グーグルに続いてアマゾンウェブサービス（ＡＷＳ）が、電力効率を高めた独自開発の人工知能（ＡＩ）チップを発売し、これまでエヌビディア（ＮＶＩＤＩＡ）が支配してきたＡＩチップ市場に変化の兆しが見え始めている。超大型モデルの学習需要が急増する中、コストや電力、サプライチェーンの負担が積み重なった結果、各企業が演算構造を自ら設計する戦略を選んだとの評価が出ている。いわゆる「電力性能比」を高めた巨大ＩＴ企業各社の独自のＡＩチップが、ＮＶＩＤＩＡの圧倒的な地位を揺るがすことができるのか注目が集まっている。
●独自チップの開発に乗り出したグーグルやアマゾン、オープンＡＩ
ＡＷＳは２日（現地時間）、米ラスベガスで開かれた年次イベント「ＡＷＳリインベント２０２５」で、カスタムＡＩチップ「トレイニアム３」を正式に発売すると明らかにした。ＡＷＳは、トレイニアム３が最大１４４個搭載されたウルトラサーバーを発売し、同日から利用可能だと説明した。
ＡＷＳによると、トレイニアム３は前世代の独自のチップに比べ演算性能を４倍に引き上げた一方で、電力消費量は４０％少ない。ＡＷＳはトレイニアム３を使用すれば、同等のＧＰＵを使用するシステムに比べてＡＩモデルの訓練および運用にかかるコストを最大５０％削減できると明らかにした。ＡＷＳのマット・ガーマン最高経営責任者（ＣＥＯ）は基調講演で、「トレイニアム３は、ＡＩ訓練と推論の分野で業界最高のコスト効率を示す」と強調した。
グーグルが独自に開発したテンソル処理装置（ＴＰＵ）も同様に、低電力消費と運用コストの削減を強みとする。ＴＰＵは最近公開され高い評価を受けているグーグルのＡＩモデル「ジェミニ３」の学習および稼働を主導したＡＩチップで、米半導体ファブレス企業のブロードコムと共同で開発された。ＡＩスタートアップのアンソロピックは、最大１００万個のＴＰＵを使ってＡＩモデルを開発する予定で、メタも独自のデータセンターにグーグルのＴＰＵを導入するものと伝えられている。オープンＡＩも、ブロードコムと共にチャットＧＰＴなど独自のＡＩモデルの学習と実行のためのＡＩチップを共同で開発する計画だ。
●供給不足のＧＰＵを代替
このように巨大ＩＴ企業各社が相次いで独自のＡＩチップを開発する最大の理由は、円滑な調達とコスト削減のためだ。大量データ処理に欠かせないＮＶＩＤＩＡのＧＰＵは、ＡＩエコシステムにおいて不可欠な存在だが、資金があっても入手が難しい慢性的な「供給不足」の状態が続いている。
世界のＡＩ投資が拡大する中、ＧＰＵを市場に先に投入したＮＶＩＤＩＡは、この市場の最強者となった。ＧＰＵベースのＡＩチップ市場で、ＮＶＩＤＩＡのシェアは９０％に達する。加えてＧＰＵ１台あたりの価格は３万～４万ドル（約４４００万～５９００万ウォン）と高額だ。ここに電力コストまで考慮すると、特定演算に最適化した専用チップを導入して効率を高めることが長期的に有利だとの判断を、巨大ＩＴ企業が下したと分析される。
企業ごとにサービスの特性が異なる点も、独自のＡＩチップ開発の理由となった。例えばＡＷＳはクラウド、グーグルはジェミニのような大規模言語モデル（ＬＬＭ）の学習のためのＡＩチップを必要としており、これに合わせてチップの開発を行ったという。汎用ＧＰＵはほぼすべての演算を処理できるが、特定企業のモデル構造に合わせて設計された専用チップは、同じ演算量をより低い電力で処理できる。
ただし業界では、ＡＩチップをめぐるＮＶＩＤＩＡの独占的地位がすぐ揺らぐことはないとの分析が多い。現在の世界のＡＩ研究開発環境は、ＮＶＩＤＩＡのＧＰＵと同社のソフトウェアプラットフォームであるクーダ（ＣＵＤＡ）生態系を中心に構築されている。既に投じられたインフラ規模と転換コストを考慮すれば、すぐに他のＡＩチップへの乗り換えは容易ではないという。ＮＶＩＤＩＡは最近、「グーグルがＡＩ分野で大きな進展を成し遂げた」としつつも、「（当社の製品は）業界より一世代先を行く」と自信を示した。
イ・ミンア記者 パク・ジョンミン記者 omg@donga.com
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