投稿者 global-ai-media 
AMDがAlibabaの最新LLM「Qwen 3.5」に対し、同社のデータセンター向けGPU「Instinct」シリーズでの即日対応（Day 0 Support）を発表しました。このニュースは単なる技術アップデートにとどまらず、長らくNvidia一強とされてきたAIインフラ市場における「選択肢の広がり」と、高性能な中国製オープンモデルを日本企業がどう扱うべきかという「ガバナンス」の両面で重要な示唆を含んでいます。
ソフトウェアエコシステムの成熟とAMDの猛追
これまでAI開発・運用現場において、GPUといえばNvidia、ソフトウェアといえばCUDAという組み合わせが事実上の標準でした。しかし、今回のAMDの発表は、その常識が変わりつつあることを示しています。AMDは同社のオープンなソフトウェアプラットフォームである「ROCm」に加え、近年デファクトスタンダードになりつつある高速推論エンジンの「vLLM」や「SGLang」への最適化を進めています。
「Day 0 Support（リリース即日対応）」という事実は、ハードウェアスペックだけでなく、開発者が利用するソフトウェアスタックの準備が整っていることをアピールするものです。特に推論（Inference）フェーズにおいては、必ずしもCUDAに依存しない環境構築が現実的になりつつあり、これはGPU調達難やコスト高に悩む多くの日本企業にとって朗報と言えます。
Qwen 3.5の実力と「中国製モデル」への向き合い方
今回サポート対象となった「Qwen 3.5」は、Alibaba Cloudが開発したオープンウェイト（重み公開型）の大規模言語モデルです。ベンチマーク上ではMeta社のLlama 3.1に匹敵、あるいは一部で凌駕する性能を示しており、特に日本語を含む多言語処理能力において高い評価を得ています。
しかし、日本企業が実務で導入する際には、技術的な性能だけでなく「ガバナンス」と「地政学リスク」を考慮する必要があります。Qwenは非常に優秀ですが、開発元が中国企業であるという点から、経済安全保障やデータプライバシーの観点で慎重な議論が求められるケースがあります。
もっとも、オンプレミスや自社管理のクラウド環境（VPC内）でモデルを動かす場合、入力データが外部に送信されるわけではありません。そのため、「情報漏洩リスク」は制御可能です。一方で、モデル自体に内在するバイアスや、将来的なライセンス変更のリスク、あるいは公的機関や重要インフラ企業における調達基準（サプライチェーンリスク対応）との兼ね合いは、技術部門だけでなく法務・コンプライアンス部門と連携して判断する必要があります。
推論コストの最適化とマルチベンダー戦略
生成AIの実装がPoC（概念実証）から本番運用へ移行するにつれ、課題となるのが「推論コスト」です。Nvidia H100などのハイエンドGPUは入手性が低く高価ですが、AMD Instinct MI300シリーズなどは、メモリ帯域やコストパフォーマンスの面で強力な対抗馬となり得ます。
今回のニュースは、vLLMなどの中間レイヤーが抽象化してくれるおかげで、アプリケーションコードを大きく書き換えることなく、バックエンドのハードウェアをNvidiaからAMDへ（あるいはその逆へ）切り替えられる可能性が高まっていることを示唆しています。これは特定のベンダーへのロックインを防ぎ、調達の安定性を高める上で極めて重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAMDとQwenの事例から、日本のAI活用推進者が押さえておくべきポイントは以下の通りです。
- インフラの多様化を検討する：「とりあえずNvidia」という思考停止を避け、特に推論環境においてはAMDなどの代替ハードウェアを選択肢に入れ、コスト対効果（ROI）をシビアに見積もる体制を作ることが推奨されます。
- モデル選定のポリシー策定：Qwenのような中国製モデルは、日本語性能が高く魅力的ですが、自社のセキュリティポリシーや顧客への説明責任（透明性）と照らし合わせ、利用可能なユースケース（例：社内ツールは可、官公庁向けは不可など）を明確に定義する必要があります。
- エンジニアリング力の強化：CUDA一辺倒ではなく、ROCmやvLLM、SGLangといったオープンな推論スタックを扱えるエンジニアを育成・確保することが、将来的なインフラコスト削減と技術的自律性の鍵となります。