AMD、2030年までのAI市場を1.4兆ドルと予測

シリコンバレーで開催されたAMDの年次イベントAdvancing AIで、CEO のLisa Suは同社の社内市場予測とAMDのハードウェアおよびソフトウェアロードマップ開発を推進する戦略的根拠を発表した。Suは、2020年以来、AIトレーニング業務の計算需要が毎年5倍増加し、鈍化する兆しがないことに関する厳しい観察で開始した。しかし、Suによると、より大きなインフレクションポイントは、AIトレーニング（現在、相対的に少数の大企業に集中している）からAI推論への必然的なシフトであり、ビジネスはAPI経由で生成AIモデルをレンタルするか、ライセンスまたはオープンソースモデルを使用して独自の推論を実行するAIシステムを購入する。

現在の需要規模を説明するため、Suはstate of the AI Economyレポートのデータを引用し、2月にGenAIモデルが消費または生成した月35クアドリリオントークンを示した。指数関数的な成長曲線を考えると、7月末までに消費が月50クアドリリオントークンを超えると推定した。この膨大かつ加速する需要は、企業が今年行っているAIインフラ投資の数千億ドルを正当化すると、Suは主張した。ただし、成長曲線が続く場合に限られており、彼女が認めた懸念は「フィールド・オブ・ドリーム」の逆を呼び起こした：「建設すれば、彼らが来なくなる」。これまでのところ、需要が供給を上回っており、すべての主要コンポーネント（CPU、GPU、DRAMメモリ、フラッシュ、スイッチASIC、光学コンポーネント）全体の価格が上昇している。

Suは、AI加速器市場ではトレーニング対推論の比率が昨年の約50対50からことしは60%推論と40%トレーニングへシフトしたことを明かした。彼女は、この比率が推論に有利に動き続け、最終的に2対1、3対1以上の倍率に到達すると予想している。そのティッピングポイントに到達すると、生成AIの推論が、ハイパースケーラーおよびクラウドビルダーだけでなく、企業にとっても真の本番業務になったことを示す。単なる実験ではなく。

AMDの改訂されたデータセンターAI加速器総市場可能性予測は2030年まで延長され、AIトレーニングと推論の合計が2025年から2030年間に年間複合成長率45%で成長し、1.4兆ドル以上の収益を生成すると予測している。Suはまた、予想されるデータセンターCPU収益ストリームを3つのカテゴリーに分類した：バックオフィスアプリケーション、データベース、ウェブインフラストラクチャ、分析用の汎用CPU；AIクラスタノードのホストプロセッサーとして機能するCPU；および新しいエージェンティックAIクラスタ内のCPU（モデルがコードを生成し、GPU またはXPU推論エンジンと並行してPythonコードを実行するその他のタスクを実行するサンドボックス）。この3段階の分類は、エージェンティックAIサーバークラスタがサーバーCPU支出の復活を駆動することを示している。

アクセラレータとCPUを超えて、Suはデータセンター、クライアント、および組み込みカテゴリー全体のより広い計算TAMを提示し、2025年から2030年間に年間複合成長率40%で成長し、2兆ドル以上に達すると予測されている。データセンター計算は、その総資産の昨年より大きなシェアを占めるものと予想される。Suは、基調講演を「もう何が可能かについて話すのではなく、AIが業界のあらゆる部分と私たちの個人的な生活のあらゆる部分に実際の重大な影響を与える方法を実際に見ている」と述べて締めくくり、AMDの確信を再確認した。彼女は、その影響を可能にするテクノロジー、ロードマップ、およびパートナーシップの構築に対するAMDの焦点を強調し、現在の瞬間を「AIの次の段階」として枠付けした。

今後、AMDはAltair MI400アーキテクチャのMI455Xバリアントをことし後半にHeliosラックスケールサーバー設計に導入し、OEMおよびODMパートナーを通じてロールアウトすることを計画している。同社はVenice Epyc 9006プロセッサもことし後半のリリースに向けて準備している。これらの製品デビューは、市場予測と組み合わせて、業界がトレーニング主導から推論主導のワークロードへ移行する中で、AMDがAIインフラ構築の成長シェアを獲得するのに位置付けている。

AMDのAdvancing AIイベントは、加速器分野においてNvidiaの信頼性ある代替手段としてのAMDのポジショニングにおける重要な転機である。CEO のLisa Suは発表を率直な経済的議論に基づいていた。AIの推論業務がトレーニング段階から本番推論段階へと業界が移行する中で、市場を支配し始めているというものだ。Suが提示したデータ（2月に月35クアドリリオントークン消費、7月末までに月50クアドリリオン超に拡大見込み）は、需要が供給を上回り続けていることを示しており、現在進行中の数千億ドル規模のインフラ支出の正当性を支持している。

昨年の50対50のトレーニング対推論の比率から、ことしの60対40へのシフトは重大である。これは、推論がトレーニングと比べて最終的に3倍から4倍の計算量（および収益）を駆動するというのが、長年の業界予測を検証しているからだ。Suの社内予測では、AI加速器とCPUを合わせて2030年までに1.4兆ドルを超え、2020年代を通じて年間複合成長率45%で成長するとしている。注目すべきは、分析結果から2025年～2030年の間にデータセンター計算は組み込みおよびクライアント計算合計の8.3倍の規模となり、データセンターCPU支出に対するAI GPU およびXPU支出の比率が、これらの年間で平均6.5倍に達すると予測されていることである。これはAMDが追求するAI経済における特殊な加速器の重要な役割を強調している。