました。
Instinct MI300のリリースは、AMDがAIトレーニング市場におけるNvidiaの優位性を変えようとしていることを意味します。
2. AI トレーニングに入る
Instinct MI300 は、AMD が先駆けて開発したコンセプトであるデータセンター向けの初の高性能「APU」です。
2011年（AMDがATIを買収してから5年目）、AMDは製品構想において人間の左脳と右脳をCPUとGPUに例え、これに基づいて「CPU+GPU」というヘテロジニアス製品戦略を提案し、これを命名した。 APU。
AMDは、人間の脳と同様に、左脳はCPUに似ており、逐次演算、数値と算術、分析的思考、理解、分類、並べ替えなどの情報の論理処理を担当し、右脳はCPUに似ていると考えています。どちらかというと GPU に近く、並列コンピューティング、複数のモダリティ、創造的思考と想像力などを担当します。
しかし2011年、AMDは「失われた10年」の谷にあり、CPUラインでもGPUラインでも十分な優れた製品を生み出すことができず、APUの開発も満足のいくものではありませんでした。
2020 年 3 月になると、AMD はデータセンターでのハイパフォーマンス コンピューティングと AI コンピューティング用に特別に設計された新しいマイクロアーキテクチャ バージョン CDNA をリリースしました。これ以前は、AMD の GPU は同じアーキテクチャを使用して、ゲームとコンピューティングのシナリオのニーズを同時に解決していましたが、これは異なるシナリオの最適化には役立っていませんでした。
Instinct シリーズ製品は、HPC ハイパフォーマンス コンピューティングおよび AI コンピューティング向けに設計されています。新たにリリースされたMI300は、仕様と性能の面でNvidiaのGrace Hopperを徹底的に追求しています。
Instinct MI300 は TSMC の 5nm プロセスを使用しており、2 つの異なるバージョンがあります: MI300X は GPU のみを備え、AI モデル トレーニング用に設計され、1,530 億個のトランジスタを搭載しています; MI300A は複数の CPU、GPU、高帯域幅メモリの組み合わせです APU は 1,460 億個のトランジスタを搭載しています。
AMDは、Instinct MI300は前世代のMI250よりも8倍高いAIパフォーマンスを備えており、これによりChatGPTやDALL-Eなどの非常に大規模なAIモデルのトレーニング時間を数か月から数週間に短縮でき、電気代を数百万ドル節約できると主張している。
AMDは記者会見で400億パラメータを実行するMI300xのFalconモデルをデモし、サンフランシスコについての詩を書くことができた。 「モデルはますます容量を必要とするようになっており、最新の大規模言語モデルを実行するには実際に複数の GPU が必要です」と Su 氏は述べ、AMD チップのメモリが増えれば開発者はそれほど多くの GPU を必要としないと指摘しました。
AMDはまだMI300の価格を発表していないが、経営陣は2023年度第1四半期決算電話会議で、データセンター製品は従来の費用対効果の高い価格設定スタイルを継続し、まずは市場の開拓に重点を置くと述べた。
AMDはMI300が今年末までに発売され、ローレンス・リバモア国立研究所のエクサスケールスーパーコンピュータEI Capitanやその他の大規模クラウドクライアントAIモデルに搭載されると予想している。
モルガン・スタンレーのアナリスト、ジョセフ・ムーア氏は楽観的な見通しを示し、AMDは顧客から「安定した注文」を得ており、2024年の同社のAI関連収益は4億ドルに達すると予想され、さらには12億ドルに達する可能性もあり、この予想の12倍であると述べた。以前と同じくらい。
しかし、AMD は Nvidia に挑戦できるほぼ唯一の企業ですが、それは非常に困難なプロセスであるに違いありません。
3. Nvidia の堀
AMDの製品発売後の資本市場の反応は平凡で、AMDの株価は3％以上下落したが、逆にNvidiaの株価は3.9％上昇し、時価総額は再び1兆ドルを超えた。
投資家の目には、AMDの年次チップMI300がNvidiaの基盤を揺るがすのはまだ難しいように見えます。
たとえば、AMDはカンファレンスで、年次チップのサポートを受けている主要顧客を明らかにしなかった。 TIRIAS Researchの主席アナリストであるKevin Krewell氏は、「（大手顧客は）誰もMI300XやMI300Aを使うつもりはないと思うが、それはウォール街を失望させるかもしれない。彼らはAMDがすでに何らかの設計を行ったことを発表することを期待している」と語った。賢明に Nvidia を置き換えました。」
現在開示されている顧客は、オープンソースの大規模ユニコーンである Hugging Face と、以前に開示されたローレンス リバモア国立研究所のみです。しかしこの2社は、データセンター用チップの需要がより大きいクラウド大手とは桁が違う。
実際、Nvidia はすでにこれを実行しています。 AMD カンファレンスの 2 週間前である 5 月 29 日、Nvidia は COMPUTEX 2023 プレショーカンファレンスで、MI300 を超える 2,000 億個のトランジスタを搭載した新しい GH200 Grace Hopper スーパー チップを正式にリリースしました。
さらに重要なことは、Nvidia は、Google、Microsoft、Meta がこのスーパー チップを採用する最初の主要顧客になることも発表しました。
**優れた製品自体に加えて、Nvidia のもう 1 つの難攻不落の堀は CUDA エコロジーです。 **
NVIDIA は 2007 年に CUDA エコシステムをリリースしました。 CUDA を使用すると、開発者はグラフィックス処理だけでなく、一般的なコンピューティング処理に Nvidia の GPU を使用できるようになります。
CUDA は、開発者が C、C++、Python、その他の言語で並列コードを作成できる直感的なプログラミング インターフェイスを提供します。
AI マスターの Wu Enda 氏はかつてこれについて次のようにコメントしました。「CUDA が登場する前は、GPU プログラミングを使用できる人は世界中で 100 人もいなかったかもしれません。CUDA の登場以降、GPU の使用は非常に簡単になりました。」
AMDは、CUDAに代わるエコシステムを確立することを目標として、2016年にROCmを立ち上げました。 2023 年には、Adobe などの大企業顧客を含む CUDA 開発者は 400 万人に達すると予想されます。ユーザーが多ければ多いほど粘着力が高まるため、後発でスタートしたROCmが開発者エコシステムを構築するには時間がかかるだろう。
Moor Insights & Strategyのアナリスト、アンシェル・サグ氏は、「AMDはハードウェア性能の点では競争力があるが、AMDのソフトウェアソリューションがNvidiaと競合できるとはまだ信じられていない」と述べた。
これは Nvidia に属する独自の堀です。 AMDにとってそれを突破するのは非常に困難です。
4. AMD の成功を再現するのは難しいかもしれません
AMD にとって、おそらく最も恐れることは、この課題に直面することです。
2006 年から 2016 年は、AMD の「失われた 10 年」でした。この期間中、AMD の 2 つの最大の競争相手である Intel と Nvidia は、ムーアの法則に基づいて製品の反復を行っています。
Intel は「Tick-Tock 振り子戦略」を実践し、2 年ごとに主要な製品の反復アップデートを行っています (1 年のプロセス、1 年のマイクロアーキテクチャ設計)。NVIDIA は、Huang Renxun が提案した「Huang の法則」に基づいています。 6 か月でのパフォーマンス - 会社の指導のもと、製品は 6 か月ごとにアップグレードされます。
AMDは業界リーダー2社の製品アップデートのリズムについていけず、2014年にSu Zifeng氏がAMDの5代目CEOに就任するまで、同社の発展は崩壊寸前に陥った。
蘇立峰氏が買収したばかりのAMDは混乱しており、ノートパソコン市場はインテルが占め、新興スマートフォン市場はエヌビディア、クアルコム、サムスンが二分しており、サーバー市場シェアは当初の4分の1からわずかに縮小している。 2%。 AMDは従業員の約4分の1を解雇しなければならず、株価は2ドル前後で推移しており、アナリストらは同社は「投資不可能」であると述べた。
当時、Intel CEOのKe Zaiqi氏はAMDについて、「この会社は二度と戻ってこないので、新たな競争相手であるQualcommに注目するのは構わない」とコメントした。
しかし、その後の物語は誰もが知っています。 Su Zifeng 氏のリーダーシップの下、AMD は CPU 市場で見事な好転を遂げ、徐々に Intel の市場シェアを侵食しただけでなく、2022 年 2 月には歴史的に株価が Intel を追い越しました。
AMDがCPU市場で躍進できた理由は、ライバルであるIntelの戦略的ミスを掴んだからだ。
チップ製造のリンクにおいて、AMD と Intel は異なるルートを選択しました。 AMDは2009年にチップ製造事業を売却し、独立系ファウンドリのGexinと合弁会社を設立し、チップ設計（ファブレス）のみに焦点を当てたため、AMDは独立したサードパーティファウンドリ（ファウンドリー）を選択することができました。インテルは創業以来、チップ設計とチップ製造 (IDM) を統合してきました。
半導体産業の発展の初期には、Intel のような高度に垂直統合された IDM がより主流のモデルでした。 AMD の共同創設者ジェリー サンダース氏も「本物の男にはファブがある」という有名な言葉を残しましたが、皮肉なことに、後にファブを売却したからこそ、AMD は反撃を完了する機会を得たのです。
2014年以降、インテルのチップ製造プロセスは技術的な問題に直面し、10nmチップ（TSMCの7nmに相当）の歩留まりが悪く、当初2016年下半期に予定されていた10nmの量産は何度か遅れ、最終的には生産中止となった。 2019年下半期に発売。 Intelが以前から主張してきたTick-Tock戦略もプロセス技術上の理由で断念した。
Intelの創業者ゴードン・ムーアはムーアの法則を提唱したが、Intelは現在「ムーアの法則の呪い」に苦しんでいる。これにより、AMDは追い抜く機会をつかむことができます。
2018年、AMDは初めてGlobalFoundriesと協力して12nmプロセスのZen+アーキテクチャを立ち上げ、初めて14nmプロセスのIntelを上回りました。そして2019年、AMDはTSMCと協力して7nmプロセス（Intelの10nmに相当）のZen 2アーキテクチャを立ち上げ、Intelをリードした。それ以来、Intelは製造プロセスの面でAMDに遅れをとり、現在に至るまで改善されていない。
現在、「2番目の子がボスに挑む」という同様のシナリオが再演されているようだが、戦場はCPUからGPUに変更されている。 AMDは今でも「スー・マー」率いるAMDだが、当時はインテルよりも黄仁訓率いるNvidiaの人気が高かった。
シリコンバレーでは、黄仁訓は攻撃的な男として知られています。彼は黒い革の服を着るのが好きで、いつでも反撃する準備ができています。株価が 100 ドルに上昇したとき、彼は腕に Nvidia のロゴのタトゥーを入れたこともありました。
今日、AMD はより優れた製品で Nvidia に再び挑戦しました。一方では独りよがりなAMD、もう一方ではDuguに敗北を求めるNvidiaがあり、人工知能を巡るGPU戦争は始まったばかりだ。