IEEE Spectrum: 2026年の推論ハードウェア革命とオープンモデルへの影響
なお、本記事で扱っている情報は公式に確認が取れていない未確認の情報に基づいています。そのため、断定的な表現を避け、報道や関係者のコメントに基づく報告として記述しています。
概要
2026年におけるAI分野の関心が、大規模モデルの学習から「推論」へ大きくシフトしていると報じられています。モデルの利用増加やエージェント型AIの普及に伴い推論需要が急増しており、大手テック企業や半導体スタートアップによる新たなハードウェア構成の模索が進んでいるとされます。
NvidiaによるGroqの技術・人材の200億ドル規模での買収や、AmazonとCerebrasの提携など、従来の学習向けGPUを中心とした構成から、メモリ帯域幅やオンチップメモリを重視した推論特化型ハードウェアへの転換が報告されています。
発表の内容
報道によると、AIモデルの学習と推論では求められる計算特性が大きく異なることが浮き彫りになっています。学習時に行われる逆伝播（backpropagation）処理に対して、推論処理では自己回帰的（autoregressive）に1トークンずつ生成する「Decode」フェーズにおいて、モデルの重み（ウェイト）やKV cache（キーとバリューのキャッシュ）を高速に読み出すメモリ帯域幅がボトルネックになるとされています。その結果、Nvidia H100 GPU上でオープンソースLLMを実行する場合、処理時間の50から80%でプロセッサがデータ待ちのアイドル状態になっていると指摘されています。
こうしたメモリ問題や計算の非効率を解消するため、各社から以下のようなアプローチや動きが報告されています。
メモリ構造の改革とダイ積層
d-Matrix社は第2世代AIアクセラレータ「Raptor」において、DRAMダイの直上に計算アクセラレータダイを積層する構成を採用し、データ移動距離をマイクロメートル単位に縮小しているとされます。一方、Majestic Labs社は独自の銅線リンクとメモリアグリゲータチップを用い、汎用DRAMの接続距離を約1メートルまで延ばすことで、1サーバーラックあたり最大128 terabytesのDRAMを接続可能にすると主張しています。
また、SK Hynixなどのメモリメーカーは、最大帯域幅を倍増させた「HBM4」の生産を開始しており、2026年後半に出荷が予定されているNvidiaのVera Rubin GPUに搭載される見込みとされています。
異種チップの組み合わせによる役割分担
計算強度の高い「Prefill」フェーズと、メモリ帯域を極めて消費する「Decode」フェーズを別々のハードウェアに分担させる手法が登場しています。
Nvidiaは、Vera Rubin GPUラックでPrefillやアテンション計算を行い、オンチップSRAMを500 megabytes備えた「Groq 3 LPU」でDecode処理を行う2チップ戦略を提示したとされています。256基のLPUを組み込んだラックサイズの「Groq 3 LPX」システムも用意されていると報じられています。
Amazon Web Services (AWS) も自社開発の学習用チップ「Trainium」でPrefillを行い、Decode処理にはCerebrasの「Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3)」を組み合わせる構成を採用しているとされます。CerebrasのWSE-3は4兆個以上のトランジスタを集積した単一シリコンウェハで、44 gigabytesのSRAMを内蔵しており、単体で800億パラメータまでのモデルに対応可能とされています。実際にOpenAIの「GPT-5.3-Codex-Spark」の運用に導入され、秒間1,000トークンを超える出力速度を達成したと報告されています。
数値フォーマットとハードウェアの最適化
ソフトとハードの協調による最適化も進められています。Nvidiaは4ビットの数値フォーマット「NVFP4」を開発し、DeepSeek-R1をFP8からNVFP4へ量子化させた際、主要ベンチマークのスコア低下を1%未満に抑えつつ性能を3倍向上させたとしています。また、AMD、Intel、Qualcommなどは「MXFP4」フォーマットを支持しています。
さらに、スタートアップのTensordyne社は、対数計算システムを採用した「Napier」ハードウェアを開発し、乗算を加算に置き換えることで、Nvidiaの同等ハードウェアと比較して10分の1以下の電力でユーザーあたり最大1,300 tokens per secondの出力が可能になると主張しています。
他社の動向として、Anthropicが競合であるSpaceXAIから余剰の計算資源を月額10億ドル以上でリースしているといった取引も報じられています。
背景
AIの主流がモデルのパラメータ数を競う学習から推論へシフトしている背景には、LLMの実用化が進んだことに加え、モデルの利用態様の変化が存在すると資料では説明されています。
特に、思考のチェーン（chain of thought）を行う推論（reasoning）モデルの登場により、1回の問い合わせに対してモデルが自己反復を行って出力するトークン数が劇的に増加しています。高い思考エフォートを持つモデルでは、従来モデルの最大20倍のテキストを生成するとされています。さらに、自律的に目標へ向けて24時間動き続けるエージェント型AI（agentic AI）の拡大も、全世界的な推論ワークロードの激増につながっていると分析されています。
ローカルLLMの利用者への影響
ローカル環境や自前サーバーでオープンウェイトモデルを稼働させる技術者にとって、今回の動きは以下のような影響を与える可能性があります。
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量子化技術の進展による実行効率の向上
NVFP4やMXFP4といった新たな4ビット量子化フォーマットや手法の標準化が進むことで、精度の低下を最小限に抑えながら、ローカル環境のメモリ容量制限内でより大きなモデルを実行できるようになる可能性があります。 -
ローカル向けハードウェアに関する直接の言及は限定的
WSE-3、Groq 3 LPX、Majestic Labsのラック規模DRAMシステムなど、報道されたハードウェアアプローチの多くはデータセンターやクラウド基盤向けの巨大な構成となっています。これらが個人用機材や一般的なローカル環境へ直接還元されるかについては、今回の資料では明確に言及されていません。 -
モデルの公開形態やライセンスへの影響
既存のオープンウェイトモデルの入手性や、今後公開されるモデルのライセンス、API中心への提供形態の移行などに関する具体的な情報は資料内に含まれていません。
出典
更新履歴
- 2026-09-17: 公式の一次情報で内容を確認しました。メタデータに記事タイトルが含まれ、主張と一致する