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Intel Gaudi 3がAIの未来をどう塗り替えるのか？HBM3e搭載の真意を読み解く。
正直なところ、最初に「Intel Gaudi 3、HBM3e搭載で性能向上」というニュースを見たとき、私の中にふとよぎったのは「またか」という、少し懐疑的な感情でした。あなたもそう感じていたかもしれませんね？長年この業界の浮き沈みを見てきた人間としては、IntelがAI半導体市場に本格参入しようとするたびに、様々な期待と挫折が繰り返されてきたのを知っているからです。しかし、今回のGaudi 3は、その「またか」という慣れ親しんだ感覚の奥に、何か新しい、本質的な変化の兆しを感じさせるんです。
なぜ今回、私はこんなにも注目しているのか。それは、この数年のAI、特に大規模言語モデル（LLM）の爆発的な進化が、半導体業界の地図を根本から書き換えてしまったからです。かつてはCPUがデータセンターの主役でしたが、今やNVIDIAのGPU、特にH100やH200のような製品が、AI学習と推論のワークロードを独占し、文字通り「NVIDIA帝国」を築き上げています。この圧倒的な優位性に対して、IntelはMobileyeの買収で自動運転分野に足場を築き、Habana Labsを傘下に収めてGaudiシリーズを投入するなど、様々な角度から挑戦を続けてきました。しかし、Nervana Systemsの失敗や、過去のKnights Landingのような試みを見ていると、どうしても「今回はどうなんだ？」と身構えてしまうのは、ある意味で私の長年の習性かもしれません。
HBM3eが語る、メモリの真価とGaudi 3の覚悟
今回のGaudi 3の発表で特に目を引くのは、やはり「HBM3e」の搭載です。これは単なるメモリのバージョンアップ以上の意味を持っています。あなたもご存じの通り、GPUやAIアクセラレーターの性能は、計算能力（FLOPS）だけでは決まりません。むしろ、膨大なデータを高速でやり取りする「メモリ帯域幅」が、特にLLMのような巨大モデルの学習や推論において、深刻なボトルネックとなることが多いんです。
HBM（High Bandwidth Memory）は、その名の通り、従来のDDRメモリに比べて圧倒的な帯域幅を提供する技術です。そしてHBM3eは、その最新・最高峰の規格の1つ。NVIDIAのH200や、これから登場するBlackwell世代のGB200もHBM3e（あるいはそれ相当の次世代技術）を採用する予定ですし、AMDのInstinct MI300XもHBM3eに近いHBM3を搭載しています。つまり、AI半導体市場の最前線で戦うための「必須装備」なんです。
Gaudi 3は、最大128GBのHBM3eメモリを搭載し、その帯域幅は9.8TB/sに達すると言われています。これは、前世代のGaudi 2と比較して、メモリ帯域幅で1.5倍、容量で2倍の向上を意味します。個人的には、このメモリの300%の強化こそが、IntelがGaudi 3にかける本気度を示す最大の証拠だと見ています。特にLLMの推論では、モデルサイズが大きくなるほどメモリ容量と帯域幅が重要になりますからね。
技術的な深掘りをもう少ししましょうか。Gaudi 3は、5nmプロセスで製造されたと言われており、これはNVIDIAのH100と同じ、あるいは非常に近い世代のプロセス技術です。内部には、Intelが開発したTensor Processor Cores (TPC) が複数搭載されており、AIワークロードに特化した設計がなされています。また、チップ間通信にはEthernet RoCE NICを統合することで、最大数千チップ規模でのスケールアウトを可能にしています。これは、大規模なデータセンターで複数のアクセラレーターを連携させて、巨大なAIモデルを学習させる際に極めて重要な機能です。
MaaS (Model-as-a-Service) やRAG (Retrieval-Augmented Generation) といった、最近のLLM活用トレンドを考えると、推論性能と効率性がますます重要になっています。Gaudi 3は、特に推論においてH100を凌駕する性能を謳っており、特定のベンチマーク（例えばMLPerf）では、H100と比較して推論スループットで最大2倍、学習性能で最大1.7倍という数値も示されています。もちろん、ベンチマークはあくまでベンチマークですが、これはIntelが本気でNVIDIAの牙城を崩しにかかっているというメッセージとして受け取れます。
ビジネス戦略の再構築：オープンエコシステムと価格競争力
Intelの戦略は、単に高性能なハードウェアを提供するだけではありません。彼らは常に「オープンエコシステム」の構築を重視してきました。Gaudi 3も例外ではなく、PyTorchやTensorFlowといった主要なAIフレームワークをサポートし、Intel独自のOneAPIを通じて、開発者が異なるIntelハードウェア間でコードを移植しやすくする環境を提供しています。個人的には、このOneAPIの浸透こそが、Gaudi 3の成功の鍵を握ると見ています。NVIDIAのCUDAエコシステムは非常に強固ですが、その閉鎖性が開発者にとって足かせになる場面も少なからずあります。Intelがこの点を突いて、よりオープンで柔軟な開発環境を提供できれば、新たな顧客層を獲得できる可能性は十分にあるでしょう。
そして、もう1つの重要な要素は「価格競争力」です。NVIDIAのGPUは高性能である一方で、その価格は非常に高価です。特に、スタートアップや中堅企業にとって、数百、数千基ものH100を導入することは、財政的に大きな負担となります。IntelはGaudi 3を、H100と同等以上の性能を、よりコスト効率の良い価格で提供することで、市場の空白を狙っていると私は見ています。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった大手クラウドプロバイダーが、NVIDIA以外の選択肢を求めているのは明らかですから、IntelはGaudi 3を通じて彼らのニーズに応えようとしているのでしょう。実際に、IntelはSupermicro、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Lenovoといった主要なサーバーベンダーと連携し、Gaudi 3搭載サーバーの提供を進めています。
しかし、冷静に見ると、NVIDIAも手をこまねいているわけではありません。GTCで発表されたBlackwellアーキテクチャは、さらなる性能向上と新機能をもたらし、そのエコシステムは盤石です。IntelがGaudi 3でどれだけ食い込めるかは、単なる性能や価格だけでなく、ソフトウェアの使いやすさ、コミュニティのサポート、そして何よりも安定した供給能力にかかっています。TSMCのような最先端プロセスメーカーとの連携も重要になってくるでしょう。
投資家と技術者が今、考えるべきこと
もしあなたが投資家であれば、IntelのAI部門がどれだけ収益に貢献できるか、そして株価にどう影響するかを注視していることでしょう。私の経験上、Intelは過去にも何度かAI市場で「大物」を投入してきましたが、NVIDIAの壁は非常に厚かった。しかし、今回のGaudi 3は、Intelが本気でAI市場のパイを取りに行くという明確なメッセージであり、その戦略の具体性も増しています。NVIDIA一強体制へのカウンターとして、Intelがどれだけ存在感を示せるか、長期的な視点で評価することが重要です。
一方、技術者のあなたにとっては、Gaudi 3は新たな選択肢をもたらします。特定のワークロード、特に推論やファインチューニングの分野で、Gaudi 3がNVIDIA GPUよりも優れたコストパフォーマンスを発揮する可能性は十分にあります。OneAPIというプログラミングモデルの学習コストはありますが、オープンソースコミュニティとの連携が進み、より多くの事例が出てくれば、導入のハードルは下がるでしょう。個人的には、複数のハードウェアベンダーが競争し、それぞれが強みを発揮する健全な市場こそが、技術の進歩を加速させると信じています。
AI半導体市場の未来、そしてGaudi 3の行方
AI半導体市場は、まさに激動の時代を迎えています。NVIDIAが先行しているのは間違いありませんが、AMDのMI300X、そしてIntelのGaudi 3といった強力な競合が現れ、さらにGroqやCerebras、Tenstorrentといった新興勢力も独自のアーキテクチャで存在感を示そうとしています。このような多様な選択肢が生まれることは、エンドユーザーである私たちにとって、非常に喜ばしいことです。
Intel Gaudi 3は、IntelがAIの未来において重要な役割を果たそうとする、強い意思表示です。HBM3eの搭載は、その意思を技術的な側面から裏付けるものです。彼らがこの競争の激しい市場で、どこまでNVIDIAの牙城を揺るがし、新たなスタンダードを築けるのか。私自身、AI業界を20年見てきた者として、非常に楽しみにしています。
結局のところ、あなたはこのIntel Gaudi 3に何を期待しますか？そして、あなたの考えるAIの未来において、Intelはどのような役割を果たすべきだと思いますか？