OpenAIが独自のAIチップ開発に乗り出している背景と、その戦略がもたらす業界全体への影響を解説する。現在、AI業界ではNvidiaが圧倒的なシェアを誇り、OpenAIを含む多くの企業が高額なチップを購入せざるを得ない状況にある。しかし、コスト削減、性能最適化、そして供給リスクの軽減という3つの理由から、OpenAIは独自チップの設計を検討している。半導体製造は極めて複雑で高コストな事業であるため、OpenAIは設計のみを手掛け、TSMCなどに製造を委託するファブレスモデルを採用する見込みである。この動きは単にOpenAI単独の戦略にとどまらず、GoogleやAmazonなど他の大手テック企業も同様の道を歩んでおり、AI半導体市場における競争激化と技術革新の加速を促している。カスタムチップの実現には3〜5年を要するが、成功すればAIサービスの高速化、低コスト化が実現し、ユーザーにとってより高性能なAIツールが利用可能になる。一方で、技術的リスク、巨額の投資、そして急速に変化する技術環境という課題も存在する。この競争は単なる企業間の争いにとどまらず、汎用コンピューティングから特化型コンピューティングへの転換という、コンピューター業界全体のパラダイムシフトを象徴するものである。
OpenAIの野心的なチップ戦略
OpenAIは今、かなりクレイジーなことをやろうとしています。それについて話していきましょう。まず、コンピューターチップが何なのかを理解する必要があります。なぜOpenAIがこれをやろうとしているのかを理解するためにも、基本から始めましょう。
コンピューターチップは基本的に、あらゆる電子機器の脳のようなものです。こう考えてみてください。もしあなたのスマホやノートパソコンが人間だとしたら、チップはすべての思考を行う脳に相当します。ちょうどあなたの脳に異なる仕事をする異なる部分があるように、物事を記憶するのを助ける部分があり、見ることを助ける別の部分があり、手を動かすのを助ける部分があるように、コンピューターチップにも異なる部分があります。
ある部分は情報を保存し、ある部分は非常に速く計算を行い、そしてある部分はコンピューターの他の部分と通信します。ここで本当にすごいことがあります。これらのチップは信じられないほど小さく、トランジスタと呼ばれる何百万、あるいは何十億もの小さな部品を含んでいます。これらのトランジスタを、毎秒何百万回もオンとオフを切り替えられる小さな電気スイッチだと考えてください。
そして、これらのスイッチの多くが正しいパターンで協調して動作すると、顔を認識したり、言語を翻訳したり、チェスで人間を打ち負かしたりするような驚くべきことができるのです。覚えておいてほしいのは、すべてのチップが同じように作られているわけではないということです。電子レンジのチップはスマートフォンのチップとは大きく異なります。そしてChatGPTのようなプログラムを動かすチップは、これらとは完全に違うものです。
AIチップの特殊性
さて、チップが異なる仕事をすると言ったことを覚えていますか。AIプログラムは、ある特定のことに本当に優れたチップを必要としています。それは、たくさんの計算問題を同時に解くということです。こう考えてみてください。通常のコンピューターチップは、一度に一つの本当に難しい計算問題を解ける超頭の良い人のようなものです。
しかしAIプログラムは、何千もの簡単な計算問題を一度に解かなければならないようなものです。これは、一人の人が穴を本当に深く掘るのと、千人の人が同時に浅い穴を掘るのとの違いのようなものです。これが、企業がGPUと呼ばれるものを使い始めた理由です。これらは元々、ビデオゲームで素晴らしいものを作り出すために作られました。
しかし、ビデオゲームカードを作ることとAIプログラムを実行することは、実際には同じものを必要とすることが分かったのです。しかしここで興味深いことがあります。GPUでさえAIには完璧ではありません。これは、ピザを配達するのにレーシングカーを使うようなものです。確かに機能はしますが、そのために車が設計されたわけではありません。
なぜこれが実際に重要なのかを理解する必要があります。先ほど言ったように、OpenAIのChatGPTがあなたの質問への回答を書くとき、次にどの単語が来るべきかについて何百万もの小さな決定を下しています。そしてこれらの決定のそれぞれに計算が必要です。あなたが文章を書いていて、各単語について5万の可能な単語を考慮し、どれが最も適しているかを計算しなければならないと想像してください。そしてそれを段落のすべての単語について掛け合わせるのです。
これが本質的にAIがやっていることで、それを数秒で行っています。だからこそ、彼らは非常に多くのチップを必要としているのです。もちろん、OpenAIが独自のチップを作ることについて語るには、Nvidiaを外すことはできません。彼らは単純にAIチップの王様です。彼らはAIトレーニングに使用されるすべてのチップの約80%を製造しています。これは、一つの会社が世界中のすべての車の80%を製造しているようなものです。
そして私たちは彼らの支配力がすでにどれほどのものかを見ることができます。つまり、彼らのチップはあらゆる主要なタスクで極めて優れているのです。そしてAIシステムを構築したいと考えているすべての企業は、基本的にNvidiaから購入しなければなりません。これは、本当に良いオーブンを作る会社が一つしかなく、すべてのレストランが価格に関係なくその会社から買わなければならないようなものです。
そしてそれがNvidiaを年々ますます強力にしています。彼らのチップは超高価です。一つのAIチップは実際に新車よりも高くつくことがあります。そしてOpenAIのような企業は、自社のAIシステムを動かすためにこれらのチップを何千個も必要としています。さて、別の問題があります。コンピューターチップを作ることは信じられないほど複雑です。それは非常に難しく、世界中でほんの数社しか実際にうまくやれないのです。
ほとんどのチップは、主に台湾と韓国にあるわずかな工場で作られています。これが専門家が言うところのボトルネックを生み出しています。川を渡る橋が一つしかなく、街中の全員がその橋を使って仕事に行かなければならないと想像してください。もしその橋に何かが起これば、大きな問題が生じます。
これがAIチップで現在起こっている問題です。誰もがそれを欲しがっていますが、十分な速さでそれらを作る工場が足りていません。存在する工場はすでにフル稼働しています。さて、これがOpenAIの状況につながります。OpenAIは毎年、ChatGPTや他のシステムを動かすためにチップを購入するために何億ドルも費やしています。
しかし、おそらくコストが少し高すぎるのだと思います。だからこそOpenAIは独自のチップを作ることを考え始めたのです。考えてみてください。誰かがChatGPTを使うたびに、OpenAIにお金がかかります。会話ごとにそれほど多くはありませんが、何百万人もの人々が毎日使っているとき、それらのコストは急速に積み重なっていきます。
これは無料のアイスクリーム店を経営するようなものです。一つ一つのコーンはそれほどコストがかかりませんが、何百万個ものコーンを配るのは本当にすぐに高くつきます。独自のチップを作ることで、OpenAIはこれらのコストを大幅に削減できる可能性があります。二つ目の理由は、もちろん速度の問題です。先ほど話したことを思い出してください。しかし現在のチップは、Nvidiaの最高のものでさえ、OpenAIがやりたいことには完璧ではありません。
それらは汎用AIチップです。しかしOpenAIには非常に特定のニーズがあります。これは、本当に必要なのはまさにやろうとしていることのために設計された専門ツールなのに、スイスアーミーナイフを使っているようなものです。もしOpenAIが独自のチップを設計できれば、彼らはそれを自社の特定のAIシステムと完璧に連携させることができます。
これによってChatGPTはより速く、より賢くなり、はるかに複雑なタスクを処理できるようになります。また、独立性の問題もあります。現在、OpenAIはビジネス全体を動かすチップをNvidiaに依存しており、これは極めてリスクが高いのです。もしNvidiaが価格を上げることを決めたら?もしNvidiaが十分なチップを作れなかったら?供給に問題があったら?あなたのビジネス全体が一つのサプライヤーに依存していて、そのサプライヤーがいつでもあなたを切ることができると想像してみてください。
独自のチップ製造を持つことは、独自のバックアッププランを持つようなものです。そしてあなたはこう思っているかもしれません。もしそれがそんなに良いアイデアなら、なぜ誰もが自分のチップを作らないのか、と。これは本当に良い質問ですが、ほとんどの人はコンピューターチップを作ることがどれほど難しいかを実際には理解していません。そして私は真剣に、それが信じられないほど難しいということを理解してほしいのです。
チップ製造の途方もない困難さ
こんなアナロジーを使いましょう。すべての建物、すべての道路、すべてのパイプがウイルスよりも小さくなければならない都市を建設しなければならないと想像してください。そしてこの都市は完璧に建設されなければならず、ミスは許されません。なぜなら、たった一つの小さなエラーでさえ、都市全体が機能しなくなるからです。それが基本的にコンピューターチップのようなものです。内部の部品は非常に小さく、ナノメートルで測定されます。
ナノメートルは非常に小さく、もしビー玉が地球のサイズにスケールアップされたら、ナノメートルは実際のビー玉のサイズになります。これは狂気じみています。さて、製造プロセスはクレイジーです。チップを作るには信じられないほど高価な機械と超クリーンな工場が必要です。建設に数十億ドルかかる施設について話しているのです。
これらの工場は病院の手術室よりもきれいでなければなりません。なぜなら、小さなホコリの一粒でさえチップを台無しにする可能性があるからです。そしてこのプロセスには、レーザー、化学薬品、その他のハイテク手法を使ってシリコンウェハーに文字通りパターンを刻むことが含まれます。これは、目で見ることができないほど小さいツールを使って詳細な彫刻を彫ろうとするようなものです。さて、これはクレイジーです。
世界でこのプロセスをマスターしている企業はほんのわずかです。台湾のTSMC、韓国のSamsung、そしてアメリカのIntelがあります。これらが主要なプレイヤーです。この能力をゼロから構築するには何年もかかり、数十億ドルかかります。さて、もしチップを作ることがそんなに難しくて高価なら、一体全体OpenAIはどうやってこれを実現しようとしているのでしょうか。答えは、おそらく彼ら自身では工場を建設しないだろうということです。
代わりに、OpenAIがおそらくやろうとしているのは、ファブレスモデルと呼ばれるものです。これは、彼らがチップを設計するけれども、製造は他の誰かに料金を払って行ってもらうという意味です。これは、服のデザインをするけれども、実際に服を作るのは工場に料金を払うファッション企業のようなものです。では、どのように機能するかというと、
まず、OpenAIはチップデザイナーを雇います。おそらく彼らはすでにこれを始めているでしょう。そして彼らは自社のAIシステム内で完璧に機能するチップの設計図を作成していきます。次にパートナーシップの段階があります。ここで彼らは、実際にチップを設計に従って構築するために、TSMCのような大手メーカーと提携します。
それから私たちはテスト段階に進みます。ここで彼らは、チップが現在使用しているものよりも優れて機能することを確認するためにテストします。そして生産段階に進みます。もしチップが本当にうまく機能すれば、彼らは大量にそれらを注文し、徐々に現在のNvidiaチップを置き換えていくでしょう。このアプローチは他の企業によって成功裏に使用されてきました。Appleが一例です。
彼らは自社の工場でiPhoneチップを製造しているわけではありませんが、カスタムチップを設計し、TSMCに製造してもらっています。GoogleもTPUと呼ばれるAIチップで同様のことをしています。タイムラインの現実。さて、このアプローチを使っても、カスタムチップの作成は迅速ではありません。設計を開始してから機能するチップを手に入れるまでには、通常3〜5年かかります。
これは家を建てる計画を立てるようなものです。実際の建設を行う請負業者を雇ったとしても、設計図を作成し、許可を得て、すべてを調整するための時間が必要です。つまり、もしOpenAIが今日このプロジェクトを開始したとしても、彼らのカスタムチップが実際に動作するのを見るのは2027年か2028年頃になるでしょう。では、これは他のみんなにとって何を意味するのでしょうか。
業界全体への波及効果
OpenAIが独自のカスタムチップを作ることは、OpenAIだけに影響を与えるわけではありません。これは池に大きな石を落とすようなものです。波紋はどこにでも感じられるでしょう。つまり、まずNvidiaについて話す必要があります。現在、彼らはAIチップを販売することで巨額の利益を上げています。しかし、もちろん最大の顧客の一つであるOpenAIが突然彼らから購入をやめれば、それはNvidiaのビジネスに大きな打撃を与えるでしょう。
しかしNvidiaはじっとしているわけではありません。彼らは常にチップを改善し、先を行こうとしています。そしてこれは、両社がより良いチップを作ろうとする軍拡競争のようなものを生み出すでしょう。さて、他の企業への影響です。もしOpenAIがNvidiaのものよりもはるかに優れた、あるいは安価なチップを作ることに成功すれば、他のAI企業はジレンマに直面するでしょう。
彼らも独自のチップを開発するよう圧力を感じるかもしれません。あるいは、競争でOpenAIに後れを取るかもしれません。そして私たちはすでにこれが起こっているのを見ています。GoogleにはTPUがあります。AmazonにはInferentiaチップがあります。そしてFacebookはカスタムAIチップに取り組んでいます。誰もが店から同じ材料を買うのではなく、独自の秘伝のレシピを持とうとしているのです。
さて、より多くの企業がAIチップに取り組むことは、実際には私たちにとって良いことです。なぜなら、それはより多くのイノベーションを意味するからです。異なる企業が異なるアプローチを試み、そのいくつかは画期的な改善につながるかもしれません。競争は通常、すべての人にとってより良い製品とより低い価格につながります。より良いAIサービス。さて、もしOpenAIのカスタムチップが計画通りに実際に機能すれば、ChatGPTや他のAIツールはおそらくはるかに良くなるでしょう。
おそらくより速く応答し、より正確な答えを出し、おそらくより複雑なタスクを実行できるようになるでしょう。これは通常の電話からスマートフォンにアップグレードするようなものです。基本的な機能は同じですが、はるかに高性能になります。あなたはおそらく、以前に話したことを忘れることなく、より長く詳細な会話ができるAIを見ることになるでしょう。
画像、ビデオ、オーディオをはるかに上手に理解し、作業できるようになり、スタイルのあるプロジェクトの計画や複数ステップの問題を解決するような、より滑らかで複雑なタスクができるようになります。そしてもちろん、リアルタイムの会話ははるかに良くなるでしょう。そして覚えておいてください、コストの低下です。もしOpenAIがそれらのカスタムチップを使用することでコストを削減できれば、彼らはサービスをより低価格で提供できるかもしれません。
これにより、今日高価なAIサービスを買う余裕がないより多くの人々や小規模ビジネスに、高度なAIツールが利用可能になる可能性があります。技術が向上し、より多くの企業がそれらを作り始めるにつれて、スマートフォンが時間とともに安くなったことを考えてみてください。同じことがAIサービスでも起こる可能性があります。これはまた、新しいデバイスを可能にするかもしれません。
特定のタスクに最適化されたカスタムAIチップは、これまで見たことのない新しいタイプのデバイスを可能にするかもしれません。おそらく、インターネット接続を必要とせずにあなたの電話で完全に動作するAIアシスタントや、はるかに知的で役立つスマートホームデバイスなどです。技術的リスク。さて、チップの設計は信じられないほど複雑です。
最高のエンジニアがいても、チップが期待通りに機能しない、あるいは製造後にのみ現れる問題を抱えるリスクが常にあります。これは車のための新しい種類のエンジンを設計しようとするようなものです。最高のエンジニアがいても、それを構築して広範囲にテストするまで、本当にうまくいくかどうかは分かりません。
リスクと課題
金銭的リスクもあります。カスタムチップの開発には巨額の先行投資が必要です。何億ドル、あるいは何十億ドルという話です。そしてもしこれらのチップがうまくいかなければ、それは大量のお金がドブに捨てられることになります。OpenAIのような企業にとって、覚えておかなければならないのは、彼らはまだ成長中で、多くの異なることのためにお金が必要だということです。
これは大きな金銭的賭けを表しています。そしてタイミングリスクもあります。特にAIにおいて、テクノロジーは速く動きます。今日良いアイデアに見えるものが、チップが実際に準備できる3〜4年後には時代遅れになっているかもしれません。今から当時までに、多くのことが変わる可能性があります。そしてもちろん、競争リスクがあります。OpenAIがチップに取り組んでいる間、Nvidiaや他の企業はじっとしていません。
彼らは、OpenAIのカスタムチップを不要にするようなはるかに優れたチップをリリースするかもしれません。これはレースの二人のランナーのようなものです。もし今先を行っていても、あなたがまだ走っている間に他の人があなたを追い越すかもしれません。コンピューティングの新時代。さて、このすべてをズームアウトして、これが実際に何を意味するのか見てみましょう。私たちはコンピューティングの新時代を目撃するかもしれません、特化したコンピューティングへのシフトです。
何十年もの間、私たちは汎用コンピューター、多くの異なることをそこそこうまくできる機械を使ってきました。しかし私たちのニーズがより超特化的で要求の厳しいものになるにつれて、私たちは特定のことを極めて上手にできる特化したコンピューターに向かって移行しています。これは一般開業医と専門医の違いのようなものです。
一般開業医は多くのことについて多くを知っていますが、非常に特定の問題があるとき、あなたはその一つのことについてすべてを知っている専門医に会いに行きます。そしてこの傾向はAIチップだけで起こっているのではありません。私たちは暗号通貨マイニング用、ビデオ処理用、自律走行車用、そして他の多くの特定のアプリケーション用の特化したチップを見ています。
さて、私が本当に話したい地政学的な影響もあります。なぜなら、ほとんどの先進的なチップは台湾と韓国で作られており、これは重要な技術を他の国々に依存することについて、どの国も神経質にさせるからです。米国政府は、そのような製造をアメリカに持ち帰ることに多額の投資をしています。そしてもしOpenAIのようなより多くのアメリカ企業が独自のチップの設計を開始すれば、これはこの依存を減らすのに役立つ可能性があります。
では、次に何が起こるのでしょうか。私が思うに、OpenAIは彼らにとって本当に重要なので、これを追求し続けるでしょう。そして何が起こるか見るのは超興味深いことになると思います。Nvidiaは競争力を維持するために新世代のAIチップをリリースしていくでしょう。そして、今後3〜5年以内に、OpenAIの最初のカスタムチップが生産に入り、テストを開始するのを見る可能性が高いです。
その後、私たちはおそらく、目に見えて速く、はるかに高性能なAIサービスを見ることになるでしょう。そしてその後、企業がチップコストを削減するにつれて、AIサービスの価格が下がり始めるでしょう。
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