AWSが提供するクラウドサービス事業では、世界各地に設置されるデータセンターの中に、無数のCPUやGPU、そしてネットワークカードといった多数の半導体製品が使われており、そうしたAWSの事業にとって多大なコスト負担になっている。それを仮に自社製品に置き換えることが可能になれば、大幅なコスト削減が可能になり、利益率は大幅に向上するからだ。 　ただし、ネットワークカードに関しては他社製から自社製品への移行は比較的簡単なのだが、CPUやGPUに関してはいくつかのハードルがあってまだまだ大多数は既存の半導体メーカーの製品だ。CPUでいえば、AMDやIntelのx86プロセッサーが、GPUで言えばNVIDIAのGPUが圧倒的で、AWSが投入しているArm CPUの「Graviton」、GPUの替わりにAI学習を行う「Trainum」はいずれもAWS内のシェアでも大多数にはほど遠い状況だ。いずれも課題はソフトウェアの互換性で、新しい開発キットなどを投入しているものの、まだまだ既存の半導体メーカーのソリューションへの支持は強い状況だ。

　ただし、高まるばかりの生成AIのニーズが市場を変えつつある。例えば、生成AIの学習に必要なNVIDIAのGPUは需要に対して供給が追いついていないことが近年指摘されており、それに伴って高止まりになっているコストに対する指摘も強くなっている。それに対して、AWSが提供する「Trainum」はAI学習を行う時の消費電力とコストが大幅に少なくなるのがメリットで、NVIDIA GPUの代替として今注目を集めつつある。

■IT業界における“縁の下の力持ち”的存在に 　その恩恵を受けるのは、AWSの顧客企業だ。今回のre:Inventにはその顧客代表としてアップルが呼ばれ、GPUに替えてAWSのカスタムシリコンを活用するメリットを説明している。アップルマシンラーニング・AI上級部長 ビノット・デュピン氏は「従来と比較して50％の効率を改善することができた」と説明し、それを活用していくことで、アップルが同社のiPhoneなど向けに「Apple Intelligence」と呼んで提供している生成AIのソリューションを50％高効率で実現できると説明した。