Google が次世代 AI チップで MediaTek と提携、Broadcom から移行へ

Google は特殊な AI アクセラレータの設計パートナーシップを変更することで、AI ハードウェアエコシステムにおいて戦略的な動きを見せています。この技術大手は競争の激しい AI 市場での地位を強化しながら、コスト削減とチップアーキテクチャに対するより大きな制御を獲得することを目指しています。

Google の第7世代 TPU で MediaTek が Broadcom に代わる

Google は台湾を拠点とするチップ設計会社 MediaTek と第7世代 Tensor Processing Units（TPU）の開発で提携する計画であると報じられています。これは Google と Broadcom の長年の関係からの重要な転換を示しています。Broadcom はこれまで Google の AI アクセラレータチップの独占的な設計パートナーでした。新しい TPU は来年から生産が開始される予定で、急速に進化する AI ハードウェア市場で Google に競争上の優位性をもたらす可能性があります。この変更は大きな戦略的転換を表していますが、情報筋によると Google は Broadcom との関係を完全に断ち切るわけではなく、移行期間中はある程度の協力関係を維持する見込みです。

コスト効率がパートナーシップ変更の原動力に

Google の決断の背後にある主な動機は経済的なものと思われます。MediaTek は世界最大のチップ製造会社である Taiwan Semiconductor Manufacturing Company（TSMC）との強い関係を持ち、Broadcom よりも有利な製造コストを交渉できる立場にあります。これは Google にとって大きなコスト削減につながる可能性があります。調査会社 Omdia によると、Google は昨年 TPU に 60億ドル から 90億ドル を費やしたとされています。チップ1個あたりのコストがわずかに削減されるだけでも、数十億ドルの節約になり、Google は AI 開発の他の側面にリソースを割り当てることができるようになります。

パートナーシップ変更の主な理由:

• MediaTek の TSMC との強い関係
• Broadcom と比較して低い製造コスト
• より多くの設計コントロールの可能性
• サードパーティのチップサプライヤーへの依存度低減

Nvidia からの戦略的独立

カスタム TPU の開発は、AI チップ市場を支配する Nvidia の GPU への依存度を減らすという Google の広範な戦略の一部です。OpenAI や Meta Platforms などの競合他社が AI モデルのトレーニングと実行に Nvidia のハードウェアに大きく依存している一方、Google はより自立した AI ハードウェアエコシステムを構築しています。このアプローチは供給制約の際にすでに有利であることが証明されています。例えば、OpenAI の CEO である Sam Altman は最近、同社が Nvidia の GPU の供給を使い果たし、新しい GPT-4.5 モデルの段階的なリリースを余儀なくされたことを明らかにしました。Google の独自の AI アクセラレータへの投資は、同様のサプライチェーンの脆弱性から保護する役割を果たしています。

設計の制御と効率の向上

MediaTek と提携することで、Google は TPU チップのアーキテクチャに対してより大きな影響力を持つ可能性があります。これにより、Google の特定の AI ワークロードにより適合したカスタマイズされた設計が可能になり、パフォーマンスとエネルギー効率が向上する可能性があります。TPU は Google の内部 AI 運用にとって重要なインフラであり、Google Cloud の顧客にも提供されているため、パフォーマンスの向上は Google のサービスとクラウドビジネスの収益の両方に直接的な利益をもたらします。

Google のチップファミリーの区別

これらの Tensor Processing Units は Google の Pixel スマートフォンで使用されている Tensor Gx アプリケーションプロセッサとは異なることに注意することが重要です。どちらも Tensor ブランドを冠していますが、目的は異なります。TPU はデータセンターに配備される機械学習タスク用の特殊な AI アクセラレータであるのに対し、Tensor Gx チップは消費者向けハードウェアでのオンデバイスコンピューティング用に設計されたモバイルプロセッサです。この区別は、Google の製品エコシステム全体にわたるチップ開発への多面的なアプローチを浮き彫りにしています。

AI インフラにおける競争優位性

Google のチップパートナーシップの戦略的転換は、テクノロジー業界における特殊な AI ハードウェアの重要性の高まりを反映しています。企業がますます洗練された AI モデルの開発と展開を競う中、基盤となるハードウェアの制御が重要な競争優位性となります。チップ設計パートナーシップを多様化し、カスタム AI アクセラレータへの投資を継続することで、Google は技術的独立性を維持しながら、AI インフラ支出の大部分を占める分野でのコスト削減の可能性を持つ立場に自らを位置づけています。