テクノロジー業界は、GPUの入手困難から、基盤的な演算資源であるCPUへの注目へと移行しつつある。
『The Information』の報道によると、アマゾン(AMZN-US)のクラウドサービス(AWS)は、今年5月に内部のエンジニアリングチームに対し、計算資源の節約を求める警告を発していた。これは、今後も顧客の需要に継続的に応えられるようにするための措置である。
注目すべきは、この節約命令がAIチップに限定されず、長年ネットサービスを支えてきた従来型のCPUサーバーにも及んでいる点だ。
関係者によれば、AWSは各部門に対し、今年後半までに計算リソースの使用率を削減する期限を設定している。外部顧客へのサービス提供に算力を回すため、ソフトウェア開発用に確保していたが、現在は使われていないEC2仮想サーバーの順次停止が進められている。
長年AWSに勤務するエンジニアの一人は、過去には数時間で利用可能になっていたCPUサーバーのリソース申請が、現在では数日待たされるようになったと語る。この遅延は彼のキャリアを通しても前例がなく、プロジェクトの納期に影響を及ぼす可能性があるとしている。
これに対してAWSは公式に、「現在、非常に大きな需要に直面しているが、社内外の大多数の顧客のニーズには対応可能」と説明。EC2リソースの効率的な運用を維持しており、社内利用に関するガイドラインは変わっていないと強調している。
一方で、外部顧客への直接的な影響は現時点では限定的だ。AWSサービスの導入を支援するコンサルタントによれば、契約で保証された計算能力に不足が生じている事例は確認されていないという。
ただし、割引価格で提供され、2分以内に強制終了される可能性のある「スポットインスタンス」は、ここ数カ月で大量取得が難しくなっている。これはAWS全体の需給ギャップが縮小し、柔軟性が失われつつある明確なサインであり、クラウドコンピューティングコストの上昇を予兆している可能性がある。
このCPU逼迫の根本的な原因は、「AIエージェント」の急速な普及にあると分析されている。AIコンサルティング会社Elendil Labsの共同創業者兼CEOであるJing Xie氏は、企業がAIエージェントをソフトウェア開発に大量導入していることが、一人当たりのIT支出を倍増させていると指摘する。
彼は、「現在の開発、本番、運用のすべてのフェーズで、過去よりもはるかに多くのCPUが必要とされている」と述べている。
実際、CPUの役割はAIアプリケーションの実行にとどまらず、AI開発プロセスにおいても不可欠である。たとえば、AI企業がモデルの学習用にデータを準備する際には、文書や画像、動画から生データを読み取り処理するために、依然としてCPUが多用される。
半導体大手の最近の発言も、この傾向を裏付けている。インテル(INTC-US)のCEOである陳立武(Lip-Bu Tan)氏は、今年4月の決算電話会議で、AI推論(モデルの実際の稼働)において、CPUとGPUの使用比率は約1対4であると語っていた。
しかし、7月には同社のCFO、David Zinsner氏が、この比率が急速に1対1に近づいていると報告している。
超微半導体(AMD-US)やArm(ARM-US)の幹部も同様の見解を示しており、CPU需要の成長が業界の当初の予想を大きく上回っていることが明らかになっている。
CPU自体の供給不足に加え、それと組み合わせて使用されるメモリチップの供給逼迫、およびデータセンターの物理的なスペース制限も、この算力不足をさらに悪化させている。
大手テック企業の算力配分の難題
限られた算力を内部の研究開発と外部顧客の間でどう配分するかは、ここ2年間、大手テクノロジー企業が共通して直面する難題となっている。
『The Information』の過去の報道によれば、Googleは昨年、Google Cloud、DeepMind研究部門、コンシューマー事業間の計算リソース配分を調整するため、上級幹部による特別委員会を設立していた。
それにもかかわらず、内部の摩擦は解消していない。Googleの著名なAI研究者であるNoam Shazeer氏は、算力の取得制限に不満を抱き、今年初めに退職を選んだ。
一方で、マイクロソフトは算力管理の効率化がもたらす好影響を示している。同社のCFO、Amy Hood氏は先月の決算会議で、Azureクラウドサービスの一部の収益成長が、CPUおよびGPUクラスターの管理効率の向上によるものだと説明した。
FACT BOX ・ 要点整理
- 出典:PR Times
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