AI推理時代：英偉達は次の計算力ブームの頂点をどのように築くのか？

GPT-3時代には1750億パラメータのモデルが巨大な存在でしたが、現在では兆単位のパラメータを持つハイブリッドエキスパートモデルが一般的になっています。AI産業の最大の課題である推論遅延は、次のNVIDIAの克服すべき産業の難関となっています。

GPUの「スループット優先」設計哲学は、リアルタイムインタラクションの推論シーンで厳しい課題に直面しています。しかし、単一のユーザーリクエストを処理する「小バッチ・シリアル生成」タスクでは、高帯域幅メモリ（HBM）に依存するアーキテクチャが頻繁なデータ移動を引き起こし、大きな遅延と電力浪費をもたらします。

LPUの登場は、この根本的なアーキテクチャのミスマッチを解決するためのものです。

産業チェーンの複雑なノイズを突き抜け、推論時代に注目すべきコアなポイントは何でしょうか？