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次世代AIチップ3社徹底比較:なぜNVIDIA以外の選択肢が必要なのか

ChatGPTを13倍高速化するGroq、世界最大チップのCerebras、変形可能なSambaNovaを、高校生でも分かるように解説。あなたの会社に最適なAIチップがきっと見つかります。

次世代AIチップ3社徹底比較:なぜNVIDIA以外の選択肢が必要なのか

ChatGPTの応答を待つ時間が長いと感じたことはありませんか?実は、その待ち時間の原因の多くは、使用しているチップの設計にあります。ゲームをプレイするためのグラフィックカード(GPU)でAIを動かすのは、F1レーシングカーで買い物に行くようなもの。速いけれど、本来の用途とは違うため効率が悪いのです。

今回ご紹介する3社は、まさに「AI専用のマシン」を作ることで、この問題を根本から解決しようとしています。簡単に言えば、SambaNovaは「変形ロボット」Cerebrasは「巨大な力技マシン」、**Groqは「無駄ゼロの最速ランナー」**のようなアプローチでAI処理を革新しています123

SambaNova:「変形ロボット」のような柔軟性を持つAIチップ

なぜ「変形」が必要なのか?

「画像生成AIを朝に使って、午後は文章生成AIに切り替えたい」。こんなニーズに対応したくて、スタンフォード大学出身のエンジニアたちが2017年に設立したSambaNova。彼らが開発したRDU(再構成可能データ処理装置)は、まるでトランスフォーマーのように、用途に応じて内部構造を変化させます。

どうやって「変形」するのか?

簡単に説明すると、SambaNovaのチップは「レゴブロック」のようなもの。同じパーツを使って、車を作ったり、飛行機を作ったりできるイメージです。

数字で見る凄さ:

  • メモリ容量:最大1.5TB(iPhone Pro Max約100台分!)4
  • 速度向上:GPUの6.6倍
  • 省スペース:設置面積が19分の1に削減5

つまり、これまでビルの1フロア全体が必要だったAIシステムが、会議室1つ分のスペースで動くようになったのです。

実際に何ができるのか?

驚異のマルチタスク能力:

  • 数百種類のAIモデルを同時にメモリに保存
  • AIモデルの切り替え:0.000001秒(マイクロ秒単位)
  • GPUより100倍高速なモデル切り替え6

具体例:ChatGPTのような文章生成

  • 通常のChatGPT:1秒に15文字程度
  • SambaNova使用:1秒に200文字以上7

これは、「コーヒーを注文して待っている間にレポートが完成する」レベルの速さです。

Cerebras:「力技」で問題を解決する世界最大チップ

なぜ「巨大化」を選んだのか?

2016年、元AMDエンジニアたちが直面した問題は「データの交通渋滞」でした。通常のチップでは、データがチップ間を移動するのに時間がかかります。これは高速道路の料金所で車が詰まるようなもの。

Cerebrasの解決策:「じゃあ、全部を1つの巨大なチップにして、料金所をなくそう!」

どれくらい巨大なのか?

サイズ比較:

  • Cerebras WSE-3:21.5cm×21.5cm(タブレットくらい)
  • 通常のチップ:2cm×2cm(親指の爪くらい)
  • NVIDIA H100の56倍の大きさ!89

中身の凄さ:

  • トランジスタ数:4兆個(人類の脳細胞の40倍!)
  • AI専用コア:90万個(小さな街の人口分)
  • メモリ帯域幅:毎秒21ペタバイト10

これは、Netflixの全動画を1秒でダウンロードできる速さです!

実際に何ができるのか?

驚異の処理速度:

  • ChatGPTのような文章生成:毎秒1,800文字
  • NVIDIA GPUの20倍高速1112
  • 消費電力:23kW(一般家庭約8軒分)

実用例:

  • Mayo Clinic:癌研究や新薬開発のAIモデル開発
  • AlphaSense:金融分析AIの高速化
  • Condor Galaxy 3:64台を結合したスーパーコンピュータ13

特に「大量のデータを一気に処理したい」というニーズに最適です。

Groq:「無駄ゼロ」を極めた最速ランナー

なぜ「速さ」にこだわったのか?

2016年、Google TPUの開発者だったJonathan Rossは、AIの「待ち時間」にイライラしていました。「なぜコンピュータは考えるのにこんなに時間がかかるのか?」

彼の答え:「無駄な動きを全部省いた、100m走専用のスプリンターを作ろう」。こうして生まれたのがLPU(言語処理装置)です。

どうやって「無駄」を省いたのか?

簡単に説明すると、「工場のベルトコンベア」方式。

**通常のGPU:**レストランの厨房のように、料理が来た順に作る **Groq LPU:**工場のラインのように、全てが予め決まった順番で動く

結果:

  • 応答速度:0.001秒以下(瞬きより速い!)14
  • 電力効率:GPUの10倍優れる151617
  • 電気代が10分の1になるイメージ

実際に何ができるのか?

衣撃の速さ:ChatGPTの13倍高速化

  • 通常のChatGPT:返答に10秒
  • Groq使用:0.7秒で返答19

具体的なメリット:

  • カスタマーサポート:即座に返答が来る
  • ライブチャット:人間と区別がつかない速さ
  • コード補完:タイピング中に即座に提案

採用企業: Dropbox、Vercel、Volkswagen、Canvaなど18

2025年初頭までに現在の約136倍(10.8万LPU)に拡張予定!

どれを選べばいいのか?簡単選び方ガイド

\各社を交通手段に例えると/

企業名例えると強み弱み最適な用途
SambaNova変形ロボット/バス柔軟性・マルチタスク初期コストが高い複数のAIモデルを使う企業
Cerebras巨大貨物船大量データ処理サイズが巨大研究機関・大企業
GroqF1レーシングカー圧倒的速さAI学習は苦手リアルタイムサービス

【こんな企業におすすめ】

SambaNovaを選ぶべき企業:

  • ✓ 複数のAIサービスを提供したい
  • ✓ 朝は画像生成、昼は文章生成など切り替えたい
  • ✓ 将来的に新しいAIモデルにも対応したい

Cerebrasを選ぶべき企業:

  • ✓ 医療・金融など大量データを扱う
  • ✓ 独自の巨大AIモデルを開発したい
  • ✓ 電力コストより性能を重視

Groqを選ぶべき企業:

  • ✓ チャットボットやリアルタイムサービス
  • ✓ 応答速度が最優先
  • ✓ 電力コストを大幅に削減したい

【今後の展望】

2025年以降の未来予想:

  • コストが下がり、中小企業でも導入可能に
  • NVIDIAの独占体制が崩れ、選択肢が広がる
  • 各社が特化した分野で棲み分け

3年後の未来: 「ChatGPTの応答が0.1秒で返ってくる」「スマホでも大規模AIが動く」こんな世界が当たり前になるでしょう。

これらの革新的なAIチップベンダーについて、さらに詳しく知りたい方のために、各社の公式情報を紹介します。

Sources

  1. SambaNova | The Fastest AI Inference Platform & Hardware - SambaNova公式サイト
  2. Cerebras - Cerebras公式サイト
  3. Groq is fast inference for AI builders - Groq公式サイト
  4. SN40L RDU | Next-Gen AI Chip for Inference at Scale - SambaNovaチップ詳細
  5. SambaNova RDU, reconfigurable architectures for inference, training, and agentic AI - Medium技術解説
  6. RDU: The GPU Alternative | SambaNova - RDU技術詳細
  7. SambaNova Unveils New AI Chip, the SN40L - プレスリリース
  8. Cerebras WSE-3: Third Generation Superchip for AI - IEEE Spectrum記事
  9. Cerebras WSE-3 AI Chip Launched 56x Larger than NVIDIA H100 - ServeTheHome分析
  10. Cerebras CS-3: the world’s fastest and most scalable AI accelerator - Cerebras公式ブログ
  11. Cerebras’ Third-Gen Wafer-Scale Chip Doubles Performance - EE Times記事
  12. Cerebras WSE3 Versus Nvidia B200 - NextBigFuture比較記事
  13. Cerebras Goes Hyperscale With Third Gen Waferscale Supercomputers - The Next Platform
  14. The Architecture of Groq’s LPU - 技術アーキテクチャ解説
  15. What is a Language Processing Unit? - Groq公式ブログ
  16. How Tensor Streaming Processor (TSP) forms the backend for LPU? - Medium技術記事
  17. Supercharging LLM Training with Groq and LPUs - DEV Community
  18. What’s Groq AI and Everything About LPU 2025 - Voiceflow分析
  19. Groq’s ultrafast LPU accelerator smashes AI LLM benchmarks - 311 Institute