シリコンの変化：Amazon と Google が Nvidia の AI ヘゲモニーに挑む方法

ここ数年、人工知能（artificial intelligence、AI）革命の物語は単一のハードウェアプロバイダー、Nvidia と切り離せない関係にありました。H100 や今後登場する Blackwell GPU は AI 界の通貨のように扱われ—希少で高価、そして絶対に必要でした。しかし、現在その状況を大きく変える変革が進行しています。Creati.ai では、主要なクラウドサービスプロバイダー（CSP）、特に Amazon と Google が単なる顧客から強力な競争相手へと移行する重要な局面を観測しています。

Amazon の Trainium や Google の Tensor Processing Units（TPUs）などのカスタムシリコンを開発することで、これらのテックジャイアントは Nvidia への依存を減らすだけでなく、Anthropic のような業界リーダーに対して実行可能で高性能な代替手段を提供し、数十億ドルの収益を生み出しています。この進化はヘテロジニアスなハードウェア時代の始まりを示しており、長年 AI インフラ経済を支配してきた「Nvidia税（Nvidia tax）」に挑戦しています。

AWS と Trainium の台頭

Amazon Web Services（AWS）は、カスタムシリコンのラインナップを通じて垂直統合戦略を積極的に推進してきました。同社は汎用コンピューティング向けに Graviton プロセッサを長く提供してきましたが、最近は Trainium（トレーニング用）や Inferentia（推論用）チップによる AI 特化型アクセラレーションへと焦点を大きく移しています。

The Anthropic Alliance

Amazon のハードウェア戦略を最も強力に裏付けるのは、Anthropic との深まったパートナーシップです。世界有数の AI 研究所である Anthropic は、Claude モデルの学習に莫大な計算力を必要とします。従来であればこれは何万枚もの Nvidia GPU を必要としましたが、AWS はその Trainium チップを強力な代替手段としてうまく位置づけました。

Anthropic は現在、最大規模のファウンデーションモデル構築に AWS Trainium 2 チップを利用しています。これは単なるコスト削減策ではなく、戦略的な整合です。Trainium 2 は第1世代と比べて最大4倍の学習性能と2倍のエネルギー効率を提供するよう設計されています。学習実行に数億ドルがかかるような Anthropic のような企業にとって、カスタムシリコンがもたらす効率向上は直接的な競争優位に直結します。

収益への影響

この変化の財務的影響は深刻です。ワークロードを自社シリコンへ移すことで、Amazon は本来なら Nvidia に流れるはずのマージンを保持できます。さらに、Amazon はチップ開発を収益源へと変えています。報告によれば、AWS は現在、カスタムな AI チップ から数十億ドルの収益を生み出しているとのことです。これによりフライホイール効果が生まれます：Trainium 利用からの収益がさらなる研究開発に資金を供給し、より良いチップを生み、結果として標準的な GPU インスタンスからより多くの顧客を引き寄せます。

Google の TPU の成熟とエコシステムのロックイン

Amazon が最近のパートナーシップで波紋を広げる一方、Google はカスタム AI シリコンのパイオニアでした。Google はほぼ十年前に Tensor Processing Units（TPUs）を導入し、当初は内部利用で Search、Photos、そして後に現代の生成式AI（Generative AI）を生み出した画期的な Transformer モデルを支えました。

社内ユーティリティからパブリッククラウドの中核へ

現在、Google の TPUs は Google Cloud の顧客が利用できる堅牢なプラットフォームへと成熟しています。特に第6世代の Trillium を含む TPUs の導入は性能面で大きな飛躍を示しています。Google は自社ハードウェアが世界で最も負荷の高いワークロードを処理できることを実証してきました。注目すべきは、Apple のような大手が報告によれば Google の TPU インフラを利用して AI モデルのコンポーネントを学習させたとされており、Google のカスタムシリコンの信頼性とスケールを裏付けています。

ソフトウェアの優位性：JAX と XLA

Google の強みはシリコンだけにあるわけではなく、ソフトウェアスタックにもあります。Nvidia が CUDA に依拠する一方で、Google は TPUs と高性能数値計算で広く使われる Python ライブラリの JAX を深く統合してきました。このハードウェアとソフトウェアの相乗効果により、汎用 GPU で再現が難しい最適化が可能になります。Google エコシステムに深く根ざした開発者にとって、TPU へ切り替えることは多くの場合、Nvidia のハードウェアが持つ高いマージンでは実現できないドルあたりの性能向上をもたらします。

経済的必然性：なぜ市場は変化しているのか

Nvidia の支配は AI サプライチェーンにボトルネックを生み出しました。「Nvidia税（Nvidia tax）」—市場をリードする GPU に支払われるプレミアム—は、スタートアップからハイパースケーラーまであらゆる AI 企業のマージンを圧迫しています。Amazon と Google が独自チップを開発する動機は次の3つの重要な要因にあります。

1. コスト管理：カスタムシリコンにより CSP は製造コストを管理でき、エンドユーザー向けにより低価格を提供する（あるいは自社のマージンを高める）ことが可能です。
2. サプライチェーン独立性：AI ブームのピーク時には H100 を入手することはほとんど不可能でした。設計を自前でコントロールすることで、Amazon と Google は外部の供給不足への脆弱性を減らします。
3. 電力効率：AI データセンターは世界の電力消費において驚異的な量を消費しており、Trainium や TPU のように単一クラウドアーキテクチャ向けに設計されたチップは、市販の GPU よりも冷却や電力使用に対してより効果的に最適化できます。

比較分析：カスタムシリコン vs. Nvidia

競争環境を理解するためには、これらテックジャイアントの現在の提供物を業界標準と比較することが不可欠です。

Table 1: AI Hardware Landscape Comparison

ソフトウェアの障壁：Nvidia の堀

Trainium や TPUs のハードウェア仕様が印象的であっても、Nvidia が保持する巨大な防御的堀は CUDA にあります。Compute Unified Device Architecture（CUDA）は、開発者が GPU をプログラムするためのソフトウェア層であり、15 年以上にわたって業界標準となっています。

ほとんどのオープンソースモデル、ライブラリ、研究論文は CUDA を前提として書かれています。Amazon や Google が真に Nvidia の支配を崩すためには、単に高速なチップを作るだけでは不十分で、ソフトウェア体験をシームレスにする必要があります。

AWS は GPU から Trainium インスタンスへの切り替えで必要なコード変更を最小限にするため、Neuron SDK に多大な投資を行っています。同様に、Google はモデルの移植性を高めるために XLA（Accelerated Linear Algebra）コンパイラを推進しています。しかしながら、慣性は強力です。多くのエンジニアリングチームにとって、Nvidia/CUDA の実戦で試されてきた安定性からクラウド特有のチップへ移行するリスクは依然として大きな障壁です。

将来展望：断片化するが効率的な未来

Amazon と Google による浸透は、AI ハードウェアの未来が独占ではなく寡占になることを示唆しています。Nvidia は研究、開発、およびクラウド間の互換性において引き続きゴールドスタンダードであり続ける可能性が高いです。しかし、マージンを10%改善することが何百万ドルもの差となる大規模な本番ワークロードにおいては、AWS や Google のカスタムシリコンがデフォルトの選択肢となるでしょう。

Creati.ai では、2026 年が「推論の経済学（Inference Economics）」の年になると予測しています。焦点が巨大モデルの学習から、それらを実行すること（推論）へと移るにつれて、トークンあたりのコストが最も重要な指標になります。この分野では、Inferentia や Google の最新 TPU のような、低電力で高効率に特化したチップが、電力を多く消費する Nvidia の GPU を凌ぐ可能性があります。

チップ戦争はもはや最速のプロセッサを誰が持っているかだけの問題ではありません。エネルギーグリッドからシリコン、API エンドポイントに至るまで、誰がスタック全体を掌握するかの争いです。Amazon と Google は、AI 革命の場を単に借りているだけではなく、その基盤を築いていることを証明しました。