テクノロジー大手によるAIチップ構造の再構築：MetaとGoogleの数十億ドル規模のTPU契約が市場を揺るがす

ニュース概要

メタ・プラットフォームズ社は、Googleと数十億ドル規模のAIチップ調達契約について詳細な交渉を進めており、2027年からデータセンターにGoogleのテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）を導入する計画で、早ければ来年にもGoogleクラウドサービスからチップをリースする可能性がある。この動きは、テクノロジー大手各社がAIチップ市場におけるNvidiaの独占的地位を打破しようと積極的に模索していることを示しており、同時に、GoogleのTPUチップが社内利用から外部への商業化へと大きく転換していることも意味する。

取引の背景と規模

The Informationの報道によると、この潜在的な契約は数十億ドル規模に達する可能性がある。メタは世界のAIインフラストラクチャにおける最大の投資家の一つであり、同社は今年の設備投資が700億ドルから720億ドルに達すると予測している。業界アナリストは、契約が成立すれば、GoogleがNvidiaの年間収益の約10%に相当する市場シェアを獲得する可能性があると推定している。

この契約は、TPUをNvidiaチップの代替選択肢として確立するのに役立つだろう。Nvidiaチップは、メタからOpenAIに至る大手テクノロジー企業やスタートアップがAIプラットフォームを開発・運用するために必要な計算能力の「ゴールドスタンダード」となっている。注目すべきは、Googleが以前、AIスタートアップのAnthropicと、最大100万個のチップを数百億ドル相当で提供する契約を締結していることである。

市場の反応と競争環境

報道後、Nvidiaの株価は火曜日に最大7%下落した後持ち直し、最終的には4.3%安で取引を終えた。一方、Googleの親会社であるAlphabetの株価は4.2%上昇した。Googleの親会社Alphabetは、水曜日のニューヨーク市場開場時に初めて時価総額4兆ドルを突破する見込みである。

Nvidiaはこれに対し、Xプラットフォームで声明を発表し、次のように述べた。「Googleの成功を喜ばしく思います。彼らはAI分野で大きな進歩を遂げており、当社は引き続きGoogleに製品を供給していきます。Nvidiaは業界を丸々一世代リードしており、すべてのAIモデルを実行し、すべての計算環境で動作する唯一のプラットフォームです。」

技術的優位性と戦略的意義

テンソルチップは10年以上前にAIタスクのために特別に開発されたもので、現在、複雑なAIモデルのトレーニングと実行方法として、親会社以外でも勢いを増している。TPUは特定用途向け集積回路（ASIC）であり、AIおよび機械学習タスクのために特別に設計され、Google自身の製品やGeminiなどのモデルでの長年の導入を通じて継続的に最適化されてきた。

Googleの最新TPUチップ「Ironwood」は液冷クラスターに導入されており、単一クラスターで最大9,216個のチップを収容でき、42.5エクサフロップス（毎秒100京回の計算に相当）の性能を提供する。このようなカスタマイズ特性により、Googleは競合他社に比べて優位に立ち、顧客に効率的なAI製品を提供できる。

アナリストは、Nvidiaの優位性が短期的に揺らぐ可能性は低いものの、GoogleのTPUがAI半導体市場にさらなる競争をもたらすと指摘している。AMDの株価もこのニュース発表後に4%以上下落し、市場がGoogleをAMDよりも競争力のあるNvidiaの挑戦者と見なしていることを示している。

業界への影響と将来展望

この取引は、テクノロジー業界における重要なトレンドを反映している。Nvidiaの最大顧客が、徐々に最大の競争相手になりつつあるというものだ。Googleの他に、AmazonとMicrosoftも独自のAIチップを開発している。Amazonは最近、大規模なデータセンタープロジェクトを完了し、主要なAI開発者であるAnthropicに50万個のカスタムAIチップをリースした。

メタにとって、GoogleのTPU採用はサプライチェーンの多様化戦略であるだけでなく、AIインフラストラクチャに対する長期的な計画も反映している。同社は、より多様なチップ供給源を見つけることで、Nvidiaへの依存を減らしたいと考えている。メタは以前、MTIAというカスタム推論チップも開発していたが、潜在的なTPU契約は、同社がチップ戦略を調整している可能性を示唆している。

Googleの広報担当者は、「Google Cloudは、当社のカスタムTPUとNvidia GPUに対する需要の加速を経験しており、長年にわたり、これら両方を同時にサポートすることに注力してきました」と述べた。これは、GoogleがNvidiaを完全に置き換えるつもりはなく、顧客により多くの選択肢を提供することを目指していることを示している。

しかし、GoogleがNvidiaの優位性に真に挑戦するためには、Nvidiaの独自コードが過去20年近くにわたって築き上げてきたエコシステムを克服する必要がある。世界中で400万人以上の開発者が、AIやその他のアプリケーションを構築するためにNvidiaのCUDAソフトウェアプラットフォームに依存している。このため、Googleはオープンソースソフトウェアを通じてTPUを開発者がより使いやすくするよう努力しており、PyTorchでのTPU操作を可能にしたり、エラー報告方法を改善したりしている。

市場の論争と課題

この取引は、AIバブルへの懸念が高まる中で行われた。投資家がより広範なAIバブルを懸念しているため、Nvidiaの株価はすでに逆風に直面している。2008年の金融危機時に不動産市場に賭けて名を馳せた著名な「ビッグショート」投資家マイケル・バーリ氏は、このチップメーカーの循環的なAI取引、ハードウェアの減価償却、収益認識について精査を行った。

メタとの契約の成否は、TPUが長期的に実行可能な選択肢となるのに十分なエネルギー効率と計算能力を発揮できるかどうかに大きく左右される。TPUはコスト面で優位性があるかもしれないが、性能、柔軟性、エコシステムの完全性においてはまだその価値を証明する必要がある。

AI産業全体にとって、このチップ競争の激化はプラスの影響をもたらす可能性がある。競争の激化は、より低い価格、より速いイノベーション、そしてより多様な技術経路を意味する。しかし同時に、これはAIインフラストラクチャ構築の高コストと巨大な規模を浮き彫りにしており、このゲームに参加できるのはごく一部のテクノロジー大手だけである。

2027年が近づくにつれて、業界はこの取引が最終的に成立するかどうか、そしてGoogleのTPUが実際の導入でその価値を証明できるかどうかに注目するだろう。結果がどうであれ、この交渉はAIチップ市場の競争環境における大きな転換点を示しており、Nvidiaの独占的地位はかつてない挑戦に直面している。