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シティ分析：AIの次なる戦場は「ネットワーク相互接続」
人工知能（AI）システムの規模と複雑性が増す中、その性能を制約する要因が、従来の演算能力からネットワークの相互接続（インターコネクト）へと移行しつつある。米金融大手シティのアナリストが、半導体技術会議「Hot Chips」での議論を踏まえ、このような見解を示した。
AI開発の新たなボトルネック
シティの分析によると、AIインフラ構築の第一段階は、GPUの高速化やアクセラレータの規模拡大、訓練能力の強化に焦点が当てられていた。しかし、AIシステムが数兆パラメータ規模へと進化し、コンテキストウィンドウが拡大するにつれて、状況は変化しているという。
チップ間、サーバー間、さらにはデータセンター全体で膨大なデータをいかに効率的に転送するかが、新たな中核的ボトルネックとして浮上している。シティは、エヌビディア（NASDAQ: NVDA）、ブロードコム（NASDAQ: AVGO）、メタ・プラットフォームズ（NASDAQ: META）、アルファベット（NASDAQ: GOOGL）傘下のグーグル、サムスン電子などの発表が、いずれもこの傾向を示していると指摘した。
データ転送効率が勝敗を分ける
アナリストは、「将来のAI分野における勝者は、必ずしも最速のプロセッサを持つ企業ではなく、システム全体で最も効率的にデータを転送できる企業になるだろう」と述べている。このトレンドは、以下の企業にとって明確な追い風になると見られている。
Ad- エヌビディア (NASDAQ: NVDA)
- ブロードコム (NASDAQ: AVGO)
- アリスタ・ネットワークス (NYSE: ANET)
- ルメンタム (NASDAQ: LITE)
- コヒレント (NYSE: COHR)
- マーベル・テクノロジー (NASDAQ: MRVL)
- アステラ・ラボ (NASDAQ: ALAB)
また、メモリもこの相互接続における課題の重要な一部となっている。処理装置の近くにデータを保持することで、混雑した伝送路を経由するデータ量を削減する技術が注目されており、メモリの容量、帯域幅、効率の向上がネットワーク性能の最適化と密接に結びついている。
「AI工場」が示す将来像
シティは、エヌビディアが提唱する未来のデータセンター構想「AI工場」にも言及した。これは従来のサーバー中心のアーキテクチャとは異なり、データフローを中心に設計され、コンピューティング、メモリ、ネットワーク、ストレージ、セキュリティを有機的に統合する施設だ。
この変化は、単に独立したプロセッサを供給するベンダーから、データ転送の経路全体を最適化できる企業へと、AIインフラにおける価値の源泉が移行する可能性を示唆していると、シティは結論付けている。