投稿者 global-ai-media 
企業のAI投資が実証実験（PoC）から本格導入・運用フェーズへと移行する中、2026年に向けてAIインフラの勢力図に変化の兆しが見えています。Nvidiaによる市場独占状態から、供給制約やコスト最適化を背景とした「計算資源の多様化」へと進むグローバルトレンドを解説し、日本企業が採るべきインフラ戦略について考察します。
エンタープライズAI支出の加速と供給の壁
AIモデルのトレーニング（学習）からインファレンス（推論）へと需要の重心が移るにつれ、企業のAI関連支出は2026年に向けて爆発的に増加すると予測されています。ここで最大のボトルネックとなるのが、高性能GPUの供給不足と高騰するコストです。これまでAI開発の現場ではNvidia製のGPUがデファクトスタンダードとして君臨してきましたが、世界的な需要過多による納期遅延や価格上昇は、企業の開発スピードを鈍化させるリスク要因となっています。こうした背景から、市場は「Nvidia一択」から、代替となる選択肢を模索するフェーズに入りました。
汎用GPUの第二の選択肢としてのAMD
Nvidiaの供給制約により生じた市場の空白を埋める存在として、AMD（Advanced Micro Devices）への注目が高まっています。AMDは、NvidiaのハイエンドGPUに対抗する性能を持つ製品群を投入しており、特に大規模なデータセンターを持つクラウドベンダーや大手テック企業が、調達リスクの分散（セカンドソースの確保）を目的に採用を進めています。
エンジニア視点での最大の課題は、Nvidiaが築き上げたソフトウェアエコシステム「CUDA」の優位性でした。しかし、AMDもオープンなソフトウェアプラットフォームである「ROCm」の改良を急ピッチで進めており、PyTorchなどの主要なフレームワークでの互換性が向上しています。コストパフォーマンスと入手性を重視する実務において、AMD製GPUは現実的な選択肢となりつつあります。
カスタムシリコンとネットワークの重要性：Broadcomのアプローチ
汎用的なGPU競争とは異なるアプローチで存在感を増しているのがBroadcomです。同社は、GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）のような特定用途向け集積回路（ASIC）の設計支援や、AIクラスターを高速に接続するネットワーク技術に強みを持っています。
生成AIのモデルが巨大化するにつれ、単体のチップ性能だけでなく、数千〜数万個のチップを繋ぐ通信速度が全体の処理能力を左右するようになります。また、特定のAIワークロードに特化したカスタムチップ（ASIC）は、汎用GPUに比べて電力効率や処理効率で勝る場合があります。Amazon (AWS) やMetaなどの巨大IT企業が自社専用チップの開発を加速させているトレンドは、AIインフラが「汎用」から「用途特化」へと細分化していく未来を示唆しています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなハードウェア市場の変化は、日本のAI開発現場や経営判断にも以下の3つの重要な示唆を与えています。
1. インフラ調達の多様化とベンダーロックインの回避
円安の影響を強く受ける日本企業にとって、高額なNvidia製GPUへの過度な依存はコスト構造を悪化させます。AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウド選定時や、オンプレミス環境の構築時には、Nvidia以外のインスタンス（AMD製GPUや各社独自のAIチップ）の活用を検討し、調達リスクとコストを分散させる戦略（マルチベンダー対応）が必要です。
2. 推論コストを見据えたROI（投資対効果）の精査
学習フェーズでは最高性能のGPUが必要でも、実運用（推論）フェーズでは、より安価で電力効率の良いチップや、推論に特化したASICで十分なケースが多々あります。サービスをスケールさせる際は、どのハードウェアで動かすのが最も採算が合うか、初期段階からシミュレーションを行う必要があります。
3. MLOpsにおける抽象化レイヤーの重要性
ハードウェアの選択肢が増えるということは、裏を返せば「どのチップでも動くコード」を書く必要性が増すことを意味します。コンテナ技術やMLOpsツールを活用し、下位のハードウェア依存度を下げ、環境に応じて柔軟に計算資源を切り替えられるアーキテクチャを設計することが、中長期的なAI開発の競争力を左右するでしょう。