なぜ AI のせいでコンピューターやゲーム機が高価になっているのでしょうか?

AI 業界が切望している最新の商品はコンピューター メモリであり、この分野は、消費者がスマートフォン、ラップトップ、ゲーム機で使用しているものとまったく同じチップである、数十億ドル相当のチップを製造するメーカーと直接契約を結んでいます。良く言えば価格が高騰し、最悪の場合は生産が制限される品不足を引き起こします。

なぜ AI はこれほど多くのメモリを必要とするのでしょうか?

AI モデルは非常に巨大です。これらは、数十億、さらには数兆のパラメータ (メモリに保存されている数値) のグリッドとして考えることができ、その上で、非常に反復的ではあるが大量の要求の厳しい計算が実行されます。これは、大規模な言語モデルが入力を受け取り、出力を生成する方法です。

これほどの量のデータを、安価だが遅いハードディスク (一般的にコンピュータ ストレージと呼ばれるもの) からプロセッサに行き来させると、とんでもないボトルネックが発生します。これを回避するために、代わりに、より高速な大量の RAM (通常コンピュータ メモリと呼ばれるもの) が使用されます。

そしてもう 1 つの要素があります。それは、AI 企業が作成するモデルが巨大な規模で動作するということです。これは、多数の顧客が同時にこれらのモデルを使用できるように、これらのモデルのコピーを何百、何千、何百万も実行できるコンピューターが必要であることを意味します。

非常に計算量の多いタスクを処理し、多数のユーザーにスケールアップし、事実上無限の投資キャッシュを追加することで拡張の制限を取り除くと、ハードウェアに対する飽くなき需要が生まれます。年間数百万台のラップトップを製造する企業にはまったく太刀打ちできません。

なぜチップメーカーはもっと多くのチップを製造できないのでしょうか?

それは言うは易く行うは難しです。半導体工場の生産能力には限界があり、新しい工場を建設するには巨額の投資が必要となり、多くの場合数年かかります。

メーカーが干ばつを終わらせたくないという兆候もある。韓国メディアの報道によると、サムスン電子とSKハイニックスは合わせてこれらのチップの約70％を生産しているが、AI産業の不振により、アイドル状態で高価な新しいチップ工場が残り、注文が不足した場合に備えて、供給を過剰に増やすことに消極的だという。

そして、現在の需要が急増しており、サムスンは最大60パーセントも価格を引き上げることができるという楽な立場にあるのに、なぜ同社はその船を揺るがすのだろうか？数字によると、サムスンが9月に149ドルで販売していた32ギガバイトのチップが、11月には239ドルで販売されていた。

このような不足をこれまでに見たことがありますか?

何度も何度も。 AI ブームにより、企業は何年もの間、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) コンピューター チップを可能な限りすべて集めて、さらに大規模なモデルをトレーニングおよび実行できる広大なデータ センターを構築してきました。この絶え間ない需要が、半導体メーカーエヌビディアの株価が2021年初めの13ドルから急騰し、ここ数カ月で200ドルを超える最高値に達した理由だ。

2021年は、世界的なパンデミック、貿易戦争、火災、干ばつ、吹雪などの完璧な嵐の影響で、あらゆる種類のコンピューターチップが不足しました。これはピックアップトラックから電子レンジに至るまであらゆるものの製造に影響を与えた。

同年、コンピューターの能力ではなくストレージ容量で動作する Chia と呼ばれる新しい暗号通貨の人気が急上昇したとき、ハードディスクが不足する事態さえ見られました。

要するに、テクノロジーの進歩は速いのです。場合によっては、グローバルサプライチェーンよりもはるかに高速です。

不足はいつ解消される可能性がありますか?

すぐではありません。 OpenAIはSamsungおよびSK Hynixと契約を締結しており、世界のメモリ供給量の推定40パーセントを同社が担うことになる。そして、それは巨大な AI 企業の 1 つではあるものの、1 つの AI 企業にすぎません。マイクロソフト、グーグル、バイトダンスなども、できる限りのチップを購入している。

不足を解消する方法の 1 つは、経済学者や銀行家、さらには OpenAI のトップさえも警告している AI 破綻が実際に起こるかどうか、そしておそらく急速に供給過剰を生み出す可能性があるということです。しかし、それはおそらく壊滅的な経済的損失をもたらす可能性があるため、おそらく万能薬ではありません。

この破綻が起こらない場合、一部の小規模企業が新しい工場を稼働させ、事態が落ち着き需要と供給が再び均衡に達するのは 2028 年になる可能性があるとの試算もある。

この待機が製造業全体にとって問題となる可能性があると示唆する人もいる。グレイハウンド・リサーチの業界アナリスト、サンチット・ヴィル・ゴジア氏はロイターに対し、「メモリ不足は今やコンポーネントレベルの懸念からマクロ経済的なリスクへと移行した」と語った。