マイクロソフト、自社AI チップで「脱エヌビディア」の本気度

マイクロソフトが新AI チップ「Maia 200」を発表。エヌビディア依存からの脱却を図る戦略の背景と、日本のAI 産業への影響を分析します。

30%高い性能を同じ価格で提供する。マイクロソフトが発表した新しいAI チップ「Maia 200」の売り文句だが、この数字の裏には、AI 業界の覇者エヌビディアへの依存から脱却したいという切実な思いが込められている。

エヌビディア一強時代への挑戦状

マイクロソフトは月曜日、第2世代の自社AI チップ「Maia 200」を発表した。同社のクラウド・AI 担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるスコット・ガスリー氏は、この新チップを「マイクロソフトが展開した中で最も効率的な推論システム」と表現している。

興味深いのは、初代の「Maia 100」が2年前に開発されながら、クラウド顧客には一度も提供されなかった点だ。今回のMaia 200では「将来的により広範な顧客利用」を約束しており、マイクロソフトの本気度がうかがえる。

新チップは台湾セミコンダクターの3ナノメートルプロセスを使用し、各サーバーに4つのチップを搭載。最大6,144個のチップを連携させることで、エネルギー使用量と総所有コストの削減を実現するという。

マイクロソフトの動きは、日本のAI 関連企業にとって新たな選択肢を提供する可能性がある。これまでエヌビディアのチップに依存してきた日本の製造業やサービス業が、Microsoft Azureを通じてより安価なAI 処理能力にアクセスできるようになるかもしれない。

特に注目すべきは、Microsoft 365 Copilotの商用版がこの新チップを使用する点だ。日本の多くの企業が導入を検討している生成AI サービスが、より効率的に動作することで、導入コストの削減につながる可能性がある。

ソニーやトヨタといった日本の大手企業も、自社のAI 戦略において、エヌビディア以外の選択肢を検討する契機となるだろう。

マイクロソフトの自社チップ開発は、アマゾンの「Trainium」、グーグルの「TPU」に続く動きだ。各社がエヌビディア依存からの脱却を図る背景には、AI ブームによる需要急増と、それに伴うチップ不足、価格高騰がある。

ガスリー氏によると、Maia 200はAWSの第3世代Trainium チップやグーグルの第7世代TPUよりも多くの高帯域幅メモリを搭載している。これは、大規模言語モデルの推論処理において重要な性能指標だ。

興味深いのは、マイクロソフトがエヌビディアのInfiniBand標準ではなく、イーサネットケーブルを採用した点だ。これはエヌビディアのエコシステムからの完全な独立を意図したものと見られる。

日本政府が推進するAI 戦略にとって、この動きは重要な意味を持つ。エヌビディア一強の現状では、日本企業のAI 開発コストが高止まりする懸念があったが、複数の選択肢が生まれることで、より柔軟なAI インフラ構築が可能になる。

マイクロソフトは既に2023年に、GitHub CopilotがMaia 100プロセッサで動作することを実証している。日本の多くのソフトウェア開発者が利用するGitHubサービスが、より効率的に動作することで、日本のデジタル変革加速にも寄与するだろう。