アップルは最近、エッジAIモデルのトレーニングに特化したMLXフレームワークにNVIDIA CUDAのサポートを追加する重要な決定をしました。このニュースが発表されて以降、テクノロジーコミュニティで大きな議論を巻き起こし、アップルがNVIDIAの強力なエコシステムに対してやむを得ない選択をしたことを示しています。

知られているように、アップルは「閉鎖的」として知られていますが、NVIDIA CUDAがAI開発分野においてますます支配的地位を固めていることから、アップルはAI市場でのシェアを獲得するために戦略を調整しなければならないと認識したのです。最近、NVIDIAの時価総額が4兆ドルを超える新記録を達成し、アップルの姿勢の変化をさらに推進しました。

MLXフレームワークがCUDAをサポートすることで、アップルの開発者はNVIDIA GPUを使ってモデルをトレーニングできるようになります。その後、MacやiPhoneなどのデバイスに配置することができます。この取り組みは開発効率を向上させ、アップルのAIエコシステムにも新たな活力をもたらします。

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では、なぜアップルがCUDAを受け入れることを選んだのでしょうか。まず、CUDAには統一メモリ機構があり、異なるデバイス間でのデータ共有や移動がより効率的になります。次に、CUDAをサポートすることで、開発者のクロスプラットフォームへのデプロイニーズに対応でき、Macでローカル開発テストを行うことができ、その後、NVIDIA GPUサーバーにプロジェクトをスムーズに移行できます。

2018年のことですが、アップルはシステムドライバの権限について厳格な制御を主張し、多数のNVIDIAグラフィックカードの公式サポートを突然停止しました。これにより、多くの専門ユーザーが高性能のNVIDIA GPUを使用できなくなりました。この行動は開発者たちの強い不満を引き起こし、アップルとNVIDIAとの和解を求める請願運動さえ起きました。今となっては、アップルのこの新しい戦略は、6年前の「GPU禁止騒動」に対する直接的な対応として解釈されています。

NVIDIAのCUDAは2006年に登場して以来、GPU計算の業界標準となり、500万人以上の開発者と数千社の生成AI企業を持つ強力なエコシステムを構築し、この分野における絶対的な地位を示しています。これがアップルが妥協した理由の一つであり、ネット上では「仕方がない」と評されています。

今回のアップルがMLXフレームワークをCUDAに適応させる決定は、規制上の考慮だけでなく、NVIDIAの強力なエコシステムに乗り、自身のAI分野での影響力を拡大するためのものです。