【2025年】ついにエヌビディア１強時代が終焉へ‥‥AI処理に特化した新たな「ASIC」が続々と登場

エヌビディア1強終焉https://t.co/0DE9XBuuIN

AIの開発からすぐにGPUが消えるとは考えにくい。しかし2025年は、GPUの天下が終わる年になりそうだ。AI処理に特化した新たな「ASIC」が続々と登場しているからだ。これは、GPUで圧倒的なシェアを誇る米エヌビディアによる1強体制の終わりも意味する。

— 日経クロステック IT (@nikkeibpITpro) January 7, 2025

Comments

[1. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

もうマイニングでgpuって使わないんだな
知らんかったわ

[18. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>1
データマイニングがASICに置き換えられたのは、詰まるところハッシュ関数の計算という
決まった役割しかこなしてないからよ。この心臓部のロジックは進化しないから代替が
可能だった。ただ、AIは日進月歩でアルゴリズムが進化するから、その都度設計から
組み込みPGから変えるのかって話になる。だから専用ハードの活躍は限定分野に限られる
んじゃないかと思ってる。どちらかというと、現状NVIDIAが一強過ぎ、ハードソフト
両面で特許ガチガチで入り込む余地がゼロ過ぎるから、他社が苦し紛れに別路線に
投資って線だと思ってる

[2. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ソフトウェア面はどうなってんねん
CUDA使えないからASICが出たと言ってもどこまで使えるか

[6. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>2
思想自体が違うからCUDA視点で論じてもな極力ソフトが入り込まない仕組みなハズやで要するにCUDAエンジニアがお払い箱になる可能性があるパタ—ン

[3. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

GPUからAI関連省いて別のチップで処理して欲しいわ
AI使わない民にとって邪魔だし
グラボ高騰しすぎやろ

[4. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

そういえばGPUが投資に向いてるとかいうデマに騙されて高騰したり色々あったなw
今の時代になっても知能が足りない人が大勢いるって事に驚いたもんだ

[5. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

とかいいつつ、製品を発売してもイマイチで
一強には変わらず

[7. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

マイコンクラスでも専用機能ある製品はあってな命令自体が無いからCUDA云々言ってる奴らは的外れ

[8. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

マイニングの時からそうだけどGPUを転用してるだけであって、
GPUである必要ないもんな。特化させて用途で分けて欲しいわ

[9. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

nは開発環境(ソフトウェア)を押さえてるから強いとかなんとか

[10. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ジムケラーか？

[11. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

TensorFlowを利用するならハードウェアが抽象化されるのでCUDAでもASIC(TPUなど)でもほぼそのまま利用できる

[12. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

まあでも中長期的には至極当然の方向性ではあるわな。AIが急きょ偶然が重なり進化笑。お！GPU使ったらけっこう用途ピッタリやんと今需要逼迫。でもAI用途に特化した半導体装置があれば当然、余計な機能も無くしてコストも下げられる。10年後にわざわざGPUをフル回転させてAI使う企業なんて激減してるやろｗ　あとはエヌビディアがどれだけAI特化の半導体でリード保てるかやな

[13. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

>>12
たまたまなわけないだろ
かなり昔からnvidiaはaiの準備してたぞ

[14. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

エヌビディアが対策してないわけないだろ笑

[15. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

まあインデックス買ってるから関係ないわｗ
どうせどっかが爆上げして儲かるっしょ
どうせ家買うの１５年後だしそれまで１０億円ちょいくらいになってれば
５億くらいで土地と注文住宅と高級車と高級バイク買って残り５億ちょいを運用に回して６５歳まで増やすわ
目指してるのは１００億円や
まあ物価６倍として３０億、投資するなら１５億とみてるから１００億あれば何があっても余裕や
毎シーズン海外旅行行っても金余るから死ぬ前に好きな会社とかに寄付や

[16. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

ようわからんけど一般人の素人としてはワンクリックでローカルにインスコ出来てネット情報豊富で一番速くて安い奴を選ぶよ
生成AIにしてもラデでも出来るだろって奴居るけど実際快適といえる動作出来るようにするのはゲフォと同レベルの容易さじゃないよね
このasicとかいうのもそう"出来る"と"誰でも簡単に出来る"は天と地ほどの差がある

[17. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

いや、専用ハードウェアを設計するって方向性は正しいよ？AIのディープラーニングも
それほど複雑な機構で実現されてる訳じゃない。つまる所莫大量の行列計算と
並列処理によるその高速化だから。ただ、専用ハードを用意するのは良いが
そのハードを使うソフトウェアの開発はどうするのさ？
NVIDIAには20年に及ぶソフトウェアスタックがあるから今の地位を築けてるんだぞ。

[19. 自他とも認めるﾊﾟｰﾃｨﾏﾝ]

対FPGA的な観点で、汎用のCPU/GPU/DSPなんかもひっくるめてASICの範疇だと認識していたが、昨今の一般的な認識は違うのかね?