このあたりを見越して、クラウドAIサービスに向けたAIプロセッサベンダーが相次いで対応を表明しているのが非常に面白い。例えばCelebrasは2022年6月に、60億個のパラメータを持つGPT-Jを同社のCS-2上で高速に動作させられる事を発表している。この60億個というのは、ChatGPTのReward Modelのパラメータと同じであることに留意されたい。GraphCoreはGPT-3全体のマッピングを1台のIPU-POD256で実行できるとしている。Intel傘下のHabana Labsは2023年2月14日、GPT-3とほぼ同じ規模のBloom（パラメータ数1760億個）のインタフェースが、8枚のGAUDI-2カードで実施できると発表している。SambaNovaは2021年9月に早くからGPTサービスを提供開始しているが、2023年2月末にはGPTやBloom、Stable Diffusionその他のAIサービスを企業向けに提供する事を発表している。他にもGroqやTenstorrentなど、推論よりも学習にターゲットを置いたAIプロセッサを提供もしくは提供予定の企業は、何らかの形でGPTやDiffusion Modelの提供を計画している。

　ここでポイントになるのは、別に必ずしもChatGPTなりStable Diffusionである必要はないことだ。例えばMicrosoftは2023年2月7日、AI Chatと呼ばれるChatGPT類似のサービスをBingで提供開始している。確かにChatGPTやStable Diffusionは名前が大きく広まったのは事実であるが、まだ完成途中の技術であり、事実煩雑に更新されている。つまりまだ後発の技術が先発の有利さを覆す状況は十分あり得る状況であり、実際GPTにしてもGPT-4が間もなく登場すると言われているし、Stable Diffusionにしても後発のサービス（Novel AI Diffusionとか、ACertain/Couterfeit/Replicant/OrangeMixs/……）が次々に湧いている状況であり、これはこれまで高価な割に使いどころが限られると評されていた学習向けのハイパワーAIプロセッサに新たな用途を提示したともいえる。まだほとんどの学習向けAIプロセッサのベンダーがベンチャーあるいはスタートアップ+α程度の域を脱しない状況であるが、この波を掴んでそこから脱する企業がどれだけ出てくるか、ちょっと楽しみである。