テクノロジーの巨人たちによるAIの競争が白熱しています。ブルームバーグの報道によると、アマゾンドットコムは現在、エヌビディアのAIチップ分野での独占的地位に挑むという非常に野心的な計画をひそかに進めています。

報道によれば、アマゾンドットコムは現在、テキサス州オースティンのエンジニアリングラボで新しいAIチップ、Trainium2の開発を加速しています。前世代製品と比較して、その性能は4倍向上し、メモリ容量は3倍に増加し、エネルギー効率とコストにおいても顕著な優位性を持っています。

アマゾンドットコムはこれらの最適化を通じて、AIチップの調達コストを削減し、データ処理における全体的な効率を向上させることを望んでいます。

しかし、エヌビディアのAIハードウェア市場におけるリーダーシップに実際に挑戦するためには、アマゾンドットコムには依然として大きな挑戦が待ち受けています。

Trainium2は性能が大幅に向上し、今年の年末までにテストと納品を完了する予定です。

現在、アマゾンドットコムのコアチップ設計エンジニア、ラミ・シンノはチームを率いて第二世代の自社開発AIチップ——Trainium2の開発を加速しています。

シンノはブルームバーグのインタビューで、彼らの目標はできるだけ早くデータセンターにこれらのチップを展開することであり、今年の年末までにテストと納品を完了する計画であると述べています。

このチップはアマゾンドットコムがAIハードウェア分野で開発した第三世代の製品で、機械学習モデルのトレーニングに対し、より効率的でコスト競争力のあるソリューションを提供することを目的としています。

アマゾンドットコムのチップビジネスは、クラウドコンピューティング分野の先駆者の一人であるJames Hamiltonが指導しています。

Hamiltonのチームは、2013年に自社開発のチップの構想を提案しました。アマゾンドットコムの最初のAIチップであるInferentiaは2019年に登場し、推論タスクに特化しており、Trainiumシリーズは主に機械学習モデルのトレーニングニーズに応じています。

現在、アマゾンドットコムのTrainium2チップはデータセンターでの展開が始まり、俄亥俄州を含むいくつかの主要データセンターでの全面的な導入が見込まれています。アマゾンドットコムの目標は、Trainium2を最大100,000個のチップのクラスターとして接続することです。

アマゾンドットコムによれば、Trainium2は前世代の製品に比べて性能が4倍向上し、メモリ容量が3倍増加し、エネルギー効率やコストにおいて顕著な優位性を持つとのことです。

アマゾンドットコムは、これらの最適化を通じてAIチップの調達コストを下げ、データ処理における全体的な効率を向上させることを望んでいます。分析によれば、アマゾンドットコムのTrainium2が社内のAI業務や時折AWSの大口顧客からのプロジェクトを担うことができれば、成功と見なされる可能性が高くなります。

アマゾンドットコムのAIハードウェアの道のりは困難で長いです。

分析によると、アマゾンドットコムがAIハードウェアマーケットでのエヌビディアのリーダーシップに真正面から挑戦するためには、依然として大きな課題があるとのことです。

まず、信頼できるaiチップの設計は非常に複雑なタスクであり、特に性能、エネルギー効率、コストのバランスを考慮する必要があります。

次に、ソフトウェアツールのサポートも極めて重要です。アマゾンドットコムのTrainiumシリーズチップはハードウェアの面で一定の進展を遂げたものの、エヌビディアの成熟したソフトウェアツール（CUDAなど）と比べると依然として不足しています。分析によると、現在アマゾンドットコムが提供するNeural SDKソフトウェアツールはまだ初期段階にあり、エヌビディアのソリューションとは競争できない状態です。

この技術的ギャップを克服するために、アマゾンドットコムは大手顧客やパートナーとの協力を積極的に進め、aiチップの利用を推進しています。データ分析会社DatabricksやaiスタートアップのAnthropicなどの著名企業は、すでにアマゾンドットコムのTrainiumチップを試用し、一部のプロジェクトで初期の成果を上げています。

AnthropicのチーフコンピューティングオフィサーであるTom Brownは次のように述べています：

「アマゾンドットコムのTrainiumチップのコストパフォーマンスには非常に感銘を受けました。私たちはその適用範囲をますます広げながら、着実にその利用を拡大していっています。」