Nvidia CEOのJensen Huangは、MetaがAIワークロードの相当部分をGoogleのテンサー処理ユニット(TPU)にシフトする可能性があるという報道が浮上した後、投資家を落ち着かせる動きを見せた。
最近のイベントで講演したHuangは、競争圧力が激化する中でも、Nvidiaが世界のAI半導体市場で「独自のポジション」を占め続けていることを強調した。
HuangはAIコンピューティングの状況を「非常に大きく」複雑だと表現し、たとえMetaが数十億ドル相当のTPUを購入したとしても、Nvidiaに残された機会は依然として膨大であることを示唆した。
彼の発言は、MetaとGoogleがGoogleの自社製AIアクセラレーターを含む潜在的な取引について高度な協議を行っているという報道の後、一時的に下落したNvidia株の波乱の一週間に続くものだ。Nvidiaの株価はその後リバウンドした。
激化するチップ競争におけるMetaの役割は無視できない。同社は最近、2025年の設備投資予測を700〜720億米ドルに引き上げ、2026年にはさらに高い投資を示唆している。この支出の多くは、大規模なAIトレーニングと推論のためのコンピューティングインフラに関連している。
しかし、Metaの好調な業績にもかかわらず、市場は慎重に反応した。支出発表後、株価は12%以上下落し、アナリストはこのような巨額の投資が比例したリターンを生み出すかどうかを疑問視している。
一方、GoogleはMetaのチップへの野心の主要な受益者として静かに台頭している。Alphabetは2025年第3四半期にGoogle Cloudの収益が前年比34%増の151.5億米ドルに達したと報告し、この成長は主にAI駆動サービスに関連している。MetaがTPUを大量に購入し始めれば、Googleのクラウドインフラビジネスはさらに大きな後押しを受ける可能性がある。
Googleハードウェアへの大きなシフトは、Metaを超えた影響を持つだろう。より広範な機械学習コミュニティは、今日のAIワークロードの大部分を支えるNvidiaのCUDAエコシステムに大きく依存している。
PyTorch/XLAのようなオープンソースツールは、最小限のコード修正でTPUでのモデルトレーニングを可能にする進歩を遂げている。しかし、エンジニアはCUDAから離れることはスイッチを切り替えるほど簡単ではないと指摘する。TPUワークフローは、デバイスの再割り当てと遅延テンソル実行への新しいアプローチを必要とし、これは従来のGPUパイプラインとは異なる方法で操作をキューに入れる。
一方、クロスハードウェアの取り組みの波が高まっている。PyTorch/XLAチームはより多くの操作をコード生成カーネルに移行させており、vLLMのような高スループット推論エンジンは実験的なTPUサポートの提供を開始している。これにより、クラウドプロバイダーが新しい統合ツールとサポートパッケージを提供し、NvidiaのGPUから多様化を望む開発者の摩擦を減らす道が開かれる。
今週のMeta-Googleの噂は、Nvidiaが公の精査の中で4.5兆米ドルの評価を擁護していたタイミングで同社を襲った。株式アナリストに回覧され、後にBernsteinによって共有されたメモは、投資家Michael Burryを含む著名な批評家からの在庫の積み上げと顧客の支払いリスクに関する主張に対応した。
Nvidiaはこれらの特徴付けに異議を唱え、公開されているデータは歴史的な会計スキャンダルとの比較を支持していないと述べた。しかし同社は、新しいBlackwellチップの粗利益率が低く、保証コストが高いことを認めた。
この記事「Nvidia CEO Downplays Threat as Meta–Google AI Chip Talks Intensify」はCoinCentralで最初に公開されました。


