📜 要約
主題と目的の要約
今回の調査では、NVIDIAの市場成長とAIチップの需要に焦点を当て、AIによるGPUの需要予測とソブリンAIの必要性について調査を行いました。主要な目的は、AI技術の急速な発展に伴うGPUの需要予測と、倫理的な人工知能設計の重要性について客観的に分析することです。
主要な内容と発見
- NVIDIAのGPUはAIにおいて重要な役割を果たしており、パフォーマンス向上や価格あたりのパフォーマンスの向上に貢献している。
- AI技術の急増により、GPU供給不足が発生しており、代替プロセッサへの移行や政策・規制の重要性が指摘されている。
- 主権AIの概念が浮上し、各国が独自の主権AIを構築する必要性が高まっている。
- NVIDIAとOracleの協力により、主権AIソリューションが提供され、AI工場が顧客にターンキーソリューションを提供することが可能となっている。
結果と結論のまとめ
調査の結果、AI技術の急成長に伴いGPUの需要が増加しており、主権AIの概念が重要性を増しています。倫理的な人工知能設計や供給不足の解決策が今後ますます重要となることが示唆されています。NVIDIAやOracleの取り組みが、AI技術の発展と主権AIの構築に貢献していることが確認されました。
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🔍 詳細
🏷NVIDIAの市場成長とAIチップの需要
NVIDIAの市場成長とAIチップの需要
NVIDIAの市場成長とAIチップの需要についてのセクションでは、AIによるGPUの需要予測とソブリンAIの必要性が強調されている。専門家の見解によると、人工知能の倫理的な枠組みの重要性が指摘されており、倫理的な人工知能設計を促進する取り組みが行われると予測されている。
人工知能の倫理的な枠組みと管理
人工知能の倫理的な枠組みに関する理解と管理が重要であり、政府や公共政策の適応には時間がかかる可能性がある。AIが無感情な倫理的判断を行う可能性があるため、倫理的な枠組みの整備が急務である。また、問題に対するAIの回答はデジタル形式に依存するため、適切な管理が必要である。
🏷NVIDIA CEOのソブリンAIへの取り組み
NVIDIA CEOの主権AIへの取り組み
NVIDIA CEOは、第2波のAIが政府主導であり、各国が独自の主権AIを構築する必要があると述べた。主権AIは国家がAI技術を戦略的に開発・展開し、主権や安全保障、経済競争力、社会的福祉を保護する概念である。世界中で主権AI戦略が浮上し、AIをインフラストラクチャーとして活用するアプローチが取られている。
主権AIの重要性と課題
主権AIは国家がAI技術にアプローチする方法の変化を表しており、ポジティブな展開が期待される一方で、地政学的緊張や国際的な協力の必要性も示唆されている。主権AIの概念は、AIの開発と展開において国家の利益を重視し、企業の利益とは異なるアプローチを取ることを意味している。国々は主権AI戦略を通じてAI技術の利用を推進し、デジタル主権を確保する取り組みを行っている。
進行中のSovereign AI取り組み
- NVIDIAのAI Nationsイニシアチブは、世界中の国々に生態系の促進や労働力開発を含むSovereign AI能力の構築を支援しています。
- フランスのScalewayは、ヨーロッパで最も強力なクラウドネイティブAIスーパーコンピュータを構築しています。
- スイスのSwisscom Groupは、イタリアのFastwebを通じてイタリア初かつ最も強力なNVIDIA DGX搭載スーパーコンピュータを構築しています。
- インド政府は、労働力開発、持続可能なコンピューティング、国内の計算能力への民間投資を促進するSovereign AIイニシアチブを発表しています。
- 日本は、NVIDIAと協力してSovereign AIに全力を注いでおり、自然災害対応や気候適応のためのAIの採用を拡大しています。
- シンガポールも、NVIDIAと提携して国立スーパーコンピュータセンターをアップグレードし、エネルギー効率の良いAIファクトリーを育成しています。
nvidia.com
siliconangle.com
🏷AIにおけるGPUの重要性
GPUのAIへの重要性
GPUはAIにおいて重要な役割を果たしており、その理由は並列処理、スケーリング、幅広いソフトウェアスタックにある。NVIDIAのGPUはAIのパフォーマンスを7000倍向上させ、価格あたりのパフォーマンスを5600倍以上にし、AIの進歩に貢献している。
GPUの今後の展望
GPUはAIのトレーニングや推論において優れたパフォーマンスを提供し、幅広いアプリケーションで利益をもたらしている。NVIDIAのGPUはAIモデルの進化に合わせてコアを調整し、最新の技術を搭載してきた。グローバルAIと半導体市場の成長もGPUの需要を牽引し、データセンター内でのGPUサーバーの使用が増加している。
AIにおけるGPUの重要性に関連する有益な情報
- GPUは並列処理を利用し、AIのトレーニングや推論において優れたパフォーマンスを提供している。
- NVIDIAのGPUはAIのパフォーマンスを7000倍向上させ、価格あたりのパフォーマンスを5600倍以上にしている。
- GPUは機械学習ワークロードを加速する主要なコンピューティングプラットフォームであり、AIの進歩に中心的な役割を果たしている。
- GPUサーバーの需要は、エッジコンピューティングの普及やデータセンターでの仮想化の増加によって推進されており、AIと機械学習アプリケーションの急速な発展がGPUサーバーの需要を牽引している。
- NVIDIAのGPUはAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させ、AIトレーニングと推論の両方で業界標準のベンチマークでリーディングパフォーマンスを提供している。
- GPUサーバーは、全体的なパフォーマンスを向上させ、エネルギー消費を削減するために、従来のCPUから一部の計算を移すことで使用されている。
- GPUサーバーは、スマートシティの開発のためのインフラの重要な部分として、AIと分析の進化に貢献している。
加速計算
2020年の研究
MLPerf
Transformer Engine
transformer models
MLPerfトレーニングと推論のテスト
STAC-ML Marketsベンチマーク
RedHatのブログ
stanford.edu
ieee.org
yahoo.com
arstechnica.com🏷AIチップの需要の拡大予測
NVIDIAの予測ソリューションとGPU市場の急成長
NVIDIAは、企業向けの予測を加速するソリューションを提供し、RAPIDS™とCUDA®を使用してデータサイエンスを加速しています。GPU市場は急成長し、AIや機械学習との統合、エネルギー効率、クラウドベースのGPU提供などがトレンドとして挙げられます。
GPU市場の成長と将来展望
GPU市場は急速な成長を遂げており、AIや機械学習との統合が進んでいます。NVIDIAのソリューションは、企業が予測を加速し、データサイエンスを効率化するのに役立っています。また、GPU市場ではエネルギー効率やクラウドベースのGPU提供が重要なトレンドとなっています。これらの要素が今後の市場成長をけん引し、さまざまな産業に革新的なソリューションをもたらすことが期待されます。
AIと半導体 - サーバーGPU市場分析と予測
AIと半導体 - サーバーGPU市場は、2023年に154億ドルを占め、2028年までに31.99％のCAGRで成長し、617億ドルに達すると予想されています。エッジコンピューティングの普及や、データ処理が中央のクラウドサーバーだけに依存せず、データ生成元に近い場所で行われるエッジコンピューティングの需要がGPUサーバーを推進しています。データセンターや企業環境での仮想化の増加傾向もGPUサーバーの需要を後押ししています。
[PDF] AIエコノミーにおける国家競争力のための主権GPUクラウド
Generative AIは、人工知能の分野の一部門として、過去1年間で飛躍的に成長し、一般の注目と想像力を捉え、その有用性、注意点、社会や世界経済への広範な影響について熱狂的な議論を引き起こしています。Generative AIは、第四次産業革命の最も重要なブレークスルーの1つと見なされており、テキスト、画像、音声、ビデオ、コード、3Dレンダリングなどのモダリティを横断してコンテンツを生成できる高度な人工知能モデルを指します。さらに、Generative AIは、文脈を加え、人間のような意思決定や推論を模倣するユニークな能力を持ち、ビジネスの遂行方法において重要なツールとなっています。Generative AIモデルは、通常の計算とは根本的に異なるため、現代のCPUが設計されているものとは異なるGPU（グラフィックス処理ユニット）が必要です。GPUは、複数の計算を同時に処理できる並列処理能力が必要であり、深層学習に適しています。一方、CPUはタスクを順次処理し、コア数が少ないため、複雑でデータ集約的な計算には効率的ではありません。データセンター（DC）の需要は急速に拡大しており、データの生成が急速にスケールアップしています。しかし、これらのDCは現在のインフラ状態ではGenerative AIアプリケーションにはほとんど実用的ではありません。伝統的に、DCは一般的な目的の計算を実行するためにCPUに依存していましたが、Generative AIの場合、より高い並列計算能力が必要であり、これはGPUによってのみ提供されます。Google、Microsoft、Amazonなどの主要なハイパースケールクラウドプロバイダーは、エンタープライズグレードのGenerative AIインフラストラクチャの展開を容易にするために、既存のデータセンター内に取り組んでいます。Generative AIの拡大には、大量のデータストレージと計算能力が必要であり、既存のインフラに負荷をかけています。これらの企業は、クラウドインフラストラクチャを強化し、プラットフォームを最適化して、これらの問題に対処しています。
以上が、Generative AIとSovereign GPU Cloudに関する背景情報の要約です。
AI技術の需要によるGPU供給不足の影響
AI技術の需要の急増により、GPU供給不足が発生しており、AIモデリングにおけるGPUの重要性が高まっています。技術産業やゲーム産業においてもGPU不足が影響を及ぼしており、解決策として代替プロセッサへの移行や政策・規制の重要性が指摘されています。
AI技術の発展とGPU供給不足への対応
AI技術の普及に伴い、GPUの需要が増加しており、供給不足が課題となっています。特にAIモデリングにおいて、GPUは並列処理能力に優れ、大量のデータ処理を効率的に行うことができるため重要です。この状況は技術産業やゲーム産業にも影響を及ぼし、新たな解決策や政策が求められています。代替プロセッサへの移行や政府の半導体生産促進策が取られており、供給不足への対応が進められています。今後もAI技術の発展に伴い、GPUの需要は増加する見込みであり、持続可能な供給体制の構築が重要となります。
GPU for AI市場の調査レポート [2023-2030] | 99ページ
360 Research Reportsが、エンドユーザー（エレクトロニクス、IT＆通信、防衛＆諜報、メディア＆エンターテイメント、その他）、タイプ（TYPE1）、地域別、および2023-2030年までの世界の予測に基づいて、"GPU for AI市場"と題された新しいレポートを公開しました。この独占データレポートは、地理的地域と業界セグメントに基づいてSWOTおよびPESTLE分析の質的および量的な視点を提供しています。
GPU for AI市場の収益は2016年に百万米ドルで、2021年には百万米ドルに成長し、2026年には数百万米ドルに達する見込みで、2021年から2026年までの印象的なCAGRを記録しています。北米、特に米国は重要な役割を果たし、北米市場は予測期間中にかなり成長すると予想されています。この地域での先進技術の採用と大手プレーヤーの存在は、市場に豊富な成長機会を創出する可能性が高いです。このレポートは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、中東、アフリカを中心に、グローバル市場でのGPU for AIに焦点を当てています。また、市場を製造業者、地域、タイプ、アプリケーションに基づいて分類しています。成長の要因として、世界中で以下のアプリケーションへの需要の増加がGPU for AI市場の成長に直接影響を与えています。市場で利用可能なGPU for AIのタイプには、2023年に最大の市場シェアを占めた以下のタイプがあります。
AIチップの需要の拡大予測
OracleとNVIDIAは、主権AIソリューションを提供するための拡大協力を発表しました。AI工場は、クラウドサービスをローカルで実行し、主権目標をサポートします。NVIDIAのAIプラットフォームとOracleのエンタープライズAIが組み合わさり、顧客にターンキーソリューションが提供されます。
主権AIの推進とAI能力の向上
OracleとNVIDIAの協力により、AI主権の実現が進んでいます。顧客はデータ主権を満たすためのターンキーソリューションを利用できるようになり、AI工場の展開が可能となります。さらに、NVIDIA Grace Blackwellのコンピューティングプラットフォームを活用したOCI SuperclusterとOCI Computeの強化により、AI能力が向上し、主権AIの推進が加速されるでしょう。
主権AIの先駆者たち
Wealth management technologyのリーダーであるAvaloqは、OCI Dedicated Regionを選択し、自社のデータセンターに完全なOCIクラウドリージョンを導入します。一方、ニュージーランドの情報管理サービスプロバイダーであるTEAM IMは、Oracle Alloyを選択し、TEAM Cloudとしてニュージーランド初のローカルに所有され、運営されるハイパースケールクラウドを構築します。また、e&グループの通信部門であるe& UAEは、Oracleと協力してAI能力を強化し、OCI Dedicated Region内にNVIDIA H100 Tensor Core GPUクラスターを展開する予定です。
NVIDIA Grace BlackwellがOCI SuperclusterとOCI Computeを強化
Oracleは、最新のNVIDIA Grace Blackwellコンピューティングプラットフォームを活用し、OCI SuperclusterとOCI Computeで採用する計画です。これにより、OCI Superclusterは新しいOCI Computeベアメタルインスタンス、超低遅延RDMAネットワーキング、高性能ストレージを備え、大幅に高速化されます。OCI Computeは、NVIDIA GB200 Grace Blackwell SuperchipとNVIDIA Blackwell B200 Tensor Core GPUの両方を採用します。
NVIDIA Grace BlackwellがOCI上のDGX Cloudに登場
顧客の複雑なAIモデルの需要に対応するため、NVIDIA Grace BlackwellがNVIDIA DGX Cloud on OCIに追加されます。これにより、エネルギー効率のトレーニングと推論を目的としたこの共同開発されたスーパーコンピューティングサービスを通じて、新しいGB200 NVL72ベースのインスタンスにアクセスできるようになります。
url: - #### OracleとNVIDIAが主権AIをグローバルに推進 - The Futurum Group
futurumgroup.com
OracleとNVIDIAは、顧客に主権AIソリューションを提供するための拡大協力を発表しました。
OracleとNVIDIA: 世界中に主権AIを提供するために重要
Oracleの分散クラウド、AIインフラ、生成AIサービスとNVIDIAの高速コンピューティングと生成AIソフトウェアの組み合わせは、政府や企業がAIファクトリーを展開できるようにすることを目指しています。このようなAIファクトリーは、クラウドサービスをローカルで実行し、国や組織のセキュアな施設内で、さまざまな運用コントロールを備えて主権目標をサポートします。
Oracleはデータプライバシーと主権への戦略的なコミットメントをもたらす
Oracle EU Sovereign Cloudは、規制された産業や政府機関が生成AIなどの急速に進化するAI技術を採用するのを支援しています。データの居住地や規制要件などの障壁を乗り越えるために、Oracle EU Sovereign Cloudは、EUのデータ居住地と主権要件に合致するクラウドでAIインフラを使用できるようにします。
NVIDIA Grace BlackwellがAI時代の画期的なコンピューティングを導入
NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchipは、AIトレーニング、データ処理、エンジニアリング設計、シミュレーションを向上させるために設計されたNVIDIA Blackwell B200 Tensor Core GPUは、最も要求の厳しいAI、データ分析、高性能コンピューティング（HPC）のワークロードに対応しています。
キーポイント: OracleとNVIDIAがAI主権をグローバルかつ安全にする
拡大協力は、Oracleのクラウド主権とエンタープライズアプリケーションの知識とNVIDIAのAI能力を結集し、より安全で効率的で世界的にアクセス可能なAIエコシステムを作り出しています。この協力は、社会がセキュリティを損なうことなくAIを最適化できるように、Oracleが迅速かつローカルにクラウドリージョンを展開するというユニークな能力を確認しています。
🖍 考察
結果の確認
調査の結果、GPUの需要は急速に増加しており、特にAI技術の普及に伴い、その需要はさらに高まっています。NVIDIAのGPUはAIモデルの進化に合わせて最新の技術を提供しており、データセンター内での使用も増加しています。また、OracleとNVIDIAの協力により、AI主権の実現が進んでおり、AI能力の向上が期待されています。
これらの結果から、GPUはAI技術の発展において不可欠な役割を果たしており、今後も需要が増加することが予想されます。
重要性と影響の分析
GPUの需要の増加は、AI技術の発展にとって重要な要素であり、供給不足が課題となっています。この状況は技術産業やゲーム産業にも影響を及ぼし、新たな解決策や政策が求められています。また、主権AIの推進により、AI能力が向上し、データ主権を満たすためのソリューションが提供されることで、AI技術の発展が加速されるでしょう。
GPUの需要が増加することで、市場成長が促進され、さまざまな産業に革新的なソリューションがもたらされると期待されます。
ネクストステップの提案
調査から生じた疑問点や未解決の課題に対処するためには、供給不足への対応策や持続可能な供給体制の構築が重要です。さらに、AI技術の発展に伴い、GPUの需要が増加する見込みであるため、新たな解決策や政策の検討が必要です。
また、主権AIの推進により、AI能力の向上が期待されるため、その影響や可能性についてさらに研究が必要です。
今後の調査の方向性
今回の調査では、GPUの需要とAI技術の発展に焦点を当てましたが、さらに深い分析が必要です。特に、主権AIの概念やその影響についての調査が重要であり、今後の調査の方向性として提案されます。また、GPU市場の成長や新たな技術動向についても、引き続き調査を行うことが重要です。
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約115,000語
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🏷 NVIDIAの市場成長とAIチップの需要
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🏷 NVIDIA CEOのソブリンAIへの取り組み
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🏷 AIにおけるGPUの重要性
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The global GPU as a Service market size was valued at $2.39 billion in 2022 & is projected to grow from $3.16 billion in 2023 to $25.53 billion by 2030.
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Understanding the GPU Shortage: Impact, Causes, and Solutions
While cryptocurrency mining offers significant economic opportunities, its impact on the GPU market has been largely negative. It has not only contributed to ...
Detailed AI GPU Market Overview: Opportunities and Challenges in ...
Technical Complexity: The GPU market demands continuous innovation across architecture, algorithms, and software ecosystems, requiring skilled ...
AI Industry Structure and Business Model: What Inning is It?
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Arya said inference would rise as the focus shifts to generating revenue from AI models following a surge of investment in training them.
10 Business Models That Reimagine The Value Creation Of AI And ML
Examples of this model include NVIDIA's GPU, Google's TPUs, Microsoft, Intel and Qualcomm, which are all frontrunners in this space. Run:AI has ...
Exclusive: Nvidia pursues $30 billion custom chip ... - Reuters
Nvidia is building a new business unit ... Nvidia is now attempting to play a role in helping these companies develop custom AI chips that have ...
How GPUs Supercharge AI and ML for Breakthroughs - Hyperstack
GPUs accelerate the training of these models by efficiently handling the vast number of computations required for processing large image ...
An Improved Demand Forecasting Model Using Deep Learning ...
It aimed to optimize stocks, reduce costs, and increase sales, profit, and customer loyalty. For this purpose, historical data can be analyzed ...
How Walmart Uses Nvidia GPUs for Better Demand Forecasting
Bowman's first approach for re-designing the forecasting system was based on Apache Spark. The company used Scala to design a machine learning- ...
A Hybrid Deep Learning Forecasting Model Using GPU ...
By applying a metaheuristics fuzzy model in a low-frequency data for household electricity demand forecasting, results suggested that the proposed GPU learning ...
GPU for Deep Learning Market Analysis Industry Expansion During ...
Overall, the GPU for Deep Learning market is poised for continued expansion in the coming years due to the increasing demand for sustainable and ...
The business case for using GPUs to accelerate analytics processing
GPUs are especially beneficial for vector calculations common in data science, particularly machine learning. The combination of larger data ...
Running demand forecasting machine learning models at scale
The effectiveness of machine learning models is directly tied to data quality, as poor data quality inevitably leads to unreliable predictions.
Running demand forecasting machine learning models at scale
The effectiveness of machine learning models is directly tied to data quality, as poor data quality inevitably leads to unreliable predictions.
Demand Forecasting in the Age of AI & Machine Learning [2024]
AI powered demand forecasting estimates sales by analyzing historical internal & external data. It avoids inefficiencies caused by methods ...
Nvidia dominates GPU market with AI-ready machines - SDxCentral
... GPU market's 46% growth – and projected double-digit growth in 2024. “Enterprise adoption of AI applications is rising, driving the need for ...
GPU for AI Market Expansion: Estimated to Achieve ~ USD XX ...
Industry Research Biz new survey, estimate that the GPU for AI market was worth USD XX Million in 2023 and is anticipated to reach USD XX ...
NVIDIA: AI 'Tipping Point' - by App Economy Insights
NVIDIA (NVDA) soared 16% yesterday after reporting its Q4 results. Enough to add $277 billion in market value, the largest one-day gain in ...
📊 ドメイン統計
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