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AIを巡る昨今の世の中の流れは莫大な市場価値があると見られている中、NVIDIAはその争いに加わり、ライバルとの激しい競争を繰り広げる事を示唆、その内容とは?



AIを巡る昨今の世の中の流れは莫大な市場価値があると見られている中、NVIDIAはその争いに加わり、ライバルとの激しい競争を繰り広げる事を示唆、その内容とは?としていて、ゲームも他人ごとでは全くない話になっているようですね。


ご承知の通り、AIとそれを搭載するためのチップには飽くなき需要がある。それだけに、Nvidiaは本稿執筆時点で1兆7300億ドルと、時価総額で世界第6位の企業となっている。Nvidiaでさえ、この勇敢で新しいAIの世界で需要を満たすのに苦労しているのだから。

AIチップの設計を合理化し、生産性を向上させるために、NvidiaはChipNeMoと呼ぶ大規模言語モデル(LLM)を開発した。これは基本的に、Nvidiaの内部アーキテクチャ情報、ドキュメント、コードからデータを採取し、内部プロセスの大部分を理解できるようにするものだ。これはMetaのLlama 2 LLMを応用したものだ。

2023年10月に初めて発表され、Wall Street Journal(via Business Insider)によると、これまでのところフィードバックは有望だという。伝えられるところによると、このシステムは若手エンジニアのトレーニングに有用であることが証明されており、彼らはチャットボットを通じてデータやメモ、情報にアクセスすることができる。

独自社内AIチャットボットを持つことで、データを素早く解析することができ、特定のデータや情報にアクセスするために電子メールやインスタントメッセージのような従来の方法を使用する必要性を排除することで、多くの時間を節約することができる。異なる施設やタイムゾーンをまたぐことはおろか、Eメールへの返信にも時間がかかることを考えれば、この方法が生産性を高めることは間違いない。

Nvidiaは最高の半導体ノードへのアクセス争いを強いられている。TSMCの最先端ノードにアクセスするために小切手を切っているのはNvidiaだけではない。需要が急増する中、Nvidiaは十分なチップを作るのに苦労している。では、1つで同じことができるのに、なぜ2つ買うのか?このことは、Nvidiaが自社の内部プロセスをスピードアップしようとしている理由を理解するのに大いに役立つ。1分1秒の積み重ねが、より速い製品をより早く市場に送り出すことにつながるのだ。

半導体設計やコード開発のような仕事は、AI LLMにぴったりだ。彼らはデータを素早く解析し、デバッグやシミュレーションのような時間のかかる作業をこなすことができる。

先ほどMetaの話をした。マーク・ザッカーバーグ氏によると、Metaは2024年末までに60万個のGPUを備蓄する可能性があるという。これは大量のシリコンであり、Metaは1社に過ぎない。グーグル、マイクロソフト、アマゾンのような企業をミックスに放り込めば、Nvidiaが自社製品をより早く市場に投入したい理由が容易に理解できる。儲けは山のようにあるのだから。

ビッグ・テクノロジーはさておき、エッジベースのAIが家庭のシステムで活用されるようになるには、まだまだ時間がかかりそうだ。より優れたAIのハードウェアとソフトウェアを設計するAIは、今後ますます重要になり、普及していくだろう。ちょっと怖い話だが。


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AIの潜在的重要はものすごいものがあるでしょうが、それが何処まで今後普及、浸透していくのかというのがカギになりますね。様々なものがオートメーション、もしくはセルフになり、関わる人がいなくなるのか?

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