投稿者 global-ai-media 
CES 2026においてAMDが発表したラック規模のプラットフォーム「Helios」は、AIインフラが単なるチップ性能の競争から、システム全体での統合的なスケーラビリティ競争へ移行したことを示唆しています。本記事では、この発表が意味する「AI Everywhere」のビジョンを紐解きながら、特定のベンダーに依存しない調達戦略や、電力効率・設置スペースに課題を持つ日本企業が取るべきインフラ構築の方向性を解説します。
チップ単体から「ラック規模」の戦いへ
CES 2026におけるAMDの発表で最も注目すべきは、AIインフラストラクチャの構築単位が変化しているという点です。AMDが公開した「Helios」は、ラック（サーバー収納棚）規模で設計されたプラットフォームであり、「ヨッタスケール（Yotta-scale）」という極めて巨大な計算需要を見据えた青写真です。
これまでAIアクセラレータ（GPUなど）の市場は、単体の処理性能やメモリ容量が主な比較対象でした。しかし、生成AIのモデルが巨大化し、学習・推論の規模が拡大するにつれ、数千、数万基のチップをいかに効率よく接続し、一つの巨大な計算機として振る舞わせるかが勝負所となっています。NVIDIAが先行していたこの「システム全体での最適化」領域に対し、AMDが対抗馬として明確なソリューションを提示したことは、健全な競争環境を望む市場にとって大きな意味を持ちます。
「AI Everywhere」が示唆するハイブリッドな未来
AMDが掲げる「AI Everywhere, for Everyone」というビジョンは、単に高性能なデータセンター向けGPUを作ることだけを指していません。これは、クラウド上の巨大な学習基盤から、エッジデバイス（PCや組み込み機器）での推論まで、一気通貫でAIを稼働させるエコシステムを目指すものです。
日本国内の製造業や金融機関においては、機密情報の漏洩リスクを避けるため、パブリッククラウドではなくオンプレミス（自社運用）やエッジ環境でLLM（大規模言語モデル）を動かしたいというニーズが根強く存在します。AMDの戦略は、ハイエンドな学習環境だけでなく、こうした「現場」に近い推論環境への展開も含んでいる点で、日本の産業構造と親和性が高いと言えます。
日本企業が直面する「電力」と「スペース」の壁
「ヨッタスケール」の追求は技術的なロマンである一方で、現実的な課題も突きつけます。それは消費電力と設置スペースの問題です。特に日本は、欧米に比べてデータセンターの立地スペースが限られており、電力コストも高騰しています。
ラック規模で統合されたソリューションは、一般的に冷却効率や電力密度が最適化されていますが、導入には既存ファシリティの改修が必要になるケースも少なくありません。企業が自社専用のAI基盤（Sovereign AIなど）を構築する場合、単に「最高性能のチップ」を選ぶのではなく、「自社のデータセンターの床耐荷重や電力供給能力で運用可能なラック構成か」という、物理的な制約を含めた検討が不可欠になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAMDの発表とAIインフラのトレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
1. ベンダーロックインの回避と調達の多角化
NVIDIA一強の状態から、AMDのような代替選択肢が実用段階に入ったことは、調達リスクの分散（サプライチェーン・レジリエンス）の観点で好機です。特にコスト意識が厳しいプロジェクトや、特定のCUDAエコシステムに依存しない推論ワークロードにおいては、AMD製品を含めた比較検討を行うことで、ROI（投資対効果）を最大化できる可能性があります。
2. 「学習」と「推論」の適材適所
すべてのAI処理をクラウドの巨大クラスターで行う必要はありません。学習は「Helios」のような大規模基盤で行い、推論はエッジやAI PCで行うといった「ハイブリッドAI」のアーキテクチャ設計が、通信遅延の削減やプライバシー保護の観点で、日本のビジネス現場では現実解となります。
3. インフラ部門とAI開発部門の連携強化
「ラック規模」の導入となると、AIエンジニアだけで完結する話ではなく、設備（ファシリティ）担当者との密な連携が必要です。AI導入プロジェクトの初期段階から、計算資源だけでなく、電力・冷却・設置場所を含めた総所有コスト（TCO）のシミュレーションを行うことが、プロジェクトの頓挫を防ぐ鍵となります。