GPU市場、今後5年間で10倍の成長、4000億ドル超へ

世界の人工知能（AI）市場が急成長する中、グラフィック処理ユニット（GPU）は、この革命の中心的な原動力となっています。大規模言語モデル（LLM）を駆使した様々なアプリケーションは、これらの高性能チップに依存しており、今後数年間でGPUの価格変動はさらに激しくなる可能性があり、多くの企業にとって、全く新しいコスト管理技術を習得する必要があることを意味します。

チップ

一部の業界では、コスト変動は珍しいことではありません。例えば、鉱業などのエネルギー集約型産業は、エネルギーコストの変動の管理に慣れていますし、物流会社はスエズ運河やパナマ運河の輸送障害によるコスト変動に直面しています。しかし、金融や製薬などの業界では、このような経験はほとんどありませんが、これらの業界はAI技術の応用から大きな恩恵を受けるため、迅速な適応が必要です。

主要なGPUサプライヤーであるNvidiaの評価額は、今年急上昇しました。GPUが非常に人気があるのは、大量の計算を並列処理できるため、大規模言語モデルのトレーニングと展開に非常に適しているからです。一部の企業では、これらのチップの輸送に装甲車を使用する必要があるほど、需要が高いことから、将来、GPUのコスト変動は需要と供給の関係の影響を受けるでしょう。

企業がAIアプリケーションの導入を加速させるにつれて、GPUの需要は大幅に増加すると予想され、投資会社Mizuhoは、今後5年間でGPU市場規模が10倍以上に拡大し、4000億ドルを超える可能性があると予測しています。同時に、製造能力や地政学的な要因も供給に影響を与えるでしょう。

この変動に対処するために、企業は様々な戦略を採用できます。まず、多くの企業は、クラウドサービスプロバイダーからレンタルするのではなく、GPUサーバーを自社で管理することを選択するようになるでしょう。これは追加費用が発生しますが、長期的にコストを削減できます。さらに、企業は将来十分な在庫を確保するために、GPUを事前に購入する可能性があります。

さらに、適切なタイプのGPUも重要です。ほとんどの企業にとって、既存のモデルを実行するためのデータ処理作業には、最も強力なGPUは必要なく、むしろ性能の低いGPUを使用してコストを最適化できます。地理的な位置もコスト削減の鍵となります。例えば、電力コストの低い地域にGPUサーバーを設置することで、運用コストを大幅に削減できます。

しかし、AI計算分野は非常に急速に発展しているため、企業は自社のGPU需要を正確に予測することが困難です。そのため、企業は将来発生する可能性のある価格変動に対応するために、早急に対策を立てる必要があります。