OpenAIは、Nvidia製チップへの依存を減らすため、独自のAIチップ開発を本格化させている。すでに設計の最終段階にあり、TSMCによる製造が予定されている。量産開始は2026年とされ、チップの特性としてシストリックアレイアーキテクチャと高帯域幅メモリ（HBM）の採用が挙げられる。

OpenAIがカスタムチップを開発する背景には、AIインフラのコスト削減や供給網のコントロール強化がある。Nvidiaは現在、AI用GPU市場の約80%を支配しており、その依存度の高さが課題とされてきた。GoogleやAmazonも独自のAIチップを開発するなか、OpenAIの動向は市場に大きな影響を与える可能性がある。

カスタムチップの開発は高コストでリスクも大きいが、AI技術の進化とともに市場構造が変化する兆しが見え始めている。OpenAIがこの挑戦を成功させるか否かは、技術的なハードルや市場環境の変化に適応できるかにかかっている。

OpenAIのAIチップ開発がもたらす影響 TSMCとNvidiaの関係に変化か

OpenAIが独自のAIチップを開発することで、TSMCとNvidiaの関係にも変化が生じる可能性がある。現在、NvidiaはTSMCの最先端3ナノメートルプロセスを使用してH100などのハイエンドAIチップを製造しており、その需要は極めて高い。一方で、OpenAIがTSMCをパートナーとして選んだことで、同社の生産ラインにおけるNvidia向けのリソース配分に影響が出るかもしれない。

TSMCは長年にわたり、Nvidiaを主要顧客の一つとして優遇してきたが、OpenAIとの新たな契約が締結されれば、チップ生産の優先度が変わる可能性がある。特に、AI市場の成長に伴い、複数の企業がカスタムチップを開発している現状を考慮すると、TSMCがNvidia依存から脱却し、より多様な顧客へと展開する戦略を取ることも考えられる。

また、NvidiaはTSMC以外にもSamsungとの提携を拡大し、供給体制の多様化を進める可能性がある。Nvidiaが将来的にTSMCの生産ラインにおける優先順位を維持できるかどうかは、OpenAIや他の競争企業の動向次第となるだろう。AIチップ市場において、TSMCがどの企業とどのような関係を築くのかが、今後の業界動向を左右する重要な要素となりそうだ。

独自チップ開発の難しさ GoogleやAmazonの事例が示すハードル

AIチップの開発は、技術的・資金的に非常に高いハードルがある。これまでにもGoogleやAmazonが独自のカスタムチップを開発してきたが、必ずしもスムーズに進んだわけではない。Googleの「TPU（Tensor Processing Unit）」は、AIモデルの学習・推論を高速化する目的で開発されたが、開発費が膨大で、汎用性の面ではNvidiaのGPUに劣る部分もある。また、Amazonは「Trainium」や「Inferentia」といった独自チップを発表しているが、これらも特定の用途に限定される傾向があり、市場での存在感は限定的だ。

OpenAIのチップ開発も同様の課題に直面する可能性がある。特に、初期のチップはAIの推論（Inference）に特化したものになると報じられており、汎用性という点ではNvidiaのGPUに及ばない可能性がある。加えて、開発コストの高さも無視できない。カスタムチップの設計・試作には数千万ドル単位の費用がかかり、一度でも設計ミスがあれば、莫大な追加コストが発生する。

さらに、ハードウェアとソフトウェアの統合も大きな課題となる。NvidiaのCUDAエコシステムのような開発環境を構築するには時間がかかるため、OpenAIが独自チップを普及させるには、長期的な視点と戦略が求められる。成功すればNvidiaの牙城を崩すことも可能だが、その道のりは決して平坦ではない。

OpenAIの戦略と今後の展望 AIインフラの主導権を握る狙いか

OpenAIが独自のAIチップを開発する最大の狙いは、AIインフラの主導権を握ることにある。これまで同社は、Nvidia製のGPUを大量に使用してきたが、チップ供給の制約や価格の高騰により、コスト負担が増加している。例えば、NvidiaのH100 GPUの市場価格は数万ドルに達しており、大規模なAIモデルを運用する企業にとって大きな負担となっている。

OpenAIが自社チップを持つことで、コスト削減に加えて、供給網の安定化も実現できる可能性がある。また、Microsoftなどのパートナー企業との共同開発が進めば、さらなるスケールメリットが生まれるだろう。

しかし、OpenAIのチップが市場に与える影響は限定的である可能性もある。現在のところ、このチップはOpenAIの社内インフラ向けに使用されるとみられ、市場での流通は限定的となる見込みだ。これが将来的に拡大するかどうかは、技術的な成功と市場の需要次第であり、OpenAIが長期的な投資を継続できるかが鍵となる。

一方で、AI技術の発展とともに、カスタムチップの重要性はますます高まっている。今後、他のAI企業やクラウド事業者も独自チップの開発を加速させる可能性があり、AIインフラ市場の勢力図が大きく変わることも考えられる。Nvidiaが築いたGPU中心の市場構造に対し、OpenAIがどのように挑戦していくのか、その動向は今後も注目を集めることになりそうだ。

Source：Wall Street Pit