Intel 10A、AIチップ市場の覇権を奪還できるのか？その真意と？
Intel 10A、AIチップ市場の覇権を奪還できるのか？その真意とは
「Intelが次世代10AプロセスをAIチップ市場に投入」――このニュースを聞いたとき、あなたも「ついにIntelが本気を出したか」と感じたかもしれませんね。正直なところ、長年この業界を見てきた私にとっても、最初は少し複雑な心境でした。かつて半導体業界の絶対王者だったIntelが、近年AIチップの分野ではNVIDIAやAMDの後塵を拝しているのは、あなたもご存知の通りでしょう。しかし、今回の発表は、単なるプロセスの更新以上の意味を持っているように思えるのです。
私がAI業界をウォッチし始めて20年、シリコンバレーのガレージスタートアップから日本の巨大企業まで、文字通り何百ものAI導入プロジェクトを間近で見てきました。その中で痛感するのは、AIの進化が常にチップの進化と表裏一体であるという事実です。GPUがAIの主役に躍り出たあの頃、多くの技術者がIntelのCPUではもはや立ち行かないと感じていたのを、私自身も肌で感じていました。データセンターを席巻していたIntel Xeonプロセッサが、機械学習やディープラーニングの複雑な計算の前では、その汎用性が裏目に出ることも少なくなかったのです。NVIDIAのCUDAエコシステムが事実上の標準となり、AIの世界は急速にGPU中心へとシフトしていきました。Intelはその間、プロセス微細化の遅れという大きな課題を抱え、苦しい時代を過ごしてきたと言えるでしょう。
しかし、今回の「10Aプロセス投入」という発表は、単なる新技術の披露に留まりません。これはIntelが掲げる「IDM 2.0」戦略の中核をなすものであり、ファウンドリ事業の本格的な復活、そしてAIチップ市場での再起をかけた、彼らの強い意志の表れだと私は見ています。10Aプロセスとは、Intelのロードマップにおいて、現在のIntel 4（Meteor Lake、Arrow Lakeで採用）やIntel 3（Sierra Forest、Granite Rapidsで採用）をさらに進化させた、次世代の製造技術です。その核心にあるのは、従来のFinFET構造に代わる「RibbonFET」（GAA：Gate-All-Around）トランジスタと、電力供給効率を劇的に改善する「PowerVia」（背面電力供給）技術の導入です。特にPowerViaは、トランジスタ層と電力供給層を分離することで、チップ内の配線密度を向上させ、信号遅延の低減と電力効率の改善を同時に実現する画期的な技術。これにより、AIワークロードで特に重要となる、大量のデータを高速に処理するための性能と省電力性能の向上に大きく寄与すると考えられます。さらに、最先端のEUV（Extreme Ultraviolet Lithography）リソグラフィ技術を最大限に活用することで、微細化の限界を押し広げようとしているのです。
では、この10AプロセスがAIチップにどう適用され、どのような影響をもたらすのでしょうか？ 私が注目しているのは、IntelがAIアクセラレーター「Gaudi」シリーズ、そして次世代Xeon CPUに、これらの最先端プロセス技術を適用しようとしている点です。特に、Habana Labsを買収して手に入れたGaudiアーキテクチャは、推論だけでなく学習ワークロードにおいてもNVIDIAのH100やAMDのMI300Xといった競合製品と戦える性能を目指しています。Gaudi3は既にIntel 3プロセスで生産され、HBM3eメモリの採用などで性能を向上させていますが、将来的に10Aやさらに先進的な18Aプロセス（High-NA EUVを採用）が適用されれば、電力効率と性能の面でさらなるブレイクスルーが期待できるでしょう。また、Intelは「AI PC」という新しいカテゴリも積極的に推進しており、Meteor LakeやLunar Lakeに搭載されるNPU（Neural Processing Unit）の進化も重要です。これらのNPUは、エッジAIの処理能力を向上させ、クラウドに依存しないAI体験をユーザーに提供する可能性を秘めています。
そして、忘れてはならないのが、Intel Foundry Services (IFS) の存在です。かつて自社製品のみを製造していたIntelが、他社製品の製造も請け負うファウンドリ事業に本腰を入れる。これはまさに、半導体業界の勢力図を塗り替える可能性を秘めた壮大な挑戦です。IFSは、TSMCやSamsungといった既存のファウンドリ大手と熾烈な競争を繰り広げることになりますが、CHIPS Actのような政府の補助金政策も追い風となり、75%以上の企業がサプライチェーンの多様化を求めている今、Intelにチャンスがないわけではありません。Apple、Qualcomm、NVIDIAでさえ、将来的にはIntelのファウンドリを利用する可能性もゼロではないでしょう。UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）のようなオープンなチップレット規格の推進も、Intelのこの戦略を補完します。FoverosやEMIBといった独自の先進パッケージング技術と組み合わせることで、異なるプロセスで製造されたIPを組み合わせて高性能なチップを構築する、柔軟なソリューションを提供できるようになるのです。これはAMDがRyzenやEPYCで成功を収めたチップレット戦略を、Intelがさらに一歩進めようとしているとも言えます。
しかし、本当にIntelはAIチップ市場の覇権を奪還できるのでしょうか？ 私が個人的に最も懸念しているのは、ハードウェアの性能だけでなく、ソフトウェアエコシステムの構築です。NVIDIAのCUDAがAI開発者の間で圧倒的な支持を得ている現状を打ち破るのは容易ではありません。IntelもOpenAPIやOneAPIといったオープンな開発環境を推進していますが、果たしてそれが開発者のコミュニティにどれだけ浸透するかは未知数です。OpenAIやMetaといったAI最先端企業が、Intelのプラットフォームを積極的に採用するかどうかも、今後の大きな鍵となるでしょう。投資家の皆さんには、IntelのR&D投資の持続性、競合他社（TSMCのCoWoSパッケージング技術への巨額投資、NVIDIAのHBM確保戦略など）の動向、そして実際にGaudiアクセラレーターがどれだけ市場シェアを拡大できるか、といった点を注視することをお勧めします。短期的な株価の変動に一喜一憂するのではなく、IntelがIDM 2.0戦略をどこまで着実に実行できるか、長期的な視点で評価することが重要です。
技術者の皆さんにとっては、これは新たな選択肢の登場を意味します。Intelの提供するOneAPIのようなツールやSDKを実際に試してみて、自身のAIワークロードがIntelのアーキテクチャとどれだけ相性が良いのかを見極める価値は十分にあります。特にデータセンターでの推論や、AI PCにおけるエッジAIの進化は、Intelが強みを発揮できる領域かもしれません。Gaudi2やGaudi3の登場は、NVIDIA H100/B200やAMD MI300Xといった競合製品との間で、新たな性能競争と価格競争を引き起こすでしょう。
正直なところ、Intelが再びかつての輝きを取り戻し、AIチップ市場のトップに返り咲くのは、非常に困難な道だと私は見ています。しかし、10A、そして続く18Aプロセスへの巨額な投資、RibbonFETやPowerViaといった革新的な技術の導入、そしてファウンドリ事業の再構築といった一連の「IDM 2.0」戦略は、Intelが過去の失敗から学び、真剣にこの市場での存在感を高めようとしていることを示しています。私たちは常に市場の変化を注視し、過去のデータと現在のトレンドを照らし合わせて分析していますが、未来は常に私たちを驚かせますからね。
結局のところ、Intelのこの大胆な戦略が、AIチップ市場にどのような波紋を投じるのか、あなたはどのように見ていますか？
この問いかけに対し、正直なところ、私は楽観視しているわけではありませんが、悲観もしていません。むしろ、これは半導体業界全体、特にAIチップ市場にとって、非常に健全で刺激的な挑戦だと捉えています。かつて「Intel Inside」のロゴがPC市場を席巻したように、再びIntelがその存在感をAIの世界で示すことは、NVIDIAの一強体制に風穴を開け、イノベーションを加速させる可能性を秘めているからです。
私がAI業界を長年見てきた中で感じるのは、技術の進化は常に競争によって促されるということです。NVIDIAのCUDAエコシステムが強固であることは間違いありませんが、それは同時に、開発者が特定のベンダーにロックインされるリスクも意味します。IntelがOneAPIというオープンなアプローチを推進しているのは、まさにこの「ロックイン」からの解放を目指すものだと私は解釈しています。確かに、CUDAに慣れ親しんだ開発者がIntelのプラットフォームへ移行するには、学習コストや既存コードの改修といった障壁があるでしょう。しかし、近年、PyTorchやTensorFlowといった高レベルのフレームワークが広く使われるようになり、ハードウェア固有の低レベルAPIを直接操作する機会は減ってきています。これらのフレームワークは、バックエンドとして様々なハードウェアをサポートするように設計されており、IntelがOneAPIを通じてこれらのフレームワークへの最適化を進めれば、開発者はハードウェアの違いを意識することなく、IntelのGaudiやXeon、NPUを活用できるようになるはずです。
さらに、忘れてはならないのが、Microsoft、Google、Metaといった巨大なクラウドプロバイダーやAI企業が、NVIDIA一強の現状を必ずしも歓迎していないという側面です。彼らは、サプライヤーの多様化を通じて、コストを最適化し、供給リスクを分散させたいと考えています。IntelのGaudiシリーズが、性能面でNVIDIAのH100/B200やAMDのMI300Xと対等に戦えるだけでなく、TCO（総所有コスト）において魅力的な選択肢を提供できるようになれば、これらのハイパースケーラーがIntelのプラットフォームを積極的に採用する可能性は十分にあります。Gaudi3が既に一部のクラウドプロバイダーで導入され始めているのは、その兆候だと見ていいでしょう。
また、Intel Foundry Services (IFS) の本格化は、単なる製造能力の提供以上の意味を持ちます。地政学的リスクの高まりや、パンデミックを通じて露呈したサプライチェーンの脆弱性は、多くの企業に「一社依存」のリスクを再認識させました。米国政府のCHIPS Actのような政策的な後押しも相まって、半導体の製造拠点を多様化したいというニーズは、今やかつてないほど高まっています。TSMCが圧倒的な技術力と生産能力を持つことは揺るぎない事実ですが、Intelが10A、そして続く18Aプロセスで競争力のある技術を提供できれば、一部の顧客はIntelのファウンドリを選択するでしょう。特に、Intelが強みを持つFoverosやEMIBといった先進パッケージング技術は、UCIeのようなオープンなチップレット規格と組み合わせることで、顧客が異なるIPを組み合わせて独自の高性能チップ
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を構築できる、きわめて魅力的な選択肢となり得るでしょう。これは、特定のベンダーに依存することなく、それぞれのAIワークロードに最適なカスタムシリコンを設計したいと考える企業にとって、まさに待望のソリューションです。特に、機密性の高いデータを扱うエッジAIデバイスや、特定の処理に特化したアクセラレーターを求める顧客にとっては、IntelのIDMとしての経験と、セキュアな国内製造能力は大きな強みとなるはずです。
しかし、私がこのIntelの壮大な挑戦を語る上で、決して見過ごせないと感じているのは、その道のりが決して平坦ではないという現実です。TSMCやSamsungといった既存のファウンドリ大手は、長年にわたる顧客との関係性、確立されたエコシステム、そして何よりも安定した高い歩留まり率という、強固な基盤を持っています。Intelが10A、そして続く18Aプロセスで、彼らに匹敵する、あるいは凌駕する歩留まりとコスト効率を実現できるのか。RibbonFETやPowerViaといった新技術の導入は、確かに性能向上への大きな期待を抱かせますが、量産段階での安定性確保は、常に半導体製造における最大の難関の一つです。過去にIntelがプロセス微細化で苦戦した経験を考えると、この点には特に慎重な視点が必要だと感じています。
また、AIチップ市場は、NVIDIAのCUDAエコシステムに加えて、AMDのROCm、そしてオープンソースのONNX RuntimeやOpenVINOなど、複数のソフトウェアスタックが乱立する複雑な状況にあります。IntelのOneAPIが開発者の支持を得るためには、単なる技術的な優位性だけでなく、豊富なライブラリ、使いやすいツール、そして活発なコミュニティの構築が不可欠です。NVIDIAが長年かけて築き上げてきた開発者コミュニティの厚みは、一朝一夕で追いつけるものではありません。しかし、私はここにIntelのチャンスがあるとも見ています。AIの応用範囲が広がるにつれて、特定のベンダーに縛られない、より柔軟でオープンな開発環境へのニーズは確実に高まっています。Intelがこのニーズに応え、多様なハードウェアでAIを動かすための「共通語」としてのOneAPIを確立できれば、状況は大きく変わるかもしれません。
正直なところ、NVIDIA一強の時代が長く続いたことで、多くの企業がサプライチェーンの多様化、そしてコスト最適化の必要性を痛感しています。Intelは、この市場の隙間を狙い、戦略的にGaudiアクセラレーターを投入し、その性能とTCOで差別化を図ろうとしています。特に、データセンターにおける推論ワークロードは、学習ワークロードとは異なる最適化が求められる場合が多く、Intelの強みが生かせる領域です。また、エッジAIやAI PCといった、より多くのデバイスでAIが動作するようになるにつれて、NPUやCPU内蔵AIアクセラレーターの重要性は増すばかりです。Intelは、この広範なAIアプリケーション領域すべてをカバーできる、数少ない企業の一つです。彼らが持つPC市場での圧倒的なシェアと、データセンターにおける長年の実績は、NVIDIAとは異なる角度からAI市場にアプローチできる、独自の強みだと言えるでしょう。
投資家の皆さんには、Intelのこの挑戦を評価する上で、いくつかの重要なKPI（主要業績評価指標）に注目していただきたいと思います。まず、Intel Foundry Services (IFS) の受注状況と、主要な顧客獲得のニュースは、彼らのファウンドリ事業の成否を測る上で不可欠です。特に、TSMCやSamsungの顧客をどれだけ引き込めるか、あるいは新たなスタートアップや特定用途向けチップ（ASIC）の開発企業をどれだけ獲得できるかは、重要な指標となるでしょう。次に、Gaudiアクセラレーターの市場シェアの推移です。特にハイパースケーラーのデータセンターにおける導入実績や、実際のAIワークロードでの性能・電力効率の評価が、IntelのAIチップ事業の将来を左右します。そして、プロセス技術のロードマップ達成度です。10A、18Aプロセスが計画通りに量産され、高い歩留まりを維持できるかは、Intelの競争力に直結します。これらの要素を長期的な視点で追跡し、短期的なニュースフローに惑わされずに、Intelの戦略が着実に実行されているかを見極めることが肝要です。
一方で、技術者の皆さんにとっては、これは新たな技術の波に乗る絶好の機会だと私は考えています。Intelが提供するGaudiシリーズや、次世代Xeonに搭載されるAIアクセラレーターは、NVIDIAやAMDとは異なるアーキテクチャと最適化アプローチを持っています。OneAPIを活用してこれらのプラットフォームを使いこなすことは、自身のスキルセットを広げ、より多様なAIプロジェクトに対応できる能力を身につけることを意味します。特に、電力効率が重視されるエッジAIや、コストパフォーマンスが求められるデータセンターの推論ワークロードでは、Intelのソリューションが新たな選択肢として浮上する可能性は十分にあります。Gaudiアクセラレーターの登場は、単に性能競争を激化させるだけでなく、AIチップの価格構造にも影響を与え、結果としてAI導入の敷居を下げることにもつながるかもしれません。これは、AIの民主化を加速させる上で、非常に重要な要素だと私は見ています。
正直なところ、Intelがかつての半導体業界の「絶対王者」として、AIチップ市場の覇権を再び手中に収めるのは、並大抵のことではありません。NVIDIAは強力な製品ラインナップと、強固なソフトウェアエコシステム、そして揺るぎない開発者コミュニティを築き上げています。しかし、IntelがIDM 2.0戦略の下で示しているのは、過去の成功体験に囚われず、未来を見据えた変革への強い意志です。ファウンドリ事業の本格化、最先端プロセス技術への巨額投資、そしてオープンなソフトウェアエコシステムへのコミットメントは、Intelが単なる追随者ではなく、再びイノベーションの牽引者となる可能性を秘めていることを示唆しています。
私が長年この業界を見てきて思うのは、技術の進化は常に、既存の常識を打ち破ろうとする挑戦者たちによって加速されてきたということです。Intelのこの挑戦は、AIチップ市場に健全な競争をもたらし、結果として私たちユーザーや開発者にとって、より高性能で、より電力効率に優れ、そしてよりアクセスしやすいAIハードウェアとソフトウェアが生まれるきっかけとなるでしょう。私たちは、この壮大な物語の目撃者であり、そしてその一部となることができます。
IntelがAIチップ市場の未来をどのように塗り替えるのか、あるいは塗り替えることができるのか、その行方はまだ誰にも分かりません。しかし、この挑戦が、AI技術のさらなる発展を促し、私たちの生活や社会に計り知れない恩恵をもたらす可能性を秘めていることだけは確かです。私は、この競争が激化するAIチップ市場の動向を、これからも熱い眼差しで追い続けていきたいと思っています。あなたも、この歴史的な転換点に立ち会っていることを、ぜひ肌で感じてみてください。
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しかし、私がこのIntelの壮大な挑戦を語る上で、決して見過ごせないと感じているのは、その道のりが決して平坦ではないという現実です。TSMCやSamsungといった既存のファウンドリ大手は、長年にわたる顧客との関係性、確立されたエコ
システム、そして何よりも安定した高い歩留まり率という、強固な基盤を持っています。Intelが10A、そして続く18Aプロセスで、彼らに匹敵する、あるいは凌駕する歩留まりとコスト効率を実現できるのか。RibbonFETやPowerViaといった新技術の導入は、確かに性能向上への大きな期待を抱かせますが、量産段階での安定性確保は、常に半導体製造における最大の難関の一つです。過去にIntelがプロセス微細化で苦戦した経験を考えると、この点には特に慎重な視点が必要だと感じています。
また、AIチップ市場は、NVIDIAのCUDAエコシステムに加えて、AMDのROCm、そしてオープンソースのONNX RuntimeやOpenVINOなど、複数のソフトウェアスタックが乱立する複雑な状況にあります。IntelのOneAPIが開発者の支持を得るためには、単なる技術的な優位性だけでなく、豊富なライブラリ、使いやすいツール、そして活発なコミュニティの構築が不可欠です。NVIDIAが長年かけて築き上げてきた開発者コミュニティの厚みは、一朝一夕で追いつけるものではありません。しかし、私はここにIntelのチャンスがあるとも見ています。AIの応用範囲が広がるにつれて、特定のベンダーに縛られない、より柔軟でオープンな開発環境へのニーズは確実に高まっています。Intelがこのニーズに応え、多様なハードウェアでAIを動かすための「共通語」としてのOneAPIを確立できれば、状況は大きく変わるかもしれません。
正直なところ、NVIDIA一強の時代が長く続いたことで、多くの企業がサプライチェーンの多様化、そしてコスト最適化の必要性を痛感しています。Intelは、この市場の隙間を狙い、戦略的にGaudiアクセラレーターを投入し、その性能とTCOで差別化を図ろうとしています。特に、データセンターにおける推論ワークロードは、学習ワークロードとは異なる最適化が求められる場合が多く、Intelの強みが生かせる領域です。また、エッジAIやAI PCといった、より多くのデバイスでAIが動作するようになるにつれて、NPUやCPU内蔵AIアクセラレーターの重要性は増すばかりです。Intelは、この広範なAIアプリケーション領域すべてをカバーできる、数少ない企業の一つです。彼らが持つPC市場での圧倒的なシェアと、データセンターにおける長年の実績は、NVIDIAとは異なる角度からAI市場にアプローチできる、独自の強みだと言えるでしょう。
投資家の皆さんには、Intelのこの挑戦を評価する上で、いくつかの重要なKPI（主要業績評価指標）に注目していただきたいと思います。まず、Intel Foundry Services (IFS) の受注状況と、主要な顧客獲得のニュースは、彼らのファウンドリ事業の成否を測る上で不可欠です。特に、TSMCやSamsungの顧客をどれだけ引き込めるか、あるいは新たなスタートアップや特定用途向けチップ（ASIC）の開発企業をどれだけ獲得できるかは、重要な指標となるでしょう。次に、Gaudiアクセラレーターの市場シェアの推移です。特にハイパースケーラーのデータセンターにおける導入実績や、実際のAIワークロードでの性能・電力効率の評価が、IntelのAIチップ事業の将来を左右します。そして、プロセス技術のロードマップ達成度です。10A、18Aプロセスが計画通りに量産され、高い歩留まりを維持できるかは、Intelの競争力に直結します。これらの要素を長期的な視点で追跡し、短期的なニュースフローに惑わされずに、Intelの戦略が着実に実行されているかを見極めることが肝要です。
一方で、技術者の皆さんにとっては、これは新たな技術の波に乗る絶好の機会だと私は考えています。Intelが提供するGaudiシリーズや、次世代Xeonに搭載されるAIアクセラレーターは、NVIDIAやAMDとは異なるアーキテクチャと最適化アプローチを持っています。OneAPIを活用してこれらのプラットフォームを使いこなすことは、自身のスキルセットを広げ、より多様なAIプロジェクトに対応できる能力を身につけることを意味します。特に、電力効率が重視されるエッジAIや、コストパフォーマンスが求められるデータセンターの推論ワークロードでは、Intelのソリューションが新たな選択肢として浮上する可能性は十分にあります。Gaudiアクセラレーターの登場は、単に性能競争を激化させるだけでなく、AIチップの価格構造にも影響を与え、結果としてAI導入の敷居を下げることにもつながるかもしれません。これは、AIの民主化を加速させる上で、非常に重要な要素だと私は見ています。
正直なところ、Intelがかつての半導体業界の「絶対王者」として、AIチップ市場の覇権を再び手中に収めるのは、並大抵のことではありません。NVIDIAは強力な製品ラインナップと、強固なソフトウェアエコシステム、そして揺るぎない開発者コミュニティを築き上げています。しかし、IntelがIDM 2.0戦略の下で示しているのは、過去の成功体験に囚われず、未来を見据えた変革への強い意志です。ファウンドリ事業の本格化、最先端プロセス技術への巨額投資、そしてオープンなソフトウェアエコシステムへのコミットメントは、Intelが単なる追随者ではなく、再びイノベーションの牽引者となる可能性を秘めていることを示唆しています。
私が長年この業界を見てきて思うのは、技術の進化は常に、既存の常識を打ち破ろうとする挑戦者たちによって加速されてきたということです。Intelのこの挑戦は、AIチップ市場に健全な競争をもたらし、結果として私たちユーザーや開発者にとって、より高性能で、より電力効率に優れ、そしてよりアクセスしやすいAIハードウェアとソフトウェアが生まれるきっかけとなるでしょう。私たちは、この壮大な物語の目撃者であり、そしてその一部となることができます。
IntelがAIチップ市場の未来をどのように塗り替えるのか、あるいは塗り替えることができるのか、その行方はまだ誰にも分かりません。しかし、この挑戦が、AI技術のさらなる発展を促し、私たちの生活や社会に計り知れない恩恵をもたらす可能性を秘めていることだけは確かです。私は、この競争が激化するAIチップ市場の動向を、これからも熱い眼差しで追い続けていきたいと思っています。あなたも、この歴史的な転換点に立ち会っていることを、ぜひ肌で感じてみてください。 —END—
IntelのIDMとしての経験と、セキュアな国内製造能力は大きな強みとなるはずです。しかし、この壮大な挑戦の道のりが決して平坦ではないことも、私たちは忘れてはなりません。
TSMCやSamsungといった既存のファウンドリ大手は、長年にわたる顧客との関係性、確立されたエコシステム、そして何よりも安定した高い歩留まり率という、強固な基盤を持っています。Intelが10A、そして続く18Aプロセスで、彼らに匹敵する、あるいは凌駕する歩留まりとコスト効率を実現できるのか。RibbonFETやPowerViaといった新技術の導入は、確かに性能向上への大きな期待を抱かせますが、量産段階での安定性確保は、常に半導体製造
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における最大の難関の一つです。過去にIntelがプロセス微細化で苦戦した経験を考えると、この点には特に慎重な視点が必要だと感じています。
また、AIチップ市場は、NVIDIAのCUDAエコシステムに加えて、AMDのROCm、そしてオープンソースのONNX RuntimeやOpenVINOなど、複数のソフトウェアスタックが乱立する複雑な状況にあります。IntelのOneAPIが開発者の支持を得るためには、単なる技術的な優位性だけでなく、豊富なライブラリ、使いやすいツール、そして活発なコミュニティの構築が不可欠です。NVIDIAが長年かけて築き上げてきた開発者コミュニティの厚みは、一朝一夕で追いつけるものではありません。しかし、私はここにIntelのチャンスがあるとも見ています。AIの応用範囲が広がるにつれて、特定のベンダーに縛られない、より柔軟でオープンな開発環境へのニーズは確実に高まっています。Intelがこのニーズに応え、多様なハードウェアでAIを動かすための「共通語」としてのOneAPIを確立できれば、状況は大きく変わるかもしれません。
正直なところ、NVIDIA一強の時代が長く続いたことで、多くの企業がサプライチェーンの多様化、そしてコスト最適化の必要性を痛感しています。Intelは、この市場の隙間を狙い、戦略的にGaudiアクセラレーターを投入し、その性能とTCOで差別化を図ろうとしています。特に、データセンターにおける推論ワークロードは、学習ワークロードとは異なる最適化が求められる場合が多く、Intelの強みが生かせる領域です。また、エッジAIやAI PCといった、より多くのデバイスでAIが動作するようになるにつれて、NPUやCPU内蔵AIアクセラレーターの重要性は増すばかりです。Intelは、この広範なAIアプリケーション領域すべてをカバーできる、数少ない企業の一つです。彼らが持つPC市場での圧倒的なシェアと
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Intel 10A、AIチップ市場の覇権を奪還できるのか？その真意とは
「Intelが次世代10AプロセスをAIチップ市場に投入」――このニュースを聞いたとき、あなたも「ついにIntelが本気を出したか」と感じたかもしれませんね。正直なところ、長年この業界を見てきた私にとっても、最初は少し複雑な心境でした。かつて半導体業界の絶対王者だったIntelが、近年AIチップの分野ではNVIDIAやAMDの後塵を拝しているのは、あなたもご存知の通りでしょう。しかし、今回の発表は、単なるプロセスの更新以上の意味を持っているように思えるのです。
私がAI業界をウォッチし始めて20年、シリコンバレー
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