TPU外販でNvidiaの牙城崩す、GoogleのAIコスト革命

独占打破へ動くGoogleの新戦略

最新チップTPUv7Anthropic等へ直接販売
業界標準PyTorchへの完全対応で移行を促進
クラウド限定を解除し資産計上の選択肢を提供

経営を変える圧倒的な経済合理性

Nvidia製サーバー比でTCOを約44%削減可能
OpenAI価格交渉の切り札としてTPUを利用
汎用性はGPU優位も大規模学習ではTPUが圧倒
@snakajimaのXポスト: 現在進行中のNVIDIA vs Google、Google vs. OpenAIの戦いの良いまとめ。TPUのおかげで、Googleのトークンコストが一番安かったが、NVIDIAのGB300で、それが逆転する。Googleにはそれでも戦い続ける資金力がある。外部資金に頼るOpen…
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2025年12月、Googleは自社製AIチップTPUv7」の外部販売を本格化させ、Nvidiaによる市場独占に挑戦状を叩きつけました。Anthropic等の主要プレイヤーが採用を決め、AI開発のコスト構造と勢力図が劇的に変わり始めています。

最大の強みは圧倒的なコストパフォーマンスです。Googleの試算によると、TPUベースのサーバーはNvidiaの最新機種と比較して、総所有コスト(TCO)を約44%も削減可能です。この経済合理性が、収益性を重視する経営者の注目を集めています。

Googleは戦略を大きく転換しました。従来は自社クラウド経由での利用に限っていましたが、チップの直接販売や柔軟なリース契約を解禁しました。特にAnthropicとは100万個規模の供給契約を結び、OpenAIへの対抗軸を強固にしています。

普及の壁だった「CUDAの堀」を崩すため、業界標準フレームワークであるPyTorchへの対応も強化しました。これにより、エンジニアは既存のコード資産を活かしつつ、高価なGPUから高効率なTPUへとインフラを移行しやすくなります。

市場への影響は甚大です。実際にOpenAIは、競合であるTPUの存在を交渉材料とし、Nvidiaからの調達コストを約30%引き下げることに成功しました。TPUの台頭は、AIハードウェア市場に健全な価格競争をもたらしています。

一方で課題も残ります。GPUは汎用性が高く人材も豊富ですが、TPUは特定タスクに特化しており、扱えるエンジニアが希少です。今後は両者の特性を理解し、適材適所で組み合わせるハイブリッド構成がAIインフラの勝機となるでしょう。