## すべてを変えるTPUブレークスルー長年にわたり、AIインフラ戦争は一方的に見えた。**Alphabet**、**Amazon**、**Microsoft**などの主要クラウドプロバイダーは、カスタムデータセンター用チップの設計に何十億ドルも投資してきたが、**Nvidia**のグラフィックス処理ユニット(GPUs)における業界トップの地位には敵わなかった。その物語は劇的に変わった。11月18日、Alphabetは最新のAIモデル**Gemini 3**を発表し、その真のストーリーはパフォーマンスだけではなく、Alphabetのカスタムテンソル処理ユニット(TPUs)上で独占的に提供されたことにあった。このマイルストーンは、AIチップの覇権争いにおける転換点となる可能性を示している。Gemini 3はOpenAIやAnthropicの最新リリースと同等かそれを超える能力を持ち、国産チップが最高レベルで競争できることを証明した。この開発の特に重要な点は何か？**Meta Platforms**はAlphabetからTPUsを直接購入する交渉を進めていると報じられ、**Anthropic**はGoogle Cloudを通じたTPU採用の大規模拡大を発表した。理論的な脅威から実際の市場需要へのシフトが今、進行中である。## 供給制約と爆発的な需要の衝突**Google Cloud**は前例のない計算能力の需要に直面している。2025年第3四半期(9月30日終了)、同プラットフォームの収益は151億ドルに達し、前年同期比33.5％増加、前四半期から加速した。しかし、重要な制約がある：TPUの供給は追いついていない。計算能力の注文残高は第3四半期に$155 十億ドル(に爆発的に増加し、前年比82％増となった。Google CloudのAIおよびインフラ担当ゼネラルマネージャーのAmin Vahdatによると、この供給と需要の不均衡は今後5年間続く可能性があるという。このダイナミクスはAlphabetに価格決定権をもたらす一方、今日の計算リソースを切望する開発者にとってはフラストレーションを生む。潜在的な需要の規模は驚異的だ。**Anthropic**がGoogle Cloudを通じて最大100万台のTPUにアクセスし、Claudeモデルの訓練を行うと発表したとき、その契約一つでこの機会の規模が示された。**Meta Platforms**は、現在Llamaモデルの訓練にNvidiaのGPUに依存しているが、2027年から自社データセンター用に数十億ドル規模のTPUを購入する計画だ。## Nvidiaの挑戦：競争は激しいが、まだ脆弱ではない)今$4 競争圧力は確かに存在するが、Nvidiaの地位はすぐに崩壊しそうにはない。注文残高が増え続ける限り、Nvidiaは数年の間、大きな影響を感じることはないだろう。クラウドプロバイダーは顧客の需要を満たすために、Nvidiaを含む複数のサプライヤーから調達し続ける必要がある。**GPU**は依然としてほとんどのAIワークロードの標準であり、その多用途性とエコシステムの成熟度によるものだ。Alphabetは特定の目的に合わせてTPUを設計した—高性能かつ省エネだが、すべての開発者のユースケースに最適とは限らない。Nvidiaの独自**CUDA**ソフトウェアは、AI業界全体で選ばれ続けている。TPUに切り替えることはCUDAを放棄することを意味し、すでにNvidiaのスタックに投資している開発者にとっては摩擦となる。NvidiaのCEOジェンセン・黄は、AIデータセンターの支出が2030年までに$213 兆ドル(に達する可能性を予測している。Nvidiaは2026年1月期の年間収益が)十億ドルに達すると追跡しており、黄の予測は、市場リーダーシップを譲ったとしても、巨大な成長余地を残している。## 投資家向けの評価観点評価の観点から見ると、両社とも興味深い機会を提供している。NvidiaのP/E比率は44.6で、過去10年の平均61.2から37％割引されており、忍耐強い投資家には潜在的な上昇余地を示している。**Alphabet**は、年初から70％のリターンをもたらしたにもかかわらず、P/Eはわずか31.2であり、ナスダック-100指数全体よりやや割安だ。AIインフラ支出の継続的な拡大が予想される中、両社を所有することは、この長期的な成長トレンドの異なる側面を捉えることになる。問題は、AI支出が加速し続けるかどうかではなく—ほぼ確実にそうなるだろう—、競争環境がどのように進化し、誰が最も価値を獲得するかだ。
AlphabetはNvidiaのAIチップ支配に対して画期的な一撃をもたらした
すべてを変えるTPUブレークスルー
長年にわたり、AIインフラ戦争は一方的に見えた。Alphabet、Amazon、Microsoftなどの主要クラウドプロバイダーは、カスタムデータセンター用チップの設計に何十億ドルも投資してきたが、Nvidiaのグラフィックス処理ユニット(GPUs)における業界トップの地位には敵わなかった。その物語は劇的に変わった。
11月18日、Alphabetは最新のAIモデルGemini 3を発表し、その真のストーリーはパフォーマンスだけではなく、Alphabetのカスタムテンソル処理ユニット(TPUs)上で独占的に提供されたことにあった。このマイルストーンは、AIチップの覇権争いにおける転換点となる可能性を示している。Gemini 3はOpenAIやAnthropicの最新リリースと同等かそれを超える能力を持ち、国産チップが最高レベルで競争できることを証明した。
この開発の特に重要な点は何か？Meta PlatformsはAlphabetからTPUsを直接購入する交渉を進めていると報じられ、AnthropicはGoogle Cloudを通じたTPU採用の大規模拡大を発表した。理論的な脅威から実際の市場需要へのシフトが今、進行中である。
供給制約と爆発的な需要の衝突
Google Cloudは前例のない計算能力の需要に直面している。2025年第3四半期(9月30日終了)、同プラットフォームの収益は151億ドルに達し、前年同期比33.5％増加、前四半期から加速した。しかし、重要な制約がある：TPUの供給は追いついていない。
計算能力の注文残高は第3四半期に$155 十億ドル(に爆発的に増加し、前年比82％増となった。Google CloudのAIおよびインフラ担当ゼネラルマネージャーのAmin Vahdatによると、この供給と需要の不均衡は今後5年間続く可能性があるという。このダイナミクスはAlphabetに価格決定権をもたらす一方、今日の計算リソースを切望する開発者にとってはフラストレーションを生む。
潜在的な需要の規模は驚異的だ。AnthropicがGoogle Cloudを通じて最大100万台のTPUにアクセスし、Claudeモデルの訓練を行うと発表したとき、その契約一つでこの機会の規模が示された。Meta Platformsは、現在Llamaモデルの訓練にNvidiaのGPUに依存しているが、2027年から自社データセンター用に数十億ドル規模のTPUを購入する計画だ。
Nvidiaの挑戦：競争は激しいが、まだ脆弱ではない)今$4
競争圧力は確かに存在するが、Nvidiaの地位はすぐに崩壊しそうにはない。注文残高が増え続ける限り、Nvidiaは数年の間、大きな影響を感じることはないだろう。クラウドプロバイダーは顧客の需要を満たすために、Nvidiaを含む複数のサプライヤーから調達し続ける必要がある。
GPUは依然としてほとんどのAIワークロードの標準であり、その多用途性とエコシステムの成熟度によるものだ。Alphabetは特定の目的に合わせてTPUを設計した—高性能かつ省エネだが、すべての開発者のユースケースに最適とは限らない。Nvidiaの独自CUDAソフトウェアは、AI業界全体で選ばれ続けている。TPUに切り替えることはCUDAを放棄することを意味し、すでにNvidiaのスタックに投資している開発者にとっては摩擦となる。
NvidiaのCEOジェンセン・黄は、AIデータセンターの支出が2030年までに$213 兆ドル(に達する可能性を予測している。Nvidiaは2026年1月期の年間収益が)十億ドルに達すると追跡しており、黄の予測は、市場リーダーシップを譲ったとしても、巨大な成長余地を残している。
投資家向けの評価観点
評価の観点から見ると、両社とも興味深い機会を提供している。NvidiaのP/E比率は44.6で、過去10年の平均61.2から37％割引されており、忍耐強い投資家には潜在的な上昇余地を示している。Alphabetは、年初から70％のリターンをもたらしたにもかかわらず、P/Eはわずか31.2であり、ナスダック-100指数全体よりやや割安だ。
AIインフラ支出の継続的な拡大が予想される中、両社を所有することは、この長期的な成長トレンドの異なる側面を捉えることになる。問題は、AI支出が加速し続けるかどうかではなく—ほぼ確実にそうなるだろう—、競争環境がどのように進化し、誰が最も価値を獲得するかだ。