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2025-12-10 10:00:00
大胆な技術的賭けが数多く行われているシリコンバレーでは、静かに AI ブームのオペレーティング システムとなっているソフトウェア スタックである Nvidia の CUDA の支配を打ち破る試みほど大胆に見える賭けはほとんどありません。
それが、Apple と Google のソフトウェア専門家によって設立されたスタートアップ、Modular がやろうとしていることです。
共同創設者の Chris Lattner 氏と Tim Davis 氏は、現代のテクノロジー業界の根底にあるソフトウェア配管の構築に数十年を費やしてきました。ラトナー氏は、Apple の Swift プログラミング言語を作成したことで有名です。彼はまた、Google の TPU AI チップを支えるソフトウェアを、Modular の共同創設者 Tim Davis とともに構築しました。
彼らは現在、その専門知識を CUDA そのものに向けています。この試みは狂気に近いが、AI業界を一変させる可能性のある大胆なプロジェクトだ。
新興企業インワールド AI の CEO であり、元 Google DeepMind のプロダクト マネージャーであるカイラン ギブス氏は、「多くの人には、これはややクレイジーだと思われています」と述べています。 「そこがクリスの利点だ。彼は実際にそれを行う方法を知っているほど賢いし、それを実行しようとするのに十分クレイジーでもある。」
CUDA が定着しました。競争は細分化されている。
CUDA は、グラフィック チップをプログラム可能にする方法として、約 20 年前に誕生しました。現在では、言語、ライブラリ、コンパイラ、推論システムなど、ほとんどの AI 企業が依存する多層ソフトウェア エコシステムに成長しています。
その成功には代償が伴います。業界のほとんどは現在、単一ベンダーのハードウェアを中心に最適化されています。 CUDA は AI ワークロードを Nvidia GPU にバインドします。これは Nvidia にとっては素晴らしいことですが、他のすべての人にとっては大きな制限となります。
表面的には、たくさんの競争があるように見えます。AMD が GPU を販売しています。 GoogleにはTPUがあります。 Amazon は Trainium AI チップを開発し、多くのスタートアップが同様のハードウェアを構築しています。
問題は、各チップには、そのコンポーネント専用に最適化された独自のソフトウェア スタックが付属していることです。それは車輪の終わりのない再発明を意味します。ほとんどの場合、CUDA と Nvidia の GPU をそのまま使用する方が簡単です。
それでも、AI 開発者は移植性、つまり、異なるソフトウェア スタックをやりくりすることなく、複数のプロバイダーの GPU を任意に組み合わせて使用できることを切望しています。
「移植可能なものを開発している人は誰もいません。チップ プロジェクト自体がソフトウェアを開発しているのに、なぜ複数のチップのソフトウェアを開発する人がいるでしょうか?」 Modular社のCEO、ラトナー氏はインタビューでこう語った。
Nvidia は CUDA を拡張して、ライバルの AI チップ上でうまく動作する可能性がある。しかし、そうすることは、Nvidia の最大の堀、つまりソフトウェアとチップの間の閉ループの結合を損なうことになります。 「明らかに、彼らは携帯性を望んでいません」と彼は言いました。
パラドックス = チャンス
Modular の共同創設者兼 CEO の Chris Lattner (左) と、スタートアップ企業の社長兼共同創設者である Tim Davis (右) とともにステージに立つ Chloe Jackman Photography/Modular
ラトナーにとって、このパラドックスは大きなチャンスをもたらします。
「この業界には、実際にこれを行うよう動機付けられている人がいないことに気づきました。これは非常に費用がかかり、非常に困難です」と彼は言いました。 「そして同時に、誰もがそれを望んでいます。」
これが、ラトナー氏とデイビス氏が Google を辞め、ChatGPT が世界を席巻した 2022 年に Modular を立ち上げるきっかけとなったものです。
それ以来、Modular は Greylock、General Catalyst、Google のベンチャーキャピタル部門である GV などの投資家から 3 億 8,000 万ドルを調達しました。 9月に行われた最新の資金調達では、このスタートアップの価値は16億ドルと評価された。 CUDA ロックインを打破する取り組みはモジュラーだけではありません。 AMD が資金提供したオープンソース プロジェクトである ZLUDA があり、さらに最近では 600 万ドルを調達したスタートアップ Spectral Compute があります。
ラトナー氏はこの資金の一部を使って、グーグル、アップル、その他のテクノロジー企業から才能あるプログラマーを雇用した。彼らは、比較的無名の中で、新しい AI ソフトウェア スタックの構成要素を作成するために 3 年間を費やしました。
新しい AI ソフトウェア スタック
この基盤は、AI チップを可能な限り効率的に実行するための詳細な制御を提供する、Mojo と呼ばれるまったく新しいプログラミング言語から始まります。
Modular は、人気があり使いやすいプログラミング言語である Python と同様に機能するようにこれを設計しました。しかし、Mojo は、AI 開発に不可欠な C++ などの他のより複雑な言語のスピードとパワーも備えています。 Mojo は、AI モデルやアプリケーションを構築するときによく使用されるオープンソース フレームワークである PyTorch ともうまく連携します。
私が初めて Modular について聞いたのは、今年初めに元 OpenAI 研究者の Carles Gelada 氏にインタビューしたときでした。同氏は当時、「GPUに依存しないフレームワークやプラットフォームを作成し、CUDAに挑戦する興味深いプロジェクトがいくつかある」と述べた。 「モジョが一番面白いよ。」
MAX は、Modular の新しいソフトウェア スタックの次の主要な層です。 AI 推論を強化し、モデルを実行します。システムのこの部分は、Nvidia GPU、AMD GPU、および Apple の同様のチップで動作します。 Modularは将来的にさらに多くのAIチップを追加したいと考えている。
その上に、AI 開発者が GPU クラスターを管理するのに役立つ、Mammoth と呼ばれる別のレイヤーがあります。
9 月下旬、Modular は、Nvidia の新しい Blackwell B200 GPU と AMD の最新 MI355X GPU が同じソフトウェア プラットフォーム上で最高のパフォーマンスを発揮したことを発表しました。
ラトナー氏は、Modular によってこれらの AMD GPU のパフォーマンスが、これらのチップが AMD 独自のソフトウェアで実行される場合よりも約 50% 向上したと述べました。
さらに重要なことは、同じソフトウェア スタック上で異なる GPU を実行できることにより、Nvidia の製品と競合する AI チップをより平等な競争の場で比較するという魅力的な機会がサポートされることです。
「明らかな疑問は、MI355X がブラックウェルと競合できるのかということです。」モジュラーは、 ブログ 結果を発表します。 「初期の兆候はイエスを示しています。」
顧客テスト
Inworld AI の CEO である Gibbs は、Modular のソフトウェアを現実世界でそのペースで活用してきました。
Inworld は、Disney、NBCUniversal、Niantic Labs などの大企業の製品をサポートする高速リアルタイム会話型 AI テクノロジーを構築しています。
今年の初め、このスタートアップが新しいテキスト読み上げ AI モデルを設計し、Nvidia B200 GPU への早期アクセスを取得したとき、彼らは Modular に「コストを 60% 削減し、遅延を 40% 削減する」という課題を出しました。私たちは協力します。
「約 4 週間以内に、この素晴らしいパフォーマンスを実現することができました」とギブス氏は述べ、その後すぐにモジュラー社とパートナーシップ契約を締結しました。 「財布を賭けたんだ。」
Inworld は主に、Nvidia の最新 GPU での Modular のパフォーマンス向上に魅了されましたが、ギブス氏は、必要に応じて、将来的にさまざまな AI チップをより簡単に使用できる柔軟性を気に入っています。
「新しいハードウェアに移行できることが約束されています」と同氏は語った。 「AMD が離陸するとします。Google で TPU が離散するとします。あるいは、他の新しいハードウェアが登場する可能性もあります。ですから、そのようなオプションがあるのは素晴らしいことです。」
「NVIDIAは死ぬ必要はない」
実際、Google の TPU に突然好機が訪れています。インターネット巨人は最近、Gemini 3 と呼ばれる新しい AI モデルをリリースし、絶賛されました。これは TPU を使用してトレーニングおよび実行されており、他のいくつかの AI 企業は、Nvidia GPU の代わりに、または Nvidia GPU と並行してこれらのチップを使用する契約を結んでいます。
これにより、Nvidia は守勢に立たされました。 Modular のようなプロジェクトは、さまざまな AI ハードウェア間での移植性を約束しているため、このプレッシャーがさらに高まります。
「NVIDIA なら、これを 1 日で終わらせることができるでしょう」と、モジュラー プロジェクトについてギブス氏は語ります。 「NVIDIA は基本的に、『わかりました、Nvidia ハードウェアだけで実行することはあまり気にしません。AMD GPU でも実行できる CUDA オプションがあります』と言えるでしょう。」彼らにとってそんなことをするのはちょっとクレイジーだろうが、それは彼らにもできることであり、もちろんそれは多少悪いことだろう。」
ラトナー氏は業界を批判しているが、Modular は Nvidia を潰そうとしているわけではないと述べている。実際、たとえ Modular が華々しい成功を収めたとしても、Nvidia は成長し続けるだろうと彼は主張しています。
「我々はAndroidのようなものを作ろうとしているが、AIハードウェアを対象としている」と彼は、世界中のほとんどのスマートフォンに搭載されているGoogleのモバイルOSについて言及しながら私に語った。
何十億人もの人が Android デバイスを使用しているにもかかわらず、この成功によって Apple のモバイル オペレーティング システムである iOS が失われることはありませんでした。たとえば、米国では依然として iPhone が主流です。
ラトナー氏は、Modular のソフトウェアが他のハードウェアの競争力を高め、開発者により多くの自由を与え、業界の単一ベンダーのモノカルチャーを削り取るにつれて、同様のことが AI でも起こるだろうと考えています。
「ですから、NVIDIA は消滅する必要はありませんが、私たちはより多くの競争を望んでいます。より多くのイノベーションを望んでいます」と同氏は語った。 「それが世界にとって良いことだと思います。」
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