AIハードウェア市場分析：メモリボトルネックと各層のソリューション

本記事では、AIハードウェア市場におけるメモリボトルネックの問題を深く掘り下げる。GPUのテンソル演算速度はメモリ帯域幅をはるかに上回り、デコードフェーズではほとんどの演算ユニットがアイドル状態になる。チップ層（Groq、Cerebrasなど）、推論エンジン層（RadixArk、Inferact）、KVキャッシュ基盤（TensorMesh/LMCache）、パッケージング・相互接続層（CoWoS）など、各層の異なるアプローチを分析し、持続可能な企業はスタック内の他の部分に内部化できないコントロールポイントを掌握する必要があると指摘する。