OpenAIとBroadcomは、AI推論用のカスタムチップとシステムを共同開発するパートナーシップを発表した。両社は約18ヶ月にわたって協力し、来年後半から10ギガワットの大規模なデータセンター展開を開始する。このプロジェクトは、トランジスタのエッチングから最終的なトークン出力まで、完全な垂直統合によってエネルギー効率を最大化することを目指している。Sam Altmanは、このインフラ構築を「人類史上最大の共同産業プロジェクト」と表現し、Greg Brockmanは、OpenAI自身のモデルをチップ設計に活用することで大幅な最適化を実現していると述べた。Hock TanとCharlie Kawwasは、この協力が特定のワークロードに最適化されたコンピューティングを実現し、AGIへの道を加速させると強調している。このパートナーシップは、世界中の人々が高品質なAI知能をより速く、より安価に利用できるようにすることを目指している。
OpenAIとBroadcomによる歴史的パートナーシップの発表
Andrew Mayneです。OpenAIポッドキャストへようこそ。
今日は、BroadcomとOpenAIに関わる重要なニュースをお届けします。
OpenAIからはSam AltmanとGreg Brockmanに、BroadcomからはHock TanとCharlie Kawwasに参加していただいています。
Sam Altmanが口を開きます。現在のAIインフラの構築を様々な観点から見ると、これは人類史上最大の共同産業プロジェクトだと言えるでしょう。
Charlie Kawwasが続けます。私たちは文明の次世代オペレーティングシステムを定義しているのです。
Greg Brockmanが加えます。しかし、これは私たちが到達すべき場所と比べれば、まだ氷山の一角に過ぎません。
Sam Altmanが笑いながら言います。確かに大きな一角ではありますが。
Andrew Mayneが尋ねます。それでは、今日は何について話すのでしょうか。皆さんを一堂に集めたきっかけは何ですか。
Sam Altmanが答えます。本日、BroadcomとOpenAIのパートナーシップを発表します。
私たちは約18ヶ月前から協力して、新しいカスタムチップの設計に取り組んできました。最近では、完全なカスタムシステム全体にも取り組み始めました。これらのシステムは非常に複雑になっており、全体を統合する必要があるのです。そして来年後半から、これらのラック、これらのシステム、そして私たちのチップを10ギガワット分展開し始めます。これは、世界中の人々が高度な知能を利用するニーズに応えるための、巨大な量のコンピューティングインフラです。
Andrew Mayneが確認します。つまり、これには計算能力とチップ設計、そしてスケールアウトが含まれるということですね。
Sam Altmanが説明を続けます。これは完全なシステムなんです。
私たちは長い間密接に協力して、私たちのワークロードに特化したチップを設計してきました。世界がどれほどの推論能力を必要とするかが明確になった時、私たちは考え始めました。非常に特定のワークロードだけを対象としたチップを作ることができるだろうか、と。そして、Broadcomは明らかに世界最高のパートナーです。
そして、これは私たちの当初の出発点ではなかったのですが、大きな驚きだったのは、システム全体を統合してこれをサポートする必要があることに気づいたことです。これがますます複雑になるにつれて、Broadcomはシステム設計の支援においても素晴らしいパートナーであることが分かりました。ですから、私たちはそのパッケージ全体に一緒に取り組んでおり、これによって私たちのサービスに提供できる能力をさらに増やすことができます。
Andrew MayneがHockに話を向けます。Hockさん、これはどのようにして始まったのですか。いつ頃から一緒に働くことについて話し合い始めたのですか。
Hock Tanが答えます。まず、SamとGregは一緒に仕事をするのに素晴らしい人たちであること以外に、これは自然な適合なんです。なぜなら、OpenAIは生成AIにおいて最も先進的なモデル、フロンティアモデルを開発し続けているからです。
しかし、その一部として、より良いフロンティアモデルへのロードマップを進み、人工超知能に向かって進むにつれて、最高で最新の計算能力が継続的に必要になります。そして計算能力は重要な部分であり、それには半導体が伴います。Samが示したように、半導体以上のものです。
そして私たち自身が言うのも何ですが、おそらく最高の半導体企業です。それ以上に、AIは私たちにとって非常にエキサイティングな機会です。私のエンジニアたちはイノベーションの限界を押し広げ、半導体技術の新しい世代を次々と生み出しています。
ですから、最高の生成AI企業と協力することは、私たちにとって自然な適合なのです。
Andrew Mayneが続けます。そしてこれはチップだけではなく、10ギガワットという規模までスケールアウトするのですね。私にはその規模を理解するのが難しいです。10ギガワットと言う時、それは実際何を意味するのでしょうか。
Sam Altmanが説明します。まず第一に、Hockも触れましたが、これはチップだけではないという点です。垂直統合のポイントが本当に重要なんです。
私たちは、トランジスタのエッチングから、ChatGPTに質問してトークンが出力されるところまで、全体を考えて設計することができます。チップに関するあらゆること、ラックの設計方法、それらの間のネットワーキング、私たちが使用するアルゴリズムが推論チップ自体にどう適合するか、その他多くのことを、最終製品まで考えることができるのです。
そして、私がこれについて非常に興奮している多くの理由の一つは、このスタック全体にわたって最適化できることで、巨大な効率向上を得ることができ、それがはるかに優れたパフォーマンス、より高速なモデル、より安価なモデル、そのすべてにつながるということです。
より優れたパフォーマンスと、より安価でよりスマートなモデルを手に入れると、私たちが一貫して見てきたことの一つは、人々がはるかに多く使いたがるということです。
私たちはかつて、10倍最適化すればすべての問題が解決すると考えていました。しかし、10倍最適化すると、20倍の需要が生まれるのです。ですから10ギガワット、つまり追加の10ギガワットですが、これは私たちがすでに他のパートナーと行っていることや、他のすべてのデータセンターやシリコンパートナーシップに加えてのものです。
10ギガワットは巨大な量の能力です。しかし、私たちが期待するほど良い仕事をすれば、世界が今日持っているものよりはるかに多いにもかかわらず、非常に高品質な知能が非常に速く、非常に低価格で提供されれば、世界はそれを超高速で吸収し、それを使う素晴らしい新しいことを見つけるだろうと予想しています。
では、これで何を期待するのか。期待は、人々が今この計算能力でやっていること、コードを書くこと、企業のより多くを自動化すること、Soraで動画を生成すること、何であれ、彼らははるかに多くのことをできるようになり、はるかにスマートなモデルでそれができるようになるということです。
Andrew Mayneが話題を変えます。素晴らしいですね。GregとCharlieに伺いたいのですが、歴史的に見て、人々がその時点での現在のコンピューティング使用モデムに合わせてチップやハードウェアを開発しようとした時、計画を立てるためにどのような歴史的事例を参考にしてきましたか。何があなたたちにインスピレーションを与えていますか。
チップ設計への挑戦と垂直統合の価値
Greg Brockmanが答えます。正直に言って、一番重要なことは、良いパートナーと働くことです。私たちは企業として、すべてを自分たちだけで行うことはできないということが非常に明確だと思います。
私たち自身の特定のワークロード用のチップを実際に構築することは、HockとCharlie、そしてBroadcomと協力することなしには、完全なゼロの状態から行うことはできませんでした。
ですから、彼らの専門知識に頼ることができ、同時に私たちのワークロードへの理解を組み合わせることができたのは、本当に素晴らしいことでした。そして、OpenAIが業界の他の部分や、これまで歴史的に行われてきた方法とは非常に異なることができる場所を見るのは、実際に非常に興味深いです。
たとえば、私たちはこのチップの設計に自分たちのモデルを適用することができました。これは本当にクールでした。
スケジュールを前倒しすることができました。大幅な面積削減を達成できました。人間がすでに最適化したコンポーネントを取り、そこに計算能力を注ぎ込むと、モデルが独自の最適化を考え出すのです。
非常に興味深いことに、現時点では、私たちが持っている最適化のいずれも、人間の設計者が思いつけなかったものではないと思います。通常、私たちの専門家が後で見て、ええ、これはリストにあったけれど、それは20個のうちの一つで、あと1ヶ月かかったであろうものだった、と言います。
そして、それは実際に非常に興味深いことでした。私たちは締め切りに近づいていて、Charlieのチームと協力して最適化を実行していました。その最適化が何であるかを実際に見るか、それとも締め切りまで続けて、その後で見るかという選択肢がありました。そして私たちは当然、締め切りまで続けるしかないと決めました。
ですから、私たちはこの分野を理解するための専門知識を社内で本当に構築してきました。そして、これは実際に業界全体を引き上げるのに役立つと考えています。
しかし、私たちは、AI知能が人類に新しいブレークスルーをもたらすことを助けることができる世界に向かっていると思います。それは他の方法では不可能だったものです。
そして、それを支えるために可能な限り多くの計算能力が必要になります。非常に具体的な例の一つは、今や私たちは、ChatGPTが対話的に話しかけるものから、裏で作業を行うことができるものに変化している世界にいるということです。
Pulseのような機能を使ったことがあれば、毎朝目覚めると、あなたが興味を持っていることに関連した本当に興味深いものがあります。非常にパーソナライズされています。そして、私たちの意図は、ChatGPTをあなたの目標達成を助けるものに変えることです。
問題は、私たちが持っている計算能力の量のため、プロティアにしかこれをリリースできないということです。
理想的には、すべての人が24時間365日裏で動いているエージェントを持ち、目標達成を助けるべきです。
理想的には、すべての人が自分専用のアクセラレーター、常に動いている自分専用の計算能力を持つべきです。つまり100億人の人間がいます。私たちは100億個のチップを作ることができるところには全く近づいていません。ですから、需要を満たすだけでなく、人類が本当に値するものを提供できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。
Andrew MayneがCharlieに尋ねます。Charlieさん、非常に技術的に深い知識をお持ちで、いくつかの革命の最前線にいた企業にいらっしゃいますが、OpenAIのような企業と、そしてGregとこれについて働くのはどのような感じですか。
Charlie Kawwasが答えます。私たちにとって、絶対的にエキサイティングで新鮮でした。なぜなら、私たちが一緒に行う仕事の美しさは、特定のワークロードに焦点を当てることだからです。
実際、私たちはまずIPとAIアクセラレーター、私たちがXPUと呼んでいるものを見ることから始めました。そして、実際にワークロードからトランジスタまで、すべてを行うことができることに非常に早く気づきました。そして、Gregが説明していたように、どのように一緒に協力して、あなたのワークロードに合わせてそのプラットフォームをカスタマイズし、世界最高のプラットフォームを実現できるかということです。
それから、Samが以前言っていたように、XPUやアクセラレーターだけではないことに気づきました。実際には、スケールアップ、スケールアウト、スケールアクロスするために必要なネットワーキングでもあるのです。そして突然、私たちは実際に次のレベルの標準化とオープン性を推進できることに気づき始めました。それは私たちだけでなく、生態系全体に利益をもたらすと思います。そして、生成AIをAGIにはるかに早く到達させることができます。
ですから、私たちが持っているチームの技術的能力に非常に興奮しています。しかし、ビジョンと、私たちが動いている速度にも興奮しています。
Andrew Mayneが感想を述べます。私はまだその規模を理解しようとしているところです。なぜなら、チップのようなものを設計しようとすることから、どのように最大の効率を得るかを考え出すことまで、そしてこの規模、インフラ、これに関わるもの、これはグローバルな取り組みです。そして、歴史上の他の例とどのような比較ができるでしょうか。
Sam Altmanが答えます。歴史的な類推は常に難しいと思います。
しかし、万里の長城を建設することが当時の世界のGDPのどれだけの割合だったかは分かりません。
しかし、現在のAIインフラの構築を見る多くの方法では、これは人類史上最大の共同産業プロジェクトだと言えるでしょう。
そして、これは多くの企業、多くの国、多くの産業が一緒になることを必要とします。多くのことが同時に起こらなければならず、私たちは皆、一緒に投資しなければなりません。
しかし、この時点で、研究面で私たちが見ているすべてのこと、ビジネス面で創造されている価値のすべてを考えると、業界全体がこれは非常に良い賭けだと決めたと思います。
しかし、それは巨大です。1ギガワットのデータセンターの一つに行って、そこで何が起こっているかの規模を見ると、小さな都市のようです。複雑なものです。ですから、本当に信じられないほどの規模です。
Greg Brockmanが付け加えます。これが大規模な協力プロジェクトであるという点について言えば、Charlieに電話するたびに、彼は世界の別の場所にいて、能力を確保しようとしたり、私たちが一緒に構築しようとしているものを実現する方法を見つけようとしたりしています。
次世代コンピューティングインフラの構築
Charlie Kawwasが語ります。その通りです。実際、最もクールなことの一つは、この素晴らしいパートナーシップで私たちが一緒に行っていることについて考えていたことです。私たちは文明の次世代オペレーティングシステムを定義しているのです。
そして、あなたが言うように、トランジスタレベルで、新しいファブを建設し、新しい製造サイトを建設し、これらのラックを構築し、最終的にはあなたが話している10ギガワットのデータセンターを構築しています。
Andrew Mayneが重要なポイントを指摘します。追跡しておくべき重要なことは、人々がチップ自体だけに固執することが多いということです。
それは国家高速道路プロジェクトがアスファルトを売ることだったと考えるようなもの、または鉄道が鋼鉄についてだと考えるようなものです。実際には、その上に可能になることなのです。そして、あなたはおそらくそれについて多く考えてきましたね。何が起こるのでしょうか。
Hock Tanが答えます。これは鉄道やインターネットのようなものだと思います。
これが時間とともになっていくものです。重要なインフラまたは重要なユーティリティとして。そして、たとえば1万社の企業のための重要なユーティリティだけではありません。これは時間とともに、ねえSam、世界中の80億人のための重要なユーティリティになります。
それは、ある種の異なる産業革命が来ていると思います。しかし、一つの当事者だけではできません。または、二つの当事者でできると思いたいところですが、それ以上に、多くのパートナーシップが必要です。生態系全体にわたる協力が必要です。
また、そのために、特定のワークロード、アプリケーション、LLM用のチップの開発について私たちが言っているように、多少のオープンで透明性の高い標準を作成することが重要です。なぜなら、世界中の60億人のための重要なユーティリティになるために、最終的にはインフラ全体を構築する必要があるからです。
私たちは正直に言って非常に興奮しています。私たちが素晴らしいパートナーだと思う理由は、同じ信念を共有していると思うからです。
それ以上に、これは人工超知能とモデルにおけるブレークスルーを創造するためのコンピューティングのスケーリングについてです。その基盤を構築しているのです。
Andrew Mayneが尋ねます。あなたたちはやるべきことがたくさんあります。なぜ今チップを設計するのですか。
Greg Brockmanが説明します。このプロジェクトには、おそらく18ヶ月間取り組んでいて、信じられないほど迅速に進んでいます。
私たちは本当に素晴らしい人々を雇用しました。そして、私たちが発見したことは、ワークロードについての深い理解を持っているということです。私たちは生態系全体の多くの当事者と協力しています。そして、本当に素晴らしいチップが多数あります。
そして、それぞれにニッチがあります。ですから、私たちは本当に、サービスが不十分だと感じる特定のワークロードを探してきました。可能なことを加速できるものをどのように構築できるでしょうか。そして、私たちが見ているものに対して完全な垂直統合を行うことができると言える能力があることは、他のパートナーを通じて作業することが難しいものに対して、この種のプロジェクトの非常に明確な使用例です。
Hock Tanが付け加えます。実際、それ以上に、Gregさん、あなたはそれを非常によく表現しました。
なぜあなたのチップを作りたいのかというと、コンピューティングが人工超知能への旅、より良いフロンティアモデルを創造する旅を制限している大きな部分だからです。本当に、その多くがコンピューティングに依存しています。そして、どんなコンピューティングでもよいというわけではなく、効果的で、高性能で、効率的なコンピューティング、特に電力面で効率的なコンピューティングです。
そして、Gregが言っているのは、まさに私たちがここで学び、見たことです。たとえば、トレーニングを行いたい場合は、TFLOPsで測定される計算能力がはるかに強いチップを設計します。そしてネットワークも重要です。なぜなら、それを実現するのは一つのチップだけではないからです。Charlieが言ったように、クラスターなのです。
しかし、推論を行いたい場合は、コンピューティングに対して相対的により多くのメモリとメモリアクセスを投入します。ですから、実際には、時間とともに、進むにつれて特定のワークロード、アプリケーションに最適化されたチップを作成しているのです。そして、最終的には、それが最も効果的なモデルを創造するものです。エンドツーエンドで作成したいプラットフォームなのです。
Greg Brockmanが歴史的な文脈を提供します。また、歴史的な文脈の一つは、OpenAIを始めた時、コンピューティングにあまり焦点を当てていなかったということです。
私たちは、AGIへの道は本当にアイデアについてだと感じていました。それは本当に試行錯誤とそういったことについてです。最終的に、正しい概念的な要素を適切な場所に配置すれば、AGIが実現する、と。
そして約2年後、2017年に、私たちが発見したことは、スケールから最良の結果を得ているということでした。それは私たちが証明しようとしたことではありませんでした。それは、他のすべてがうまくいかなかったため、経験的に本当に発見したことでした。
最初の結果は、ビデオゲームDota 2のコンテキストで強化学習をスケールアップすることでした。当時Dota 2プロジェクトに注目していましたか。はい。それは非常にクールなプロジェクトでした。そして、2倍にスケールすると、突然エージェントが2倍良くなることに気づきました。
オーケー、これを限界まで押し進める必要があると。その時点で、私たちは生態系全体に注意を払い始めました。GPUとは非常に異なる斬新なアプローチを持つ、あらゆる種類のチップスタートアップがありました。そして、私たちは彼らに多くのフィードバックを与え始めました。物事が向かっていると私たちが考える場所はここです、と言いました。
この形のモデルである必要があります。そして正直なところ、彼らの多くは私たちの言うことを聞かなかったのです。ですから、将来が向かうべき方向が見えているのに、他の人々のロードマップに影響を与えようとする以外に、実際に影響を与える能力がないという立場にいるのは、非常にフラストレーションが溜まります。
ですから、これの一部を社内に持ち込むことができることで、そのビジョンを実際に実現できると感じています。そして、私たちがその方向性を示すことができ、他の人々が埋めていくという方法で。なぜなら、AGIのビジョンを世界に届けるために必要な計算能力の量は、10ギガワットでは十分ではないからです。
それは、私たちが行く必要がある場所と比較すると、バケツの中の一滴です。
Sam Altmanが笑いながら言います。大きな一滴ですけどね。
Andrew Mayneが冗談めかして言います。バケツが本当に大きいのですね。推論とトレーニングのために自分たちのチップを構築すると、何が可能になるのでしょうか。どこに持っていけるのでしょうか。
Sam Altmanが説明します。少し視点を広げると、このプロセス全体で私たちがやっていることを単純化すると、砂を溶かし、エネルギーを通して、反対側から知能を得る、ということになります。
文字通り砂を溶かしているわけではありません。良いビジュアルではありますが。
Hock Tanが笑います。良いですね。
Charlie Kawwasが言います。それが私たちがすべきことのすべてですね。
Hock Tanが気に入ります。それは気に入りました。
Sam Altmanが続けます。私たちが欲しいのは、エネルギーの各単位から得られる最大の知能です。
そして、それはある時点で制約になるからです。
そして、私がこのプロセス全体が示してくれることを願っているのは、私たちが設計するモデルから、チップ、ラックまで、ワットあたりはるかに多くの知能を絞り出すことができるということです。そして、これらのモデルを使っているすべての人々が、これらの信じられないほどの方法で、それを使って非常に多くのことをするでしょう。
それが私の希望です。
Hock Tanが言います。そして、あなたは自分の運命をコントロールできます。自分のチップを作れば、自分の運命をコントロールできます。
Andrew Mayneが考察します。今日私たちが行っていることは非常に素晴らしく、注目に値しますが、実際に私たちが行っている方法のために特別に設計されていないものを使っているというのは興味深いです。
エネルギー効率と将来の展望
Sam Altmanが同意します。今日のGPUは信じられないほど素晴らしいものです。
私は非常に感謝していますし、私たちは引き続き本当にそれらの多くを必要とするでしょう。柔軟性と、高速な研究を行わせてくれる能力は素晴らしいです。
しかし、未来の形がどのようになるかについてますます確信を持つようになると、ワークロードに対して非常に最適化されたシステムによって、ワットあたりより多くを絞り出すことができるというのは正しいです。
それは素晴らしいことです。
Charlie Kawwasが長期的な視点を提供します。そして、これは数十年かかる長い旅です。Hockの例に戻ると、鉄道を考えてみてください。重要なインフラとして展開するのに約1世紀かかりました。インターネットを考えると、約30年かかりました。これは5年では終わりません。
長い時間がかかるでしょう。
ですから、私たちが集合的に、特にこのパートナーシップで、そこからより多くのトークンを絞り出す方法を見つけ続けると、ああ、このトレーニングや研究には、GPUが素晴らしいかもしれない、と発見するでしょう。または、ご存知のように、Gregと一緒に行っていることを取り入れることができるかもしれません。
実際には、レゴブロックのように、物事を取り入れたり出したりできるプラットフォームです。そして突然、トレーニングや推論、研究を対象とした次世代の別のXPUやアクセラレーターを手に入れることができます。
Greg Brockmanが補足します。そして、SamがGPUが信じられないほど進歩してきたと言った点について、2017年に私たちが他のすべてのアクセラレーターを見始めた時、5年後、10年後の状況がどうなるかは実際には全く明白ではありませんでした。
そして、NVIDIAやAMDのような企業がGPUをどれだけ前進させ、支配的なアクセラレーターであり続けているかは、本当に証明だと思います。
しかし同時に、そこには巨大な設計空間があります。そして、私たちが見ているのは、既存のプラットフォームを通じてサービスされていないワークロードです。
そして、そこが完全な垂直統合がユニークなものになる場所です。
Andrew Mayneが指摘します。推論をユーザーに近づけたいという考えは、比較的新しいものです。トレーニングについては理解していましたが、毎日これらの製品を使用する人々の数と、楽しいことや真剣なことをするためにどれだけのコンピューティングが必要かを考えると。
以前話したように、規模について考え始めると、私は常にそれに戻ってきます。非常に大きなことです。どこまで続くのでしょうか。私たちは継続的にコンピューティングの新しい用途を見つけていくものなのでしょうか。
Sam Altmanが振り返ります。OpenAIが持った最初のクラスター、私がエネルギーサイズを覚えている最初のものは、2メガワットでした。
可愛いですね。
Greg Brockmanが笑います。ええ。
Sam Altmanが続けます。私たちはそれらの2メガワットで物事を成し遂げました。
20メガワットに到達した時のことは覚えていません。200メガワットに到達した時のことは覚えています。そして、私たちは今年を2ギガワット少し超えたところで終えます。そして、これらの最近のパートナーシップによって、30ギガワット近くに到達します。
世界は私が思っていたよりもはるかに多くのことを成し遂げました。世界人口の10%にChatGPTを提供し、研究を行い、Soraを提供し、APIを提供し、その他いくつかのことを2ギガワットで行えることが分かりました。
しかし、世界が今できることよりも、どれだけ多くのことをしたいと思っているかを考えてください。
もし今日30ギガワットを持っていて、今日のモデルの品質で、人々が行うであろうこと、特にこれによって可能になる低コストを考えると、それでもかなり速く飽和すると思います。
しかし、私たちが何度も学んできたことは、たとえばGPT-6をGPT-5よりも30IQポイント高く感じるように押し進めることができるとしましょう、何か大きなものです。
そして、それが数時間ではなく、数日、数週間、数ヶ月、何でもいいですが、問題に取り組むことができるようにする。そして、その間にトークンあたりのコストを下げる。それを行うことができるたびに発生する経済的価値と余剰需要の量は、狂ったように増加します。
ですから、この時点ではよく知られていると思いますが、例を選ぶと、ChatGPTが少しコードを書けるようになった時、人々は実際にそれを使いました。
彼らは非常に苦労してコードを貼り付け、待って、これをやってくれと言い、それを貼り戻し、何でもしました。
モデルはあまりできませんでしたが、いくつかのことはできました。モデルが良くなり、UXが良くなり、今ではCodexがあります。Codexは信じられないほど速く成長しており、より高いレベルの能力で数時間の作業ができるようになりました。
そして、それが可能になると、需要の増加は狂っています。おそらく次のバージョンのCodexは、あなたが知っている最高のエンジニアのレベルで数日分の作業ができるようになるかもしれません。あるいは、それにはもう数バージョンかかるかもしれません。何であれ、そこに到達します。
そのためにどれだけの需要があるかを考え、それをすべての知識労働産業に対して行ってください。
Greg Brockmanが大局的な視点を提供します。そして、私が考えるのが好きな一つの方法は、知能が経済成長の基本的な推進力であり、すべての人の生活水準を向上させるものだということです。
そして、私たちがAIで行っていることは、実際により多くの知能をもたらし、すべての人の知能を増幅させることです。そして、これらのモデルが良くなるにつれて、すべての人がより生産的になると思います。可能なものの出力は、今日存在するものとは全く異なるものになるでしょう。
Andrew Mayneが質問します。GPT-3の時点から比較的コストがかかっていた点から、GPT-5のレベルに到達し、それを人々に無料で提供できるという事実も興味深いです。これらの新しい効率性を生み出すたびに、それがはるかに多くの人々に利益をもたらすという事実は、あなたにとっての動機付けの要因ですか。
はい。
絶対に。
絶対に。
Hock Tanが熱意を込めて答えます。絶対に。そして、ハードウェア、コンピューティング能力という私たちの側から言えば、ある程度、この点でゴムが道路に当たる場所ですが、最適化を続け、最先端技術の限界を押し進めることは、本当に私たちに課せられた責任です。そして、まだ進む余地があります。
そして、私たちが2ナノメートルから前進し、2ナノメートルよりも小さくなり、あらゆる種類の異なる技術を行い始めるにつれて、進む余地があります。本当に素晴らしい、エキサイティングな時代です、特にハードウェアと半導体業界にとって。
Sam Altmanが感謝の意を表します。Broadcomがここで行ったことは、本当に非常に素晴らしいです。
かつては、私たちのような企業が競争力のあるチップを作ることは非常に困難でした。実際、あまりにも困難だったので、私たちはそれをやらなかったでしょう。そして、他の多くの企業もやらなかったと思います。
そして、このすべての、ワークロードに合わせたカスタマイズされたチップとシステムは、世界に存在しなかったでしょう。
しかし、彼らが非常に懸命に、そして非常にうまく推進してきたという事実によって、企業が彼らとパートナーシップを組み、彼らがテクノロジーの奇跡のようなチップを迅速に、そして大規模に作ることができるようになりました。残念ながら、私たちのすべての競合他社に対してもそれを行いますが、うまくいけば私たちのチップが最高になるでしょう。
Hock Tanが笑います。はい、もちろん。
Sam Altmanが続けます。本当に非常に素晴らしいです。
Greg Brockmanが付け加えます。そして、彼らが今日私たちのためにできることだけでなく、今後のロードマップを見ると、彼らが私たちが利用できるようにもたらすことができる技術の種類は、とてもエキサイティングです。
Hock Tanが興奮を表現します。まあ、それは単に、つまり、共同で協力してモデル、ChatGPT-5、6、7、そしてそれ以降を可能にすることの興奮です。
そして、それぞれが異なるチップ、より良いチップ、より開発されたチップ、私たちがまだどうやってそこに到達するかを考え始めてさえいない先進的なチップを必要とするでしょう。
しかし、私たちはそこに到達します。
Greg Brockmanが確認します。そして実際、GPTは間違いなくその増加する部分になるでしょう。
はい。
非常に興味深いでしょう。
Charlie Kawwasが実例を共有します。実際、私たちはそれを楽しみにしています。なぜなら、私のソフトウェアエンジニアたちはすでにソフトウェアの観点からそれを使用しており、数十人のエンジニアの効率を提供しているからです。
Sam Altmanが驚きます。本当ですか。
Charlie Kawwasが答えます。はい。
Sam Altmanが喜びます。素晴らしい。
Charlie Kawwasが続けます。ハードウェア側では、まだそこには到達していません。しかし、良いニュースは。
Sam Altmanが冗談めかします。ほとんどそこにいますね。
Charlie Kawwasが同意します。話し合うべきです。
Sam Altmanが言います。話し合いましょう。
Charlie Kawwasが言います。はい、絶対にこれを活用すべきです。しかし、コンピューティングに関して言おうとしていたのは。
これらのXPUを構築し始めた時、800平方ミリメートルで構築できる最大の計算能力があります。それだけです。今日、私たちは実際に一緒に、これらの複数を2次元空間に配置することに取り組んでいます。次に話し合っているのは、これらを同じチップに積層することです。
ですから、今、Y次元またはZ次元、3次元で考えたい場合は、実際に進んでいます。そして、私たちが実際に話し合っている最後のステップは、これに光学を持ち込むことです。これは実際に私たちがちょうど発表したもので、100テラビットのスイッチングを、すべて同じチップに統合された光学で実現します。
ですから、これらは、クラスターのコンピューティング、クラスターのサイズ、クラスターの総合的なパフォーマンスとワット数を、全く新しいレベルに引き上げる技術の一部です。少なくとも6ヶ月から12ヶ月ごとに倍増し続けると思います。
Andrew Mayneが具体的な時期を尋ねます。どのような時間枠で話しているのでしょうか。この関係から出てくるものを最初に見るのはいつですか。
Sam Altmanが答えます。来年の終わり、そして次の3年間で非常に迅速に展開します。
絶対に。
Charlie Kawwasが補足します。GregとCharlie Kawwasは少なくとも週に一度はこれについて話し合っています。今日も早い時間にチャットしたばかりです。
はい、今日は良い進展がありました。
その通りです。
Greg Brockmanが熱意を示します。しかし、ええ、実際にはすぐにシリコンを受け取り始めることを本当に楽しみにしています。
はい、非常にすぐです。
ええ、このプロジェクト全体に対する私の見解は、簡単ではないということです。ええ、10ギガワットと言うのは簡単です。しかし、まったく新しいチップを実際に設計し、これを大規模に実際に提供し、全体を最初から最後まで機能させるために必要なものを見ると、それは天文学的な量の作業です。
そして、私たちは非常に真剣だと言えます。私たちのミッションは、AGIがすべての人類に利益をもたらすことを確実にすることです。私たちはすべての人に利益をもたらすことについて非常に真剣です。私たちは本当にこれが全世界にアクセス可能な技術であり、すべての人を引き上げるものであってほしいのです。
そして、世界をコンピューティングが豊富な世界にしようとすることで、それを本当に見ることができます。なぜなら、デフォルトでは、私たちはかなりコンピューティングが不足している世界に向かっていると思うからです。
Andrew Mayneが個人的な経験を共有します。私の妻に聞いてみてください。彼女がより多くのSoraクレジットを取得しようとしている時、それは非常に不足しているように感じます。
Greg Brockmanが共感します。ええ、いえいえ。私たちはそれを非常に具体的に感じています。
OpenAI内のチームは、彼らの出力は彼らが得るコンピューティングの量の直接的な関数です。ですから、誰がコンピューティング割り当てを得るかという強度は非常に極端です。ですから、私たちが本当に望んでいることは、アイデアがあり、創造したい、何かを構築したいと思ったら、それを実現するための計算能力があなたの背後にある世界です。
Andrew Mayneが締めくくります。皆さん、これを私たちと共有していただき、本当にありがとうございました。これがどこに向かうのかを見るのは非常にエキサイティングですし、これが発展し続ける中で引き続き話し合えることを願っています。ありがとうございます。
Sam Altmanが感謝します。パートナーシップをありがとうございます。
Hock Tanが応えます。ありがとうございます。
パートナーシップに感謝します。本当に楽しんでいます。
Greg Brockmanが言います。私たちもです。
Sam Altmanが同意します。ええ。
Hock Tanが最後にもう一度感謝します。ありがとうございます。
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