AIハードウェアにおける競争環境は、Googleが長らくNvidiaが支配してきた市場で戦略的な進展を見せる中、明らかに変化しています。Meta Platformsは、2027年からデータセンター全体での展開を目的として、Googleのテンソル処理ユニット(TPUs)を採用するための協議を進めていると報じられており、来年にはGoogle Cloudを通じて早期アクセスが可能になる可能性もあります。この動きは、主要なテクノロジー企業がNvidiaの製品に依存し続けるのではなく、AIチップの供給元を積極的に多様化しているというより広い傾向を示しています。この競争の動きは、市場にも即座に反映されました。火曜日のアフターマーケット取引でNvidiaの株価は2.7%下落した一方、Googleの親会社であるAlphabetは2.7%上昇し、そのGemini AIモデルや拡大するハードウェア能力に対する楽観的な見方が広がっています。Googleとつながるアジアのサプライヤーも恩恵を受けており、韓国のIsuPetasysは多層基板の主要供給業者として18%急騰し、台湾のMediaTekもほぼ5%上昇しています。MetaがGoogleのTPUsを採用する可能性は、すでに確立されたAnthropicの例に続くものです。GoogleはAIスタートアップに最大100万個のチップを供給する契約を獲得しており、SeaportのアナリストJay Goldbergはこれを「非常に強力な検証」と表現しています。この検証は業界全体に波及し、他の企業もTPUsをNvidiaのGPUに代わる正当な選択肢として評価し始めています(GPUs)。これらの技術の違いを理解するには、競争上の位置付けを考える必要があります。NvidiaのGPUは、もともとゲームやグラフィックス用途から進化し、AIトレーニングの標準的な選択肢となり、市場シェアを支配しています。一方、GoogleのTPUsは、AIや機械学習タスク向けに設計されたアプリケーション固有の集積回路(ASICs)であり、徹底的な最適化と長年の展開を経て、ハードウェアとソフトウェアの両面で強化されてきました。Google自身の製品やGeminiのようなモデルへの展開を通じて、これらの最適化はフィードバックループを形成し、競争力を高めています。Metaにとっては、経済的な観点からも魅力的です。2026年に少なくとも$100 十億ドルの資本支出を見込んでおり、Bloomberg Intelligenceのアナリストは、推論用チップの容量に対して40〜50億ドルが投入される可能性を指摘しています。MetaがGPUの採用を続けつつ、Nvidiaの購入も継続する場合、この支出パターンはGoogle Cloudのインフラ事業の成長を大きく加速させる可能性があります。Bloombergのアナリスト、Mandeep SinghとRobert Biggarは、Metaの交渉を、より広範な業界の変化の一環として捉えています。すなわち、サードパーティのAI提供者は、Nvidiaを唯一の選択肢と見るのではなく、Googleを信頼できるセカンダリーサプライヤーとして扱う傾向が強まっているということです。この見方は、TPUの性能と信頼性に対する信頼の高まりを反映しています。MetaもGoogleも、公式にパートナーシップの協議を認めていません。しかし、この選択肢の模索と、巨大なAIインフラ投資へのコミットメントは、世界最大のAI運用者たちがチップ供給元の集中リスクを積極的に管理していることを示しています。GoogleのTPU戦略の長期的な成功は、最終的にはチップが競争力のある性能と電力効率を大規模に提供できるかどうかにかかっていますが、業界の早期の反応は、GoogleがAIハードウェア競争の中で台頭する存在として成功裏に位置付けられていることを示唆しています。
GoogleのTensorチップがNvidiaに対抗し、Metaが戦略的パートナーシップを模索
AIハードウェアにおける競争環境は、Googleが長らくNvidiaが支配してきた市場で戦略的な進展を見せる中、明らかに変化しています。Meta Platformsは、2027年からデータセンター全体での展開を目的として、Googleのテンソル処理ユニット(TPUs)を採用するための協議を進めていると報じられており、来年にはGoogle Cloudを通じて早期アクセスが可能になる可能性もあります。この動きは、主要なテクノロジー企業がNvidiaの製品に依存し続けるのではなく、AIチップの供給元を積極的に多様化しているというより広い傾向を示しています。
この競争の動きは、市場にも即座に反映されました。火曜日のアフターマーケット取引でNvidiaの株価は2.7%下落した一方、Googleの親会社であるAlphabetは2.7%上昇し、そのGemini AIモデルや拡大するハードウェア能力に対する楽観的な見方が広がっています。Googleとつながるアジアのサプライヤーも恩恵を受けており、韓国のIsuPetasysは多層基板の主要供給業者として18%急騰し、台湾のMediaTekもほぼ5%上昇しています。
MetaがGoogleのTPUsを採用する可能性は、すでに確立されたAnthropicの例に続くものです。GoogleはAIスタートアップに最大100万個のチップを供給する契約を獲得しており、SeaportのアナリストJay Goldbergはこれを「非常に強力な検証」と表現しています。この検証は業界全体に波及し、他の企業もTPUsをNvidiaのGPUに代わる正当な選択肢として評価し始めています(GPUs)。
これらの技術の違いを理解するには、競争上の位置付けを考える必要があります。NvidiaのGPUは、もともとゲームやグラフィックス用途から進化し、AIトレーニングの標準的な選択肢となり、市場シェアを支配しています。一方、GoogleのTPUsは、AIや機械学習タスク向けに設計されたアプリケーション固有の集積回路(ASICs)であり、徹底的な最適化と長年の展開を経て、ハードウェアとソフトウェアの両面で強化されてきました。Google自身の製品やGeminiのようなモデルへの展開を通じて、これらの最適化はフィードバックループを形成し、競争力を高めています。
Metaにとっては、経済的な観点からも魅力的です。2026年に少なくとも$100 十億ドルの資本支出を見込んでおり、Bloomberg Intelligenceのアナリストは、推論用チップの容量に対して40〜50億ドルが投入される可能性を指摘しています。MetaがGPUの採用を続けつつ、Nvidiaの購入も継続する場合、この支出パターンはGoogle Cloudのインフラ事業の成長を大きく加速させる可能性があります。
Bloombergのアナリスト、Mandeep SinghとRobert Biggarは、Metaの交渉を、より広範な業界の変化の一環として捉えています。すなわち、サードパーティのAI提供者は、Nvidiaを唯一の選択肢と見るのではなく、Googleを信頼できるセカンダリーサプライヤーとして扱う傾向が強まっているということです。この見方は、TPUの性能と信頼性に対する信頼の高まりを反映しています。
MetaもGoogleも、公式にパートナーシップの協議を認めていません。しかし、この選択肢の模索と、巨大なAIインフラ投資へのコミットメントは、世界最大のAI運用者たちがチップ供給元の集中リスクを積極的に管理していることを示しています。GoogleのTPU戦略の長期的な成功は、最終的にはチップが競争力のある性能と電力効率を大規模に提供できるかどうかにかかっていますが、業界の早期の反応は、GoogleがAIハードウェア競争の中で台頭する存在として成功裏に位置付けられていることを示唆しています。