AIチップ市場でNVIDIAの独占は続くのか？競合他社の最新技術と戦略、そして反トラスト法のリスクを徹底解説します。

AIプロセッサ最前線：NVIDIAはいつまで勝てるのか？

概要説明：
AIチップ市場は急速に進化し、多様な用途に応じた製品が登場しています。
本記事では、汎用AIアクセラレーターから特化型プロセッサ、推論特化型、学習特化型、高帯域メモリ、エッジAI向けまで、主要なAIチップを分類し、その特徴と競争力を分析します。
また、NVIDIAの市場支配と反トラスト法のリスクについても考察し、今後の展望を探ります。

※）2024年11月に行われたNVIDIAのAI summit Japan関連の記事はこちらからどうぞ。NVIDIAのAI summit Japanから見える人工知能用チップの未来

用途別に見る最新AIチップの分類と特徴

AIチップの進化により、用途に応じた多様な種類が登場しています。
本記事では、AIチップを6つのカテゴリーに分類し、その特徴と代表的な製品を紹介します。
汎用AIアクセラレーター、特化型AIプロセッサ、推論特化型AIプロセッサ、学習特化型AIプロセッサ、高帯域メモリ(HBM)、エッジAI向けプロセッサの各カテゴリーについて、定義と主要ベンダーのチップ名を解説します。この分類により、AIチップの多様性と各タイプの特徴を理解することができます。

汎用AIアクセラレーター

汎用AIアクセラレーターは、幅広いAIタスクに対応できるよう設計されたプロセッサです。これらのチップは、トレーニングと推論の両方を効率的に処理する能力を持ち、多様なAIアプリケーションで使用されます。高い計算能力と柔軟性が特徴です。

ベンダーとチップ名:

• NVIDIA Rubin
• AMD Instinct MI325X
• Intel Gaudi 3
• Huawei Ascend 910C

特化型AIプロセッサ

特化型AIプロセッサは、特定のAI処理やアプリケーションに最適化されています。これにより、特定のワークロードに対して高い性能を発揮し、効率的なリソース利用が可能です。特定用途向けの最適化が進んでいます。

ベンダーとチップ名:

• Microsoft Azure Maia (大規模言語モデル向け)
• Meta MTIA v2 (ランキングや推薦システム向け)
• Amazon Trainium 2 (機械学習トレーニング向け)
• Google TPU Trillium (AI特化ハードウェア)

推論特化型AIプロセッサ

推論特化型AIプロセッサは、学習済みモデルを使用してリアルタイムでデータから結論を導き出すために設計されています。低消費電力で高効率な処理が可能であり、エッジデバイスやモバイル機器での利用が一般的です。

ベンダーとチップ名:

• TENSTORRENT Grayskull
• NVIDIA A100
• Apple A18
• Google Edge TPU

学習特化型AIプロセッサ

学習特化型AIプロセッサは、大規模なデータセットを用いてAIモデルをトレーニングするために設計されています。高い演算能力とメモリ帯域幅を備え、大規模データセンターやスーパーコンピュータで使用されます。

ベンダーとチップ名:

• NVIDIA H100
• Cerebras WSE-3

高帯域メモリ(HBM)

高帯域メモリ（HBM）は、高速データ転送を可能にするメモリ技術です。AIプロセッサと組み合わせることで、大量のデータを迅速に処理できるようになり、特に高性能コンピューティング環境で重要な役割を果たします。

ベンダーとチップ名:

• Samsung HBM4 AIチップ
• TSMC HBM4 AIチップ

エッジAI向けプロセッサ

エッジAI向けプロセッサは、クラウド依存を減らし、エッジデバイス上で直接AI処理を行うために設計されています。これにより、リアルタイム処理が可能となり、IoTやロボット工学などの分野で活用されています。

ベンダーとチップ名:

• Apple A18 (モバイルデバイス向け)
• ルネサスエレクトロニクス DRP技術搭載チップ
• ロームの「AxlCORE ODL」搭載チップ

この分類は、各AIチップの主な用途や設計目的に基づいています。それぞれの分類には独自の特徴と用途があり、目的に応じて最適なチップが選ばれます。

何故NVIDIA一強？　他社のウィークポイントとは？

以下に、NVIDIAのチップに対する各ベンダーのAIチップのウィークポイントとその対策をリストアップしました。

AMD Instinct MI325X

ウィークポイント:

• ソフトウェアエコシステムの弱さ: NVIDIAのCUDAに比べて、AMDのROCmはまだ成熟しておらず、開発者の移行が進んでいません13。
• 市場シェアの低さ: データセンター市場でのシェアが低く、NVIDIAに大きく遅れをとっています。
  

対策:

• ROCmの強化: ソフトウェアエコシステムを強化し、開発者サポートを充実させることで、NVIDIAからの移行を促進します。
• パートナーシップの拡大: 大手クラウドプロバイダーやAI企業との協力を強化し、市場シェア拡大を図ります。

Meta MTIA v2

ウィークポイント:

• 汎用性の不足: 特定のモデル（ランキングや推薦モデル）に最適化されており、汎用性が低い可能性があります2。
• エコシステムの限界: PyTorch 2.0との統合は進んでいるものの、CUDAほど広範なサポートはありません2。
  

対策:

• 用途拡大: 他のAIタスクへの適用範囲を広げるためにチップ設計を改善します。
• エコシステム構築: 開発者コミュニティとの連携を強化し、ソフトウェアサポートを拡充します。

Intel Gaudi 3

ウィークポイント:

• ソフトウェア移行の難しさ: NVIDIAからの移行が難しく、採用率が低い。
• 市場導入の遅れ: 製品展開が遅れており、市場での存在感が薄い。
  

対策:

• オープンソース戦略強化: オープンソースソフトウェアと標準イーサネットネットワーキングを活用し、柔軟なスケーリングを可能にします。
• パートナーシップ強化: クラウドプロバイダーやOEMとの協力を深め、市場導入を加速します。

Huawei Ascend 910C

ウィークポイント:

• 米国制裁による技術制限: 最新技術へのアクセスが制限されており、製造プロセスが遅れています。
• 国際市場へのアクセス制限: 米国市場へのアクセスが制限されているため、グローバル展開が難しい。
  

対策:

• 国内生産能力の強化: 中国国内での製造能力を高め、自給自足体制を構築します。
• 技術革新と協力体制強化: 国内外での技術協力を通じて、技術的なギャップを埋めます。

Amazon Trainium

ウィークポイント:

• 採用率の低さと互換性問題: CUDAとの互換性不足があり、大規模な顧客での採用率が低い。

対策:

• AWS Neuronプラットフォーム強化: CUDAと同等レベルまでAWS Neuronプラットフォームを改善し、開発者がより容易に移行できるようにします。
• 教育とトレーニングプログラム: 開発者向けにトレーニングプログラムを提供し、新しいチップへの移行を支援します。

Samsung HBM3/3E

ウィークポイント:

• 熱と消費電力問題: NVIDIAのテストで熱と消費電力問題が指摘されています616。
  

対策:

• 製品最適化プロセス強化: 顧客ニーズに応じた最適化プロセスを進め、熱管理と効率性向上に注力します。
• 研究開発投資拡大: HBM技術に対する研究開発投資を増やし、競争力を高めます。

以上のように、これらのベンダーは、それぞれ独自の強みと弱みを持っており、NVIDIAとの差別化と競争力強化に向けた取り組みが求められています。

2025年以降の有望なAIチップ８選

将来性が期待されるAIチップを持つ7社を、NVIDIAの「Rubin」チップと比較しながら、有望な順に並べてみます。
この順位は、市場シェア、技術的革新性、そして既存エコシステムへの影響力を基準にした独自の評価です。そのため、主観的な部分が含まれる点はご了承ください。

現在、NVIDIAやAMDが業界をリードする一方で、MicrosoftやMetaなども独自の技術で競争力を高めています。

NVIDIA Rubin

• 開発元: NVIDIA
• 概要: NVIDIAの次世代AIチップ「Rubin」は、現行のHopper（H100）アーキテクチャーを超える性能を目指しています。新しいGPUと中央処理ユニット「Vera」の組み合わせにより、AIトレーニングと推論の両面で飛躍的な性能向上が期待されています。
• リリース時期: 未発表（2025年以降と予想）
• 製造プロセス: 未発表（推測では5nmまたはそれ以下）
• 市場シェア: AIチップ市場で約70%のシェアを持つ
• 技術的革新性: 新しいGPUと中央処理ユニット「Vera」を導入予定
• 既存のエコシステムへの影響力: CUDAプラットフォームの強化

AMD Instinct MI325X

• 開発元: AMD
• 概要: AMDの最新AIチップ「Instinct MI325X」は、NVIDIAの製品に対抗する設計となっています。288GBのHBM3Eメモリと6TB/sのメモリ帯域幅を備え、AIワークロードの性能向上を目指しています。
• リリース時期: 2024年第4四半期
• 製造プロセス: 5nm
• 市場シェア: データセンターGPU市場でのシェア拡大を目指す
• 技術的革新性: NVIDIAのH200比40%高い推論性能、新メモリ技術採用
• 既存のエコシステムへの影響力: ROCmソフトウェアによるCUDAからの移行容易化

Microsoft Azure Maia

• 開発元: Microsoft
• 概要: Microsoftは「Azure Maia」と「Azure Cobalt」の2種類のAIチップを導入します。Azure Maiaは大規模言語モデルのトレーニングと推論向けの特化型AI CPUで、OpenAIのGPTモデルに対応します。Azure Cobaltはクラウドサービス用の汎用CPUです。
• リリース時期: 2024年第1四半期
• 製造プロセス: 5nm
• 市場シェア: Azureプラットフォームを通じてクラウド市場で強い存在感
• 技術的革新性: サブ8ビットデータタイプサポート
• 既存のエコシステムへの影響力: OpenAIとの協力によるAzure最適化

Intel Gaudi 3

• 開発元: Intel
• 概要: Intelの最新AIアクセラレーター「Gaudi 3」は、データセンター向けに設計され、性能と電力効率を向上させています。特にスループットを20％向上させ、競合製品に比べてコスト効率が高いとされています。
• リリース時期: 2024年第3四半期
• 製造プロセス: 5nm
• 市場シェア: 予算チップ市場で強み
• 技術的革新性: NVIDIAのH100比50%高い推論性能
• 既存のエコシステムへの影響力: オープンソースソフトウェアとイーサネットネットワーキング

※）2024年第3四半期から本格的に出荷が開始されたインテルのAIチップの評判は後述のメモを参照のこと。

Meta MTIA v2

• 開発元: Meta
• 概要: MetaのAIアクセラレーターチップ「MTIA v2」は、FacebookやInstagramのAIアプリケーションで活用され、特にランキングや推薦広告モデルで性能を発揮します。初代比で性能が3.5倍向上し、NVIDIAへの依存を減らすことを目指しています。
• リリース時期: 2024年（具体的な四半期は未発表）
• 製造プロセス: 5nm
• 市場シェア: 自社サービス向けに開発
• 技術的革新性: 前世代比3.5倍の性能向上
• 既存のエコシステムへの影響力: PyTorch 2.0との統合

Huawei Ascend 910C

• 開発元: Huawei
• 概要: Huaweiの最新AIチップ「Ascend 910C」は、NVIDIAのH100に匹敵する性能を目指しています。既に受注を開始し、サンプルが技術企業に送付されています。米国の貿易制限による課題がある中でも、Huaweiはこの先進的なAIチップの生産を強化する計画です。
• リリース時期: 2025年第1四半期
• 製造プロセス: 7nm
• 市場シェア: 中国市場でNVIDIAに対抗
• 技術的革新性: SMICのN+2プロセス採用、NVIDIAのH100に匹敵する性能
• 既存のエコシステムへの影響力: 中国国内での自給自足体制構築

Cerebras Wafer Scale Engine 3 (WSE-3)

• 開発元: Cerebras Systems
• 概要: Cerebras Systemsの「Wafer Scale Engine 3 (WSE-3)」は、世界最速のAIチップとされ、90万個のAIコアと4兆個のトランジスタを搭載しています。このチップはCerebras CS-3 AIスーパーコンピュータを駆動し、125ペタフロップスのピーク性能を実現しています。
• リリース時期: 2024年（具体的な四半期は未発表）
• 製造プロセス: 5nm
• 市場シェア: 研究機関や政府機関向けの特定用途
• 技術的革新性: 4兆個のトランジスタ、900,000個のAI最適化コア
• 既存のエコシステムへの影響力: 大規模モデルトレーニング向け独自プラットフォーム

TENSTORRENT Grayskull

• 開発元: TENSTORRENT
• 概要: TENSTORRENT社では、ネットワークオンチップ技術とRISC-Vアーキテクチャーを使用した独自のAIチップ開発が進められています。NVIDIAのCUDAプラットフォームではなくPyTorchフレームワークを使用しており、多様なディープラーニングタスクへの対応が期待されています。
  またGrayskullの消費電力がNVIDIAの同等製品の1/10になるとしています。
• リリース時期: 未発表
• 製造プロセス: 未発表（RISC-Vアーキテクチャー使用）
• 市場シェア: 新興企業として開発者向けソリューション提供に注力
• 技術的革新性: PyTorchフレームワーク活用による柔軟な設計
• 既存のエコシステムへの影響力: 開発者コミュニティとの連携強化が期待

この記事は、各AIチップの特徴、開発状況、市場での位置づけを包括的に示しており、AIチップ市場の競争状況と技術革新の方向性を理解する上で有用な情報を提供しています。

 

 

NVIDIA:反トラスト法のリスク

Googleは現在、複数の反トラスト法関連の訴訟に直面していますが（※後述のメモ参照）
NVIDIAも調査対象となってますので現時点の状況を簡単にまとめてみました。

NVIDIAは現在、アメリカ合衆国司法省（DOJ）およびフランス競争当局による反トラスト法の調査を受けています。これらの調査は、NVIDIAがAIチップ市場での支配的地位を利用して反競争的な行為を行っている可能性があるとされることに基づいています。

アメリカ合衆国司法省（DOJ）の調査

背景:
NVIDIAはAI半導体市場で約80%のシェアを持ち、特にデータセンター向けの市場で圧倒的な存在感を示しています。

調査内容:
DOJは、NVIDIAがハードウェアとソフトウェアをバンドルし、両方を購入する顧客に優遇措置を提供しているかどうかを調査しています。また、他のサプライヤーへの移行を複雑にし、NVIDIAのAIプロセッサーを独占的に使用しない顧客に対してペナルティを課しているかどうかも検討されています。

影響:
調査が進む中で、NVIDIAの株価は急落し、市場価値が大幅に減少しましたが、それでも今年はAIブームにより株価は倍増しています。

フランス競争当局の調査

背景:
フランス競争当局もNVIDIAに対する反トラスト法違反の疑いで調査を行っています。特にCUDAソフトウェアとGPUのバンドルが反競争的であると指摘されています。

調査内容:
フランス当局は、価格固定や供給制限、不公平な契約条件、差別的行為などの可能性についても調査しています。

影響:
フランスでの調査結果は他国の規制当局にも影響を与える可能性があり、特にインド競争委員会（CCI）も市場研究を開始しています。

これらの調査は、NVIDIAが市場でどのように競争優位性を維持しているかについての重要な問いを投げかけており、その結果次第ではAI業界全体に大きな影響を与える可能性があります。
もし反競争的行為が認められた場合、NVIDIAはビジネス慣行を変更する必要があり、市場における競争が活発化する可能性があります。

 

まとめ

本記事では、AIチップ市場の現状と将来展望について詳細に分析しました。
NVIDIAが現在市場を支配している中で、AMD、Intel、Microsoft、Metaなど多くの企業が独自のAIチップ開発に取り組んでいます。これら企業は特化型プロセッサや高帯域メモリなどを通じてNVIDIAに挑戦していますが、それぞれソフトウェアエコシステムや市場シェアなど克服すべき課題も抱えています。

一方で、NVIDIAも反トラスト法による規制リスクに直面しており、市場支配を維持するためにはさらなる戦略が必要です。今後もAIチップ市場は急速に発展し続けるでしょう。

用途に特化したチップ開発やエコシステム構築など、多面的な取り組みが求められます。
これらの動向はAI技術全体に大きな影響を与えるため、引き続き注目が必要です。