Business Insiderによると、NVIDIAでもAIチップ不足の影響を完全に避けることはできないという。 Nvidia の自動車事業責任者である Wu Xinzhou 氏によると、NVIDIA を世界で最も価値のある企業にした GPU を獲得するために、同社の自動車部門は依然として内部で競争する必要があるとのことです。
ジェンスン・ファン
「NVIDIA でさえ、コンピューティング用の GPU の供給は実際には限られています」と、Wu Xinzhou 氏は月曜日の The Verge のポッドキャスト「Decoder」のエピソードで述べました。
AI企業が大規模なデータセンターを構築するにつれ、Nvidiaチップの需要は急増し続けています。 Wu Xinzhou 氏は、NVIDIA 内のさまざまなチームが、独自の AI モデルのトレーニングとテストに必要なコンピューティング リソースを獲得するために競合する必要があることがよくあると述べました。
Wu Xinzhou 氏は次のように述べています。「当社には社内に優先順位のメカニズムがあります。私は基本的に毎週同僚と調整して、社内のさまざまな作業タスクをサポートするために、さまざまなコンピューティング リソースを、時にはトレーニングに、時にはテストに割り当てる方法を決定します。」
「時々、調整を手伝ってくれる黄仁勲がまだ必要な場合があります。」呉新舟氏は同社CEOの黄仁勲氏について語った際にこう語った。
Wu Xinzhou 氏の発言は、GPU が生成 AI ブームの基礎となっている Nvidia 社内でリソースがどのように割り当てられているかを垣間見ることができる貴重な一例です。 OpenAI、Microsoft、Meta、xAI、Amazon などの企業がますます大規模な AI モデルの構築を競う中、チップの供給が不足しています。
Wu Xinzhou 氏は、資源配分の決定は短期的な収益だけによって決定されるわけではないと述べた。上記の要素がすべて考慮されます。これらのトレードオフをどのように行うかを尋ねられたとき、Wu Xinzhou 氏はこう答えました。
Wu Xinzhou 氏は、NVIDIA は現在のビジネス ニーズと、Huang Renxun が呼ぶ「ゼロ兆ドル ビジネス」、つまりまだ存在していないが将来数兆ドルの価値に成長する可能性のある新しい市場を含む長期的な戦略的機会のバランスを取ると述べました。
賭けの方向性の 1 つは自動運転です。 Wu Xinzhou 氏は、NVIDIA は「移動するすべてのものは最終的には自動化される」と信じており、現在、自動運転車向けのチップ、ソフトウェア、AI モデル、シミュレーション ツール、安全システムを提供するために多額の投資を行っていると述べました。自動車ビジネスは、NVIDIA の急成長を遂げているデータセンター部門に比べるとまだはるかに小さいですが、Huang 氏は引き続きそれを優先事項に据えています。
Wu Xinzhou 氏は、「Huang Renxun 氏自身も含め、私たちは皆、自動運転の将来を強く信じています。私たちは、外部コンピューティング リソースの割り当てだけでなく、ファブの生産能力の面でも、このテクノロジーと将来の方向性への投資を続けています。」と述べました。
また、Wu Xinzhou 氏は、NVIDIA チップに対する市場需要が急増し続ける中、半導体製造能力さえも社内の競争の新たな焦点へと進化していると述べました。