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ByteDance、サムスンとの戦略的交渉によりカスタムシリコンの野心を加速

技術的独立に向けた大きな一歩として、TikTokおよび抖音(Douyin)の親会社であるByteDanceは、独自のカスタムAIチップ(AI chips)を製造するためにサムスン電子(Samsung Electronics)と高度な交渉を行っていると報じられています。この戦略的転換は、グローバルなサプライチェーンの逼迫と地政学的な制限の中で、高度なプロセッサの安定した供給を確保しようとする中国のテック大手のインフラ計画における重要な進化を象徴しています。

最近の業界レポートによると、ByteDanceは独自のAI推論チップ(AI inference chips)を最大350,000個製造することを計画しており、エンジニアリングサンプルは早ければ2026年3月にも納品される予定です。この提携が成功すれば、ByteDanceのエヌビディア(Nvidia)などの外部ベンダーへの依存を大幅に軽減し、中国のインターネット巨人たちの間におけるAI半導体採用の競争環境を塗り替える可能性があります。

製造協定:ファウンドリパートナーとしてのサムスン

この提携は、AI推論ワークロード(AI inference workloads)、つまり訓練済みAIモデルにライブデータを通し、予測や推奨を生成するプロセスに特化して設計されたチップの製造に焦点を当てています。ByteDanceは歴史的に、トレーニングと推論の両方でエヌビディアのGPUに依存してきましたが、TikTokのようなプラットフォーム向けの推奨アルゴリズムの規模は膨大であり、汎用GPUでは処理効率が低い、大規模で専門的な計算能力を必要としています。

報告された契約では、段階的な生産スケジュールが概説されています:

  • 初期フェーズ: ByteDanceは2026年3月末までにエンジニアリングサンプルを確保することを目指しています。
  • 量産: 同社は、本年度内に100,000個の初期生産を目標としています。
  • 長期的な規模: 生産能力は時間の経過とともに350,000個まで拡大される見込みであり、自社ハードウェアへの重大な関与を示唆しています。

極めて重要なことに、交渉はロジックチップの製造にとどまらず、**高帯域幅メモリ(HBM:High Bandwidth Memory)**の供給にまで及んでいると報じられています。世界的なAIブームがメモリの可用性に深刻なボトルネックを生じさせている中、サムスンの在庫への直接的な供給ルートを確保することは、ByteDanceのパートナー選びにおける決定的な要因となった可能性があります。主要なファウンドリ(Foundry)とトップティアのメモリメーカーの両方の地位を確立しているサムスンは、他のファウンドリが容易に模倣できない「ターンキー」ソリューションを提供しています。

アルゴリズムからシリコンへ:推論への移行

この進展の重要性を理解するためには、AIワークロードの2つのコアフェーズである「トレーニング(訓練)」と「インファレンス(推論)」を区別することが不可欠です。

  • トレーニング: モデルを「教育」するために大規模なデータセットを投入することを含みます。これには膨大で生の計算能力(多くの場合、Nvidia H100/A100クラスター)が必要です。
  • 推論: デプロイされたモデルがリアルタイムで意思決定を行うこと(例:「このユーザーに次にどの動画を見せるべきか?」)を含みます。これには低遅延と高いエネルギー効率が必要です。

TikTokのような消費者向けプラットフォームでは、毎日数十億人のアクティブユーザーが即時のレコメンデーションを必要とするため、推論コストがトレーニングコストを上回ることがよくあります。自社の特定の推奨アーキテクチャのみに最適化されたカスタムシリコンを設計することで、ByteDanceは理論上、既製の商用GPUを使用するよりもワットあたりのパフォーマンスを高めることができます。

AIワークロード要件の比較

特徴 AIトレーニング AI推論
主な目的 モデルインテリジェンスの構築 リアルタイムでのモデル実行
計算強度 極めて高い(バッチ処理) 中程度(低遅延が必要)
ハードウェアの焦点 生のFLOPS、メモリ帯域幅 効率、応答時間、コスト
ByteDanceの文脈 LLM(豆包:Doubao)の開発 TikTok/抖音(Douyin)フィードの提供

地政学的な綱渡り

ByteDanceによるカスタムシリコン(custom silicon)への推進は、単なる技術的な最適化ではありません。それは地政学的な摩擦から生まれた戦略的な必然性です。米国は、中国企業への最先端のAIアクセラレータ(エヌビディアのH100や、性能を落としたH20など)の販売を制限する一連の厳格な輸出規制を課しています。

推論チップは一般にトレーニングチップよりも少ない処理能力しか必要としないため、制限されていない少し古いプロセスノード(5nmや7nmなど)で製造できる可能性がありますが、サプライチェーンは依然として脆弱です。自社でチップを設計し、サムスン(韓国企業)と提携することで、ByteDanceはサプライチェーンのリスクを分散させようとしています。サムスンは米国の規制を遵守しつつ、アップル(Apple)、エヌビディア、AMDからの需要により現在フル稼働状態にあるTSMCに代わる重要な選択肢を提供しています。

広範な展望:中国テック大手の垂直統合

この取り組みにおいて、ByteDanceは孤立しているわけではありません。ソフトウェア企業が独自のハードウェアを設計する「垂直統合(Vertical integration)」の傾向は、世界のテック大手の標準となっています。アマゾン(AWS Inferentia)、グーグル(TPU)、マイクロソフト(Maia)は、古くからこの道を歩んできました。中国では、制裁によってその緊急性がさらに高まっています。

中国テック大手における自社チップ開発の現状

企業 チッププロジェクトの焦点 戦略的目標 主な課題
ByteDance AI推論チップ 推奨エンジンの最適化(TikTok/抖音) 過去のハードウェアDNAの欠如、サムスンの歩留まり
アリババ(Alibaba) 倚天(Yitian:CPU)& 含光(Hanguang:NPU) クラウドインフラの効率化(アリババクラウド) 高度なファウンドリノードへのアクセス(TSMC/Arm)
テンセント(Tencent) 紫霄(Zixiao:AI推論) 内部ビデオ処理およびAIサービス ソフトウェアスタックの統合
百度(Baidu) 昆侖(Kunlun:汎用AI) 文心一言(Ernie Bot)および自動運転のサポート 百度以外でのエコシステム採用

課題と公式見解

楽観的な目標にもかかわらず、カスタムシリコンへの道は課題に満ちています。半導体設計は、多額の資本を必要とし、失敗が許されないことで知られています。アーキテクチャの欠陥や製造プロセス(歩留まり)の失敗は、数百万ドル相当の遅延を招く可能性があります。さらに、ByteDanceの開発者がエヌビディアのCUDAプラットフォームから新しいカスタムチップにコードをシームレスに移行できるソフトウェアスタックを構築することは、途方もないエンジニアリングタスクとなるでしょう。

これらの報道に関するコメントを求められた際、ByteDanceは自社チッププロジェクトに関する情報は「不正確」であると述べ、具体的な修正案は示しませんでした。サムスン電子(Samsung Electronics)はコメントを控えました。このような否定は、交渉段階の半導体業界では標準的なものであり、営業秘密の保護や株式市場の期待を管理することを目的としていることがよくあります。

結論:成熟するAIエコシステム

ByteDanceが350,000個のカスタム推論チップの導入に成功すれば、同社にとって転換点となり、純粋なソフトウェアアルゴリズムのリーダーから垂直統合型のAIの強者へと変貌を遂げることになります。この動きは、地政学的なショックから同社を保護するだけでなく、世界で最も人気のある動画アプリを運営する運用コストを劇的に削減することにもつながります。2026年3月が近づくにつれ、業界は最初のシリコンサンプルがその約束を果たせるかどうかを注視することになるでしょう。

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