2024 年 3 月 18 日、NVIDIA はブラックウェル GPU を発表しました。2080 億個のトランジスタを搭載した NVIDIA の最新の製品は、1 兆パラメーターの AI モデルを、以前のテクノロジーよりも 30 倍高速に、しかもすべて低消費電力で処理します。

この開発により、1 つの重要な疑問が生じます。それは、NVIDIA はムーアの法則を超越したのか、ということです。

ムーアの法則では、チップ上のトランジスタの数は、低コストを維持しながら約2年ごとに約2倍になると予測されています。従来、この倍増はトランジスタの小型化によって達成されていました。

2012年から2021年（図表1）にかけて、トランジスタと計算能力の伸びは概ねムーアの法則と一致し、約2年ごとに倍増しました。とはいえ、NVIDIA の Blackwell GPU は期待を打ち砕き、わずか 8 年間で計算速度が 1,000 倍以上向上し、ムーアの法則によって予測された漸進的な成長を大幅に上回りました。

ブラックウェル:革命的な AI 処理

NVIDIA の Blackwell プラットフォームは、AI テクノロジー、特に前例のない規模でのジェネレーティブ AI の処理において、大きな飛躍を遂げました。同社の B200 モデルと GB200 モデルは優れた効率性とパワーを発揮し、必要なリソースと時間を大幅に削減します。 大規模人工知能 GPT-4のようなモデルトレーニング。Intel の Ponte Vecchio や AMD の MI300 シリーズなどの競合他社と比較して、Blackwell はその優れたパフォーマンスと効率性で際立っており、高度な AI 処理の要求に応える NVIDIA のリーダーシップを際立たせています。 ‍

チップセット開発の道のり

チップセットの開発は複雑な課題であり、技術面や原材料面での制約があります。これらの課題を克服するには、次の 4 つの重要な分野にわたる持続的なイノベーションが必要です。

1. ‍マニュファクチャリングテクノロジー: 製造技術の限界に挑戦して、これまで以上に小型で効率的な回路を作成しています。 ‍
2. マテリアルサイエンス: 生産の持続可能性を確保しながら、半導体の性能と効率を向上させる新材料の特定と活用 ‍
3. 回路設計: チップ部品の設計を改良して、性能、効率、密度を向上させます。 ‍
4. パッケージングテクノロジー: チップの収納に使用される材料の開発と、安全性、経済性、性能の基準を満たす凝集モジュールへの材料コンポーネントの統合を進めています。

リーダーの戦略的優先事項

NVIDIA の進歩を踏まえると、リーダーは次のような戦略的活動に積極的に取り組む必要があります。

1. ‍戦略的パートナーシップ: NVIDIA のような業界リーダーと協力することで、最先端のテクノロジーや知見にアクセスできるようになります。たとえば、インドサット・オーレドゥ・ハッチソン (IOH) は、NVIDIA Blackwell プラットフォームを自社の AI クラウドインフラストラクチャに統合することを検討しています。 ‍
2. 先端技術への投資: Blackwellチップセットなどの最新テクノロジーの採用と統合にリソースを投入することで、競争上の優位性を確保し、パフォーマンス向上のメリットを活用できます。 ‍
3. 市場適応： 進化する市場の需要を満たす新製品やソリューションの開発を可能にする急速な技術の進歩に遅れずについていくことは、業界における関連性と競争力を維持するために不可欠です。

まとめると、NVIDIA の Blackwell のような進歩によってテクノロジー環境は急速に進化し続けているため、組織は成長するためには機敏で革新的で先見の明のある姿勢を維持する必要があります。

参考文献

1. NvidiaNews.com。(2024 年 3 月 26 日)。 Nvidia ニュースブラックウェルプラットフォーム
2. データで見る私たちの世界（2023年3月23日）。ムーアの法則とは？ https://ourworldindata.org/moores-law
3. フォーブスドットコム (2022年、10月7日)。 ムーアの法則の本質