AI演算能力、7ヶ月ごとに倍増の衝撃
AIの進化を支える「計算能力」が、想像を超えるスピードで成長している。
AI研究機関Epoch AI Researchの最新調査によると、グローバルなAI演算能力は7ヶ月ごとに倍増しており、その60%以上がNVIDIAチップによって占められている。
Epoch AI Researchの発表：
「主要なチップ設計企業すべてにおけるAIアクセラレーターの四半期ごとの生産量を追跡した。2022年以降、総演算能力は年間約3.3倍のペースで成長しており、これによりますます大規模なモデルの開発と採用が可能となっている」
7ヶ月倍増の意味するもの
7ヶ月で倍増という成長率は、かつてのムーアの法則（約18〜24ヶ月で倍増）をはるかに上回るペースだ。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 倍増期間 | 7ヶ月（90%信頼区間: 6-8ヶ月） |
| 年間成長率 | 約3.3倍（2022年以降） |
| NVIDIAシェア | 60%以上 |
| H100換算総量 | 約400万H100相当（4e21 FLOP/s） |
この成長率を維持すれば、1年で約3.3倍、2年で約11倍、3年で約36倍の演算能力増加となる。
NVIDIAが60%以上を独占
AI演算能力の60%以上をNVIDIAチップが占めているという事実は、同社の市場支配力を如実に示している。
主要プレイヤーのシェア構成
| 企業 | シェア | 主要製品 |
|---|---|---|
| NVIDIA | 60%以上 | H100、H200、Blackwell |
| Google（TPU） | 残りの大部分 | TPU v5、TPU v6 |
| Amazon（Trainium） | 残りの大部分 | Trainium2 |
| その他 | 10%未満 | AMD、Intel等 |
Google、Amazonが独自チップで追い上げているものの、NVIDIAの優位性は依然として圧倒的だ。
NVIDIA Hopperが77%を占める
NVIDIAチップの中でも、Hopper世代（H100/H200）が総演算能力の77%を占めている。
世代別の演算能力シェア：
- Hopper（H100/H200）：77%
- Ampere（A100）：約15%
- 旧世代（V100等）：約8%
Epoch AIによると、旧世代のチップは導入から約4年で総演算能力への貢献が半分以下に低下する。これは新世代チップの性能向上と普及が極めて速いことを示している。
2022年以降の急成長の背景
なぜ2022年以降、AI演算能力は急激に成長したのか？
主要な成長要因
| 要因 | 影響 |
|---|---|
| ChatGPTの登場 | 2022年11月、生成AIブーム開始 |
| 大規模投資 | ビッグテック各社の数十億ドル規模投資 |
| H100の量産 | Hopper世代の大規模出荷開始 |
| TSMC増産 | パッケージング能力を年60%拡大 |
2022年末のChatGPT登場が引き金となり、AI演算能力への需要が爆発的に増加した。
フロンティアモデルの訓練コンピュート
この演算能力の成長は、フロンティアAIモデルの規模拡大を可能にしている。
訓練コンピュートの成長：
- 2020年以降：年間5倍のペースで成長
- 2010年以降：年間4.4倍のペースで成長
- 主な要因：投資増加とハードウェア性能向上
GPT-4、Claude 3、Geminiなどの大規模モデルは、この演算能力の急成長なしには実現不可能だった。
2030年までのスケーリング予測
Epoch AIは、現在の成長トレンドが2030年まで継続可能と分析している。
| 年 | 予測演算能力（H100換算） | 成長倍率（2024年比） |
|---|---|---|
| 2024年 | 約400万基 | 1倍（基準） |
| 2026年 | 約4,400万基 | 約11倍 |
| 2028年 | 約4.8億基 | 約120倍 |
| 2030年 | 約52億基 | 約1,300倍 |
ただし、この成長には電力供給、HBMメモリ生産能力、TSMC製造能力などの制約要因も存在する。
供給制約：HBMは2026年まで完売
演算能力の成長を制約する最大の要因は、HBM（高帯域メモリ）の供給不足だ。
主な制約要因：
- HBM：2026年まで完売状態、SK Hynix・Samsung・Micronが増産中
- TSMCパッケージング：年60%の能力拡大を計画
- 電力インフラ：データセンター電力需要が急増
これらの制約が緩和されれば、成長率はさらに加速する可能性がある。
何を意味するのか：AGIへの道
7ヶ月で倍増する演算能力の成長は、AGI（汎用人工知能）実現への道筋を示している。
演算能力成長がもたらす可能性
- より大規模なモデル：パラメータ数の継続的増加
- マルチモーダル統合：テキスト・画像・音声・動画の統合処理
- 推論能力の向上：より複雑な問題解決が可能に
- リアルタイム処理：大規模モデルの高速推論
Sam Altmanが「AGIは2028年頃」と予測する背景には、この指数関数的な演算能力の成長がある。
まとめ：指数関数的成長の時代
Epoch AI Researchのデータは、AI演算能力がムーアの法則をはるかに超えるペースで成長していることを示している。
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 倍増期間 | 7ヶ月（ムーアの法則の2-3倍速） |
| NVIDIAシェア | 60%以上（Hopperが77%） |
| 年間成長率 | 約3.3倍（2022年以降） |
| 現在の総量 | 約400万H100相当 |
演算能力の指数関数的成長は、AIの進化を根本から支えている。この成長が続く限り、AIの能力は加速度的に向上し続けるだろう。私たちは、人類史上最も急速な技術進化の只中にいる。
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