2036年、AIデータセンターはGPU一色ではない：FuriosaAI CEOが語るシリコンの未来

AI技術の急速な進化に伴い、その計算基盤となるデータセンターへの需要はsky-highとなっています。しかし、現在のGPU中心のアーキテクチャは、電力消費、コスト、そしてインフラへの負荷という点で大きな課題を抱えています。このような状況下で、韓国のAI半導体スタートアップであるFuriosaAIは、GPUに依存しない、より効率的で高性能なAI処理の実現を目指しています。同社CEOのJune Paik氏は、2036年のデータセンターはGPUで溢れかえることはなく、多様なAI専用シリコンが共存する未来を予測しています。

AIチップ市場における新たな潮流

競合環境とスタートアップの挑戦

AIハードウェア市場はNvidiaが圧倒的なシェアを誇っていますが、June Paik氏によれば、この分野はまだ黎明期であり、Nvidiaの独占に挑戦するスタートアップは複数存在します。しかし、AI技術の急速な進化に対応できるハードウェアを開発するには、高度なハードウェアとコンパイラの両方の専門知識が必要です。このような理由から、AI半導体の開発は、半導体産業の歴史が深く、有力な大学や大手テック企業との連携が可能な地域に集まる傾向があります。

FuriosaAIの独自アプローチ

FuriosaAIは、韓国という地の利を活かし、優秀な人材とSK Hynixのようなメモリメーカー、TSMCのようなファウンドリとの強固なパートナーシップを築いています。同社は、GPUのアーキテクチャをAI処理に無理に適合させるのではなく、AIの多次元数学処理をネイティブに実行できる独自の「Tensor Contraction Processor（TCP）」アーキテクチャを採用しています。このアプローチにより、ソフトウェアスタックを最初からAI専用に設計し、NvidiaのCUDAライブラリを再現するのではなく、PyTorchやvLLMといった標準的な開発ツールとのシームレスな統合を実現しています。

RNGDチップの革新性

FuriosaAIの最新チップであるRNGDは、この独自アーキテクチャに基づき、GPUと比較して大幅な電力効率と性能向上を実現しています。RNGDは、高性能なAIモデルをGPUが600ワット以上を必要とするのに対し、わずか180ワットで動作させることが可能です。この電力効率と、GPUのような高価な液体冷却システムを必要としない汎用性により、RNGDは、データ主権を重視する国家・規制産業、TCO（総所有コスト）と柔軟性を重視するエンタープライズ顧客、そしてクラウドサービスプロバイダー（CSP）など、多様なニーズに応えるソリューションとして注目されています。

2036年のデータセンター：多様化するAIシリコンの未来

GPUからAI専用シリコンへの移行

June Paik氏は、2036年にはデータセンターの風景が大きく変わると予測しています。今日のGPU中心のデータセンターとは異なり、将来のデータセンターは、トレーニング用と推論用で最適化された、多様なAI専用シリコンで構成されるようになると考えられています。GPUメーカーもAI向けの機能（テンソルコアなど）を追加していますが、AIに最適化されたアーキテクチャへの移行は避けられない流れであるとPaik氏は分析しています。

データセンターの多様化とエッジAIの台頭

2036年の「データセンター」は、現在私たちが想像する巨大な施設だけでなく、より多様な形態をとるようになると予想されます。例えば、病院内には、医師や看護師を支援するAIアシスタントを低遅延でセキュアに実行するためのオンプレミスAIデータセンターが設置されるかもしれません。また、通信事業者（telcos）は、超低遅延を実現するために、多数のエッジAIデータセンターを展開するでしょう。これらの小規模で高効率なデータセンターは、既存のインフラストラクチャ内でAI処理を実行し、エネルギー効率とコスト効率を最大化します。

ソフトウェアの重要性とFuriosaAIの戦略

FuriosaAIは、ハードウェアだけでなくソフトウェア開発にも重点を置いており、ソフトウェアエンジニアの数をハードウェアエンジニアよりも多く確保しています。これは、新しいAIモデルやデプロイメントツールへの迅速かつ効果的な対応が不可欠であるためです。同社は、SDKのアップデートを継続的に行い、進化し続けるAIエコシステムに対応していく方針です。このハードウェアとソフトウェアの統合アプローチにより、FuriosaAIは、GPUの電力非効率性という根本的な課題を解決し、次世代のAIインフラストラクチャをリードしていくことを目指しています。