AI半導体の世界は、長くNVIDIAのGPUの「一強」と呼ばれてきました。そのNVIDIAから、33年にわたって会社を率いたフアン氏が去りました。一方で、OpenAIやAnthropicのような大口の買い手は、この1年ほどで、AMDのGPUや、BroadcomやGoogleと組んだ専用チップへと、調達先を広げています。直近の売上と大口の契約から、一強がどこまで続き、どこから変わり始めているのかを確かめます。そのうえで、創業者の不在がこの競争で何を変え、何を変えないのかを考えます。
目次▼数字で見る「一強」のいま▼大口の買い手は、調達先を分け始めた▼分散を後押しする「推論」の時代▼創業者の不在は、何を変え、何を変えないか▼決算と上場で見るところ
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NVIDIAの2026年5〜7月期のデータセンター部門の売上は890億ドルで、前年同期の2倍あまりになった。Broadcomの同じころの四半期のAI半導体の売上は167億ドル（前年同期の約3.2倍）で、その73％を顧客ごとの専用チップが占める。AMDの7〜9月期のデータセンター部門の売上は85億ドル（同2倍近く）だった。
OpenAIは2025年秋、NVIDIA、AMD、Broadcomの3社と、合わせて26ギガワット分の計算基盤を導入する計画を発表した。19日に上場する見通しのAnthropicには、NVIDIA、AMD、Broadcom、Googleなど7社が、計260億ドル分の株を引き受けると約束している。
From: 
Broadcom AI Chip Revenue Jumps 221% as Custom Silicon Challenges Nvidia — Channel Insider
【編集部解説】
数字で見る「一強」のいま
まず、直近の売上を並べてみます。
| 会社 | 対象 | 期間 | 売上 | 前年同期比 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA | データセンター部門 | 2026年5〜7月期 | 890億ドル | +117％ |
| Broadcom | AI半導体 | 2026年度第3四半期（8月初めまで） | 167億ドル | +221％ |
| AMD | データセンター部門（CPUを含む） | 2026年7〜9月期 | 85億ドル | +97％ |
（各社の決算と報道から編集部が作成。期間と集計の範囲が少しずつ違うため、目安としての比較）
NVIDIAの売上は、BroadcomのAI半導体とAMDのデータセンター部門を足した額の3倍以上あります。一強は、数字のうえではまだ崩れていません。しかもNVIDIA自身も、前年の2倍あまりに伸びています。
ただ、二番手の伸びはそれ以上です。BroadcomのAI半導体の売上は前年の約3.2倍になり、その73％を、顧客ごとに設計する専用チップが占めています。CNBCによると、Broadcomのホック・タンCEOは、2028年度のAI関連の売上で2300億ドルを目標に掲げています。NVIDIAのデータセンター部門の直近の四半期を4倍すると、およそ3560億ドルです。目標どおりなら、差は大きく縮まることになります。
大口の買い手は、調達先を分け始めた
変化がはっきり見えるのは、売上よりも、大口の買い手の契約です。OpenAIは2025年の秋、3社と相次いで大型の計画を発表しました。
- NVIDIA（2025年9月）：NVIDIAのシステムを10ギガワット分導入する
- AMD（2025年10月）：AMDのGPUを6ギガワット分導入する。最初の1ギガワットは2026年後半から。AMDはOpenAIに、自社株を最大1億6000万株取得できる権利を渡した
- Broadcom（2025年10月）：OpenAIが設計する専用チップを10ギガワット分、2026年後半から2029年末にかけて導入する
Anthropicも、GoogleのTPU、AmazonのTrainium、NVIDIAのGPUの3つを使い分けていると公言しています。2025年10月にはGoogleのTPUを最大100万個使う計画を発表し、11月にはMicrosoftとNVIDIAとの提携を結びました。AMDの決算説明によると、AMDの新しいラック型のシステム「Helios」の最初の導入先にも、AnthropicとOpenAIが名を連ねています。
象徴的なのが、Anthropicの上場です。上場にあわせて、AMD、Broadcom、Google、Micron、Microsoft、NVIDIA、TSMC Partnersの7社が、公開価格で計260億ドル分の株を引き受けると約束しました。計算資源の供給元が、そろって株主に名を連ねる形です。買い手は一社に頼らず、複数の供給元を競わせながら、全員を味方につけようとしています。
分散を後押しする「推論」の時代
なぜ分散が進むのでしょうか。理由の一つは、AIの仕事の中心が、モデルを育てる「学習」から、育てたモデルを使って答えを返す「推論」へと広がっていることです。何にでも使えるGPUは、新しいモデルを試す学習に強みがあります。一方、決まった仕事を大量にこなす推論では、その仕事に合わせて設計した専用チップのほうが、電力やコストの面で有利になりやすいとされます。GoogleのTPUや、Broadcomと組んだMetaやOpenAIの専用チップは、その流れに乗っています。
NVIDIAも手を打ってきました。2025年12月には推論向けチップを手がけるGroqと技術のライセンス契約を結び、創業者のジョナサン・ロス氏らを迎えました（後継論の記事）。2026年9月にはAI開発の共有基盤Hugging Faceの買収で合意しています（約束の帳簿の記事）。AMDも、AIモデルをシリコンに焼き込む推論チップのTaalasを買収しました。推論をめぐる競争は、GPUの会社どうしの争いでもあります。
創業者の不在は、何を変え、何を変えないか
では、フアン氏の辞任は、この流れをどう変えるのでしょうか。
変わらないものから見ていきます。NVIDIAのGPUを動かすソフトウェアの土台CUDAと、それを支える技術者の層は、フアン氏一人の力で保たれているわけではありません。部材や製造の能力を押さえる2790億ドルの約束も、すでに結ばれています。AMDのリサ・スーCEOが「需要が供給を上回っている」と語るように、計算資源の奪い合いが続くあいだは、どの会社も作ったものを売ることができます。分散は、まだ誰かが負ける競争にはなっていません。
変わるかもしれないものもあります。一つは、お金の使い方です。フアン氏のもとでNVIDIAは、OpenAIやAnthropicへの出資や、OpenAIの拠点への最大1050億ドルの保証で、大口の買い手を支えてきました。暫定CEOのクレス氏は、こうした取引に慎重だったと報じられています。NVIDIAが買い手を支える手を緩めれば、買い手が他社を選ぶことへのためらいは小さくなります。もう一つは、Groqのライセンス契約やHugging Faceの買収のような、大胆な取り込みの速さです。創業者のように即断できる人がいない間、その速さが落ちる可能性があります。
農業には、一つの品種だけを植える「単一栽培」の弱さという考え方があります。収量の高い品種だけを植えた畑は効率がよい一方、一つの病気で全体が倒れかねません。AIの計算資源は、長くNVIDIAという一つの品種に頼る畑でした。大口の買い手は、トップの騒動より前から、別の品種を植え始めていました。今回の辞任は、供給の偏りだけでなく、一社の経営の揺れが畑全体に響きかねないことを、あらためて示したと編集部は考えています。
ただし、植え替えには時間がかかります。CUDAに慣れた開発者や、NVIDIAのシステムを前提に組まれたデータセンターを、すぐに別のものに置き換えることはできません。分散が進むのは、まず推論と、自前のチップを設計できる一握りの巨大な買い手からです。多くの企業にとって、当面の標準はNVIDIAであり続ける。この二つの流れは、しばらく並んで進むことになりそうです。
決算と上場で見るところ
- 11月18日（水）午前6時20分ごろ：NVIDIAの8〜10月期決算。データセンター部門の伸びに加え、推論向けの取り組み（GroqのLPUなど）や、大口の買い手への出資・保証をどう語るか
- 11月19日（木）：Anthropicの上場（見通し）。上場の書類には、計算資源やインフラへの約9009億ドルの支出の確約が記されている。そのお金が、どの会社のチップに向かうのか
- 10〜12月期：AMDはHeliosの導入が大きく増えるとし、売上を約170億ドルと見込む。BroadcomのAI半導体の伸びが続くか
GPUでも専用チップでも、検査装置や製造装置は必要になります。日本の関連株への影響はこちらの記事で、中国のチップの自前化はこちらの記事で整理しました。
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推論チップをめぐる競争の一例として。
【編集部後記】
一つの品種だけを植えた畑は、実りが多い年ほど、その危うさが見えにくくなります。AIの計算資源の畑でも、大口の買い手はすでに別の品種を植え始めていました。創業者の退場は、その動きを急がせるのか、それとも当面は変えないのか。答えはまだ出ていません。ただ、何かを一つに頼るとき、その一つが揺れたらどうなるかを考えておくことは、AIに限らず、私たちの仕事や暮らしにもそのまま当てはまりそうです。
【参考リンク】
参考リンクを開く（6本）
【用語解説】
用語解説を開く（7語）
GPU
画像処理のために生まれた半導体。多くの計算を同時にこなせるため、AIの学習と推論の中心になった
専用チップ（カスタムアクセラレーター、ASIC）
特定の顧客や用途に合わせて設計するAI向けのチップ。GoogleのTPUやMetaのMTIAなど
TPU（Tensor Processing Unit）
GoogleがAIの計算のために開発した専用チップ。Broadcomが開発に協力している
学習と推論
AIモデルを大量のデータで育てるのが学習、育てたモデルを使って答えを出すのが推論
ギガワット
電力の単位。1ギガワットは100万キロワット。AIのデータセンターの規模を表すのに使われる
CUDA
NVIDIAのGPUでAIなどの計算をするためのソフトウェアの土台。多くの開発者が使い慣れており、他社に移りにくい理由の一つとされる
単一栽培（モノカルチャー）
一つの作物や品種だけを広く植えること。効率がよい一方、病気や天候の変化に弱いとされる
