テック大手がチップのライバルとなり、エヌビディア株が4%超下落

エヌビディア（Nvidia Corp.）の株価は、最大手顧客の2社であるグーグルとアマゾンが、独自開発したAIアクセラレータ・チップを企業顧客に直接販売する明確な計画を示したことを受け、4%以上下落しました。これは市場リーダーであるエヌビディアにとって新たな競争の最前線となります。

この動きは、エヌビディアの最も重要なパートナーを直接のライバルに変える恐れがあります。シーポート・リサーチの半導体アナリスト、ジェイ・ゴールドバーグ氏は「これはエヌビディアを根本的に混乱させる可能性がある。かなり重大なリスクだと思う」と述べています。

グーグルの親会社アルファベットは、独自のテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）チップを、自社のデータセンターで使用するために選ばれた外部顧客グループに対し、今年中に販売すると発表しました。モルガン・スタンレーは、50万個のTPUを販売するだけで、2027年までにグーグルに約130億ドルの増収をもたらすと推定しています。アマゾンもこれに続き、アンディ・ジャシーCEOは、今後2年以内に自社のクラウドサービス以外でもTrainiumチップのラックを提供する「十分な可能性がある」と述べました。

AIアクセラレータ市場の約90%を支配していると推定されるエヌビディアにとって、今回の発表は高収益ビジネスに対する長期的な挑戦となります。同社のリーダーシップが直ちに危険にさらされるわけではありませんが、ハイパースケール・クラウドプロバイダーが自社製シリコンの供給へとシフトしたことは、チップ業界における構造的な変化を意味します。

エヌビディアの支配に対する二正面作戦

グーグルとアマゾンの戦略的転換は、部品コストだけで3000ドルを超え、それよりもはるかに高値で販売されているH100のような、エヌビディアの強力だが高価なGPUに対し、より費用対効果が高く特化した代替案を提供することに重点を置いています。両社は、自社のカスタムチップが特定のAIワークロード、特にトレーニング済みモデルを実行するプロセスである「推論」に適していると位置づけています。AIアプリケーションの拡大に伴い、推論はクラウドコンピューティングコストの大きな割合を占めるようになっています。

グーグルはすでに推論専用に設計された新しいTPUを発表しています。同社のチップは歴史的に内部サービス向けに調整されてきましたが、それを外部クライアントに提供することはエヌビディアのハードウェアに対する直接的な挑戦です。同様に、ブルームバーグによると、アマゾンのTrainiumビジネスは年換算の収益実行レートが200億ドルを超えたとされており、大きな勢いを見せています。この拡大は、テック大手が2026年までにAIインフラに共同で最大7250億ドルを投資すると予想されている中で行われています。

しかし、すべてのアナリストがこれをゼロサムゲームと見ているわけではありません。バーンスタイン・リサーチのステイシー・ラスゴン氏は、AI業界の核心的な問題は需要の欠如ではなく、供給の欠如であると主張しました。計算ニーズが指数関数的に増大する中で、実行可能なチップ生産能力を持つ企業であれば、生産したものをすべて販売できるだろうと示唆しています。エヌビディア自体も、OpenAI、Anthropic、Metaなどの主要AIプレイヤーから952億ドルの供給確約を得ています。

カスタムシリコンへの不可逆的なシフト

グローバルデータのシニアアナリスト、ベアトリス・ヴァレ氏は、グーグルとアマゾンの決定をチップセクターを多様化させる「並外れた動き」と呼びました。「このプロセスには数年かかるだろうが、もはや不可逆的だ」と同氏は述べています。チップの消費者からチップのベンダーへの転換は単純ではありません。アナリストは、グーグルとアマゾンが、エヌビディアが長年築き上げてきた深い堀に対抗するために、広範なサポート、教育、サービスの提供体制を構築する必要があると指摘しています。

フォレスターのシニアアナリスト、アルビン・グエン氏は「製品を販売することは、それへのアクセスを提供することとは大きく異なる」と述べ、エヌビディアを企業にとって容易な選択肢にしている堅牢なソフトウェアとサポートネットワークの重要性を指摘しました。さらに、ムーア・インサイツ＆ストラテジーのパトリック・ムーアヘッド氏によれば、グーグルとアマゾンのカスタムチップは高度に独自仕様であり、自社のデータセンターアーキテクチャ向けに設計されているため、大量導入には課題が生じる可能性があります。

それでも、トレンドは明確です。Metaも独自のカスタムMTIAシリコンを追求しており、AI分野の最大手企業は積極的に垂直統合を進めています。独自のチップを開発することで、これらの企業は特定のソフトウェアやワークロードに最適化し、自社のテクノロジーロードマップを制御し、急成長するAIバリューチェーンのより大きなシェアを獲得することができます。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。