AIチップの販売データエクスプローラーを公開

はじめに

AIの進歩をめぐる議論は、ますます計算能力、つまり計算資源にかかるようになっている。計算資源は、AIシステムの開発・学習・展開に欠かせない。しかし、AI用の計算ハードウェアの総容量について公開されているデータは、断片的で不完全なことがある。

この問題に対処するため、私たちは新しいAIチップの販売（AI Chip Sales）データエクスプローラーを公開する。近年販売または納入されたAIアクセラレータの台数と容量の両方を推定し、可視化するものである。決算報告、企業の開示、アナリストの分析、メディアの報道から得たデータと証拠を活用して、主要なベンダー（Nvidia、Google、Amazon、AMD、Huawei）のAIチップの台数を、AIチップのモデル別に推定している。

この公開は、世界のAI計算資源の保有量について、公開されているものとしてはこれまでで最も完全な全体像を示していると考えている。

計算資源

各チップの8ビット演算のピーク性能（1秒あたり演算回数）で測ると、世界のAI計算能力の累計はNvidia H100 GPUにして1,500万基超に相当する規模に達していることがわかった。

昨年は、チップの新しい世代による大きな移行もあった。特に、Nvidiaの新しいBlackwell世代がH100とH200の大部分に取って代わり、今ではNvidiaが販売したAI計算能力の過半を新しいB300だけで占めている。

コストと電力

これらのチップを取得して導入するには、膨大な資源が必要である。

全体として、これらのチップの購入費は、ネットワークやデータセンターの建設といった付随的な設備費を含めない段階でも、四半期あたり数百億ドルへと急速に膨らんでいる。

AIチップは多くの電力も必要とする。サーバーやデータセンターの電力のオーバーヘッドを考慮する前の段階でも、私たちが追跡しているチップの総量は10 GWを超える電力を消費する。これはニューヨーク市の平均消費電力のおよそ2倍である。

AIチップの販売データエクスプローラーが、世界の計算資源の傾向を理解するのに役立つツールとなることを願っている。データセットの全体と対話型の可視化については、こちらからエクスプローラーを参照してほしい。