AIチップ戦争の真実：コンピューティングパワーコストが鍵、誰が最後に笑うことができるのか？

みんながGPUチップの競争に注目していますが、業界の人々は知っています——本当のボトルネックはチップにではなく、コンピューティングパワーのコストにあります。

現状は非常に明確です：NvidiaのGPUは現在のトップであり、AMDとBroadcomは企業の自社開発チップの製造を支援しています。しかし、AIがトレーニング（一次的なコスト）から推論フェーズ（継続的なコスト）に移行するにつれて、誰がエネルギー消費とコストを削減できるかが勝者を決めます。

Alphabetの優位性はここにあります：10年以上にわたる自社開発のTPU（テンソル処理装置）は、すでに第7世代に達しており、自社のTensorFlowフレームワークとGoogle Cloudに最適化されています。重要なのは——TPUはGPUよりもはるかに省エネルギーです。推論需要が爆発的に増加する中で、このエネルギー消費の差は巨大なコスト優位性をもたらします。

さらに厳しい一手：AlphabetはTPUを売らず、Google Cloudの権益としてのみ提供します。これにより、ユーザーがTPUを使用するにはGoogle Cloudを利用する必要があり、Alphabetは一度に二つの収益を得ることができます——コンピューティングパワーを販売し、独自開発のチップを使用してコストを削減し、自社のGeminiモデルを運用します。

OpenAIとPerplexityがまだGPUを使って金を燃やしているのに対し、Alphabetの垂直統合（チップ+クラウドプラットフォーム+大規模モデル+AIツール+光ファイバーネットワーク）はすでにスーパーな堀です。Nvidiaさえも焦っている——OpenAIがTPUをテストしていると聞いて、Nvidiaは急いでOpenAIに投資して止血しました。

ボトムライン：これはチップ競争ではなく、どのシステムが最もコスト効率が良いかの競争です。この観点から見ると、アルファベットの地位はかなり安定しています。