Huida (Nvidia)ゲーミングGPUサプライヤーからグローバルなAIコンピューティングコアテクノロジープロバイダーへと変貌を遂げて以来、世界のAI業界での足場を固めることに成功しました。 マイクロソフト(Microsoft)、アマゾン(Amazon)、グーグル、メタ、マスクなどの世界の主要なテクノロジー大手(Elon Musk) もこれに追随し、AI インフラストラクチャへの投資を増やしました。同時に、「ハイパースケールデータセンター」の構築には数十億ドルが費やされ、AIモデルの計算能力に対する膨大な需要を満たすために数百万のAIチップが購入されています。 しかし、Huidaの強力な支配に直面して、AMD、Intel (Intel)、Google TPU、Amazon (Tranium)などの対戦相手が突破口を開くチャンスがあるかどうか、AI開発は将来コンピューティングパワーのボトルネックに遭遇するかどうか、そしてこのAI戦争はどのように発展するのでしょうか。 「規模」が鍵となり、テクノロジーの巨人はAIインフラストラクチャの構築を続けています近年、AIモデルの需要は急速に高まっており、テクノロジーの巨人は、AIコンピューティング機能を拡張するために、次のような大規模なデータセンターの構築に投資しています。Metaは、米国ルイジアナ州に2ギガワットの(2GW)データセンターを建設します。Amazon AWSとMicrosoft Azureも、世界中で数ギガワット(Gigawatt)のデータセンターを拡大しています。Google は、世界中の光ファイバー ネットワークとデータセンター リンクの強化に数十億ドルを費やしました。マスク氏のxAIは、AIスーパーコンピューティングクラスターを構築するために200,000基のGPUをデプロイする計画です。これらのテクノロジーの巨人の投資は、「規模」が依然として重要であることを示しており、光ネットワークを介してグローバルデータセンターを接続してAIトレーニングとコンピューティングのパフォーマンスを向上させることは、「AIコンピューティングの規模が限界に達した」という主張に直接反論します。Huidaは依然としてリードを占めており、世界のAI計算能力の70%以上をHuidaに依存していますAIチップ市場では、Huidaは依然として70%の市場シェアを持ち、特にAIトレーニングの分野では98%近い市場シェアを占めています。 Googleは独自のTPU (Tensor処理Unit)チップを持っていますが、それでもHuida GPUの購入者の1人です。( 注: TPU は、機械学習と AI のワークロードを高速化するために Google が設計した特別なアプリケーション チップです。 )Huidaがその優位性を維持できる理由ソフトウェアの利点:ハードウェアに加えて、HuidaはAIソフトウェアに非常に優れている数少ない半導体企業の1つであり、特に独自のCUDAエコシステムを置き換えるのは困難です。高度なプロセス:新しいテクノロジーは常に競合他社よりも早く導入でき、優れたチップ性能を確保できます。ネットワークテクノロジー:Mellanoxの買収により、GPU間の効率的な相互接続テクノロジーの(NVLink)を強化します。これらの要因により、NVIDIAはAIチップのリーダーであり、AMD、Google、Amazon、その他の競合他社がAIチップ開発に積極的に投資している場合でも、Huidaは依然として市場で支配的な地位を占めています。 しかし、市場は依然として競争が激しく、多くのテクノロジープレーヤーはHuidaへの依存を減らすための代替手段を探しています。Google TPU、AMD MI300、Amazon TraniumはHuidaに挑戦できますHuidaは依然として市場を支配していますが、Google、AMD、Amazonなどのいくつかの主要な競合他社は、依然としてAIコンピューティングパワー市場をつかもうとしています。 GoogleのTPUは、主に検索、広告、YouTubeの動画処理などの社内サービスで使用されていますが、AIトレーニング市場ではまだ大きなシェアを持っています。Google TPUの長所と短所強力な相互接続技術でBroadcomと提携。Google の内部サービスに統合して、検索と広告の AI アルゴリズムを最適化します。AIトレーニングの分野ではNVIDIAに次ぐものです。TPUの欠点Googleのクラウドビジネスは弱く、TPUは外部市場でHuidaほど競争力がありません。ソフトウェアエコシステムは閉鎖的であり、外部の開発者が使用するのは困難です。AMD MI300はHuidaの最大の競争相手ですが、ソフトウェアはまだ欠点ですAMDは近年、AIチップ市場を積極的に展開しており、MI300X GPUは、中国市場で比較的人気のある米国の中国への輸出管理の恩恵を受けています。 さらに、MicrosoftとMetaもAMDチップを積極的に使用してHuidaへの依存を減らしています。AMDは好調ですが、市場が期待するほど爆発的にはならないでしょう。 AMDのROCmプラットフォームはAIソフトウェアエコシステムの点で十分に成熟していないため、HuidaのCUDAと比較して安定性と使いやすさにはまだ改善の余地があります。たとえば、開発者がROCmを使用してAIモデルをトレーニングする場合、デバッグ(debug)などの問題に遭遇することが多く、基本的な「すぐに使える」エクスペリエンスでさえスムーズではありません。 PyTorchをROCmで直接実行するなど、主流のAIフレームワークのモデルは、スムーズに実行できない状況に遭遇する可能性があり、追加の調整や修正が必要になり、開発者にとって使い勝手が悪くなります。Amazon Tranium 2 は費用対効果に重点を置いていますAmazonのTranium 2は、冗談めかしてAmazonのTPUとして知られており、主に社内のAIトレーニングに使用され、低コストと高メモリ帯域幅を強調しています。 Amazonの費用対効果の3つの側面は次のとおりです。価格性能比の向上:AWSは、Trn2インスタンスが、現世代のGPUベースのEC2インスタンス(P5e、P5en、およびHuida H200)を使用するよりも30〜40%のコストパフォーマンスの優位性を提供すると主張しています。エネルギー効率の向上: Trainium 2 は、第 1 世代の Trainium (Trn1) よりも最大 3 倍のエネルギーを使用し、単位計算あたりのエネルギー消費量が少なくて済みます。トレーニングコストの削減:Trainium 2は、効率的な分散トレーニングを可能にし、Elastic Fabric Adapter (EFA)と組み合わせることで最大12.8Tbpsのネットワーク帯域幅を提供し、大規模なAIモデルのトレーニングにかかる時間を短縮します。AWSのお客様にとって、リースや電気代の削減だけでなく、エコシステムの統合による間接費の削減、特にAIチップの需要が急増する中での間接費の削減は、Huidaに挑戦する重要な戦略です。Huidaはまだ先を進んでいますが、AIコンピューティングパワーの資本熱狂は続くのでしょうか?現在、Huida はまだ AI チップの覇権を保持していますが、2025 年と 2026 年は市場の分水嶺になります。 AIモデルのパフォーマンスが飛躍的に進歩し続けると、コンピューティングパワーの需要は高まり続け、主要なテクノロジーの巨人は産業開発を促進するために資本を投資し続けるでしょう。しかし、市場は依然としてAIビジネスモデルが本当に安定した利益をもたらすことができるかどうかに注意を払う必要があります、さもなければAI市場は「バブル」になるかもしれません、そしてそれは統合の波を先導するでしょう、そしてそれは本当の技術的優位性を持つ企業だけが生き残ることができます。(64,000 Huida AIチップが入る準備ができました! スターゲイトプロジェクトは数十億のマグネシウムを破壊し、テキサスのスーパーデータセンターはまもなく)この記事は、NVIDIA が AI のリーダーとして確固たる地位を築いている理由です。 マスク、マイクロソフト、AMD、アマゾンが続き、2025年と2026年は市場の分水嶺となり、チェーンニュースのABMediaに初めて登場しました。
NVIDIA が AI のリーダーである理由 マスク、マイクロソフト、AMD、アマゾンが続き、2025年と2026年は市場の分水嶺となりました
Huida (Nvidia)ゲーミングGPUサプライヤーからグローバルなAIコンピューティングコアテクノロジープロバイダーへと変貌を遂げて以来、世界のAI業界での足場を固めることに成功しました。 マイクロソフト(Microsoft)、アマゾン(Amazon)、グーグル、メタ、マスクなどの世界の主要なテクノロジー大手(Elon Musk) もこれに追随し、AI インフラストラクチャへの投資を増やしました。
同時に、「ハイパースケールデータセンター」の構築には数十億ドルが費やされ、AIモデルの計算能力に対する膨大な需要を満たすために数百万のAIチップが購入されています。 しかし、Huidaの強力な支配に直面して、AMD、Intel (Intel)、Google TPU、Amazon (Tranium)などの対戦相手が突破口を開くチャンスがあるかどうか、AI開発は将来コンピューティングパワーのボトルネックに遭遇するかどうか、そしてこのAI戦争はどのように発展するのでしょうか。
「規模」が鍵となり、テクノロジーの巨人はAIインフラストラクチャの構築を続けています
近年、AIモデルの需要は急速に高まっており、テクノロジーの巨人は、AIコンピューティング機能を拡張するために、次のような大規模なデータセンターの構築に投資しています。
Metaは、米国ルイジアナ州に2ギガワットの(2GW)データセンターを建設します。
Amazon AWSとMicrosoft Azureも、世界中で数ギガワット(Gigawatt)のデータセンターを拡大しています。
Google は、世界中の光ファイバー ネットワークとデータセンター リンクの強化に数十億ドルを費やしました。
マスク氏のxAIは、AIスーパーコンピューティングクラスターを構築するために200,000基のGPUをデプロイする計画です。
これらのテクノロジーの巨人の投資は、「規模」が依然として重要であることを示しており、光ネットワークを介してグローバルデータセンターを接続してAIトレーニングとコンピューティングのパフォーマンスを向上させることは、「AIコンピューティングの規模が限界に達した」という主張に直接反論します。
Huidaは依然としてリードを占めており、世界のAI計算能力の70%以上をHuidaに依存しています
AIチップ市場では、Huidaは依然として70%の市場シェアを持ち、特にAIトレーニングの分野では98%近い市場シェアを占めています。 Googleは独自のTPU (Tensor処理Unit)チップを持っていますが、それでもHuida GPUの購入者の1人です。
( 注: TPU は、機械学習と AI のワークロードを高速化するために Google が設計した特別なアプリケーション チップです。 )
Huidaがその優位性を維持できる理由
ソフトウェアの利点:ハードウェアに加えて、HuidaはAIソフトウェアに非常に優れている数少ない半導体企業の1つであり、特に独自のCUDAエコシステムを置き換えるのは困難です。
高度なプロセス:新しいテクノロジーは常に競合他社よりも早く導入でき、優れたチップ性能を確保できます。
ネットワークテクノロジー:Mellanoxの買収により、GPU間の効率的な相互接続テクノロジーの(NVLink)を強化します。
これらの要因により、NVIDIAはAIチップのリーダーであり、AMD、Google、Amazon、その他の競合他社がAIチップ開発に積極的に投資している場合でも、Huidaは依然として市場で支配的な地位を占めています。 しかし、市場は依然として競争が激しく、多くのテクノロジープレーヤーはHuidaへの依存を減らすための代替手段を探しています。
Google TPU、AMD MI300、Amazon TraniumはHuidaに挑戦できます
Huidaは依然として市場を支配していますが、Google、AMD、Amazonなどのいくつかの主要な競合他社は、依然としてAIコンピューティングパワー市場をつかもうとしています。 GoogleのTPUは、主に検索、広告、YouTubeの動画処理などの社内サービスで使用されていますが、AIトレーニング市場ではまだ大きなシェアを持っています。
Google TPUの長所と短所
強力な相互接続技術でBroadcomと提携。
Google の内部サービスに統合して、検索と広告の AI アルゴリズムを最適化します。
AIトレーニングの分野ではNVIDIAに次ぐものです。
TPUの欠点
Googleのクラウドビジネスは弱く、TPUは外部市場でHuidaほど競争力がありません。
ソフトウェアエコシステムは閉鎖的であり、外部の開発者が使用するのは困難です。
AMD MI300はHuidaの最大の競争相手ですが、ソフトウェアはまだ欠点です
AMDは近年、AIチップ市場を積極的に展開しており、MI300X GPUは、中国市場で比較的人気のある米国の中国への輸出管理の恩恵を受けています。 さらに、MicrosoftとMetaもAMDチップを積極的に使用してHuidaへの依存を減らしています。
AMDは好調ですが、市場が期待するほど爆発的にはならないでしょう。 AMDのROCmプラットフォームはAIソフトウェアエコシステムの点で十分に成熟していないため、HuidaのCUDAと比較して安定性と使いやすさにはまだ改善の余地があります。
たとえば、開発者がROCmを使用してAIモデルをトレーニングする場合、デバッグ(debug)などの問題に遭遇することが多く、基本的な「すぐに使える」エクスペリエンスでさえスムーズではありません。 PyTorchをROCmで直接実行するなど、主流のAIフレームワークのモデルは、スムーズに実行できない状況に遭遇する可能性があり、追加の調整や修正が必要になり、開発者にとって使い勝手が悪くなります。
Amazon Tranium 2 は費用対効果に重点を置いています
AmazonのTranium 2は、冗談めかしてAmazonのTPUとして知られており、主に社内のAIトレーニングに使用され、低コストと高メモリ帯域幅を強調しています。 Amazonの費用対効果の3つの側面は次のとおりです。
価格性能比の向上:AWSは、Trn2インスタンスが、現世代のGPUベースのEC2インスタンス(P5e、P5en、およびHuida H200)を使用するよりも30〜40%のコストパフォーマンスの優位性を提供すると主張しています。
エネルギー効率の向上: Trainium 2 は、第 1 世代の Trainium (Trn1) よりも最大 3 倍のエネルギーを使用し、単位計算あたりのエネルギー消費量が少なくて済みます。
トレーニングコストの削減:Trainium 2は、効率的な分散トレーニングを可能にし、Elastic Fabric Adapter (EFA)と組み合わせることで最大12.8Tbpsのネットワーク帯域幅を提供し、大規模なAIモデルのトレーニングにかかる時間を短縮します。
AWSのお客様にとって、リースや電気代の削減だけでなく、エコシステムの統合による間接費の削減、特にAIチップの需要が急増する中での間接費の削減は、Huidaに挑戦する重要な戦略です。
Huidaはまだ先を進んでいますが、AIコンピューティングパワーの資本熱狂は続くのでしょうか?
現在、Huida はまだ AI チップの覇権を保持していますが、2025 年と 2026 年は市場の分水嶺になります。 AIモデルのパフォーマンスが飛躍的に進歩し続けると、コンピューティングパワーの需要は高まり続け、主要なテクノロジーの巨人は産業開発を促進するために資本を投資し続けるでしょう。
しかし、市場は依然としてAIビジネスモデルが本当に安定した利益をもたらすことができるかどうかに注意を払う必要があります、さもなければAI市場は「バブル」になるかもしれません、そしてそれは統合の波を先導するでしょう、そしてそれは本当の技術的優位性を持つ企業だけが生き残ることができます。
(64,000 Huida AIチップが入る準備ができました! スターゲイトプロジェクトは数十億のマグネシウムを破壊し、テキサスのスーパーデータセンターはまもなく)
この記事は、NVIDIA が AI のリーダーとして確固たる地位を築いている理由です。 マスク、マイクロソフト、AMD、アマゾンが続き、2025年と2026年は市場の分水嶺となり、チェーンニュースのABMediaに初めて登場しました。