# Intel Gaudi 3bの可能性とは？

Intel Gaudi 3b、推論性能2倍の発表は、AIアクセラレーター市場に何をもたらすのか？

あなたもこのニュースを見たとき、どう感じましたか？ 「Intel Gaudi 3b、推論性能2倍に」──正直なところ、私の最初の反応は「おや、またIntelが動いたな」というものだったんですよ。AI業界を20年以上見守ってきた身としては、Intelがこの分野でどれだけ苦戦し、それでも粘り強く挑戦し続けてきたかを知っていますからね。NVIDIAのCUDAエコシステムが盤石に見える中で、Intelが新たなバリアントを投入してきたその真意はどこにあるのか、今日は一緒に深掘りしていきましょう。

過去の経験から見るIntelの粘り強さ

私たちAI業界の人間は、長年NVIDIAの独走状態を目の当たりにしてきましたから、競争原理が働くこと自体は大歓迎ですよね。特に、GPUを用いたAIアクセラレーター市場では、NVIDIAのH100やGH200が圧倒的な存在感を放ち、その供給不足や高価格が常に頭の痛い問題でした。そんな中、Intelは数年前、Habana Labsを買収し、GaudiシリーズをAI半導体市場の主力として育成しようとしました。当時は「Intelが本腰を入れるのか！」と期待と懐疑が入り混じったものです。

振り返れば、IntelはかつてGPU分野でNVIDIAに追いつけず、苦渋を舐めた歴史があります。しかし、彼らは決して諦めませんでした。CPU市場での圧倒的な地位を背景に、AI分野でもXeonプロセッサーにOpenVINOのような推論エンジンを統合したり、OneAPIという統一プログラミングモデルを推進したりと、独自の戦略を打ち出してきました。今回のGaudi 3bの発表も、その文脈で捉えるべきでしょう。単なるスペック競争の一環というよりも、彼らのAI戦略全体の中核をなす重要な一歩だと私は見ています。

Gaudi 3bの「推論性能2倍」が意味するもの

この「推論性能2倍」という数字は、ただのスペック競争以上の意味を持っているはずです。AIワークロードは大きく分けて「トレーニング（学習）」と「推論（実行）」の2つがあります。NVIDIAのH100などが注目されるのは、主に大規模なモデルの「トレーニング」においてその並列処理能力が不可欠だからです。しかし、一度学習が終わったモデルを実際にサービスとして動かす「推論」のフェーズでは、求められる要素が少し変わってきます。

推論では、リアルタイム性、低レイテンシ、そして何よりもコスト効率が非常に重要になります。データセンターで動かす大規模言語モデル（LLM）の推論から、エッジデバイスでの画像認識、音声処理まで、推論のユースケースは多岐にわたり、それぞれで異なる最適化が求められるんです。Gaudi 3bが推論性能に特化し、それを2倍に引き上げたということは、Intelがこの巨大な推論市場、特にコストに敏感なエンタープライズ顧客やクラウドプロバイダーを強く意識している証拠だと私は感じています。

具体的に、Gaudi 3bがどのような技術的進歩を遂げたのか、もう少し深掘りしてみましょう。Gaudi 3自体はTSMCの5nmプロセスを採用し、NVIDIA H100と同等かそれ以上の性能を目指していると発表されていました。Gaudi 3bはそのバリアントであり、おそらく既存のGaudi 3のアーキテクチャをベースに、推論に特化した最適化が施されていると考えられます。例えば、特定のデータタイプ、特に低精度な浮動小数点形式（FP8やBF16など）の処理効率を向上させたり、メモリ帯域幅を推論ワークロードに合わせて最適化したり、あるいはソフトウェアスタック、つまりドライバーやライブラリの改善によって実効性能を高めた可能性もあります。

Intelは、Habana Labsの買収を通じて、テンソルプロセッシングコア（TPC）と呼ばれる独自のAIエンジンと、RoCE (RDMA over Converged Ethernet) を用いた高速インターコネクト技術をGaudiシリーズに組み込んでいます。これらは、大規模なAIモデルの並列処理、特に推論においてスケーラビリティと効率性を提供する上で重要な役割を果たします。Gaudi 3bでは、これらのコアの最適化や、モデルの量子化、スパースネスへの対応強化などによって、実質的な推論スループットが向上したと見るべきでしょう。

市場への影響：競争と多様化の恩恵

このGaudi 3bの登場は、AIアクセラレーター市場にどのような波紋を投じるでしょうか？ まず、NVIDIA一強の状況に風穴を開ける可能性があります。もちろん、NVIDIAのCUDAエコシステムはあまりにも強力で、多くのAI開発者は既にCUDAに深く依存しています。そこからIntelのOneAPIやOpenVINOに移行するのは、一朝一夕にはいかないでしょう。しかし、もしGaudi 3bがNVIDIA H100やAMD MI300Xと比較して、特定の推論ワークロードにおいて、より優れたコストパフォーマンスを発揮できるのであれば、話は変わってきます。

クラウドプロバイダー、例えばAWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などは、自社サービスでのAIアクセラレーターの選択肢を常に増やしたがっています。GoogleはTPUを、AmazonはTrainiumやInferentiaを自社開発していることからも分かるように、NVIDIAへの過度な依存を避けたいという思惑があるからです。Intelが提供するGaudi 3bが、これらのプロバイダーにとって魅力的な選択肢となれば、採用が進み、結果的にユーザーはより安価に、あるいは多様なオプションでAI推論サービスを利用できるようになるかもしれません。

エンタープライズ顧客にとっても、これは朗報です。AI導入の障壁の1つが、高性能なAIアクセラレーターの高額な導入コストです。もしIntelが、NVIDIA製品よりも競争力のある価格でGaudi 3bを提供できるなら、これまでコストを理由にAI導入をためらっていた企業も、PoC（概念実証）や本格導入を検討しやすくなるでしょう。特に、大規模なLLMの推論を自社データセンターで行いたい企業にとっては、消費電力とコストは非常に重要な決定要因となりますからね。

投資家と技術者が今、考えるべきこと

私たち技術者や、AI導入を検討している企業にとって、このニュースはどのような意味を持つのでしょうか？

投資家の皆さんへ： Intel株への影響は、短期的には限定的かもしれませんが、長期的な視点で見れば、彼らのAI戦略の成否を占う重要な指標となるでしょう。NVIDIAの牙城を崩すのは容易ではありませんが、市場の多様化は、AIインフラ市場全体の成長を加速させる可能性があります。Intelがどこまで市場シェアを獲得できるか、そして収益にどのように貢献するか、冷静に評価する必要があります。AI半導体市場全体を見ても、QualcommがエッジAI分野で、AMDがデータセンターGPUで攻勢をかけており、競争は激化の一途を辿っています。Intelの動向は、これら競合他社の戦略にも影響を与えるでしょう。

技術者の皆さんへ： Gaudi 3bの登場は、AIアクセラレーターの選択肢が増えることを意味します。これは私たちにとって非常に喜ばしいことです。これまでCUDA一辺倒だった開発環境に、OneAPIという別の選択肢がより現実味を帯びてくるかもしれません。新しいハードウェアが出たら、まずはベンチマークデータだけでなく、実際のアプリケーションで性能とコストを評価する PoC が不可欠です。あなたの特定のワークロードが、Gaudi 3bでどれだけ効率的に動くのか、既存のNVIDIAベースのシステムと比較して移行コストに見合うメリットがあるのか、慎重に見極める必要があります。ソフトウェアスタックの成熟度、コミュニティのサポート体制なども重要な判断材料になるでしょう。

開かれた結び：AIの未来はどこへ向かうのか？

結局のところ、Gaudi 3bが本当にゲームチェンジャーとなるのかどうかは、市場がどう受け止め、どれだけの実績を積み上げられるかにかかっています。Intelの挑戦はまだ始まったばかりであり、NVIDIAの圧倒的なエコシステムをひっくり返すのは至難の業でしょう。しかし、健全な競争はイノベーションを加速させ、最終的にはAIを活用する私たちユーザーに大きな恩恵をもたらします。

私は、Intelがこれまで培ってきた半導体製造の知見と、CPU市場での強みを活かし、AI分野でも独自の存在感を確立していくことを期待しています。彼らが過去の過ちから学び、よりユーザーフレンドリーなエコシステムを構築できるかどうかが、今後の鍵を握るでしょう。

あなたはこのGaudi 3bの動きを、どのように見ていますか？ 私たち自身の戦略に、どう活かしていくべきだと思いますか？ AIの未来を共に考える上で、こうした新しい選択肢の登場は、私たちに多くの問いかけを投げかけてくれますね。