投稿者 global-ai-media 
AI半導体市場において、長らく続いたNVIDIAによる独占的な状況に変化が生じつつあります。AMDのデータセンター部門の売上が急増し、最新のAIチップ「MI300」シリーズの採用が進む中、次世代の「MI400」は推論市場をターゲットに据えています。本記事では、この市場動向が日本の企業システムやAI開発基盤の選定にどのような影響を与えるか、コスト最適化とリスク分散の観点から解説します。
データセンター市場におけるAMDの台頭と「選択肢」の出現
生成AIブーム以降、AI開発・運用に不可欠なGPU市場はNVIDIAの「H100」などが圧倒的なシェアを占めてきました。しかし、最新の市場データによると、AMDのデータセンター部門の売上が43億ドルに達し、同社の主力AIアクセラレータである「Instinct MI300」シリーズの採用が加速しています。これは、供給不足や高価格が常態化していたAIインフラ市場において、実用的な「第二の選択肢」が確立されつつあることを意味します。
特に注目すべきは、AMDが次世代チップ「MI400」において、クラウド上での「推論（Inference）」処理に焦点を合わせている点です。AIモデルをゼロから作る「学習（Training）」には膨大な計算リソースが必要ですが、日本企業の多くが直面しているのは、既存のモデルを自社データに組み合わせて利用する「推論」のフェーズです。ここでコストパフォーマンスの高い代替案が登場することは、実務的な観点で大きな意味を持ちます。
「学習」から「推論」へシフトするAIコスト構造
AIプロジェクトのコスト構造は、初期のモデル開発（学習）から、サービス運用（推論）へと比重が移りつつあります。ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）を業務アプリや顧客対応サービスに組み込む際、ランニングコストとして重くのしかかるのが推論コストです。
AMDがこの推論市場をターゲットにしていることは、日本企業にとって朗報と言えます。これまで「とりあえずNVIDIAを選んでおけば間違いない」という風潮がありましたが、推論用途においては、必ずしも最高スペックの学習用GPUが必要なわけではありません。用途に応じたハードウェア選定を行うことで、クラウド利用料やオンプレミス・サーバーの調達コストを大幅に圧縮できる可能性があります。
ソフトウェア・エコシステムの成熟と「脱ベンダーロックイン」
これまでAMDのGPU採用を阻んできた最大の要因は、NVIDIAが持つ強力なソフトウェア基盤「CUDA」の存在でした。多くのAIライブラリがCUDAに最適化されていたためです。しかし、AMDの対抗馬である「ROCm」プラットフォームの改善に加え、PyTorchなどの主要フレームワークがハードウェアの抽象化（どのチップでも動くようにすること）を進めています。
エンジニアリングの現場では、コードを大幅に書き換えることなく、NVIDIA以外のGPUでも十分なパフォーマンスを出せる環境が整いつつあります。これは、特定のベンダーに依存し続ける「ベンダーロックイン」のリスクを回避したい企業のITガバナンスや調達戦略において、重要な転換点となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAMDの動向を踏まえ、日本企業の意思決定者やアーキテクトは以下の3点を意識して今後の戦略を立てるべきです。
1. インフラ選定基準の多角化（マルチベンダー戦略）
調達部門やインフラ担当者は、NVIDIA一択の思考停止から脱却し、AMDやその他のAIチップ（Google TPU、Amazon Trainiumなど含む）を比較検討のテーブルに乗せる時期に来ています。特にBCP（事業継続計画）の観点から、ハードウェア供給元の分散はリスク管理として有効です。
2. 用途に応じたコスト最適化（FinOpsの実践）
「学習」には最高性能のGPUを、「推論」にはコスト効率の良いGPUを選択するなど、ワークロードに応じた使い分けが求められます。PoC（概念実証）段階ではクラウドで手軽に試し、本番運用でコストが跳ね上がる前に、推論専用の安価なインスタンスやハードウェアへの移行計画を立てることが重要です。
3. ソフトウェア互換性の検証
ハードウェアの選択肢を広げるためには、自社で使用しているAIモデルやライブラリが、CUDA以外の環境（ROCmなど）で安定動作するかを技術的に検証する必要があります。エンジニアチームに対し、特定のハードウェアに依存しないコード記述やコンテナ環境の整備を促すことが、将来的な技術的負債を防ぐ鍵となります。