Intel Gaudi 3.5、学習速度2倍はAI業界をどう変える？
Intel Gaudi 3.5、学習速度2倍はAI業界をどう変える？
いやはや、Intelから「Gaudi 3.5」のニュースが出てきましたね。学習速度が2倍になった、と。正直、最初は「またか」というのが本音でした。AI業界を20年も見ていると、新しいチップやアクセラレーターの話は星の数ほど聞いてきましたから。シリコンバレーのピカピカのスタートアップが「我々のチップでAIは革命を起こす！」と息巻いたり、日本の大企業が「最新のAI技術を導入してDXを加速させる！」と意気込んだり、その光景を幾度となく目の当たりにしてきました。だから、今回のGaudi 3.5の発表も、最初は「まあ、Intelも頑張ってるんだな」くらいの、ちょっと斜に構えた見方をしていました。
でも、ちょっと待ってください。AIの学習速度が2倍というのは、ただの数字の増加ではありません。これは、AI開発のスピード、そしてAIが社会に実装されるスピードを、文字通り倍増させる可能性を秘めているんです。私がまだ駆け出しのアナリストだった頃、AIの学習には数週間、場合によっては数ヶ月かかっていました。それが今では、優秀なGPUを使えば数日、数時間という単位になってきています。それでも、より大規模なモデル、より複雑なタスクとなると、やはり時間との戦いは続いています。だからこそ、この「2倍」という数字は、無視できないインパクトを持っていると、最近になってようやく気付き始めたんです。
Intelといえば、長らくCPUの巨人として君臨してきました。しかし、AI時代においては、GPUが主役の座を奪い、NVIDIAが圧倒的な存在感を示しています。そんな状況で、IntelがAIアクセラレーター市場で存在感を示そうと、Gaudiシリーズで挑んできたのは、まさに「虎穴に入らずんば虎子を得ず」といったところでしょう。過去には、Movidiusのような買収も経て、AIハードウェアへの布石を打ってきました。今回のGaudi 3.5は、その集大成とも言えるのかもしれません。
さて、ここで肝心なのは、「学習速度2倍」という言葉の裏に何があるのか、ということです。単にクロック周波数を上げたとか、アーキテクチャを少し改良した、というレベルの話であれば、それほど驚くことではありません。しかし、Intelがもし、最新のAIモデル、例えばTransformerベースのモデルや、大規模言語モデル（LLM）の学習効率を劇的に向上させるような、根本的なアーキテクチャの変更や、ソフトウェアスタックとの連携を深化させているのであれば、それは話が違ってきます。
Web検索で得られた情報によると、Gaudi 3.5は、前世代のGaudi 3と比較して、FP16/BF16の学習性能を最大2倍に向上させたとのこと。これは、ディープラーニングでよく使われるデータ形式で、この性能向上が、LLMや生成AIといった、今まさにAI業界を席巻している最先端モデルの学習効率に直結するはずです。さらに、Gaudi 3.5では、HBM3eメモリを搭載し、メモリ帯域幅も強化されているようです。AIモデルは、計算能力だけでなく、大量のデータを高速に処理するメモリ帯域幅も非常に重要ですから、これは嬉しい進化ですね。
もう1つ注目すべきは、Intelが「オープンなエコシステム」を重視している姿勢です。NVIDIAがCUDAという強力なソフトウェアプラットフォームでAI開発者たちを囲い込んでいるのに対し、Intelは、PyTorchやTensorFlowといった、よりオープンなフレームワークとの連携を強化しようとしています。Gaudi 3.5も、これらのフレームワークから最適に利用できるように設計されているのでしょう。これは、AI開発者にとっては、選択肢が増えることを意味します。特に、特定のベンダーに縛られたくない、あるいはコストを抑えたいと考えている企業や研究者にとっては、Gaudi 3.5が魅力的な選択肢となり得るのではないでしょうか。
しかし、ここで私は少しだけ、慎重な見方をしています。過去、Intelは何度かAI市場で大きな期待を寄せられながらも、NVIDIAの牙城を崩すには至らなかった経験があります。例えば、Nervana Systemsを買収して開発した「Nervana NNP」などは、期待されたほどの成果を上げられませんでした。技術的な優位性はもちろん重要ですが、AI開発のエコシステム、特にソフトウェアの充実度、そして開発者コミュニティの支持を得られるかどうかが、市場での成功を左右すると、私は考えています。
Gaudi 3.5が、どれだけソフトウェアスタック、つまり、ドライバー、コンパイラ、ライブラリといった部分で、開発者が容易に利用できるような工夫を凝らしているのか。そして、Intelが、NVIDIAのように、AI開発者や研究者との緊密な連携をどれだけ築けるのか。これが、Gaudi 3.5の真の勝負どころだと、私は見ています。たとえば、もしIntelが、MetaのPyTorchチームや、GoogleのTensorFlowチームと、さらに踏み込んだ共同開発を進めているのであれば、それは大きな追い風になるはずです。あるいは、OpenAIのような最先端の研究機関や、Microsoftのようなクラウドベンダーが、Gaudi 3.5を積極的に採用する動きが見られれば、市場の勢力図は大きく変わるかもしれません。
投資家の視点から見ると、IntelのGaudi 3.5は、非常に興味深い選択肢の1つと言えるでしょう。AIハードウェア市場は、今後も拡大を続けると予測されています。NVIDIA一強の状況に、Intelがどのような風穴を開けるのか。もし、Gaudi 3.5が、価格競争力と性能のバランスで優位性を示せれば、特に大規模なAIモデルの学習を必要とする企業にとっては、魅力的な代替案となり得ます。しかし、AI開発の現場では、やはり「すぐに使える」「開発者が慣れている」という要素が、非常に重要視されます。NVIDIAのCUDAエコシステムは、長年の実績と圧倒的な開発者コミュニティに支えられていますから、Intelがこの牙城を崩すのは、容易ではないでしょう。
個人的には、Gaudi 3.5が、単なる「NVIDIAの対抗馬」としてだけでなく、AI開発の選択肢を広げ、イノベーションを加速させる存在になってくれることを期待しています。AIの進化は、特定の一社だけが牽引するのではなく、多様なプレイヤーが切磋琢磨することで、より豊かになると信じています。Gaudi 3.5が、その起爆剤の1つとなるのか。それとも、過去の例のように、期待先行で終わってしまうのか。今後のIntelの戦略、そして業界の反応を、注意深く見守っていきたいと思っています。
正直なところ、この「学習速度2倍」という数字が、私たちの日常にどのような影響を与えるのか、まだ想像しきれていません。しかし、AIがますます私たちの生活に深く関わってくる未来を考えると、その進化のスピードが加速することは、間違いなくプラスに働くはずです。Gaudi 3.5が、その加速の鍵となるのか、それとも、また新たな技術開発の触媒となるのか。私自身、この件については、まだまだ掘り下げるべき点が多いと感じています。あなたはどう思われますか？