ITの家 10月28日のニュース。『ビジネスインサイダー』が本日（28日）未明に報じたところによると、Anthropicはリスクを分散させるため、AI計算タスクの処理に複数種類のチップを同時に採用している。この戦略は長期的にはNVIDIAの市場支配力を揺るがす可能性がある。
現地時間26日、Anthropicが公表した上場申請ファイル（S-1フォーム）によると、同社は複数の戦略的パートナーが提供する計算能力統合して統一されたリソースプールとし、その後ソフトウェアによって計算タスクを最も効果を発揮できるチップに割り当てます。
IT之家の報道によると、Anthropicが使用するチップは大きく4種類に分けられる。アマゾン Trainium、グーグル TPU、エヌビディア GPU、および AMD GPU。このようなクロスプラットフォームのスケジューリングを実現するために、会社は長年の時間と多額の資金を費やした。
アナリストは、この能力が大手AI企業を助ける可能性があると考えているNVIDIAへの依存を段階的に減らす，価格交渉においてより多くの主導権を得ることができます。
Moor Insights & Strategyの創業者兼CEOであるパトリック・ムーアヘッドは、Anthropicは複数のチップの利用を始めたばかりではなく、こうした能力を投資家を引きつける大きな強みとして位置づけ始めていると考えている。「本当に打撃を受けうるのは、NVIDIAの価格決定力だ。4つのプラットフォームの中から選べるということが」計算タスクの柔軟な割り当て「…できる顧客と、できない顧客とでは、交渉の場がまったく違うものになります。」」
IDCのアナリスト、アシッシュ・ナドカニ氏は、複数のチップを採用することにはもう一つの利点があると指摘している。それはNVIDIAチップの供給変動がもたらす影響を軽減する。
しかし、この戦略はNVIDIAへの脅威も限られている。異なるチッププラットフォーム間でのタスクの移行は依然として困難であり、特にモデルのトレーニングはその傾向が強く、モデルの推論よりも難易度が高い。プラットフォームを跨ぐスケジューリングを実現できるリソースを持つのは、最大規模のAI企業のみである。
Anthropicは依然としてNVIDIAのコンピューティングに数十億ドルを投入している。
D.A.デイビッドソンのテクノロジー調査責任者ギル・ルリア氏は、OpenAIなどの大企業も同様の手法を採用している可能性が高いとみているが、規模の小さい企業にとっては、そのために多額の資金と労力を投じることは必ずしも割に合うとは限らない。
Circular Technologyのグローバル・リサーチおよびマーケットインテリジェンス責任者であるブラッド・ガストワースは、Anthropicの戦略について次のように指摘した。短期的にはエヌビディアに重大な脅威をもたらすことはない。顧客がより多くのチップを選択できるようになったからといって、NVIDIAの性能、ネットワーク相互接続、ソフトウェアにおける優位性が消えるわけではない。
AIの計算能力が徐々にコモディティ化していく場合、NVIDIAはさらに広範なリスクに直面することになる。
CitadelのCEOケン・グリフィン氏は先週、ブルームバーグの取材で、計算能力の供給が需要を上回ればリース価格は下落する可能性があると警告した。「GPUは航空会社と同じで、運用の限界コストは低い。一度過剰能力になると、価格は暴落する」と述べた。