ソフトバンクは、機械知能ハードウェアにおけるNVIDIAの支配に代わる信頼できる選択肢の構築に10年近くを費やしてきた英国のAIチップ企業Graphcoreに4億5千万ドル以上を投資している。
Graphcoreが実際に何をしているか
2016年に設立されたGraphcoreは、インテリジェンス処理ユニット（IPU）と呼ぶチップを設計しています。これらのチップは、AI分野が行列計算に優れていることに気づく以前からビデオゲームのグラフィック描画を目的として設計されたNvidiaのGPUとは異なり、機械学習ワークロードのためにゼロから構築されています。
この取引以前に、Graphcoreは合計約6億8200万ドルの資金調達を実施し、Sequoia CapitalやMicrosoftなどの大手投資家から支援を受けていた。同社の技術力は疑う余地がなかったが、ビジネスモデルについては別の話だった。
収益は野心に追いつけなかった。同社は、技術的なデモを意味のある商業的成果に交換することに苦戦したと報じられている。これは、過去数年間にわたってNvidiaの挑戦者とされた複数の企業を悩ませた問題であった。
なぜソフトバンクが参入したいのか
ソフトバンクのGraphcoreへの関心は慈善ではない。戦略である。
孫正義は、ソフトバンクをAIインフラ構築の中心に位置づけることに積極的です。同社はすでに、世界のほぼすべてのスマートフォンを駆動するチップアーキテクチャ企業であるArm Holdingsを支配しています。Graphcoreを加えることで、ソフトバンクはArmの広範なライセンス事業と補完する専用のAIシリコン事業を手に入れます。
競合環境を確認してください。NvidiaはH100およびB200チップで業界のトップに立ち、待機リストとプレミアム価格を実現しています。AMDはInstinctラインでマージンを徐々に拡大しています。GoogleはTPUを、AmazonはTrainiumを保有しています。主要なテクノロジー企業はすべて、カスタムAIシリコンの開発または購入を通じて参入しています。
これはAIチップ市場にどのような意味を持つのか
Cerebras、Sambanova、Habana Labs（2019年にIntelが買収）といった企業は、すべて同じ根本的な課題に直面している：NvidiaのCUDAソフトウェアエコシステムは、技術的な優位性をほぼ無意味にする移行コストを生み出している。
GraphcoreのIPUは暗号通貨マイニングには使用されていませんが、ソフトバンクがAIシリコンスタックを構築することで、将来的に両産業を制約してきたGPUの不足を緩和する可能性があります。