## GPU支配の問いAIインフラ市場は、どのチップアーキテクチャが勝利を収めるかについて激しい争いを繰り広げています：**Nvidia**の従来のグラフィックス処理ユニット (GPUs) か、台頭するカスタムASIC (application-specific integrated circuits)。これは単なる技術的議論にとどまらず、数十億ドル規模のコンピューティングインフラの展開方法を変えつつあります。**Nvidia**は現在、データセンターGPU市場で90%以上のシェアを持ち、圧倒的な市場支配を維持しています。数字が物語っています：前四半期の売上高は $57 十億ドル(に達し、前年比62%の成長を記録、一方で三年間の売上成長は約10倍に迫っています。この支配は、単なる先行者利益だけによるものではありません。Nvidiaが築いたエコシステムは要塞のようで、ほぼすべての基礎的なAIモデルがCUDAプラットフォーム上で書かれており、開発者やデータセンター運営者にとって大きな切り替えコストを生んでいます。技術的な優位性も確かです。GPUは、目的特化型チップでは実現できない柔軟性を提供します。再プログラム可能で、約20年にわたる最適化されたAIライブラリに支えられ、あらゆるAIフレームワークで動作します。モデルや要件が月ごとに変化する環境では、この適応性が非常に重要です。## ASICの反攻しかし、ここで物語は面白くなります：ハイパースケーラー、つまり巨大なデータセンターを運営するクラウド事業者たちは、Nvidiaへの依存に次第に不安を抱き始めています。コスト構造と電力効率が主な推進力です。カスタムASICは柔軟性に欠ける一方で、消費電力を大幅に抑え、AI推論のような特定の反復作業において経済性を向上させます )コストが日々積み重なる(。そこで登場するのが**Broadcom**です。ハイパースケーラーが自らのカスタムAIチップを設計するのを支援するアーキテクトとして位置付けられています。その証拠として、**Alphabet**のTensor Processing Units )TPUs$10 があります。これはBroadcomの支援を受けて開発され、現在ではNvidia GPUの正当な代替品として認識されています。その成功により、他のハイパースケーラーもBroadcomに駆け込み、カスタムチップ設計を求めるようになりました。## 変化の背後にある数字2025年前半には規模が明らかになりました：Broadcomは、2027年度の財政年度だけで600億ドル超の機会をもたらすと見込まれる3つの先進的なAI ASIC顧客を特定しています。驚くべきことに、4番目の顧客が2026年中旬からの納品で10億ドルの注文を落としました。最も注目すべきは、**OpenAI**がASICの展開を交渉した際、2029年末までにBroadcomのカスタムチップを10ギガワット展開することを約束した点です。Nvidia GPUの価格を基準にすると、その取引だけで約$350 十億ドル$63 の価値を示唆しています。背景を考えると、Broadcomの年間総売上高は約十億ドルです。AI ASICの機会は、実質的に複数年にわたる変革イベントを意味します。## 2026年に重要なチップはどれか？両方のチップ株は、引き続きAIインフラ支出の成長から恩恵を受けるでしょう。しかし、その軌道は大きく異なります。Nvidiaは堅固な支配を維持し、着実に利益を拡大しています。一方、**Broadcom**は、はるかに小さな売上基盤から爆発的な成長を見込める市場にスケールアップしつつあり、ハイパースケーラーは積極的にNvidiaの集中を減らし、インフラコストを削減しています。このチップ戦争は勝者一人を決めるものではなく、市場シェアの移動の問題です。そして、2026年はその移動が加速する年となるでしょう。
GPU vs カスタムASIC：NvidiaとBroadcomの間で激化するチップ戦争
GPU支配の問い
AIインフラ市場は、どのチップアーキテクチャが勝利を収めるかについて激しい争いを繰り広げています：Nvidiaの従来のグラフィックス処理ユニット (GPUs) か、台頭するカスタムASIC (application-specific integrated circuits)。これは単なる技術的議論にとどまらず、数十億ドル規模のコンピューティングインフラの展開方法を変えつつあります。
Nvidiaは現在、データセンターGPU市場で90%以上のシェアを持ち、圧倒的な市場支配を維持しています。数字が物語っています：前四半期の売上高は $57 十億ドル(に達し、前年比62%の成長を記録、一方で三年間の売上成長は約10倍に迫っています。この支配は、単なる先行者利益だけによるものではありません。Nvidiaが築いたエコシステムは要塞のようで、ほぼすべての基礎的なAIモデルがCUDAプラットフォーム上で書かれており、開発者やデータセンター運営者にとって大きな切り替えコストを生んでいます。
技術的な優位性も確かです。GPUは、目的特化型チップでは実現できない柔軟性を提供します。再プログラム可能で、約20年にわたる最適化されたAIライブラリに支えられ、あらゆるAIフレームワークで動作します。モデルや要件が月ごとに変化する環境では、この適応性が非常に重要です。
ASICの反攻
しかし、ここで物語は面白くなります：ハイパースケーラー、つまり巨大なデータセンターを運営するクラウド事業者たちは、Nvidiaへの依存に次第に不安を抱き始めています。コスト構造と電力効率が主な推進力です。
カスタムASICは柔軟性に欠ける一方で、消費電力を大幅に抑え、AI推論のような特定の反復作業において経済性を向上させます )コストが日々積み重なる(。そこで登場するのがBroadcomです。ハイパースケーラーが自らのカスタムAIチップを設計するのを支援するアーキテクトとして位置付けられています。
その証拠として、AlphabetのTensor Processing Units )TPUs$10 があります。これはBroadcomの支援を受けて開発され、現在ではNvidia GPUの正当な代替品として認識されています。その成功により、他のハイパースケーラーもBroadcomに駆け込み、カスタムチップ設計を求めるようになりました。
変化の背後にある数字
2025年前半には規模が明らかになりました：Broadcomは、2027年度の財政年度だけで600億ドル超の機会をもたらすと見込まれる3つの先進的なAI ASIC顧客を特定しています。驚くべきことに、4番目の顧客が2026年中旬からの納品で10億ドルの注文を落としました。最も注目すべきは、OpenAIがASICの展開を交渉した際、2029年末までにBroadcomのカスタムチップを10ギガワット展開することを約束した点です。Nvidia GPUの価格を基準にすると、その取引だけで約$350 十億ドル$63 の価値を示唆しています。
背景を考えると、Broadcomの年間総売上高は約十億ドルです。AI ASICの機会は、実質的に複数年にわたる変革イベントを意味します。
2026年に重要なチップはどれか？
両方のチップ株は、引き続きAIインフラ支出の成長から恩恵を受けるでしょう。しかし、その軌道は大きく異なります。Nvidiaは堅固な支配を維持し、着実に利益を拡大しています。一方、Broadcomは、はるかに小さな売上基盤から爆発的な成長を見込める市場にスケールアップしつつあり、ハイパースケーラーは積極的にNvidiaの集中を減らし、インフラコストを削減しています。
このチップ戦争は勝者一人を決めるものではなく、市場シェアの移動の問題です。そして、2026年はその移動が加速する年となるでしょう。