NVIDIAの株価は7%急落しました! メタはグーグルのチップに亡命し、テクノロジー株の3大巨頭は戦争に突入した

Metaは2027年に自社データセンターにGoogleのTensor Processing Unit（TPU）を展開する計画であり、2026年からGoogle Cloudを通じて関連するコンピューティングパワーをレンタルする可能性があります。この協力は、GoogleがAIチップ市場での重要な突破口を開くと見なされています。ニュースが報じられた後、NVIDIAの株価は一時7%急落し、その後2.6%に縮小しました。

Meta Billions of Dollars Defect Google TPU

The Information によると、Meta は 2027 年に自社のデータセンターに Google の Tensor Processing Unit（TPU）を導入する交渉を進めており、2026 年からは Google Cloud を通じて関連するコンピューティングパワーをレンタルする可能性があります。この協力は規模が驚くべきもので、数十億ドルの調達額が見込まれており、Google にとって AI チップ市場での重要な飛躍となるでしょう。Anthropic に百万個の TPU を提供した後、再び大手顧客の関心を引き、Google が AI インフラストラクチャ分野での競争力を急速に高めていることを示しています。

この決定はMetaにとって多重な戦略的意義を持っています。まず第一に、Metaがチップ市場のリーダーであるNVIDIAに過度に依存したくない可能性を示しています。価格が高く、納期が長いという痛点が企業に代替策を探させています。NVIDIAのH100とH200 GPUは需要が供給を上回り、注文の待機時間は数ヶ月または一年に及ぶことがあり、価格は持続的に上昇しています。AIのコンピューティングパワーを迅速に拡張する必要があるMetaにとって、この供給のボトルネックはLlamaモデルの訓練と推論の効率に直接影響を与えます。

次に、Google TPUはAI専用のアーキテクチャを備えており、大規模言語モデルの推論とトレーニングに対してより深い調整が可能なため、競争力のある選択肢となっています。TPUはAI計算のために設計されたASIC（アプリケーション専用集積回路）チップであり、自社のDeepMindのモデル（例えば、Gemini）と高度に統合されています。外部では、TPUが効率、カスタマイズ能力、コストの面で優位性を持っていると考えられており、これらが企業がNVIDIAから移行を考える重要な理由となっています。

第三に、マルチベンダー戦略はテクノロジー大手の共通認識となりました。高価な価格、供給の制約、リスクの分散から、企業はもはやNVIDIAに単独で依存することを望まず、ほとんどのクラウドおよびAI関連企業は「マルチベンダー戦略」を採用し、GPU、TPU、その他の代替案を同時に調達し始めました。MetaはNVIDIA GPUとGoogle TPUの両方を使用することを選択し、十分なコンピューティングパワーを確保しつつ、価格交渉でより大きな交渉力を得ることができます。

市場も迅速に反応し、Alphabet の時価総額は 4 兆ドルに近づき、台湾のメディアテックの株価も恩恵を受けて 8% 上昇し、Google TPU の波及効果が形成されていることを示しています。メディアテックは Google TPU サプライチェーンの重要なパートナーとして、パッケージングとテストの段階で重要な役割を果たしており、Meta の大口注文が直接その収益の増加を促進します。

7%の急落後のNVIDIAの厳しい反撃

! 【NVIDIA株価】(https://img-cdn.gateio.im/social/moments-87a9b3933a-bec2e6b652-153d09-cd5cc0019283746574839201

（出典：グーグルファイナンス）

Metaの噂が報じられた後、NVIDIAの株価は一時7%急落し、その後2.6%に収束し、単日で2000億ドル以上の時価総額が消失しました。しかし、同社はX上で次のように応答しました。「Googleの成功を見て嬉しいです。彼らはAI分野で大きな進展を遂げており、私たちも引き続きGoogleに供給しています。」この一見礼儀正しい発言は、実際には市場に対し、GoogleもNVIDIAの大口顧客であることを思い出させるもので、両社は完全に対立する関係ではないことを示唆しています。

NVIDIAは意味深長に述べた：「私たちは依然として業界全体に対して一世代先を行っており、すべてのシーンですべてのAIモデルを実行できる唯一のプラットフォームであり、ASICよりも優れた性能、多機能性、代替性を提供できる。」この発言はGoogle TPUの核心的な弱点を直撃している。ASICチップは特定のタスクにおいては効率が高いが、柔軟性に欠ける。TPUは主にTensorFlowフレームワークとGoogle独自のモデルに最適化されており、他のフレームワーク（例えばPyTorch）やサードパーティのモデルを実行する際には、性能の優位性が大幅に減少する可能性がある。

対照的に、NVIDIA の GPU は汎用計算アーキテクチャを採用しており、ほぼすべての主流 AI フレームワークとモデルをサポートしています。OpenAI の GPT シリーズ、Anthropic の Claude、Meta の Llama からオープンソースコミュニティの Stable Diffusion に至るまで、ほとんどすべての AI モデルは NVIDIA GPU 上でトレーニングされています。このエコシステムの優位性により、開発者や企業は Google TPU の使用を増やしても、NVIDIA から完全に離れることが難しくなっています。

数週間前、Googleは高評価を得ているAIモデルGemini 3を発表しました。このモデルは同社のTPU上でトレーニングされており、NVIDIAのGPUではなく、チップ競争が白熱化していることを浮き彫りにしています。このケースは、TPUがGoogle内部エコシステムで成功裏に応用されていることを証明していますが、同時にその限界も明らかにしています。Gemini 3がTPU上で効率的に動作できるのは、Googleのエンジニアが最初からTPUの特性に合わせてモデルアーキテクチャを設計したためです。標準的なフレームワークやオープンソースモデルを使用する企業にとって、このような深いカスタマイズのコストは、チップ自体の節約を超える可能性があります。

)# 反撃に対するNVIDIAの3つの議論

エコシステムの利点：すべての主要なAIフレームワークとモデルはNVIDIA GPUに最適化されており、変換コストが高い

汎用性は代替不可能：GPUはトレーニング、推論、グラフィックレンダリングなどの多様なタスクを実行できますが、ASICは特定のシーンに限定されます。

技術的先進性：最新の H200 と今後登場予定の B100 は、性能において競合他社に対して一世代先を行っています。

AI チップ市場の構造は独占から多極競争へと移行する

Google、Meta、NVIDIAの三者ダイナミクスが、AIチップ戦場が新たな段階に入ったことを示しています。Google傘下のTPU市場の声量が急速に拡大する中、最新のニュースではMetaが次の数億ドル規模の顧客になる可能性があることが指摘され、AIチップ供給チェーンに衝撃を与えています。NVIDIAが長期にわたりAIチップ市場を独占している状況下で、三者のチップ競争はテクノロジー巨頭のコンピューティングパワー配置に影響を与えるだけでなく、世界の株式市場、供給チェーン、AIモデルエコシステムにも影響を及ぼします。

この競争は次世代AIインフラストラクチャのコアアーキテクチャを決定します。NVIDIAが技術的な優位性を維持し、生態系の障壁を保持し続けるならば、その支配的地位は依然として確固たるものとなるでしょう。もしGoogle TPUがより多くの企業顧客を獲得し、特定のシーンにおけるコスト効率の優位性を証明すれば、市場は多極競争の構図に入るでしょう。Metaなどのテクノロジー大手が自主開発チップや複数の供給者戦略を全面的に採用すれば、NVIDIAの価格権と市場シェアは実質的な挑戦を受ける可能性があります。

NVIDIAの株価の反応から見ると、市場はこの競争の脅威を真剣に評価している。7%の下落幅は引け時には2.6%に縮小したが、単日で2000億ドルの時価総額の変動は、投資家がAIチップ市場の構図の変化に対して非常に敏感であることを示している。このような変動は、NVIDIAが過去数年で驚異的な上昇を遂げたことが、株価に大量の楽観的な期待を織り込んでいることを反映しており、いかなる潜在的な競争の脅威も利食いを引き起こす可能性がある。

供給連鎖にとって、この競争は同様に深遠な影響を持っています。NVIDIAのGPUは主にTSMCが製造しており、Google TPUもTSMCの先進プロセスに依存しています。誰が勝っても、TSMCは利益を得るでしょう。しかし、パッケージング、テスト、メモリ、およびPCBなどの下流のサプライヤーは、再配分のリスクに直面しています。MediaTekの株価が8%上昇したことは、市場がGoogle TPUの注文の増加が台湾の半導体供給連鎖に新たな機会をもたらすと見ていることを示しています。

AIモデル開発者にとって、チップの選択はモデル設計と最適化戦略に直接影響します。もしGoogle TPUの市場シェアが引き続き拡大する場合、開発者はTPU専用にモデルを最適化する必要があり、これにより開発コストが増加する可能性がありますが、特定のシナリオでの性能向上も期待できます。市場が多供給者の構造を維持する場合、開発者はモデルが異なるチップ上で効率的に動作することを確保する必要があり、これはフレームワークレベルの抽象化と標準化に対してより高い要求を提起します。

各方面の選択と態度は、市場全体の再編成を推進する重要な変数となる可能性があります。NVIDIAが次世代製品（例えばB100）で技術的な差を広げることができれば、リーダーシップを強化するでしょう。GoogleがTPUのコストパフォーマンスを証明し、より多くの顧客を引き付けることができれば、NVIDIAの独占に対する真の脅威となるでしょう。Metaの最終的な決定は風向計となり、他のテクノロジー大手のコンピューティングパワー調達戦略に影響を与えることになります。