最終更新：2026年2月3日

物理と論理の常識を覆す挑戦者たち ― 2026年、AI半導体市場を再定義する3つの新境地

Q: Q1. この記事でいう「通信」とはネットワークのことですか？

いいえ。ネットワークだけではなく、HBM↔演算器（メモリアクセス）、NoC（チップ内）、インターコネクト（チップ間）、All-Reduce等（ノード間）を含む広義のデータ移動を指します。

Q: Q3. CerebrasはGPUを完全に置き換えますか？

万能の置き換えというより、データ移動が支配的になる領域で強い選択肢です。適用範囲、供給、運用などの現実条件とセットで判断するのが安全です。

Q: Q4. 推論特化ASICはモデルが変わったら終わりですか？

特化が強いほど、そのリスクは増えます。その代わり、モデル構造が安定している期間は低遅延・高効率で価値を出し得ます。どこまで変化への保険を捨てられるかが判断軸です。

Q: Q5. 結局、現場は何から始めるべきですか？

まずは制約から逆算してください。低遅延推論なら推論特化のPoC、並列が限界ならチップ間/ノード間のデータ移動を測定、用途分裂ならモジュラー設計の検討、という順が現実的です。

前編まで、NVIDIAが築き上げた「CUDAによる密結合」の強固さと、それがもたらす「Vera Rubinへのインフラ回帰」というシナリオについて論じてきました。現在のAIコンピュートにおいて、NVIDIAの王道は絶対的に見えます。しかしシリコンバレーには、その王道が前提とする「半導体の常識」そのものを疑い、全く異なるアプローチでゲームのルールを変えようとする「異端児（Mavericks）」たちが存在します。
そして2025年末〜2026年初頭、異端児たちの運命が動きました。
本稿では、NVIDIAの包囲網を“性能勝負”ではなく、「壊し方（3つの破壊）」として整理し、前半は技術の深層（エンジニア向け）、後半は比喩で直感理解（一般向け）で解説します。さらに後半では、異端児が辿る「3つの道（吸収／昇格／独立継続）」まで踏み込みます。

📖 読了 16分｜🎯対象：エンジニア・CTO・投資家・AI技術に関心のある一般読者｜🛠 難易度：★★★★☆（後半は★★☆☆☆）

重要：本記事でいう「通信（Communication）」の定義

本稿の「通信」は、一般的なネットワーク通信だけを指しません。AI計算の性能とコストを左右する広義のデータ移動（data movement）として、
①メモリアクセス（HBM↔演算器） ②チップ内（NoC） ③チップ間（NVLink等） ④ノード間（All-Reduce等）
をまとめて扱います。

※本文中の「通信ボトルネック」は、原則としてこの“データ移動ボトルネック”を意味します。

1分でわかる結論：

結論：NVIDIA一強に見えるAI計算機にも、“別ルールで勝つ”挑戦者がいる。
3派閥＝3つの“壊し方”：
- ① 物理を壊す：Cerebras — チップ分割と基板配線の壁を、ウェハスケールで“物理的に”消す
- ② 設計主導権を壊す：Tenstorrent — RISC-V＋モジュラーで用途別最適を“組み立てる”
- ③ 計算の前提を壊す：Etched（※Groqは2025年末にNVIDIAがアクイハイヤ＋推論IP取得）— 汎用性を捨て、推論特化で低遅延・高効率を狙う
読むメリット：「学習/推論」「電力/遅延/開発コスト」などの制約から、どの勝ち筋が現実的かを判断できる。
【2026年初頭の展開】異端児が辿る3つの道：
- 吸収される道（Groq）：王者に技術と人材を取り込まれ、その一部となる
- 主流に昇格する道（Cerebras）：大型顧客を獲得し、ニッチから主流市場へ参入する
- 挑戦を続ける道（Tenstorrent / Etched）：独立したプレイヤーとして技術と市場を磨き続ける

この記事の著者・監修者　ケニー狩野（Kenny Kano）

Arpable 編集部（Arpable Tech Team）

株式会社アープに所属するテクノロジーリサーチチーム。人工知能の社会実装をミッションとし、最新の技術動向と実用的なノウハウを発信している。
役職：(株)アープ取締役。Society 5.0振興協会・AI社会実装推進委員長。中小企業診断士、PMP。著書『リアル・イノベーション・マインド』

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読者へのガイド（読み方ショートカット）

CTO/技術選定：「0. 比較表」→「I. 技術の深層」各社の勝てる条件/導入コスト/最大リスクだけでもOK。
投資家：「0. 比較表」→「III. 王者の対抗策」→「結論」→「FAQ」を推奨。
一般読者：「II. 直感で理解する（比喩）」→「結論」→「FAQ」だけでも全体像が掴めます。

2026年のAI半導体市場の概念図。NVIDIAの要塞にGroqが統合され、対岸ではOpenAIとCerebrasが連携。周辺には独立勢力が点在する。

0. ひと目でわかる：異端児3派閥の比較（意思決定向け）

本稿のポイントは「誰が勝つか」を断定することではなく、“どんな条件の世界になったら、その技術が勝ち筋になるか”を掴むことです。

異端児3派閥の比較（意思決定向け）
※比較条件：AI計算における「別ルールの勝ち筋（壊し方）」で整理／期間：2026年2月時点／データ源：各社公式発表・主要報道・技術ブログ（本文出典参照）
評価軸	Cerebras（物理を壊す）	Tenstorrent（設計主導権を壊す）	Etched（計算前提を壊す）
壊す前提	チップ分割と基板配線（パッケージ/ボード）	巨大モノリスGPUの中央集権（設計主導権の固定）	GPUの汎用性（Transformer推論に不要な汎用性）
強み	データ移動をオンウェハに押し込み、チップ間由来の壁を物理で消す	RISC-V＋モジュラー/チップレット前提で用途別最適を「組み立てる」	Transformer処理フローをASICに焼き付け、低遅延・高効率を極限まで狙う
強い用途	通信（データ移動）が支配する巨大モデルの学習/推論、大規模並列	用途が分裂するエッジ/組込み/独自SoC（自社で設計主権を握る場面）	LLM推論（特に低遅延・高スループットがSLAで要求される領域）
最大リスク	供給/運用（冷却・フォームファクタ）/適用範囲（万能ではない）	ツールチェーン成熟/採用事例/統合責任の増大（自社で背負う範囲が増える）	柔軟性（モデル変化）/供給/エコシステム（Transformer依存が強い）
現場の態度	「通信地獄」が見えた領域では検証価値が高い（本番採用の条件を満たすかPoCで見極め）	自社製品設計を握る組織ほど選択肢になり得る（統合体制の有無が前提）	推論SLAが厳しいならPoC価値大（Transformer心中を決める覚悟が必要）
判定根拠	3派閥は「性能勝負」ではなく、(1)物理で配線の壁を消す、(2)設計主導権を分散化する、(3)ワークロード前提を固定して効率を極限化する――という “別ルール”で勝ちに行く。採用判断は「学習/推論」「遅延SLA」「電力制約」「統合責任（自社で背負えるか）」の制約条件から逆算するのが最も現実的。

（追補）最新動向（2026年2月時点）

✅ 異端児たちの運命が動いた — 2025年末〜2026年初頭の重大ニュース

【最重要】Cerebras：ウェハスケールCS-3と「Condor Galaxy」構想に加え、2026年1月にOpenAIと複数年の推論契約（総額100億ドル超規模と報道）を締結。OpenAIは最大750MWクラスの低遅延コンピュートを段階的に導入し、推論ワークロードの一部を本番採用していくと発表。
Tenstorrent：日本のLSTC向けにRISC-V＋チップレットIP協業が公表（公式/PR）。
Etched：2026年1月に資金調達が報道され、推論特化ASICの独立プレイヤーとして存在感を維持（詳細は公式更新待ち）。
NVIDIA：Rubinプラットフォーム（NVLink 6、Spectrum-X Photonics、BlueField-4等）をCES 2026で強く訴求。さらに2025年末のGroq関連ディールにより、推論特化IPと人材の取り込みも進んだ。

I. 技術の深層：エンジニア向け詳細解説

ここでは、各社が半導体設計の「どこ」を壊し（物理／設計主導権／計算前提）、どんな技術的ブレイクスルーでそれを成立させようとしているのかを、同じ評価軸で整理します。

評価軸（本稿のものさし）

ボトルネックの定義：何が遅い／高いのか（計算か、データ移動か）
解決手段：物理・設計・ソフトのどれで殴るか
勝てるワークロード：学習/推論、バッチ、モデル形状
導入コスト：ソフト移植、運用、供給、統合責任
最大リスク：技術・市場・依存のどこが怖いか

（前提）王道の強さ：NVIDIAは何を握っているのか

異端児を理解する前に、王者が強い理由を短く確認します。NVIDIAの本質は「チップ単体の速さ」だけではありません。CUDAというソフトウェア資産、データセンター運用を含む統合プラットフォーム、そして供給能力とパートナー網によって、導入容易性と標準を握っています。
つまり異端児が勝つには、“速い”だけでなく、“導入と運用の現実”も越える必要があるという話になります。

1. 物理を壊す：「配線」の否定 — Cerebras Systemsとウェハスケール・インテグレーション

NVIDIAがNVLinkやスイッチで多数のGPUを束ね、「ラック」を最小単位に統合していくのに対し、Cerebrasの思想はさらに過激です。核心は、
「チップ分割と基板配線（パッケージ/ボード）が、帯域・遅延・電力の支配的ボトルネックになる」
という問題設定にあります。

常識外れの「ウェハ丸ごと一枚」プロセッサ（WSE）

通常はウェハ上に多数のダイを作り、切り出してパッケージングし、基板上で再びつなぎます。Cerebrasはこの「切り出す」工程を否定し、ウェハを丸ごと一枚、巨大なプロセッサWafer-Scale Engine（WSE）として使います。
重要なのは、“通信が速い”というより、チップ間に出てしまうデータ移動そのものを、オンウェハに閉じ込める点です。

[Image placeholder: Cerebras WSE wafer comparison with standard GPU chip]

技術的挑戦とブレイクスルー

利点は、オンウェハのダイ間データ移動が基板配線ではなくシリコン上のインターコネクトで完結する点です。結果として、帯域と遅延のコストが“別物”になります。
一方で宿命は歩留まりです。ウェハ一枚を使う以上、欠陥を避けられません。Cerebrasは冗長性設計とソフトウェアで欠陥コアをバイパスし、製造・テスト・冷却の常識と正面衝突しながら成立させています。

勝てる条件：モデル巨大化が進み、チップ間/ノード間のデータ移動が支配的なコスト要因になった世界（巨大LLMの学習/推論の両方）。
実際にOpenAIは、この契約を通じてCerebrasのウェハスケール・システムを自社の高スループット・低遅延推論スタックの一部として組み込むと明言しており、ウェハスケールはPoC枠ではなく本番推論インフラとして位置づけられつつあります。

最大リスク：供給・運用・適用範囲（全ワークロードに万能ではない）。

【投資家視点：次の焦点】
今後は供給体制のスケールに加え、「OpenAIという単一の巨大重力」との距離感が焦点となります。100億ドル超の契約は、同時に“生殺与奪に近い依存”も生み得る。
Cerebrasが第二・第三の昇格パートナーを獲得していくのか、あるいはOpenAIの専属工房として純化するのか——ここが次の投資判断軸です。

2. 設計主導権を壊す：「中央集権」の否定 — Tenstorrentのモジュラー・アーキテクチャ

巨大で固定的なGPUを提供する中央集権モデルに対し、Tenstorrentが推進するのは、オープン命令セットRISC-Vと、チップレット前提の徹底したモジュラー設計です。狙いは単なる“速いチップ”ではなく、設計の主導権（自由度）をユーザー側に戻すことにあります。

「AIコンピュートの民主化」：完成品ではなく“部品”を配る

AIのワークロードは学習から推論、クラウドからエッジまで分裂しています。Tenstorrentは、AIコア、RISC-V CPU、メモリ/I/Oなどを、NoCで結ぶ“組み替え可能な部品”として捉えます。
つまり、NVIDIAが「完成された巨大な城」を提供するなら、Tenstorrentは「用途に合わせて組み替えられる高性能レゴ」を提供する思想です。

[Image placeholder: Tenstorrent modular chiplet architecture concept]

技術戦略の要点

ここで重要なのは、ボトルネックが「計算」だけでなく、統合（I/O、メモリ、ソフト、電力、コスト）に広がっている点です。モジュラー化は、用途別の最適を作れる反面、ツールチェーン、統合、検証の責任がユーザー側へ寄るというトレードオフが出ます。

勝てる条件：用途分裂が進み、専用SoC/エッジ最適が価値を持つ世界。
最大リスク：ツール成熟・採用事例・統合コスト（“自分でやる範囲”が増える）。

3. 計算の前提を壊す：「汎用性」の否定 — 推論特化ASICの挑戦と帰結

【2025年末の重大変化】Groqの帰結

Groqは2025年末の大型ディールを通じて、推論IPと中核人材の多くが王者側へ移り、「独立した対抗勢力」というより“取り込まれた異端”の象徴になりました。
以降、ここではGroqの技術を「NVIDIAに武器化された推論思想」として位置づけ、独立した推論特化ASICプレイヤーとしてはEtchedに焦点を当てます。

GPUの強みは汎用性です。しかし推論、とくにLLMの低遅延領域では、汎用性がムダとして表に出る場面があります。推論特化ASICは、汎用性を捨てることで、推論の“遅延の予測可能性”と“効率”を取りに行きます。

Groq（現：NVIDIAに統合）：コンパイラが支配する「決定論的スケジューリング」

Groqの特徴は、ハードウェア側の複雑さを削ぎ落とし、データ移動と計算のタイミングをソフト（コンパイラ）が事前に“決め打ち”する発想です。
これにより、メモリアクセス競合などのジッター（予期せぬ遅延）を抑え、低遅延・予測可能性を武器にしました。
この“予見可能性”は、リアルタイム応答が求められるエージェント型AIの標準原器になり得るため、王者が欲しがった——と理解すると腑に落ちます。

Etched（独立継続）：Transformer処理フローを“物理的に焼き付ける”

Etchedは一点突破です。Transformerの処理フローそのものを専用回路（ASIC）として固定化し、汎用チップでは到達しにくい効率を狙います。
ただし、モデル構造が大きく変わると賭けが外れます。ここは「世界がどれだけ長くTransformer中心で回るか」が運命を左右します。

データセンターで稼働する推論特化型ASIC搭載サーバー群。高密度な実装と複雑な配線が、低遅延・高効率な処理を支える。

勝てる条件：推論が支配し、SLAが厳しく、低遅延・予測可能性が価値になる世界。
最大リスク：柔軟性（モデル変化）・供給・エコシステム。加えて、NVIDIAが推論特化思想を統合したことで、推論特化領域でもNVIDIAとの直接競合が避けられなくなった。

II. 直感で理解する：アナロジーで掴む異端児たちの挑戦

ここからは比喩で理解します。NVIDIAを「王道の巨大デパート」に例えるなら、異端児たちは“別ルールの専門店”です。

1. Cerebras：都市そのものを一つの巨大な建物にする「究極の職住近接」

NVIDIAの発想は、高性能なビル（GPU）をたくさん建て、高速道路（NVLink）で結ぶ「都市づくり」です。移動は速いけれど、ビル間の移動はゼロにはなりません。

アナロジー：超巨大な平屋ワンフロア・オフィス

Cerebrasは「都市機能を仕切りのない超巨大な平屋に全部入れてしまう」発想です。部署（計算コア）と倉庫（メモリ）が同じフロアに並ぶので、外に出て道路を走る必要がない。
“通信が速い”というより、そもそも移動が外に出ないことが強みです。

2. Tenstorrent：完成品ではなく「高性能レゴブロック」を提供する

NVIDIAは完成されたスーパーカーを売るイメージです。誰でも速い。ただ「軽自動車で十分」な用途にはオーバースペックになりがちです。

アナロジー：用途別に組める高性能レゴ

Tenstorrentは「高性能なブロックの規格」を配る思想です。F1も軽自動車も、同じ規格で組み立てられる。
その代わり、組み立て（統合・検証）の責任は自分側に寄ります。

3. Etched：「何でも運べるトラック」を捨てた「専用レーシングカー」

GPUは砂利道からサーキットまで走れる“超高性能トラック”です。便利だけど、F1で勝つには荷台が重い。

アナロジー：特定コース専用のF1マシン

Etchedは「コース（Transformer）に合わせて車体を作り替えた」存在です。コースが変われば不利になりますが、そのコースでは最速を狙えます。

III. 王者の対抗策：NVIDIAは「データ移動」をどう潰しに来ているのか

異端児たちが狙うのは、突き詰めれば「データ移動の支配」です。では王者NVIDIAはどう対抗するのか。ポイントは“極端な共同最適化（codesign）”で、
チップ内・チップ間・ノード間・推論サービング
を同時に詰めに来ている点にあります。

1) スケールアップ：NVLink 6で「チップ間データ移動」を太くする

Rubin世代では、NVLink 6を核にしたラックスケール統合を強く打ち出し、GPUあたり数TB/sクラス、NVL72ラック全体で数百TB/sクラスのGPU間帯域といった指標を公式が提示しています（“チップ間（GPU-to-GPU）”のデータ移動を太くする発想）。

2) スケールアウト：Spectrum-X Photonics（CPO）で「ノード間データ移動」を詰める

大規模学習・大規模推論で支配的になりがちなノード間（集団通信）のコストに対し、NVIDIAはSpectrum-X Photonics（CPO：Co-Packaged Optics）など、“光”を前提にしたスケール設計を打ち出しています。

3) 推論“運用”の最適化：Dynamoで「推論の全体設計」を握る

Dynamoはひと言で言えば、推論サービング（配車）の司令塔です。どのモデルを、どのGPU/ノードに、どの順序で回し、どこで分割・並列化するかを“運用側”から最適化します。
推論ではGPUを速くするだけでは限界が出ます。NVIDIAはDynamoをオープンソースの推論ソフトウェアとして位置づけ、推論要求のオーケストレーションを含むAIファクトリーの生産性を上げる方向を明確にしています。

4) 異端児の「取り込み」：推論特化IPと人材をアクイハイヤする

NVIDIAの対抗策は、ハード・ネットワーク・ソフトの「面」だけではありません。推論特化のIPと人材まで取り込むことで、異端の武器を自らのAIファクトリーに組み込む戦略も取り始めています。
これは「競合を潰す」のではなく「競合を取り込む」王者の戦い方であり、異端児にとっては「勝つ」以外に「買われる」という出口が現実に存在することを意味します。
例：Groq関連のディールは、その象徴的なケースとして読めます。

結論：多様なる「異端」が切り拓く未来

NVIDIAが築くRubinという「王道の物理帝国」は強大で、当面の間、AIインフラの中心であり続けるでしょう。ですが、テクノロジーの歴史を振り返れば、「常識」は常に異端の挑戦によって更新されてきました。

もし、モデル巨大化が進み、チップ間/ノード間のデータ移動が支配的な限界に達すれば、Cerebrasのウェハスケールが最有力解になり得ます。実際に、OpenAIが100億ドル超規模と報じられる複数年契約でCerebrasを本番推論インフラとして採用し始めたことは、その未来が机上の空論ではなく、一部で現実化しつつあることを示しています。
もし、AIの利用シーンが爆発的に分裂し、用途別の最適が価値を持てば、Tenstorrentのモジュラー思想が効いてきます。
そして、推論が支配し続け、低遅延と予測可能性が勝敗を決めるなら、Etchedのような推論特化ASICが経済合理性で存在感を増すでしょう。

2025年末〜2026年初頭の展開は、異端児がたどる3つの道を示しました：

吸収される道（Groq）：王者に技術と人材を取り込まれ、その一部となる
主流に昇格する道（Cerebras）：大型顧客を獲得し、ニッチから主流市場へ参入する
挑戦を続ける道（Tenstorrent / Etched）：独立したプレイヤーとして技術と市場を磨き続ける

未来は「単一の王道」では決まりません。Rubinに象徴される王道の進化と、Cerebras・Tenstorrent・Etchedといった異端の突進が衝突し、あるいは融合する中で、多様な解が生まれます。エンジニアや技術選定者、投資家は、王道の強さを理解しつつも、“別ルールで勝ちに行く動き”と、その出口戦略の多様性から目を離してはなりません。

シリーズ完結