AIインフラ需要のシフト - アドバンストマイクロデバイス(amd)において推論市場が盛り上がっている？

AIサービスの需要が増加するにつれて、推論ワークロードをサポートするインフラストラクチャに対する需要も増えています。

既にわかっている通り、 $エヌビディア (NVDA.US)$ GPUはAIトレーニングの領域で支配的であり、競合他社は推論に特化したハードウェアに注力しています。 $アドバンスト・マイクロ・デバイシズ (AMD.US)$ は、推論市場の拡大を狙った新製品を発売しました。

NVIDIAはAIトレーニングよりもAIインファレンスにおける収益機会がより大きいことがわかりますので、最近の株価の下落はシフトの兆候となる可能性があります。 AIインフラ市場では、大規模なAIモデルのトレーニングから、トレーニングされたモデルを実世界のシナリオに適用するための最適化に焦点が移っています。

AIパワードサービスの需要が引き続き増える中で、リアルタイムでデータを迅速かつ効率的に処理できるインフラストラクチャの需要も増えています。この移行により、大規模な推論ワークロードを処理するために特化したハードウェアとデータセンター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、過去においてAI開発の中で最もリソースを消費するフェーズであり、膨大な計算能力とデータが必要でしたが、重点は現在、インファレンスに移りつつあります。インファレンスとは、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判断を行うことであり、推薦エンジンや自動運転車、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とって重要です。

一般的に、AIのトレーニングには並列処理能力を持つGPUが好まれるハードウェアです。ただし、より小規模で複雑性の低いインファレンスタスクの場合、エネルギーを消費することの多いGPUは不必要であり、余分な電力消費と高いコストにつながる場合があります。

投資銀行TD Cowenは、ジェネレーティブAIを利用する事業から恩恵を受けるのはNvidiaだけではないと述べました。

"TD Cowenのアナリストは、レポートで「AMDは特に推論の側面でAIの総アドレサブルマーケット（全体市場）を意義深く拡大する可能性があり、推論ワークロードが増加すれば、ブロードコムや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潜在的な恩恵を受ける可能性があります。」と述べています。

Oppenheimerは、AIの推論市場について同様の見解を持っています。"ジェネレーティブAIの推論インフラストラクチャは、中央クラウド、エッジコンピュート、IoT（モノのインターネット）デバイスのすべての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っています"とOppenheimerのアナリストは述べています。

AMD Ryzen AIプロセス推論モデルは、より小規模なワークロードの需要に合わせてスタートして拡大する機会にものと思われます。

「inferencing」市場は、Fortune 500企業がジェネレーティブAIのテストから商業展開に移行しているため、急成長するでしょう。彼らはAWS、 $マイクロソフト(MSFT)$ 、Google、Oracle(ORCL)、IBM(IBM)などを使ってクラウドコンピューティングを利用して製品を展開します。」

「"AI inferencingは、AIのトレーニングよりも大きな収益化の機会があると考えています。AIモデルが新しい入力に基づいて予測を行うことで、声のアシスタントから自動車、ヘルスケアシステムなどのさまざまな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、データセンターの事業者は、テック企業や大企業によるAIの投資から利益を上げることができます。」

「もしもAMDがNvidiaによって引き起こされた下落に参加している場合、半導体業界から差別化する必要があります。」

20:1の分割を発表したのは $ブロードコム (AVGO.US)$ その他による非人工知能の売り上げ不振により、5%以上下落しました。これは人工知能の需要が依然としてあることを示しています。AI市場が進化するにつれて、データセンター運営者やチップメーカーは、推論の高スループット、低レイテンシーの要求に最適化された専用ハードウェアに注目しています。

AIハードウェア市場で競争相手のNvidiaに遅れを取ったAMDは、ギャップを埋めるためにAIチップの開発を加速させています。

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がこの分野での支配力を持っている考慮をすれば、AMDはその範囲のAIアクセラレータを強力な推論ソリューションとして位置付ける傾向があります。

2025年に発売される予定のMI350シリーズは、現行世代のAMDのAIチップよりも推論の性能が35倍向上すると報じられています。

オンデバイスのAIは、コストとエネルギー効率を重視した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、AI最適化のためにラップトップや家庭用コンピューターで増え続けているアクセラレータを活用することに自信を持っています。それにより、AI最適化のPCの新興市場で優位性を確保しようとしています。

コメントセクションで、エンドユーザーコンピューティングデバイス向けのAIチップの需要によってAMDが回復すると考えるかどうか、ご意見を共有して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。