国際動向》Google製TPUはNVIDIA GPUの「最大10分の1価格」　大口顧客が相次ぎ採用、それでもフアンCEOはなぜ動じないのか

Googleが独自開発するTPU（Tensor Processing Unit）が、AI半導体市場で圧倒的シェアを握るエヌビディア（NVIDIA）に激しく迫っている。AI向け計算資源をめぐる「軍拡競争」は、2025年になって大きな転機を迎えた。エヌビディア製GPUの約10分の1とされるコスト優位に加え、AI訓練に特化したアーキテクチャを武器に、Googleは自社の最新モデル「Gemini 3」を全面TPUで訓練し終えたうえ、MetaやAnthropicといった大手との協力協議も進めている。「脱NVIDIA」の流れは投資家心理を直撃し、エヌビディアの時価総額は一日で1,000億ドル規模が吹き飛んだ。アナリストは、これは単なる売上争いではなく、将来のデータセンターの主導権をめぐる決定的な戦いだと見ている。

GoogleのTPUは、エヌビディアの牙城であるAI半導体分野において、その支配的地位に真正面から挑んでいる。最近発表されたGemini 3モデルは、訓練工程をすべて自社TPUで賄った点が大きな話題となった。同時に、AI企業AnthropicがGoogleチップを大量導入すると表明し、MetaもTPU導入に向けて協議中だと報じられている。こうした報道を受け、エヌビディア株は25日の寄り付きで一時7％前後下落した。

ここ数年、AIブームの最大の受益者は間違いなくエヌビディアだった。いまや同社は世界で最も時価総額の高い企業となり、投資家はAI半導体市場での同社の支配力は揺るがないとみて、株価を押し上げ続けてきた。多くの競合企業やスタートアップがシェア奪取を狙ってきたものの、目に見える成果はほとんどなかった。

しかし今、エヌビディアの最大顧客の一社が、最も手強いライバルになりつつある。Googleは今月、最先端のAIモデル「Gemini 3」を投入し、多くのベンチマークでOpenAIなど主要競合を上回ったと強調した。英『エコノミスト』が指摘するように、特に重要なのは、Gemini 3がGoogle自社開発のTPUだけで訓練されている点であり、GoogleはこのTPUを外部企業にも販売し始めている。その価格は、エヌビディア製GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）よりも大幅に安いとされる。 （関連記事： シリコンバレーの巨人がついに覚醒　Gemini 3が競合を圧倒し、時価総額3.6兆ドルを回復　Googleの成功秘話 ｜ 関連記事をもっと読む ）

先月には、Anthropicが最大100万個のGoogle TPUを使用する計画を発表し、その契約規模は数百億ドルに達するとみられている。また『ウォール・ストリート・ジャーナル』は、Metaが2027年までにデータセンター向けにGoogle製チップを採用する方向で協議していると報道した。このニュースを受け、Googleの持株会社アルファベットの株価は25日に再び1％超上昇し、時価総額は4兆ドルに迫った。AIツール、クラウドサービス、半導体事業への期待で続いてきた上昇トレンドに、さらに弾みがついた形だ。一方で、エヌビディアの時価総額は24日の取引終了後、1,000億ドル以上、全体のおよそ3％が失われた。

今月に入ってから、アルファベット株はすでに15％上昇しているのに対し、エヌビディア株は12％下落している。『ウォール・ストリート・ジャーナル』は、アルファベット株の高値更新要因として、政府による企業分割リスクを回避した司法判断、ウォーレン・バフェット氏率いるバークシャー・ハサウェイの投資参入、そして新AIモデルGemini 3への好評価などを挙げている。

テクノロジー系メディア「The Information」によれば、GoogleとMetaの交渉は24日夜からすでに始まっており、25日の早朝にエヌビディア株が下落した直後、同社はX（旧Twitter）で声明を発表した。「GoogleがAI分野で成果を挙げていることを歓迎する。われわれは今後もGoogleに半導体を供給する。エヌビディアは業界を一世代先行しており、あらゆる計算環境で全てのAIモデルを動かせる唯一のプラットフォームだ」と強調した。

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『ウォール・ストリート・ジャーナル』によると、GoogleがTPUを使い始めたのは約10年前で、当初は検索エンジンの効率化など社内利用に限られていた。2018年になってGoogleはTPUをクラウド顧客にも開放し、AIモデルの学習や推論に活用できるようにした。最近では、自社の大規模言語モデル「Gemini」をTPUで訓練し、Anthropicなど外部企業にも販売している。

近年、多くの大規模言語モデル（LLM）はエヌビディアのGPUで訓練されてきた。GPUは本来ゲーム向けの画像処理用だが、数十億個のトランジスタを搭載して並列計算を得意とし、AIモデルの学習や推論に不可欠となった。エヌビディアはこの特性に早くから着目し、AI計算市場の中心に立つことで世界最大の時価総額を持つ企業へと成長した。

『エコノミスト』は、エヌビディアの顧客企業には「より安い代替品を探す強い動機」があると指摘する。調査会社バーンスタイン・リサーチ（Bernstein Research）の試算では、典型的なAIサーバーラックのコストの3分の2以上をエヌビディアのGPUが占める一方、GoogleのTPUは同等性能で価格が半分から10分の1程度に収まるとされる。またブルームバーグ・インテリジェンス（Bloomberg Intelligence）は、Googleの来年の設備投資額が950億ドルに達し、その4分の3がAIモデルの学習や運用に充てられると予測している。

Amazon、Meta、Microsoftなど他の巨大企業も独自チップを開発しており、先月にはOpenAIもBroadcomと共同で自社チップ開発に着手すると表明した。ただし、いずれもGoogleの進捗には追いついていない。Googleが自社チップ開発に踏み切ったのは10年前で、当時、音声検索をユーザーが数分使うだけでデータセンターの容量を倍増する必要が出るとの予測が背景にあった。これが、Google独自の高効率プロセッサ開発を後押しした。

現在、Googleは第7世代TPUを投入している。投資銀行ジェフリーズ（Jefferies）は、Googleが来年およそ300万個のTPUを製造すると予測しており、これはエヌビディアの生産量の約半分に相当する。

しかし、エヌビディアの顧客がGoogle製チップへ切り替えることは容易ではない。エヌビディアが持つ最大の強みはCUDAプラットフォームで、これは開発者がGPU性能を最大限に引き出すためのソフトウェア環境だ。AI開発者の多くはCUDAを前提に作業しており、GoogleのTPUは自社製品に最適化された性質が強い。一方CUDAは多様な用途に対応するよう設計されている。

アナリストのジェイ・ゴールドバーグ氏は、GoogleのTPU販売は一定の制約があり、むしろ顧客を高収益のクラウドサービスへ誘導するのが本音ではないかとみる。またGoogleが競合に追いつかれないよう、チップ価格を意図的に高めに設定する可能性もあると指摘した。

『エコノミスト』は、こうした事情が、エヌビディアのジェンスン・フアンCEOが動揺する様子を見せない理由を説明する可能性があると述べる。フアン氏はGoogleを「極めて特別な例」と評し、同社がAIブーム到来以前から独自チップに取り組んできた点を評価している。一方で、他社の取り組みについては「小さくて愛らしい」と軽くいなしている。また、GPUの柔軟性にも強い自信を示しており、現在主流のTransformerアーキテクチャが進化する過程で、ゲーム向けに設計されたGPUは構造的に調整しやすく、研究者が新手法を試す際にも適していると語っている。

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​編集：田中佳奈

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