著者: ナンバーワン

編集者：Caiyun

AI産業は2,250億ドル規模に達すると予測されています。中国国内のAIチップ産業はこのチャンスをどう捉えるのでしょうか？

CLSのレポートによると、UBSは最近のレポートで、テクノロジー業界は急成長期に入ったばかりであり、2027年までに様々な経済圏で人工知能（AI）が広く普及し、 AIモデルとアプリケーションの市場規模は2,250億ドルに達すると予測していると述べています。2022年の22億ドルという数字は、そのほんの一部に過ぎません。

これは明らかに大きな飛躍であり、年間複合成長率は約152%に相当します。さらに、研究者たちはUBSのAI業界全体の収益成長に関する以前の予測が過度に保守的であった可能性があることを認め、予測を40%上方修正しました。AI 業界全体の収益は2022年の180億ドルから2027年には4,200億ドルへと15倍に増加し、年間複合成長率は72%に達すると予測しています。

これらの成長は主に2つの市場からもたらされるでしょう。1つはソフトウェア市場です。レポートでは、「ChatGPTアプリのリリースがAI業界における『iPhoneの瞬間』であったとすれば、MicrosoftのCopilotsやOpenAIのTurbo（2023年第4四半期のビジョンを掲げて）など、最近リリースされた数多くのアプリは、AI業界におけるApp Storeの瞬間が到来したことを示唆している」と述べています。

もう一つの柱は、GPUクラウドやAIエッジコンピューティングといった新たなトレンドに牽引され、急速に成長しているAIインフラ市場です。このセグメントは2022年の258億ドルから2027年には1950億ドルに成長すると予測されており、AIは今後10年間、世界のテクノロジーセクターにおける重要な技術テーマとなるでしょう。「他のテクノロジーセクターでは同様の成長が見られていないからです。」

GPUとチップ部門は、今後数年間の強力なAI支出ブームの最大の受益者となるでしょう。2022年から2027年にかけての年間複合成長率は60％と予測されており、業界の収益は2022年の158億ドルから2027年には1650億ドルに増加すると見込まれています。

AI ビッグデータ モデルは、インテリジェントなコンピューティング能力に対する需要の急増を促進しています。

農業時代には水利が、工業時代には電力が不可欠であったように、コンピューティングパワーはデジタル経済における重要な生産力です。AI が「大規模モデル」の時代に入るにつれ、コンピューティングパワーの向上は加速しています。

これは、AIがコンピューティング、ストレージ、ネットワークといった関連インフラに大きく依存しているためです。AIの性能に対する人々の要求が高まるにつれて、AIの学習に必要なデータは増加し続け、アルゴリズムの複雑さも増大し続け、コンピューティング能力への要求はますます高まっています。

2023年6月末現在、わが国で稼働中のデータセンターラック総数は760万標準ラックを超え、総コンピューティングパワーは197EFLOPSに達し、世界第2位となっています。過去5年間の総コンピューティングパワーの年平均成長率は約30%となっています。

AI が、マルチシナリオ、大規模、統合アプリケーションなど、より高度な応用段階へと発展するにつれて、対応するデータ量、アルゴリズムモデルのパラメータ、コンピューティングの高速化に重点を置くコンピューティングセンターの規模も増加し続けるでしょう。

AIチップは、人工知能（AI）分野における膨大な計算タスクを処理するために特別に設計されたモジュールです。「チップがなければAIは存在しない」と言われるように、AIチップの台頭は、AIの計算能力に対する高い需要に起因しています。AIチップによって実現される計算能力は、AIの発展レベルを測る重要な指標です。そのため、 中国のAIチップ産業の発展は大きな注目を集めており、新たなメーカーや設計者が絶えず登場し、市場規模も拡大を続けています。

テクノロジー大手は AI チップ業界でどのような位置づけにあるのでしょうか?

人工知能分野における中国と米国の競争により、AIチップのローカライズは対処すべき緊急の課題となっている。

大規模AIモデルの学習において、アルゴリズムは主に研究チームの知恵とインスピレーションに依存します。この点では、中国と米国の間に大きな差はありません。しかし、中国は学習データ用のビッグデータリソースにおいて一定の優位性を持つ一方で、計算能力の面では劣勢にあります。これは、計算能力を決定づける鍵がチップにあるためです。

現在、AIチップ分野では、海外の大手チップメーカーが市場シェアの大部分を占めています。世界的に見て、主要なAIチップメーカーには、NVIDIA、Intel、Qualcomm、Googleなどが挙げられます。そのため、米国は人材獲得や企業合併における優位性から、AIチップ分野で主導的な地位を占め、業界をリードする存在となっています。

中国のAIチップ産業は比較的遅れてスタートし、世界をリードするレベルから大きく遅れをとっています。同時に、市場は細分化され、集中度が欠如しています。インターネット企業は、コンピュータソフトウェアとストレージデバイスに対する要求が非常に高いため、様々な業界に浸透しつつあるAIの基盤技術の開発と向上に重点を置いています。そのため、彼らは早い段階からAIチップ戦略に着手しました。

例えば、アリババはAIチップ市場に注力する平頭峰を設立し、百度はチップ分野を開拓するために崑崙チップを設立しました。ファーウェイはAIチップ戦略を打ち出しており、早くも2017年にAscendチップを発売し、その後もAscend AIプロセッサ、Atlas AIコンピューティングプラットフォーム、Ascend製品を発売してきました。

国内のAIチップメーカーは現在、世界のAIチップ分野でユニコーン企業となったスタートアップ企業Cambriconなど中小企業が中心となっている。

AIチップは国内メーカーによる採用が加速すると予想される。

NVIDIAは世界のAIチップ市場において独占的な優位性を築いているものの、米国の規制により、中国製AIチップの現地化プロセスは加速するだろう。近年、米国は中国による先進的な国際チップへのアクセスを徐々に厳しく制限しており、チップの輸入だけでなく、チップ製造ツールへのアクセスにも制限を課している。

同時に、我が国は深刻な人材不足に直面しており、AI技術職種における需給比率はいずれも0.4を下回っており、AIチップ関連職種ではわずか0.32となっています。そのため、教育と産業振興への投資を継続的に拡大し、海外からの優秀な人材を誘致して起業や就職の機会を提供しています。

近年、中国では様々な規制にもかかわらず、AIチップの新興企業が数多く登場し、コンピューティングパワー産業チェーンの発展を加速させています。例えば、国内有数のCPU+DPUメーカーであるHygon Information、ASICルートのパイオニアであるCambricon、Jingjia Microelectronics、Biren Technologyなどが挙げられます。2023年12月、ムーアスレッドは北京で国産1,000基のGPU、1,000億モデルを運用するトレーニングプラットフォーム「ムーアスレッドKUAEインテリジェントコンピューティングセンター」の除幕式を開催し、中国国内で国産フル機能GPUをベースとした大規模コンピューティングパワークラスターの正式運用開始を発表しました。

国産AIチップの開発は、製造業だけでなく、エコシステムの構築にも注力する必要があります。現在、様々な企業が独自のエコシステム構築に注力する一方で、学術界はオープンソースを革新的な開発の道として提案しています。例えば、梁暁暁氏のチームはオープンソースのGPGPU（汎用GPU）プラットフォーム「Qinghuaci」を立ち上げ、清華大学の何虎チームはRISC-V（オープンでフリーな命令セットアーキテクチャ）をベースにしたオープンソースのGPGPU実装ソリューションを発表しました。

オープンソースのイノベーションの道は、AIチップのローカライズに新たなアプローチを提供したと考えられており、すでに多くの企業がオープンソースエコシステムの共同構築に参加しています。