GoogleのTPU搭載GeminiがOpenAIをコードレッドに追い込み、Nvidiaが下落

Googleは、そのTPUチップが独立したテストでGemini 3をGPT-5の上位に押し上げ、OpenAIとNvidiaの両方を同時に一撃で打ちのめしたことで、AIハードウェア戦争においてハードリセットを引き起こしました。

Gemini 3は主にNvidiaのGPUではなく、Googleのテンソル処理ユニット（TPU）で実行されました。結果が発表されると、サム・アルトマンはスタッフに対し、ChatGPTとそのコアモデルの修正に焦点を戻すよう指示しました。

この動きは、先週OpenAIが「コードレッド」の瞬間と呼んだ出来事に続くものでした。同時に、アナリストたちは、社内用AIチップへの需要が高まり続ける中、Googleが2028年までにTPUの生産量を2倍以上に増やす計画を立てていると述べています。

Googleはチップの増産と外部販売へ進出

Googleは現在、TPUを自社のクラウド内でのみ使用する計画から、より広い範囲へ移行しようとしています。ある1件の契約だけで、100万個のTPUがAnthropicへ送られ、その取引額は数百億ドル規模と評価されています。この単独契約はNvidiaの投資家に衝撃を与えました。

懸念は単純明快です。GoogleがTPUを外部企業により多く販売すれば、Nvidiaはデータセンターからの需要を直接的に失うことになります。

SemiAnalysisのチップアナリストたちは、TPUを「訓練および高度なAIシステムの運用において、Nvidiaと互角」と評価しています。モーガン・スタンレーは、外部購入者に50万個のTPUが販売されるごとに、Googleにとって最大130億ドルの収益を生み出す可能性があると述べています。

同銀行はまた、TSMCが来年に320万個のTPUを、2027年に500万個、2028年に700万個を生産すると予想しています。アナリストたちは、2027年の成長は以前の予測よりも強くなると見ています。

Googleのプロセッサは主にBroadcomと共同で構築されており、MediaTekからの追加サポートも得ています。同社は、1つのシステム内でハードウェア、ソフトウェア、AIモデルに対する完全な垂直統合による制御が自社の強みであると述べています。GoogleのAIアーキテクトでありDeepMindのCTOであるコライ・カフクチュオグルは、「最も重要なのは、フルスタックのアプローチです。私たちはそこで独自の手法を持っていると思います。」と語っています。

また、彼はGoogleが数十億人のユーザーから得るデータが、SearchやAI Overviewsなどの製品全体でGeminiがどのように機能するかについての深い洞察を与えているとも述べています。

The InformationがMetaがGoogleとの間でTPUの購入について協議していたと報じた後、Nvidiaの株価は先月下落しました。Metaはコメントを拒否しました。アナリストたちは現在、GoogleがOpenAI、イーロン・マスクのxAI、またはSafe Superintelligenceと同様の供給契約を結ぶ可能性があり、数年間で1000億ドル以上の追加収益が見込まれると述べています。

Nvidiaは反論するが、TPUの物語はより深く切り込む

Nvidiaは売り込み後に反発しました。同社は、業界を「1世代先」を行っており、「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」であると述べています。また、「私たちは引き続きGoogleに供給しています」とも述べています。Nvidiaはさらに、TPUが特定のフレームワークを対象としているのに対し、自社のシステムは「より高いパフォーマンス、汎用性、代替可能性」を提供すると付け加えています。

同時に、開発者たちはNvidiaのCudaソフトウェアからの移行を容易にするツールを利用できるようになりました。AIコーディングツールは、以前よりも速くTPUシステム向けにワークロードを書き換えるのを支援しています。これにより、Nvidiaの強力なロックイン防御策の一つが取り除かれました。

TPUの物語は、今日のAIブームよりもずっと前に始まりました。2013年、Googleのチーフサイエンティストであるジェフ・ディーンは、音声システム向けのディープニューラルネットワークにおける画期的な進歩を受けて、社内講演を行いました。当時Googleのハードウェアエンジニアだったジョナサン・ロスは、その瞬間を振り返ります。「最初のスライドは朗報で、機械学習がついに機能し始めたというものでした。2番目のスライドは悲報で、私たちはそれを負担できないという内容でした。」ディーンは、数億人のユーザーが1日3分間Googleと音声でやり取りした場合、データセンターの容量を倍増させる必要があり、そのコストは数百億ドルにのぼると計算しました。

ロスは、2013年に音声チームの近くで座りながら、最初のTPUの構築をサイドプロジェクトとして始めました。「当時、約15人のチームで最初のチップを構築しました」と、彼は2023年12月に語っています。ロス氏は現在、AIチップ企業のGroqを率いています。

2016年、AlphaGoは世界囲碁チャンピオンの李昌鎬を破り、その歴史的な対局はAIの主要なマイルストーンとなりました。それ以来、TPUはGoogleのSearch、広告、YouTubeシステムを長年にわたり支えてきました。

Googleは以前、TPUを2年ごとに更新していましたが、そのサイクルは2023年に1年ごとに変更されました。

Googleの spokesperson は、両方の面で需要が高まっていると述べています。「Google Cloudでは、カスタムTPUとNvidia GPUの両方に対する需要が増加しています。私たちは両方を引き続きサポートしていきます」と同社は述べています。