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冷気の漂うサーバールームで、青白いランプが規則正しく瞬く。AIの膨張を支える半導体の主役は長らくGPUだったが、その背後で勢力図が揺れ始めている。Broadcomが、OpenAIと“自前チップ”の大規模展開で手を結んだためだ。配備開始は2026年後半、総計10ギガワット規模という。AI向け半導体を巡る競争は、性能だけでなく調達とコストの戦いへと重心が移っていると映る。
広がる「自前チップ」のうねり
巨大クラウド各社は、AI向け計算処理を自社のワークロードに合わせて最適化しようとしている。汎用性の高いGPUは強力だが、モデルやサービスが明確な場合、特定処理に特化したASICが電力とコストで優位に立ちやすい。部材や電力の制約が厳しくなるほど、無駄の少ない計算資源が求められる構図である。こうした潮流が、チップ設計を受託し量産へ橋渡しできる企業の存在感を押し上げているとみられる。
Broadcomはこの波の中心にいる。同社はクラウド大手の仕様に合わせたカスタム加速器 (XPU)やネットワークまで含む「丸ごと設計」で実績を積んできた。アナリストの間では、同社の主要顧客としてグーグル、メタ、バイトダンスの名が挙がる。さらに2026年からの出荷を見込む新たな大型案件については100億ドル規模とされ、一部報道ではOpenAIの可能性が指摘されたが、同社は顧客名を開示していない。期待と競争が折り重なる局面である。
Broadcom×OpenAI、「10ギガワット計画」の衝撃
象徴的なのは、2025年10月13日 22:00に公表されたオープンＡＩとBroadcomの戦略提携だ。両社はオープンＡＩが設計する加速器とシステムをBroadcomと共同で開発し、ネットワークを含むラック単位の装置として展開する。配備は2026年後半に始まり、2029年までに合計10ギガワットを目指す。モデル開発で得た知見をハードに直接埋め込む狙いで、効率を極限まで引き上げる設計思想がにじむ。
Broadcom側は、標準に根ざしたイーサネットを軸にスケールアップとスケールアウトを両立させると強調する。ＰＣＩｅや光接続を含む同社の縦貫した部材群で、ラック全体を設計・供給できる点が強みだ。個々のチップ性能だけではなく、データセンター全体の「配線と交通整理」までを含めた総合力で勝負する発想である。供給網の一体設計は、装置の立ち上げ速度や運用コストを左右するため、投資判断にも直結する。
焦点は効率とコスト、そして供給能力
AI需要の急膨張で、1ワットあたりの性能や1トークンあたりのコストがビジネスの命運を握りつつある。自社モデルに合わせたASICは、演算・メモリ・通信のバランスを設計段階で追い込みやすく、学習も推論も省電力化できる余地が広がる。加えて、ラック単位での規模拡張が前提になれば、ネットワークや冷却まで含む「システムの最適化」が総保有コストを左右する。半導体の議論が、もはや部品単位に留まらないことが伝わってくる。
一方で、GPUの進化速度も鈍ってはいない。結果として、汎用GPUと特化型ASICの使い分けが進み、エNVIDIAとBroadcomという“二枚看板”の構図が浮かぶ。前者は豊富なソフト資産と開発者基盤、後者は顧客別チューニングとシステム最適化で応える。どちらが優位かは用途と時期で揺れるだろう。確かなのは、2026年に向けて供給力とコストの現実解を示した企業が、次の投資サイクルを引き寄せるという一点である。
参考・出典
- OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration to deploy 10 gigawatts of OpenAI-designed AI accelerators
- OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration to deploy 10 gigawatts of OpenAI-designed AI accelerators (GlobeNewswire release)
- Broadcom stock pops on $10 billion customer analysts say is OpenAI
