Bitmain との独占インタビュー: マイニング マシンからの年間収益が 25 億ドルである同社が、なぜ AI チップに注目しているのか?

2015年末、一連の議論を経て、同社はAIチップの開発という重要な一歩を踏み出そうとしていた。

Bitmainにとって、このニュースは予想外であると同時に納得できるものでした。 Bitmainはもともとデジタル通貨チップの製造会社としてスタートしました。人工知能の幅広い応用シナリオを目の当たりにした今、同社は人工知能の基盤となるアーキテクチャに進出し、AIチップのメリットを享受することを決意しています。

2017年末、Bitmainは同社初のAIチップSOPHON BM1680（中国名「Suanfeng」）を正式に発表した。わずか1ヶ月で関連商品は全て完売しました。 Bitmain はわずか 1 年半でゼロから 1 への道のりを完了しましたが、その野望はそれ以上です。

強いプレイヤー

AI チップがいつから人気のスタートアップ プロジェクトになったのかはわかりません。 Bitmain はビジネスチャンスを発見した最初の企業ではないが、最後の企業でもないことは間違いないだろう。

不完全な統計によると、AI チップを製造している企業は世界中に 40 社以上あるそうです。以前はチップ大手が数社しかなかったのに対し、今日のチップ企業は秘密裏に、そして激しく発展しています。

「百花繚乱」とは、ビットメインの製品戦略ディレクターであるタン・ウェイウェイ氏が現在のAIチップ時代を定義する言葉だ。

一般的に、人工知能は、基本層、アルゴリズム（データ）層、アプリケーション層の 3 つの層に分けられます。 「これまではアルゴリズムやアプリケーションに注目が集まっていましたが、現在は基礎となるものに注目が集まっています。チップの役割にますます注目が集まっています。」タン・ウェイウェイ氏は Pintu Business Review (ID: pintu360) に対し、現在のデータは十分に大きく、アプリケーションも十分に充実しているため、人材が業界アプリケーションに最適なインフラストラクチャについて考え、探し始めるきっかけになると語った。汎用CPUやGPUが人工知能時代のニーズを満たせなくなったとき、AIチップが台頭します。

AI チップは垂直サブ産業にも参入し、AI+ 多様化産業向けの専用フィールドチップになります。ビットメインが注目している分野は、セキュリティ、インターネット、都市ビッグデータです。

ビットメインのデジタル通貨チップにおけるこれまでの実績を考慮すると、同社はチップ業界について非常に深い理解を持っています。ビットメインはカスタマイズされたマイニングチップにより、2017年の売上高が25億ドルに達し、ビットコインチップとマイニングマシンソリューションの世界最大のサプライヤーとなった。情報によると、ビットメインは多数のカスタマイズされたASICチップと完全なシステムの開発と量産に成功しており、デジタル通貨チップの分野で数十億個のチップの量産に成功しており、最も先進的な7nmプロセス設計の経験を持っている。最も代表的なのは、暗号化されたデジタル通貨のマイニングマシンで使用される BM チップ シリーズです。

このように、すでにチップ業界で産業チェーンを確立しているビットメインは、AIチップの製造にも精通しているはずだ。しかし、AIチップはビットメインにとって2番目のベンチャーであり、同社はいかなる落とし穴も見逃していない。唐衛衛氏はPintu Business Reviewに対し、AIチップとデジタル通貨チップには、基礎となる物理的設計やプロセス技術など多くの類似点があると語った。しかし、上記のシステムアーキテクチャは再検討する必要があります。

Bitmain はチップ構造の選択をかなり長い間検討してきました。他社のIPライセンスを利用する場合、2016年初頭には選択肢が少なく、自分に合ったものを見つけるのは難しいでしょう。そうでない場合は、独自のチップ IP を作成する必要があり、必然的に困難が伴い、時間がかかることになります。チームは慎重に検討した結果、最終的に自ら研究開発に投資することを決定しました。 「幸いなことに、チームは意思決定プロセスにおいて非常に毅然としていました。」

AIチップキラー

BM1680 は、ディープラーニング アプリケーションのテンソル コンピューティング アクセラレーション処理専用のカスタム チップです。 CNN、RNN、DNNなどのディープニューラルネットワークの推論予測（Inference）やトレーニング（Training）に適しています。 Bitmainは、BM1680チップをベースに、Suanfeng SC1およびSC1+ボード製品のほか、新しいディープラーニングサーバーであるインテリジェントビデオ分析サーバーSuanfeng SS1を提供しています。ビデオ監視やインターネット画像処理などのさまざまなアプリケーション シナリオに強力なディープラーニング アクセラレーション機能を提供するように特別に設計されています。

唐衛衛氏は、このチップがセキュリティ業界向けに特に最適化されていると特に言及した。たとえば、従来の AI アクセラレータではビデオのデコードは利用できない場合があります。しかし、Suanfeng にはこの機能が搭載されています。

第 1 世代および第 2 世代の製品は比較的汎用的です。唐衛衛氏は、一般的に言えば同社の第一世代製品は試作品であるため、BM1680は大規模で包括的なチップであると述べた。第2世代のチップはセキュリティに重点を置き、将来的には顧客にカスタマイズされたチップを提供することも排除しません。

セキュリティ業界が重要である理由は、業界自体の規模と密接に関係しています。 2017年の中国のセキュリティ産業の市場規模は約6,000億元、世界の市場規模は1兆元に達し、非常に大きいと報告されています。 AIの観点から見ると、セキュリティ+AIは成熟しており、チップ変換に最適です。それに比べて、自動運転のシナリオはまだ実装されておらず、医療市場は大きすぎて細分化されているため、当面は AI の急速な統合には適していません。

セキュリティ業界では、AI チップは議論する価値のあるトピックです。 AI+セキュリティの概念が深まるにつれ、この分野ではスタートアップが非常に人気を博しています。 AIチップを作るかどうかが彼らにとっての課題となっている。

唐衛衛氏の意見では、チップの投資回収サイクルが長すぎることと、敷居が高い業界であることから、純粋にセキュリティに取り組んでいる企業のほとんどは AI チップに関与しないだろう。 「ウエハー生産に投資するだけでも数百万ドルの費用がかかり、これは巨額の投資です。第二に、それに対応するチームを構築するために人材を採用する必要があります。最も重要な点は、5年間投資を続ける自信があるかどうかです。なぜなら、顧客はチップ製品を一度だけ使うわけではないからです。」

この厳しい閾値に加えて、SOPHON チップの高い価値は、ディープラーニングのアルゴリズムとチップの理解にもあり、ハードウェアとソフトウェアの両方に障壁があります。さらに、反復サイクルに関して、SOPHON は「スピードは無敵」というコンセプトでリードする優位性を獲得したいと考え、9 か月ごとに製品をアップデートするという目標を設定しました。

唐衛衛氏は Pintu Business Review に対し、従来のチップメーカーの反復サイクルは 18 ～ 24 か月で、各世代のパフォーマンスは 20 ～ 30% しか向上しないと語った。従来のチップ開発では、特にインターネット企業が急速に成長している中国では、もはや業界のニーズを満たすことができません。

Tang Weiwei 氏は、現在の傾向を「ソフトウェアがハードウェアを定義する」と要約できると考えています。ほぼすべての企業がサービスとデータへと移行しており、製品はデータに変換され、データによって生み出される価値が製品の成長をさらに促進しています。 SOPHON は、迅速な反復手法を使用して新しいデータ、アルゴリズム、その他のモデルをチップにマッピングし、スピードを活用して顧客とともに成長します。 「このような状況下では、業界におけるチップ技術が混乱する可能性があると思う。」成熟した才能と技術が、ビットメインのチップにおける切り札となった。

業界競争

一般的に、AI チップは汎用型と特殊用途型の 2 つのカテゴリに分けられます。汎用チップには GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) や FPGA (プログラマブル ゲート アレイ) が含まれ、特殊用途チップには ASIC (特定用途向け集積回路) があります。両者は異なる分野で異なる役割を担っています。

Google の AI チップ TPU のような強力なものでも専用のチップ ASIC を使用しますが、その目的は汎用性です。これは、Google がクラウド サービスとディープラーニング ソフトウェア ライブラリ Tensorflow をより効果的に宣伝できるようにするためです。つまり、すべてが Google エコシステムに役立ちます。 Google のクラウド サービスでは、さまざまな業界のユーザーがすぐに導入できる、事前トレーニング済みのディープラーニング モデルも提供しています。

よく言われるように、大企業だけがエコシステムに焦点を当て、中小企業は垂直分野にのみ焦点を当てます。しかし、この意見に誰もが同意するわけではないかもしれません。唐衛衛氏は、コンピューティング チップのエコシステムを構築することは非常に重要だと考えていますが、コンピューティング チップはすべて汎用チップというわけではありません。垂直産業では、蓄積にはまだ時間がかかります。

中国ではAIチップも非常に人気があります。 CBInsightsが発表した「2018年人工知能トレンド展望」レポートでは、2017年7月に中国政府が2020年までにスマートチップで米国と同等になり、2030年までに世界のリーダーになると述べたと言及されている。CBInsightsは特に中国企業Cambrianに言及し、Cambrianは今後3年間で10億個の処理ユニットを生産し、ディープラーニング専用のチップを開発することを約束していると述べた。

唐衛衛氏の見解では、AIチップ市場はまだブルーオーシャンだ。ほとんどの場合、企業はずれた形で競争しており、市場はまだ本当の爆発の時代に入っていません。

AIチップの未来

人工知能起業ブームの到来により、AIチップ業界も急速に発展しています。

人材の観点から見ると、人工知能の人材がますます流入していることは、業界の活力の象徴です。別の観点から見ると、AIチップへの投資コストは大幅に低下し、ハイエンドチップが起業家に徐々に受け入れられ始めています。

唐衛衛氏は、AIチップ事業を始めるハードルは確かに下がっていると指摘した。しかし同時に、人材プールは増加し、市場は急速に拡大しており、AI、モノのインターネット、ブロックチェーンなどの業界ではチップに対する大きな需要があります。

「あらゆるものがつながる時代が来れば、あらゆるものにチップが必要となり、チップの市場規模は莫大なものとなるでしょう。」

このシナリオは空想ではありません。それは将来本当に起こり、さまざまな業界セグメント向けの AI+ チップの出現につながるでしょう。 Intel や Nvidia などの少数の巨大企業だけが市場を支配していた時代は永遠に終わりました。各分野で1社以上の巨大企業が出現する可能性があります。

唐衛衛氏は、中国の伝統的な企業にはAIの応用経験がないと予測しているが、一方で、これは伝統的な産業＋AIの巨大な可能性を証明しているとも述べている。

SOPHON BM1680 はテンソルコンピューティングチップであり、ASIC でもあります。このAIチップはTPUの中国版だと言っている人が多いです。唐衛衛自身はこの発言に反対している。「我々は誰かに取って代わろうと言っているわけではありませんが、我々はより優れたコスト効率を実証し、顧客により多くの選択肢を提供してきました。誰もこの分野を独占したいとは思っておらず、我々はもう一つの選択肢なのです。」