要約:
この取引に詳しい関係者 3 人によると、NVIDIA は d‑Matrix への投資を計画しています。この創業 7 年の会社は人工知能用のサーバー チップの研究開発に注力しており、その製品目標は Nvidia と競争することです。この提案された投資は、AI 推論チップ市場における Nvidia のシェアが上昇し続けているにもかかわらず、競合するチップ設計者と自社テクノロジーの互換性を促進し、競合他社をその主要なハードウェア エコシステムに引き込むための Nvidia による取り組みです。
これは、Nvidia が昨年 12 月に Groq と 200 億ドルの技術ライセンス契約を結んで以来、AI 推論チップの新興企業との初めての契約でもあります。これは、Nvidia がこの 1 社だけに賭けるつもりがないことを示しています。
3 か月前、Nvidia はチップの競合他社との協力モデルを開始しました。これにより、2 社のチップが連携して、同じ AI 推論ワークロード セット内で異なるタスクを共有できるようになります。目標は、このようなコンピューティング タスクの運用効率を向上させることです。
競合他社が Nvidia の大きなリードを崩すことは難しいため、Nvidia の GPU を完全に置き換えるのではなく、Nvidia の GPU を使用することを選択するメーカーが増えています。 NVIDIA は競合他社が自社のエコシステムに接続することを促進しており、それは自社のネットワーク ハードウェア製品にも利益をもたらす可能性があります。これらの製品は、複数のサーバー ラック グループをシステム全体として相互接続し、高負荷の AI 計算を実行できます。この技術的ソリューションは並列コンピューティングです。
過去 12 か月間で、Nvidia は、Nvidia GPU とこれら 2 つのエンタープライズ チップの統合を促進することを目的として、他の 2 つの大手 AI チップ競合他社である Intel と Broadcom に対する数十億ドル規模の投資を完了しました。このような統合がいつ大規模に利用可能になるかは不明です。いくつかの新興チップ企業の関係者は、Nvidia が他のいくつかのチップ新興企業にもソリューションを推進し、自社のチップが Nvidia ネットワーク テクノロジーを搭載した GPU と互換性があることを期待していることを明らかにしました。
今年 8 月、Amazon も同様の統合アイデアを提案しました。つまり、Nvidia GPU と Amazon が自社開発した Trainium AI チップを、統一されたアーキテクチャのサーバー ラックを使用して同じデータセンター内で共存させ、同時に実行させるというものです。同時に、Trainium チップは Nvidia のネットワークとメモリ ハードウェアを呼び出すこともできます。
別のチップ新興企業である SambaNova Systems も 6 月に、自社のチップを NVIDIA GPU と相互接続して AI モデルを一緒に実行するソリューションをデモンストレーションしました。 NVIDIAは、上述のヘテロジニアス統合を推進する一方で、GPUとGroqの専用AI推論チップを組み合わせたチップシステムも独自に開発している。以前、NVIDIA は、この 200 億米ドルのテクノロジー ライセンス取引を通じて、Groq の創設チームと多くの従業員も吸収しました。
米国司法省は、Nvidia がチップ市場への取引の影響に関する司法省の正式な調査を回避する方法で Groq 取引を計画したかどうかを調査していると、捜査に詳しい情報筋が明らかにした。このニュースはニューヨーク・タイムズによって最初に報じられた。
異なるメーカーのチップを呼び出して同じ AI タスクを共同処理することは、
分離推論
と呼ばれる、かなり新しい業界の概念です。 AWSニューロン。 NVIDIA は小規模な競合他社と積極的に分離推論ソリューションの開発を進めていますが、NVIDIA は自社チップだけでほぼすべての AI ワークロードを最も効率的に処理できると公に述べています。それでも、クラウド サービス プロバイダーや、Anthropic や OpenAI などの大手 AI 開発会社は、単一のチップ サプライヤーに完全に依存することを望んでいません。これら 2 つの AI 企業は、Nvidia への依存を減らすために他のメーカーからチップを購入することに加えて、独自の AI 推論チップも開発しています。
d‑Matrix の技術的な焦点は、
投機的デコード
です。 、このテクノロジーにより、AI モデルの実行速度が向上します。 NVIDIA が開始するこの共同システムでは、d-Matrix チップが小さな AI モデルを実行し、大きなモデルがユーザーに与える出力結果を事前に予測します。一方、大規模モデルは NVIDIA GPU で実行され、推測された結果が検証され、その採用が確認されます。The Information は以前、d-Matrix が当時、資金調達後の評価額を 50 億米ドルとする新たな資金調達ラウンドを模索していたと報じました。 Nvidia の資金がこの資金調達ラウンドに含まれるかどうかは現時点では不明です。 d‑Matrix の最後の資金調達ラウンドは 2025 年 11 月に行われ、2 億 7,500 万ドルを調達し、資金調達後の評価額は 20 億ドルでした。同社は今夏、第1世代チップの量産を完了し、現在第2世代チップのテストを行っている。
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