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投資について発信している弾正少弼です。
（投稿2025年11月)
今回は、 グーグルのＡＩ半導体、メタが数十億ドルで導入か です。
要点:
MetaがGoogleのAI半導体（TPU）の導入を数十億ドル規模で検討している背景には、NVIDIA依存からの脱却、AI計算能力の確保、コスト最適化、そして自社開発とのバランスという複合的な戦略があります。
背景の詳細
- NVIDIA依存からの脱却
現在、AI分野ではNVIDIAのGPUが事実上の標準となっています。しかし供給不足や価格高騰が続いており、クラウド大手は「NVIDIA一極依存」からの脱却を模索しています。Metaも例外ではなく、GoogleのTPU導入を検討することで、計算資源の多様化を図ろうとしています。 - Google TPUの強み
Googleは2015年から独自のAI専用半導体「Tensor Processing Unit（TPU）」を開発しており、検索やYouTube、Geminiなど自社サービスで活用しています。次世代TPUはBroadcomからMediaTekへの設計パートナー移行が噂されており、TSMCとの連携による低コスト供給が期待されています。 - Metaの自社開発との関係
Metaはすでに「MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）」という独自AI半導体を開発していますが、これは第一世代であり、まだNVIDIAやGoogleのような成熟度には達していません。外部の強力なチップを導入しつつ、自社開発を並行して進める「二重戦略」を取っていると考えられます。 - 導入スケジュールと規模
報道によれば、Metaは2026年にGoogle Cloud経由でTPUをレンタル開始、2027年には自社データセンターに本格導入する可能性があります。投資規模は数十億ドルに達すると見られ、Broadcomや台湾のGUCなど関連企業にも波及効果があるとされています。 - 業界全体の動き
NVIDIA、Google、Metaといった大手は「AIラック構築」や「半導体内製化」をテーマに国際学会でも議論しており、AI計算資源の確保は競争力の根幹になっています。
まとめ
この報道の背景は、AI半導体をめぐる覇権争いです。MetaはNVIDIA依存からの脱却と計算資源の確保を急ぎ、GoogleはTPUを外販することで市場拡大を狙っています。両社の利害が一致した結果、数十億ドル規模の導入検討というニュースにつながったのです。
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