エンタープライズAIの加速：ハードウェアの進歩とコンピューティングアーキテクチャの変革

エージェント型AIやマルチモーダル技術が企業のAI需要を牽引しており、推論処理の需要増加はトレーニング処理を上回ると予想されています。ワークロードがクラウドからエッジへと拡大するにつれ、AIコンピューティングアーキテクチャは再構築が進んでいます。

DIGITIMESの調査によると、チャットボット、ソフトウェア開発、画像・動画生成、企業業務の自動化、プロセス自動化という6つの主要なアプリケーションが、企業全体で普及しつつあります。その結果として生じる推論需要の増加と、ますます多様化するクラウドおよびエッジでの導入が、AIインフラの仕様再構築を促進しています。本レポートは、進化する仕様とハードウェア需要に関するサプライチェーンの指針を提供し、次世代製品開発や新たなAIインフラのビジネスチャンスに向けた参考資料となります。

目次

エグゼクティブサマリー

コンテンツ

図表のリスト

主なポイント

第1章 LLMが新たな世界的なAIブームの波を引き起こす

• LLM開発動向
• 企業における生成型AI導入の動向

第2章 エンタープライズAIサービスプロバイダーの提供と戦略

• 市場特性：資本集約型およびディープナレッジサービス
• エンタープライズAIサービス向けサプライヤーの情勢
• 現在の市場状況と今後の動向

第3章 生成AIの成熟が多様なハードウェア開発の方向性を牽引

• 推論効率に焦点が移るにつれて、トレーニング規模での改善は減少しています。
• LLM推論のパフォーマンスは依然としてモデル規模に依存しており、近中期的に大規模なクラウドクラスタへの依存が見込まれます。
• 推論能力の急速な成長は、現代のAIサーバーアーキテクチャに圧力をかけています。
• 推論に特化した改善点としてのNvidiaのDynamoとRubin CPX
• 推論ハードウェアには依然としてメモリの改善が必要です。

第4章 主要エンタープライズAIプロバイダーのハードウェア展開

• Google
• Amazon
• Microsoft
• Oracle
• Meta
• xAI
• OpenAI and Anthropic
• 今後3年間のハイエンドAIサーバーの成長見通し