【技術的視点】NVIDIAの最新ロードマップと新戦略

上記の物語的解釈は、NVIDIAが2025年5月の国際会議「Computex（コンピューテックス）」で発表した実際の戦略に基づいています。

1. 驚異の1年周期ロードマップ

NVIDIAは、Computex 2025の基調講演で「主要チップを毎年更新する」ロードマップを発表しました（※正式な製品仕様や発売時期は変更される可能性があります）。公表されたロードマップでは2024年 Blackwell（ブラックウェル）、2026年 Rubin（ルービン）へと続き、さらにJensen Huang CEOは”次々世代”のGPUを「Feynman（ファインマン）」というコードネームで紹介しましたが、こちらの仕様や投入時期はあくまで計画段階です[出典]。

2. 「AIファクトリー」戦略の核心

この戦略の核心は、NVIDIAが2025年に発表した「NVLink Fusion（エヌブイリンク・フュージョン）（旧 NVLink-C2C）」という超高速インターコネクト技術をAI Factory構想の物理レイヤとして標準化した点にあります。これにより、顧客は自社開発のカスタムチップとNVIDIA製GPUを一つのシステム内でシームレスに連携させることが可能になります。

🎯 Key Takeaways（お持ち帰りポイント）

• 【経営層への示唆】
  NVIDIAの戦略転換は、自社がAIインフラの「プラットフォーマー」であり続けるという強い意志の表れ。単一ベンダーへの依存リスクは残るが、カスタムチップとNVIDIA製品を組み合わせるハイブリッド戦略の検討が可能になった。
• 【開発・技術者への示唆】
  NVLink Fusionが導入されたことで、NVIDIA GPUと外部ASIC／CPUをメモリ一貫性を保ったままダイレクト接続できるようになった。既存のCUDAソフトウェア資産を活かしつつ、画像処理・通信・符号化などに特化したチップレットを同じNVLink Fabricに組み合わせることで、ワークロード単位で“性能とTCOを同時に最適化”できる設計オプションが現実化している。

【技術的視点】IntelとCerebrasのシステム戦略

Intel:
CPUの王者Intelは、AIチップ「Gaudi 3（ガウディ3）」の市場投入で苦戦。その反省から、チップ単体で提供予定だった「Falcon Shores（ファルコンショアーズ）」の市販計画を2025年1月に撤回。代わって、2026年発売予定の「Jaguar Shores（ジャガーショアーズ）」を、システム全体を最適化したラックスケールAIシステムとして位置付け直しました[出典]。

Cerebras:
スタートアップのCerebrasは、世界最大のAIチップ「WSE-3」を搭載したAIスーパーコンピュータ「CS-3」を完成品の形で提供。2025年7月、同社リリースによれば「CS-3が複数の推論ベンチマークでNVIDIA Blackwellを上回る」と発表。 また、2025年6月には米オクラホマ州で300台超のCS-3を稼働予定と発表しています（顧客名は非公表）[出典]。

【技術的視点】クラウド大手各社の独自チップ開発

Google:
業界関係者向けセッションで「Ironwood（アイアンウッド）」というコードネームが言及されたものの、Googleからの公式発表はなく、TPU v7との関連性も未確認です。報道ベースでは、Googleは「最大4倍の電力効率」と説明していますが、これは特定のモデルにおける理論値であり、実際には2〜4倍程度の幅があると見られています[出典]。

Amazon:
AWSの資料(2025年7月)によると、学習用チップ「Trainium（トライニウム）」ベースのUltraClusterは、理論上最大1.6M Trainiumチップ規模まで水平拡張可能です。ただし、AWSは実運用規模を公表しておらず、業界では数万チップ規模からと推定されています（注：この推定値は公式な数字ではありません）。

Meta:
Facebook等の推薦アルゴリズムに特化した「MTIA（エムティーアイエー）」の開発を継続。自社サービスに最適化することで、運用コストの削減を目指しています。

【かみ砕きポイント】1.6MTrainiumチップ規模とは？

この「理論上の規模」は、レゴブロックで例えると分かりやすいです。Trainiumチップを搭載したサーバー1台をレゴブロック1個だと考えてください。AWSのUltraClusterという仕組みは、これらのブロックを最大で160万個まで繋ぎ合わせ、一つの巨大な城（＝AIスーパーコンピュータ）を構築できる「設計」になっている、という意味です。これはアーキテクチャ上の理論的な上限値であり、AWSが実際にその規模のクラスターを常に運用しているわけではありません。

【技術的視点】CUDA 対 ROCm：思想と戦略の違い

NVIDIAのCUDAとAMDが主導するROCmの最大の違いは、その根底にある思想とビジネスモデルにあります。以下の表は、両者の特徴を比較したものです。

🎯 Key Takeaways（お持ち帰りポイント）

• 【経営層への示唆】AIインフラの選択肢は「NVIDIA一択」から多様化の時代へ。自社のAI戦略（コスト、性能、開発の自由度）に応じて、Intelのシステム、クラウド独自のチップ、AMDのオープンな環境などを評価・検討する必要がある。
• 【開発・技術者への示唆】CUDA以外のスキル（ROCmなど）の価値が相対的に高まる可能性がある。特定のクラウドサービスに最適化されたモデル開発や、オープンソースプラットフォーム上でのパフォーマンスチューニングが新たな専門領域となりうる。

【技術的視点】覇権の行方を左右する戦場と補給線

1. 勝敗を分ける３つの戦場

• ソフトウェアの戦場： 熟成された独裁言語「CUDA」の牙城はあまりに高い。しかし、自由を求める「ROCm」同盟がどれだけ開発者の心を掴めるか。
• システムの戦場： 柔軟だが複雑なNVIDIAの「銀河系」か、シンプルだが融通の利かないIntelの「城」か。ユーザーが「手軽さ」と「カスタマイズ性」のどちらを重視するかで、戦況は変わります。
• エコシステムの戦場： すべてを飲み込むNVIDIAの「連邦」、自給自足のクラウド「独立国家」、緩やかに連携する「オープン同盟」。どの経済圏が最も多くの富と才能を集めることができるのか。

2. 技術トレンド：HBM4メモリという名の補給線

この戦争の行方を左右する、もう一つの重要な要素が「補給」です。AIチップの性能を爆発的に高めるには、「HBM（エイチビーエム）」(High-Bandwidth Memory)という超高性能なメモリが不可欠です。

業界アナリストの予測では、SK Hynixが2026年後半にHBM4の量産を開始する可能性が指摘されていますが、公式発表はありません。一方、TrendForceの報道(2025年7月22日)では、Samsungも2026年下期にHBM4量産開始を目指すと報じられていますが、公式仕様は未開示で現時点の焦点はHBM3E量産です[出典]。 このメモリメーカー間の開発競争と供給能力が、各チップメーカーのロードマップを左右する新たな変数となっています。

🎯 Key Takeaways（お持ち帰りポイント）

• 【経営層への示唆】
  今後のAI投資は、チップ性能だけでなく、それを支えるメモリ（HBM）の供給動向も注視する必要がある。特定メーカーの供給遅延が、自社の導入計画に影響を及ぼすリスクを考慮すべき。
• 【開発・技術者への示唆】
  メモリ帯域幅はAIモデルの性能を直接左右する。次世代モデルの設計においては、HBM4のような最新メモリの特性を最大限に活かすアーキテクチャの検討が重要になる。