投稿者 global-ai-media 
AI半導体市場において、NVIDIAの独走状態に変化の兆しが見え始めています。The Motley Foolの記事ではAMDのデータセンター事業の急成長予測（2030年までに株価5倍の可能性）が取り上げられていますが、これは単なる投資情報以上の意味を持ちます。本稿では、AIインフラの「第二の選択肢」としてのAMDの台頭が、日本企業のAI開発・運用戦略にどのような影響を与えるかを解説します。
AIコンピュート市場における「多様性」の重要性
生成AIブーム以降、AI開発・運用に不可欠なGPU市場はNVIDIAの独占状態が続いてきました。H100などの高性能GPUは世界的に争奪戦となり、調達難やコスト高騰が、多くの企業にとってAI導入のボトルネックとなっています。元記事で触れられているAMDの強気な見通しは、同社の最新AIチップ（Instinct MI300シリーズなど）が、データセンター市場において実用的な選択肢として認知され始めたことを示唆しています。
これまで「AIといえばNVIDIA（CUDAエコシステム）」が常識でしたが、Microsoft（Azure）やOracle、Metaなどの巨大テック企業がAMD製チップの採用を拡大しています。これは、供給リスクの分散と、膨張し続けるインフラコストの最適化を狙った動きです。日本企業にとっても、ハードウェアの選択肢が増えることは、調達の安定性とコスト競争力の向上に直結します。
ソフトウェアの壁：CUDAとROCmの現状
AMDのAIチップ採用における最大の懸念は、長らくソフトウェア環境にありました。NVIDIAには「CUDA」という強力な開発環境があり、世界中のAIライブラリやツールがCUDAに最適化されています。対するAMDのオープンソースプラットフォーム「ROCm」は、歴史的に安定性やエコシステムの広がりで劣後していました。
しかし、直近のアップデートにより状況は改善しつつあります。特に、PyTorchやTensorFlowといった主要なフレームワークのサポートが強化され、コードの書き換えを最小限に抑えてAMD GPU上でモデルを動かせるケースが増えています。ただし、独自のCUDAカーネルを多用しているレガシーなシステムや、特定の特殊なライブラリに依存している場合は、移行コストが発生するリスクも残ります。エンジニアリングチームは、自社のワークロードがROCm環境でスムーズに動作するか、PoC（概念実証）レベルでの検証が必要です。
「学習」と「推論」の使い分け戦略
日本国内のAI活用ニーズを見ると、自社でLLM（大規模言語モデル）をゼロから「学習（Training）」する企業は一部に留まり、既存のモデルを自社データでチューニングしたり、RAG（検索拡張生成）を用いたりしてサービスに組み込む「推論（Inference）」の需要が圧倒的に高いのが特徴です。
AMDのチップは、特にこの「推論」フェーズにおけるコストパフォーマンスの高さが評価されています。推論ワークロードにおいては、必ずしも最高スペックのNVIDIA H100が必要ないケースも多く、コスト効率の良いAMDインスタンスをクラウド上で選択することで、サービス運用コスト（OPEX）を大幅に削減できる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
AMDの台頭という市場動向を踏まえ、日本企業の実務担当者は以下のポイントを意識すべきです。
- ベンダーロックインの回避：特定のハードウェアベンダーに依存しすぎると、将来的な供給不足や価格改定のリスクに脆弱になります。マルチベンダー構成を視野に入れ、AWSやAzure等で提供されるAMDインスタンスの検証を進めることが推奨されます。
- 推論コストの最適化：生成AIを組み込んだプロダクトの収益性を確保するには、推論コストの抑制が鍵です。「学習はNVIDIA、推論はAMDやその他の専用チップ」といったハイブリッドな構成が、今後の標準的なアーキテクチャになる可能性があります。
- 技術的負債の予防：将来的なハードウェア変更に耐えられるよう、特定のハードウェア依存度の高い独自コードを避け、PyTorch等の抽象化されたフレームワーク標準の機能を活用する開発指針を策定することが、長期的なメンテナンス性を高めます。