結局、資金力のあるハイパースケーラーが生き残っていく

マイクロソフトは、AI（人工知能）の推論（回答生成）向けとなる次世代の独自開発AI半導体「Maia（マイア）300」を発表しました。同等の電力と比較してAI処理データ量が約4割多く、前世代に比べて処理能力は最大7倍に向上するようです。Maiaを自社のAIサービスにおける主要な推論基盤として採用して、日本を含めた世界各国で展開していく予定です。

マイクロソフトは AIサービスを自社の半導体で動かす体制を本格的に構築し始めており、対話型AI「コパイロット」など自社サービスに組み込み、それを構築する半導体自体もエヌビディアなどのGPUではなく、自社製にすることでコストを抑えていく方向性に舵を切っています。

今回発表した「Microsoft Maia 300」は、2027年から本格導入予定の AI推論向け独自半導体であり、これから随時マイクロソフトの製品に導入されていく事になります。今回の発表を受けて、マイクロソフトの株価は上昇していました。当日は、米国株市場が軟調で全面安の展開だったにも関わらず、マイクロソフトだけは約１％ほど株価が上昇して一人だけ気を吐いていました。

このような動きはマイクロソフトに限った話ではなく、グーグルやアマゾンも同様に自社製の半導体製造に乗り出しており、グーグルは TPUという自社製の半導体を Gemini（グーグルの生成AI）の学習・推論、自社クラウドで利用し始めており、アマゾンもTrainiumという自社製の半導体を AWS（アマゾンのクラウド）の AI学習・推論で利用しています。

今までは、AIサーバーにはエヌビディア製の半導体が必須だったのですが、2026年に出荷したAIサーバーに限って確認してみると、グーグルの AIサーバーにおけるTPUの搭載率は約 78％ほどとなっていて、アマゾンのAIサーバーにおけるTrainiumの搭載率は約 60％となっていて、両社ともかなり高い割合で自社製半導体の搭載を行っています。もはや自社製半導体は実験段階ではなく、実際の大規模 AIサービスを支える主力設備になりつつあります。

従来ではエヌビディア製の GPUが圧倒的なシェアを占め、エヌビディアのGPUを各社が求め続けたため、エヌビディア製の価格は非常に高くなっており、ハイパースケーラーを含めた GPUを導入する企業にとっては非常に高いコストを負担する必要がありました。

それが、自社製の半導体を導入できるようになってくると、コストも抑える事ができ、ハイパースケーラーの利益率を高めていく事が出来ます。

グーグル、アマゾン、マイクロソフトなどの企業が強いのは、圧倒的な資金力を武器にこういった後出しじゃんけんで勝つことが出来るという事です。何かしらの技術などで先行する企業があったとしても、それを真似て独自の製品を作り上げて、追随していく事が可能となります。

コロナの頃には、WEB会議主流となり、Zoom社が提供するZoom（WEB会議システム）があっという間に普及していきました。日本でもZoomを使ったWEB会議が行われていたりしていましたが、気が付けば後発のマイクロソフト社のTeams（WEB会議システム）が企業の間では普及しており、日本の企業のおけるマイクロソフト社のTeamsのシェアは70％近くにまで達しています。

グーグル、アマゾン、マイクロソフトなどのハイパースケーラーは、他社に依存し続ける事はなく、豊富な資金力と技術力と人材をもとに、ジリジリと自社製へと舵を切っていき、気が付けば自分達で何とか出来るようになっていきます。

結局は、資金力のあるハイパースケーラーが最後には生き残っていくのだろうなといつも感じています。