チップはかなり小さいもので、中には手のひらに収まるものもあります。しかし、人工知能モデルを構築するには欠かせないものであり、世界最大のテクノロジー企業は、競争に先んじるために膨大な数のチップを必要としています。
マイクロソフトもそうした企業の一つです。そして、書面上では、同社には問題があるように見えます。ガーディアン紙の調査により、マイクロソフトがAI容量について述べていることと、実際に使用している先端AIチップの数との間に、明らかな不一致があることが判明しました。
これは小さな差ではありません。マイクロソフトは2024年末までに、世界のデータセンターに180万個のAIチップを設置することを目指していたと報じられています。それから約2年後、2800億ドルの拡張の最中にある同社は、ガーディアン紙が入手した内部文書によると、220万個のAIチップを設置しています。これは、一部の専門家が予想していた数の半分にも満たない数字です。
簡単に言えば、世界的なAI競争には、非常に高価なチップで稼働する大規模なデータセンターの建設が必要です。この明らかな不一致は、マイクロソフトの最新データセンターが完全に稼働していない可能性、あるいは稼働していたとしても、必要なチップを備えていない可能性を示唆しています。
これはまた、より大きな問題を指し示しています。AI技術が実際にどのように進歩しているかを追跡することは難しいのです。AIを動かすチップは、世界で最も価値のある2社のうちの1社であるエヌビディアによって製造されています。そのサプライチェーンは、業界で最も厳重に守られた秘密の一つです。
ほとんど例外なく、エヌビディアはこれらのチップを何個、誰に販売したかを報告していません。その顧客である世界最大のテクノロジー企業も、自社が何個保有しているかを明らかにしていません。この情報がなければ、AIが本当に急成長しているのかどうかを誰も知ることは非常に困難です。
マイクロソフト：権力の空白？
過去2年間、マイクロソフトは猛烈なスピードでAIインフラを構築してきたと述べています。最高経営責任者のサティア・ナデラ氏は昨年、2027年半ばまでに世界のデータセンターの規模を2倍にすると述べました。2022年以降、同社はAI構築のために土地、建物、コンピューティングインフラに約2800億ドルを投資しています。これには、直近の四半期だけでも410億ドル以上が含まれます。
しかし、マイクロソフトがこの資金でどれだけのデータセンターを建設したかを推定することは困難です。
同社の進捗状況を測る一つの方法は、特に電力需要に関する公的な発表を見ることです。データセンターには電力が必要なため、稼働している施設の数を推定する方法として、マイクロソフトが利用可能なエネルギー、つまりAI容量を合計することが挙げられます。
マイクロソフト自身の主張（年次報告書や四半期決算での発表）によると、同社はAI構築の一環として、過去2年間で5ギガワット（GW）のデータセンター容量を追加したとされています。現在、5大陸に数百のデータセンターを保有していると述べています。
5ギガワットは膨大なエネルギー量であり、欧州最大のデータセンターパークの4倍に相当します。しかし、マイクロソフトの総容量はこれよりもさらに大きいはずです。同社は2022年からAIインフラを構築しているからです。どれだけ大きいかは、未解決の疑問です。
2024年の内部プレゼンテーションで、マイクロソフトはすでに5GWのデータセンター容量を設置していると主張していたと報じられています。そうであれば、現在の総容量は10GWになる可能性があります。これらがすべてAIデータセンターであるかどうかは不明で、一部は他のクラウドサービス用かもしれません。しかし、マイクロソフト自身の声明は、最近の支出の圧倒的な焦点がAIインフラの構築にあることを示しています。
10ギガワットのAIデータセンターがあれば、マイクロソフトは約640万個のグラフィックス処理装置（GPU）を保有しているはずです。カリフォルニア大学リバーサイド校の教授であるシャオレイ・レン氏は、マイクロソフトのサステナビリティ報告書（財務諸表とは別に公表され、電力使用量の数値が含まれる）は、異なる状況を示していると述べました。同氏は、これらの報告書は、マイクロソフトの2024年のAI容量がおそらく1.2GWに近かったことを示唆していると述べました。しかし、この低い数字であっても、過去2年間に5GWのAIデータセンターを追加したのであれば、マイクロソフトは約400万個のAIチップを必要とすることを意味します。
「彼ら自身の指標によれば、マイクロソフトは正しいかもしれません。しかし、データセンター容量を追加したと言うとき、彼らが何を意味しているのかは明確ではありません。彼らは不十分な文脈しか提供していないのです」とレン氏は述べました。「サステナビリティ報告書は第三者によって監査されています。発表よりも信頼性があります。」
エヌビディアを専門とするアナリストは、マイクロソフトの公的な声明を考慮すると、同社はより多くのチップを保有しているはずだと考えていると述べました。「私にとっては少なすぎます。マイクロソフトが保有していると予想していた数よりも少ないです」と述べました。
マイクロソフトは、ガーディアン紙の計算が誤った情報に基づいていると主張しました。同社は、ガーディアン紙の数字のどれが誤っているのか、またその理由についての洞察は提供しませんでした。明確なのは、マイクロソフトのAI容量の構築が、年次報告書が示唆するよりもはるかに遅いペースで進んでいるように見えることです。
レン氏は次のように述べました。「書面上では、1四半期以内に1GWの電力容量を確保または発表することは可能かもしれません。しかし、その容量を稼働させ、同じ四半期内に実際にコンピューティングに使用することは、はるかに困難でしょう。」
マイクロソフト内部の情報源によると、同社のAIチップの総数は過去1年間で「ほとんど動いていない」とのことです。
明らかな不一致の一部は、マイクロソフトとオープンAIとの提携によって説明できるかもしれません。両者の商業パートナーシップの正確な条件は公開されていませんが、この部門がマイクロソフトのデータセンター展開の一部を占めている可能性があり、それらはガーディアン紙が入手した文書には含まれていないでしょう。
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オランダのミデンメールにあるマイクロソフトのデータセンター。写真：ANP/Shutterstock
「チップをたくさん持っていても…プラグを差し込めないかもしれない」
もう一つの要因があります。マイクロソフトの大規模プロジェクトのいくつかは、稼働にはほど遠いように見えることです。
米国におけるマイクロソフト最大のAI開発、ウィスコンシン州とジョージア州にあるフェアウォーターと呼ばれる2つのデータセンターを例に挙げましょう。4月、マイクロソフトの最高経営責任者であるナデラ氏は、ウィスコンシン州のフェアウォータープロジェクトが「稼働を開始する」と述べました。
しかし、エポックAIによる建物の衛星映像は、その一部だけが稼働していることを示しているようです。5月、マイクロソフトはウィスコンシン州の新聞に対し、フェアウォーターはまだオンラインになっていないことを認めました。
これは非常に一般的なことだとレン氏は述べました。当初はマルチギガワット、数十億ドルの投資でした。3年後、わずか300MWしか建設されていません。
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ナデラ氏は昨年、マイクロソフトは2027年半ばまでに世界のデータセンターの規模を2倍にすると述べた。写真：Jeff Chiu/AP
内部文書はまた、マイクロソフトがエヌビディアの最新モデルのチップであるブラックウェルを、エヌビディアの公的な発表から予想される数よりも少なく保有していることを示しています。昨年3月、エヌビディアの最高経営責任者であるジェンスン・フアン氏は、エヌビディアの上位4顧客（広くアマゾン、オラクル、マイクロソフト、グーグルと考えられている）からのブラックウェルの注文が360万個に達したと述べました。
この数字の内訳は示されていませんでしたが、マイクロソフトは歴史的にエヌビディアの最大の顧客の一つでした。これが依然として当てはまるなら、マイクロソフトのブラックウェル総保有数は100万個近くになるはずです。実際には、設置されているのはその半分にも満たない数です。
データセンターにないとしたら、チップはどこにあるのか？
エヌビディアの貸借対照表は、同社が非常に多くのチップを販売したことを示しているように見えます。2月に2159億ドルの収益を計上しました。マイクロソフトはこれらを購入したが設置していないのでしょうか？何個購入し、すべてを保有しているのでしょうか？
ナデラ氏は昨年末の「All Things AI」というポッドキャストで、この疑問に触れているように見えました。そこで彼はマイクロソフトのデータセンター構築について語りました。最大の問題は電力であり、電力が存在する場所に十分近いデータセンターを建設することだと述べました。
「それができなければ、実際には在庫に置かれたままのチップをたくさん抱えることになるかもしれません。実際、それが今日の私の問題です。チップ供給の問題ではありません。実際には、プラグを差し込むための温かいシェル（建物）がないのです。」
マイクロソフトの広報担当者は次のように述べました。「数十年にわたり、マイクロソフトはクラウドおよびAIサービスに対する急速に増大する顧客需要に応えるため、グローバルインフラを構築してきました。当社のデータセンターは、カスタムシリコン、インテル、AMD、エヌビディアのチップを複数世代にわたって組み合わせ、大規模に運用するために必要なネットワーク、ストレージ、システムインフラとともに使用しています。マイクロソフトは、AIインフラ内の特定のチップの数量については報告していません。ガーディアン紙が当社と共有した推定値は不正確であり、誤った前提から誤った結論を導き出しています。」
エヌビディアはコメントの要請に応じませんでした。
企業の「AI容量」からチップ数を計算する方法
世界最大のテクノロジー企業は、AI容量を電力（ギガワット）で測定しています。1ギガワットは70万世帯から100万世帯に電力を供給します。メタは、ルイジアナ州にある物議を醸しているハイペリオンデータセンターが5GWの容量を持つと述べています。英国の企業データヴィタは、ラナークシャーに1GWのデータセンターを計画しています。
これらの数字をチップ数に変換するには、その電力で何個のチップを稼働できるかを計算する必要があります。ガーディアン紙は、ロードアイランド大学の教授であるアブデルタワブ・ヘンダウィ氏とレン氏にこれらの計算を確認してもらい、以下の方法を使用しました。
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データセンター内のチップ数のおおよその目安を得るには、データセンターの電力使用量をH100などのAIチップの電力使用量で割ることができます。単一のH100は700Wを使用します。マイクロソフトが10GWの容量を持っている場合、これを700ワットで割ると、約1200万個のチップがあるはずです。
H100は、内部文書に記載されているチップの大部分を占めています。また、マイクロソフトが消費電力の少ないA100と、消費電力の多いブラックウェルを保有していることも示しています。
しかし、この大まかな推定はいくつかの要因を考慮していません。まず、データセンターには冷却システムやその他の機器もあり、それらも電力を使用します。レン氏は、典型的なAIデータセンターでは、電力の80%がコンピュータチップに使用されると推定しています。これは国際エネルギー機関の数値とほぼ一致しますが、正確な数値はデータセンターの効率に依存します。10GWの80%は、約8GWが実際に使用されていることを示唆します。
これは、2024年のサステナビリティ報告書に記載されているマイクロソフト自身のデータセンター効率の数値よりもわずかに低いものです。その報告書は、新しいデータセンターの電力の89%がITシステムに使用され、11%がオーバーヘッドであることを示唆しています。
第二に、データセンター内のすべてのチップがAIチップであるとは限りません。AIチップは、計算を実行するのを助けるメモリチップなどの他のコンピュータチップとともにサーバーラックに取り付けられます。8個のH100 GPUを搭載したサーバーは、最大約10kWの電力を使用します。
8GWを10kWで割ると、80万台のサーバー、つまり640万個のチップになります。
これは控えめな推定です。なぜなら、実際にはマイクロソフトのような企業は電力容量をある程度過剰に予約するからです。つまり、IT容量が完全にサポートできるよりも多くのチップをデータセンターに設置するのです、とレン氏は述べました。
よくある質問
マイクロソフトのAI戦略とチップ不足に関するよくある質問のリストを、自然でユーザーフレンドリーなトーンで以下に示します。
初心者向けの質問
1 マイクロソフトはチップ不足のせいでAI計画を実際に遅らせているのですか？
回答 いいえ、実際にはそうではありません。マイクロソフトは依然として非常に速く動いていますが、AI機能をどこに配置するかについて、より賢くなる必要があります。同社は、すべての人に一度に機能を展開するのではなく、大規模で価値の高い顧客と自社の主要製品を優先しています。また、チップをより効率的に使用するようにソフトウェアを設計しています。
2 チップ不足は、マイクロソフト製品を使う一般の人にとって何を意味しますか？
回答 あなたにとっては、新しいAI機能が予想よりも少し遅れて届くか、全員に公開される前に、まずはより少人数のユーザーグループに展開されることを意味するかもしれません。機能がキャンセルされることはほとんどなく、単に遅延したり、段階的に導入されたりするだけです。
3 なぜマイクロソフトはAIにそれほど多くのチップを必要とするのですか？
回答 AIモデルは、大規模で複雑な計算機のようなものです。単一の質問に答えるために、数十億の計算を処理する必要があります。これをAIが即座に感じられるほど高速に実行するには、専用チップが唯一の方法です。マイクロソフトは、すべての顧客に同時にAIを提供するために、数百万個のこれらのチップを必要とします。
4 この不足は、単により多くのチップを製造することだけの問題ですか、それとも別の問題ですか？
回答 両方の要素があります。工場は十分な速さで製造できませんが、どのチップを製造できるかという問題もあります。AIに使用される特定のハイエンドチップは製造が最も難しく、世界でそれらを生産できる企業はほんのわずかです。
上級者向けの技術的な質問
5 マイクロソフトが入手に苦労している特定のチップはどれですか？
回答 主なボトルネックは、高帯域幅メモリと先端GPU、具体的にはエヌビディアのH100およびH200シリーズです。これらのGPUは、AIモデルのトレーニングと実行における業界標準であり、マイクロソフト、グーグル、アマゾンからの巨大な需要に供給が追いついていません。
6 マイクロソフトはこれを解決するために何かしていますか？自社のチップを製造していますか？
マイクロソフトのAI戦略は、チップ不足によって減速しているのでしょうか？
