Google の TPU（Tensor Processing Unit） の発明者であり、市場で最も驚異的な推論速度を実現する LPU を開発した企業である Groq の創設者兼 CEO であるジョナサン ロス氏が、創業の経緯や価値がどこにあるのかなどのトピックについて詳細なインタビューをまとめています。

1. Groqの創設の背景と動機

ジョナサン・ロスは、Googleでのキャリアを通じて、特にテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）の開発において重要な役割を果たしました。TPUはGoogleのAIアプリケーションを支える重要な技術であり、その開発はロスに多大な経験と自信をもたらしました。しかし、彼はGoogleのような大企業の環境内では、革新的なアイデアを実現するために必要な柔軟性や自由度が制限されていることを感じていました。新しいプロジェクトを立ち上げる際には、多くの承認や手続きが必要で、これが創造的なプロセスを妨げる要因となっていたのです。

この経験から、より大胆な技術革新を追求し、スピーディーな意思決定が可能な環境で働くことの重要性を認識したロスは、Googleを離れる決断をしました。彼はスタートアップならではの柔軟性とスピードを生かし、新たな技術的挑戦に取り組むことを決意し、そうしてGroqが誕生しました。Groqでは、彼のビジョンを実現するために、AIとハードウェアの革新に特化したビジネスモデルを採用しています。

2. Groqの開発焦点と技術革新

Groqの初期段階での焦点は、AIチップのための高性能なコンパイラの開発にありました。コンパイラは、ソフトウェアとハードウェアの間で効率的にデータを処理するための重要な要素であり、この開発に多くの時間を費やしました。この戦略は、後のチップ設計においても大きな利点となり、高速なデータ処理と低遅延の達成に寄与しました。実際、Groqのチップは、AI推論速度が極めて高速であることが最大の特徴の一つです。これにより、AIの応用範囲が広がり、例えばリアルタイムでのビッグデータ分析や、高度な画像認識など、多くの技術的進歩が可能となりました。

3. Groqのビジネスモデルと市場での位置づけ

Groqは、従来のハードウェア販売に依存するのではなく、クラウドベースのAIサービスを提供することで市場にアプローチしています。このモデルにより、顧客は高価なハードウェアを自前で用意することなく、Groqの先進的なAI処理能力を利用できるようになります。また、Groqは顧客が自身のモデルをクラウドにアップロードし、Groqのインフラ上でそれを実行することを可能にしています。これにより、AI開発の敷居を大きく下げ、より多くの開発者や企業がAI技術を利用できるようになりました。

4. 産業への影響と将来の展望

ロスは、「コンピューティングは新たな石油だ」というビジョンを持っており、今後のデジタル経済におけるコンピューティングの価値と重要性を強調しています。AIとデータ処理の需要が急速に増加する中で、効率的なコンピューティングリソースの提供は、新たなビジネスモデルやサービスの創出を可能にします。Groqのような企業が推進する技術革新は、既存の産業構造を変革し、新たな市場の可能性を広げる要因となっています。また、AIが普及することで、ビジネスだけでなく社会全体の効率化や知的生産性の向上が期待されています。

5. 倫理と制御の問題

AIの倫理的な側面と制御の問題は、技術が進化するにつれてますます重要になっています。Groqは、AI技術が人間の意思決定を支援するツールとして機能することを重視しており、自動化が進む中でも人間が主体的な役割を保ち続けることができるようにしています。AIの適切な管理と倫理的な使用を確保するために、透明性の高いガイドラインと制御メカニズムの確立が求められます。これにより、AIの発展がもたらす利益を最大化しつつ、潜在的なリスクや問題を最小限に抑えることが可能となります。

ロス氏が語るTPU（Tensor Processing Unit）について

ロス氏は、「CPUをプログラムするのは簡単ですが、GPUをプログラムするのは難しいです。しかし、機械学習やAIにはGPUの方が適しています。そこで私たちは、CPUと同じくらい簡単にプログラムでき、かつGPUよりも優れたパフォーマンスを発揮するチップを開発しました」と語る。同社のAI向けチップはTPU（Tensor Processing Unit）と呼ばれ、競合製品の最大17倍もの速度を誇る。高速な理由についてRoss氏は、レストランの予約に例えて説明した。

「私たちのチップでは、プログラムがどれくらいの時間実行されるかがわかります。GPUの場合は、何千回もの処理を実行して平均の長さを求めます。レストランに例えるなら、GPUは予約しないで行って待たされるイメージです。ホストがあなたのパーティーの参加者全員が来るまで席を用意してくれないとしたらどうでしょう？ 4人だったら少し待つかもしれないし、100人だったら何時間も待つかもしれないし、何千人だったら一晩中待っても席に着けないかもしれません。一方、TPUは予約したレストランに行くイメージです。時間通りに来れば、そのまま入れてもらえますね」。

　ロス氏は、チップに搭載されるトランジスタの数は数年ごとに2倍になっており、同時にサーバーの数も数年ごとに倍になっていることを指摘した。システムが利用するチップの数が多ければ多いほど、少しの遅れが大きな問題につながる。GroqのTPUは従来のGPUなどと比べて遅延が少なく動作するので機械学習やAIに必要な処理を高速に実行できる。

Groqは、自社のTPUを搭載したハードウェアを顧客に直接販売したり、TPUのチップのみを供給していたりする。主な顧客はアメリカ国内の金融系や自動走行車関連など、高度な計算を必要とする企業だ。またホワイトハウスなど、国家機関への提供実績もある。

　ロス氏は、「金融企業では、非常に大きな問題を解決するために、膨大な数のチップを組み合わせてスケールアップしているのに対し、自律走行車やロボット分野では、いかに早く答えを出せるか、いかに少ないエネルギーで済むかが重要になります。自律走行車では、非常に電力を必要とするGPUを、当社のチップ1つに置き換えた事例もあります」とその性能をアピールした。