この記事は投資アドバイスではありません。著者は現在、この記事で言及されているいかなる株式も保有していません。
ASIC のジレンマ: NVIDIA の優位性への挑戦
AI に特化したカスタム ASIC が登場するにつれ、専門家は GPU 市場における NVIDIA の優位性を崩す可能性を精査しています。ASIC への関心が高まっているにもかかわらず、Morgan Stanley Research の最近の調査によると、これらのカスタム チップは NVIDIA の市場での成功に大きな脅威を与えるものではないようです。
モルガン・スタンレー：ASICにもかかわらず、Nvidiaは引き続き圧倒的な市場シェアを維持するだろう。
ASIC カテゴリは、商用 GPU より優れているわけでも劣っているわけでもなく、単に同じ結果を達成するための別の手段にすぎません。
過去 6 か月間で、AI 分野の勢いは明らかに高まっています。
— Jukanlosreve (@Jukanlosreve) 2025年2月14日
市場概要: NVIDIA 対 AI ASIC
モルガン・スタンレー・リサーチは、広範な分析で、NVIDIA が優位な立場にあることを強調し、現在の市場データでその主張を補強しています。NVIDIA は、約 3 兆ドルという印象的な時価総額を維持しており、四半期収益は約 320 億ドルです。対照的に、ブロードコムの時価総額は約 1.1 兆ドルですが、四半期収益はわずか 32 億ドルです。
この調査では、投資レベルの大きな違いが浮き彫りになっており、ASIC の開発コストは一般的に 10 億ドル未満と比較的手頃であると指摘されています。これとは対照的に、NVIDIA は今年、研究開発に約 160 億ドルを割り当てる予定です。
「… NVIDIA は今年だけで約 160 億ドルを研究開発に投資します。この資金により、NVIDIA は 3 つの設計チームを順次運用し (各チームとも 18 ～ 24 か月のアーキテクチャ サイクルで)、4 ～ 5 年の開発サイクルを維持し、5 年間にわたってイノベーションを実現できます。さらに、ラック スケールおよびクラスター スケールのパフォーマンスを向上させるために、相互接続テクノロジに数十億ドルを投資しています…」
ASIC と NVIDIA の GPU の有効性を理解する
Google の Tensor Processing Unit (TPU) などの ASIC は大幅なカスタマイズが可能ですが、Morgan Stanley は、ほとんどの大規模 AI トレーニングおよび推論操作では現在、これほど高度なカスタマイズは要求されないと主張しています。NVIDIA は、最適化における競争上の優位性を維持しながら、トランスフォーマー モデルに特化した GPU アーキテクチャの改良を続けています。
コストの考慮も、ASIC 導入の主な要因として浮上します。カスタマイズされた ASIC はわずか 3, 000 ドルで入手できますが、NVIDIA の H100 チップの価格は約 20, 000 ドルです。ただし、これらの初期コストの比較では、ASIC の導入に関連する追加費用が考慮されていません。
たとえば、ASIC クラスターでは、プレミアム光接続テクノロジの採用によりコストが高くなることがよくありますが、NVIDIA は 72 GPU アーキテクチャ全体で、よりコスト効率の高い銅線ベースの NVLINK システムを活用しています。
NVIDIA の比類ない購買力により、同社は高帯域幅メモリ (HBM) チップの有利な価格交渉も可能になります。モルガン スタンレーの調査では、次のことが確認されています。
「同じことが CoWoS にも当てはまります。多くの ASIC は、より大きなスタックを持つより小さなダイを使用しているため、CoWoS のコストは NVIDIA よりも高くなる可能性があります。もちろん、レチクル制限のダイのため、NVIDIA のウェハ コストは高くなる可能性がありますが、全体として、Nvidia は並外れた価値を提供します。」
総所有コスト (TCO) のパラドックス
モルガン・スタンレーは、ASIC の総所有コスト (TCO) において「ソフトウェア開発者の時間」を考慮することの重要性を強調しています。NVIDIA の CUDA (Compute Unified Device Architecture) SDK は明確な利点を提供し、ユーザーにとってより効率的なソフトウェア開発環境を実現します。
今後の展望: 市場動向と予測
モルガン・スタンレーによると、NVIDIA と AMD は今年、特に下半期に ASIC の競合他社を上回る業績を上げる見込みです。同社は、AMD のエコシステムへの大規模な投資と、市場での存在感を高める AI ソフトウェア企業の最近の買収を強調しています。
「AMD のエコシステム全体への投資規模は、ASIC ベンダーのそれをはるかに上回る傾向があります。今年、AMD は AI ソフトウェア資産の買収を 2 件完了しました。そのうちの 1 件である ZT Systems の買収では、大手サーバー ODM を買収し、ラックおよびクラスター規模のコンピューティングに関連する主要なエンジニアリング人材を保持しながら ODM 事業を売却しました…」
より広い市場状況では、2024 年には商用シリコンが市場の 90% を占め、NVIDIA がチップベースの収益 980 億ドルで大きくリードしました。一方、カスタム ASIC はわずか 10% を占め、主に Broadcom の収益 80 億ドルが牽引しました。
「商用製品の90％のシェアは今年若干増加すると予想しています。」
モルガン・スタンレーは、ASIC プロバイダーの潜在的な脆弱性も指摘しており、Google や Amazon などの単一のクライアントへの依存が成長を阻害する可能性があると指摘しています。具体的には、NVIDIA は 2025 年に TPU を 50% ～ 100% 上回ると予測されています。
長期予測では、AI ASIC の総アドレス可能市場規模 (TAM) は 2024 年の 120 億ドルから 2027 年までに約 300 億ドルに成長すると予想されていますが、これは多くのアナリストの予想よりも控えめな見積もりです。
「NVIDIA にとって最大の短期的リスクは米国の輸出規制であり、これは AVGO にとっても同様に問題です。長期的には、最大のリスクは競争ではなく投資の減速であり、これは 2026 年半ば頃に発生すると予測しています。」
さらに詳しい情報については、WCCFTech をご覧ください。
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