『ヘネパタ』パターソン教授が鳴らすAI推論の警鐘――NVIDIA次世代『Feynman』へのパズルを解き明かす

コンピュータアーキテクチャのバイブル通称『ヘネパタ』本の著者であり、チューリング賞受賞者でもあるデービット・パターソン氏。この計算機科学の「神」が放った一通の論文が、いまAI業界に激震を走らせています。

AIの主役が「学習」から「推論（実行）」へと移り変わる中、私たちが直面しているのは「推論コストの爆発」という名の、経済的な持続可能性の危機です。

なぜ、NVIDIAのH200やGB200 NVL72をもってしても、DeepSeekのようなモデルの推論を「爆速かつ安価」に提供できないのか？
なぜ、最近のAIの回答は遅く、重く感じるのか？

その答えは、パターソン教授が指摘する「計算性能（FLOPS）よりも、メモリと通信がすべてを支配する」という残酷な現実にあります。

本noteでは、パターソン教授の最新論文を徹底解説しつつ、そこから導き出される「AIハードウェアの4つの進化方向」を解き明かします。

さらに、業界を驚かせた「NVIDIAによるGroq買収」と「Enfabricaのアクハイヤー」。一見バラバラに見えるこれらの動きは、実は2028年以降の次世代アーキテクチャ『Feynman（ファインマン）』へと続く、ジェンセン・ファンCEOの緻密なパズルの一片に過ぎません。

• 「メモリーウォール」という絶望的な壁をどう壊すのか？

• なぜNVIDIAは、自社の強みであるHBMを捨ててでも「フラッシュメモリ」を積むのか？

• GroqとEnfabricaの技術が融合した時、どんな化け物アーキテクチャが誕生するのか？

大推論時代の覇権を握るNVIDIAの「真のロードマップ」と、私たちが目撃することになる「コンピューティングの再定義」の全貌に迫ります。