AIがチップ設計の専門知識を民主化へ
原題: AI Could Democratize One of Tech's Most Valuable Resources
なぜ重要か
AIによるチップ最適化の自動化は、Nvidiaのソフトウェア優位性に挑戦し、半導体業界の競争構造を変える可能性がある。
スタートアップWaferがAIモデルを訓練し、特定のシリコンチップ上でコードを効率的に実行するための最適化を自動化する技術を開発している。同社は強化学習を用いてオープンソースモデルにカーネルコードの記述を教え、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTに「エージェント機能」を追加してチップ向けコード生成能力を向上させている。
Nvidiaは時価総額4兆ドル超でAIチップ市場を支配しているが、AI技術の進歩により競争が激化する可能性がある。Waferの共同創設者兼CEOのEmilio Andere氏は、同社がコードをシリコンチップ上で効率的に動作するよう最適化するという、AI分野で最も困難で重要な作業の一つをAIモデルに学習させていると説明した。現在、Apple、Google、Amazon、Metaなどの大手テック企業が独自チップを開発している。MetaはBroadcomと共同開発した新チップで1ギガワットの計算容量を展開すると発表した。しかし、カスタムシリコンの導入には大量のコード記述が必要で、これらのチップで効率的に動作させるためのパフォーマンスエンジニアは高価で需要が高い。WaferはAMDやAmazonなどの企業と協力してハードウェア上でソフトウェアを効率化する作業を行っている。同社はGoogleのJeff Dean氏やOpenAIのWojciech Zaremba氏らから400万ドルのシード資金を調達した。Andere氏は最高性能のAMD、Amazon Trainium、Google TPUのハードウェアがNvidia GPUと同等の理論的浮動小数点演算性能を提供すると指摘し、「ワットあたりの知能を最大化したい」と述べた。