AI時代の勝者を分ける戦場がソフトウェアからハードウェアへ移動している。2026年に入り、NVIDIA、AMD、Microsoftが大型科学計算チップ市場で前例のない投資競争を繰り広げている。Alphabetは今年、AIインフラに最大1850億ドルを投資する計画だとBloombergが報じた。これは投資家の予想を大きく上回る規模である。
NVIDIAは1月15日、Earth-2オープンモデルファミリーを公開し、AI気象予測市場攻略に乗り出した。気候シミュレーションのような大規模科学計算需要が爆発的に増加し、高性能チップが必須インフラとして定着したのである。Microsoftも黙ってはいなかった。1月26日、次世代AI推論チップMaia 200を発表し、独自のシリコン開発に拍車をかけているとTechCrunchが伝えた。クラウド企業がNVIDIA依存度を低減するために直接チップを設計する傾向が顕著である。
AMDはCES 2026でRyzen AI 400シリーズを公開し、エッジデバイスAIチップ市場を狙う。PCとモバイル機器でリアルタイムAI処理が可能になることで、データセンターチップとエッジチップの両方で競争が激化する様相である。特に科学研究機関と製薬会社が新薬開発とタンパク質フォールディング予測に大型計算チップを大量導入し、需要が爆発した。既存のCPUでは処理速度が遅すぎて実用性に欠けるからである。
ハードウェア競争は当面さらに激化する見込みである。AIモデルが大型化するにつれて、学習と推論の両方で莫大な演算資源を要求する。独自のチップを保有する企業のみが費用効率性と性能最適化で優位に立てる。Gartnerは2027年までに大型クラウド業者の70%が独自のAIチップを運用すると予測する。ソフトウェア革新と同様にシリコン革新がAI時代の核心競争力となったのである。
FAQ
Q: なぜクラウド企業が直接チップを作るのか？
A: NVIDIAチップ依存度を低減し、費用を削減するためである。独自のチップで性能最適化とサプライチェーン安定性も確保できる。
Q: 大型科学計算チップとは何か？
A: 気候シミュレーション、新薬開発、タンパク質フォールディングのような複雑な科学演算を高速処理する専門チップである。GPUより並列処理能力が優れている。
Q: AMDが競争で生き残れるか？
A: エッジデバイスAIチップ市場で機会がある。データセンターはNVIDIA独走だがPCとモバイルではAMDが競争力を備えている。