AIインフラ需要のシフト- AMDにとって推論市場は急成長していますか？

AIサービスの需要が増大するにつれ、推論ワークロードをサポートするインフラの需要が高まっています。

私たちがすでに知っているように $エヌビディア (NVDA.US)$ GPUがAIトレーニング分野を席巻している中、競合他社は推論重視のハードウェアに焦点を当てています。 $アドバンスト・マイクロ・デバイシズ (AMD.US)$ 新製品を投入し、急拡大している推論市場に狙いを定めています。

NvidiaはAIトレーニングよりもAI推論で売上高の機会がより多いことから、最近の株価の下落はシフトの兆候かもしれません。AIインフラ市場では、巨大なAIモデルのトレーニングからそれらの推論を最適化することに焦点が移っています。つまり、訓練されたモデルを実世界のシナリオで適用するプロセスです。

AIパワードサービスの需要が引き続き増加する中、リアルタイムでのデータの迅速かつ効率的な処理をサポートできるインフラが必要となっています。この移行により、推論ワークロードをスケールで処理するために特化したハードウェアやidc関連アーキテクチャへの大規模な投資が行われています。

AIのトレーニングは従来、AIの開発の中でもっともリソースが必要なフェーズであり、膨大な計算能力とデータが必要でしたが、現在は推論に重点が移っています。推論は事前にトレーニングされたAIモデルを使用して新しいデータに基づいて予測や意思決定を行うものであり、推奨エンジン、自動運転車、デジタルアシスタントなどのリアルタイムアプリケーションには不可欠です。

一般的に、AIのトレーニングには並列処理能力を持つGPUが最適なハードウェアです。しかし、小規模で複雑でない推論タスクの場合、エネルギー消費が激しいGPUは過剰なものであり、不必要な電力消費とコストの増加を引き起こす可能性があります。

投資銀行TDコーエンは、Nvidiaだけでなく他の半導体企業も生成的AIから恩恵を受けると述べています。

"AMDはAIの総需要市場とともに意味のある成長を遂げるのに有利な立場にあります、特に推論の側面では、"TDコーエンのアナリストは報告書で述べています。増加した推論の作業負荷に対する他の潜在的な恩恵を受ける企業には、ブロードコムとアドバンストマイクロデバイスなどのチップメーカーも含まれます。

オッペンハイマーもAI推論市場に同様の見方をしています。"生成的AIの推論インフラストラクチャは、集中型クラウド、エッジコンピューティング、IoT（Internet of Things）デバイスなど、あらゆるワークロードをサポートするためにスケーリングする必要がある時代に入りました"とオッペンハイマーのアナリストは報告書で述べています。

AMD Ryzen AIプロセスの推論モデルは、推論を開始しスケールする必要がある小規模のワークロードの需要に適切なタイミングで取り組んでいます。

フォーチュン500社が現在、生成型AIのテストから商業展開に移行することで、「推論」市場が急成長するはずです。彼らはAWS、Microsoft(MSFT)、Google、Oracle (ORCL)、IBM (IBM)などのクラウドコンピューティングを利用した製品を展開します。 マイクロソフト(MSFT) 、Google、Oracle (ORCL)、IBM (IBM)など

「AI推論はAIトレーニングよりも収益化の機会が大きいと考えています。AIモデルが新しい入力に基づいて予測を行うことで行動を起こし、スマートフォンの音声アシスタントから自動車、医療システムなど、数多くのデバイスやアプリケーションで繰り返し行われます」とOppenheimerは述べています。

一方、データセンター運用業者は、テック企業や大手企業によるAI投資により恩恵を受けることになります。

また、Nvidiaによって引き起こされた下降トレンドに参加したAMDの状況を考えると、半導体企業の中から差別化が必要とされています。

20:1の分割を発表したのは $ブロードコム (AVGO.US)$ 非人工知能の販売不振が予測に打撃を与え、5%以上下落。これは人工知能の需要がまだあることを示しています。人工知能市場が進化するにつれて、データセンター運営業者やチップメーカーは、推論の高スループットと低レイテンシーの要求に最適化された専門のハードウェアに注力しています。

人工知能ハードウェア市場で競合他社Nvidiaに遅れをとっているAMDは、差を埋めるために人工知能チップの開発を加速しています。

AMDは確かにデータセンターのトレーニングセグメントの一部を狙っていますが、Nvidiaの支配力を考慮すると、AIアクセラレーターの範囲を強力な推論ソリューションとして位置づけ始めています。

2025年に提供される予定のMI350シリーズは、AMDの現行世代のAIチップよりも推論において35倍優れていると報じられています。

オンデバイス人工知能は、コスト効率と省エネを重視する新しいハードウェア設計への移行をさらに加速させる可能性があります。

AMDは、ラップトップや家庭用コンピューターでますます見られるアクセラレーターを活用し、人工知能最適化されたPC市場で優位を得ようとしていると確信しています。

エンドユーザーコンピューティングデバイスにおける人工知能チップの需要により、AMDが回復できると思うか、コメント欄でご意見をシェアいただければ幸いです。

免責事項：提示された分析と結果は、特定の株式に投資を推奨または示唆するものではありません。これは純粋な分析です。