AIチップのさらなる激変：メタ、アマゾンの数百万個のAI CPUを購入する契約を締結
Meta が大規模 AI エージェントの推論処理に AWS Graviton CPU を採用する契約を結んだことで、クラウド市場における Google Cloud との競合が激化し、GPU 依存から ARM ベース CPU へのシフトが加速している。
キーポイント
Meta と AWS の大規模 CPU 契約締結
Meta が AI エージェントの推論処理に数百万個の AWS Graviton（ARM ベース CPU）チップを使用する契約を結び、Google Cloud との既存の 100 億ドル契約とは別に AWS への支出を増加させた。
AI エージェントによるチップ需要の転換
大規模モデルの「トレーニング」は GPU が主流だが、学習済みモデル上で動作する AI エージェントのリアルタイム推論・コード生成・多段階タスク管理には、AWS Graviton 5 に代表される高性能 CPU の需要が急増している。
クラウド市場における競合激化と戦略的タイミング
Google Cloud Next コンファレンス直後にこの発表が行われたことは、Google の独自チップ（TPU）や Meta との巨額契約に対する AWS からの明確な対抗姿勢を示している。
AWS 独自の AI チップ戦略と Anthropic 提携
AWS は Graviton の他に推論・学習両用チップ「Trainium」も展開しており、Anthropic との 1000 億ドル規模の包括的契約を通じて Trainium の独占的な利用権を確保している。
Amazon の独自 CPU と Nvidia の競合関係
Meta の契約により、Amazon は自社開発の ARM ベース AI CPU が Nvidia の新製品「Vera」に対抗できることを実証する機会を得た。
AWS のビジネスモデルと価格競争力への注力
Andy Jassy CEO は株主書簡で、企業が AI におけるより良い価格性能比を求めていると指摘し、AWS はチップ自体の販売ではなくクラウドサービスを通じたアクセス提供に注力している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、AI インフラストラクチャが「大規模モデルのトレーニング」から「エージェントによるリアルタイム推論・タスク実行」へと重心を移しつつあることを示す決定的な証拠です。特に ARM ベース CPU が NVIDIA GPU の強力な代替手段として浮上し、クラウド市場における Google と AWS の覇権争いがチップレベルで激化していることがわかります。企業にとっては、コスト効率とパフォーマンスのバランスを考慮したハイブリッドなチップ選定が今後さらに重要になると予想されます。
編集コメント
GPU 一辺倒だった AI ハードウェア市場に、ARM ベース CPU が「推論・エージェント処理」の主力として割り込んできた画期的な展開です。特に Google と AWS の直接対決がチップ戦略で先鋭化しており、今後のクラウドコスト構造やベンダーロックインの動向に注目が集まります。
Amazonは、再び自社開発のチップのおかげで、Metaとの間で大きな成果を収めました。Metaは、拡大するAIニーズに対応するため、数百万個のAWS Gravitonチップの使用契約を結びました。この件は金曜日にAmazonによって発表されました。
ここで注意すべきは、AWS GravitonがGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）ではなく、ARMアーキテクチャに基づくCPU（中央処理装置：一般的な計算タスクを処理するチップ）である点です。
大規模なモデルのトレーニングには依然としてGPUが選ばれていますが、モデルのトレーニングが完了した後、それらの上に構築されたAIエージェントは、必要なチップの種類に変化をもたらしています。エージェントは、リアルタイムの推論、コードの生成、検索、そしてマルチステップタスクを通じてエージェントを管理する際の調整など、計算集約型のワークロードを生み出します。AWSによると、最新のGravitonバージョンは、AI関連の計算ニーズを処理するために特別に設計されています。
この契約により、Metaからの資金がGoogle Cloudなどの競合他社ではなく、AWSに戻ってくることになります。昨年8月、MetaはGoogle Cloudと6年間、100億ドル規模の契約を結びましたが、それ以前はMetaは主にAWSの顧客であり、Microsoft Azureも併用していました。
私たちは、この契約発表のタイミングが、Google Cloud Next 会議の終了直後だったことに気づかずにはいられませんでした。これは、クラウド競合他社に対する仮想の冷笑のように見えます。もちろん Google も独自の AI チップ（AI chips）を製造しており、同カンファレンスでその新バージョンを発表しました。
確かに、Amazon も独自の AI GPU（GPU: Graphics Processing Unit）である Trainium を製造しています。名前に反して、このチップはモデルの学習（training）だけでなく、学習後の段階である推論（inference: モデルがプロンプトを処理する際の状態）の両方に使用されます。
しかし、Anthropic はすでに今月初めに発表された契約を通じて、これらのチップの多くを将来数年にわたって確保する動きを見せていました。Claude の開発元である Anthropic は、AWS 上でワークロードを実行するために 10 年間で 1,000 億ドルを支出することに合意しました。特に Trainium に焦点が当てられていますが、その見返りとして Amazon は Anthropic へさらに 50 億ドル（投資総額を 130 億ドルに引き上げる）を出資することに同意しました。
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最終的に、メタとのこの契約は、アマゾンが自社開発のCPUを証明する材料として、巨大なAI顧客を獲得したことを示す機会を提供している。これらはNvidiaの新型Vera CPUと競合するチップであり、同様にARMアーキテクチャを採用し、AIエージェントのワークロードを処理するために設計されている。もちろん、違いはNvidiaがそのチップやAIシステムを企業やクラウドプロバイダー（AWSを含む）に販売しているのに対し、AWSはクラウドサービスを通じてのみチップへのアクセスを販売している点にある。
今月初め、アマゾンのCEOアンディ・ジャシーは、年次株主書簡においてNvidiaとIntelを批判し、企業がAIにおけるより高い価格パフォーマンス比を求めているとし、その基盤で契約を獲得する意図を示した。これはまた、アマゾンの内部チップ開発チームに大きなプレッシャーがかかっていることを意味しており、このチームは先月、独占的なラボツアーで我々が訪れたチームである。
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原文を表示
Amazon just scored a major coup with Meta thanks, once again, to Amazon’s own homegrown chips. Meta has signed a deal to use millions of AWS Graviton chips to power its growing AI needs, Amazon announced Friday.
Note that the AWS Graviton is an ARM-based CPU, (a central processing unit, the chip that handles general computing tasks) not a GPU (a graphical processing unit).
While GPUs remain the chip of choice for training large models, once those models are trained, AI agents built on top of them are causing a shift in the type of chip needed. Agents create compute-intensive workloads like real-time reasoning, writing code, search, and the the coordination involved in managing agents through multi-step tasks. AWS’s latest version of Graviton was designed specifically to handle AI-related compute needs, the company says.
This deal brings more of Meta’s cash back to AWS instead of competitors like Google Cloud. Last August, Meta signed a six-year, $10 billion deal with Google Cloud, though Meta had, until then, primarily been an AWS customer that also used Microsoft Azure.
We couldn’t help but notice that AWS timed the announcement of this deal right as the Google Cloud Next conference wrapped up, like a virtual smirk at its cloud rival. Google, of course, also makes its own custom AI chips and announced new versions of them at the show.
True, Amazon makes its own AI GPU as well: the Trainium, which, despite its name, is used for both training and inference — the stage that happens after a model is trained, when it’s actively processing prompts.
But Anthropic had already swooped in with a deal announced earlier this month that commandeered many of those chips for years to come. The Claude maker agreed to spend $100 billion over 10 years to run its workloads on AWS — with a particular focus on Trainium — while Amazon agreed to invest another $5 billion (bringing its total to $13 billion of investment) into Anthropic in return.
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Ultimately, the Meta deal is allowing Amazon to showcase a huge AI customer as a proving point for its homegrown CPUs. These are chips that compete with Nvidia’s new Vera CPU, which is also ARM-based and designed to handle AI agentic workloads. The difference, of course, is that Nvidia sells its chips and AI systems to enterprises and cloud providers (including AWS). AWS only sells access to its chips through its cloud service.
Earlier this month Amazon CEO Andy Jassy took aim at Nvidia and Intel in his annual shareholder letter, saying that enterprises want better price-performance ratios for AI, and that he intends to win deals on that basis. This also means the pressure couldn’t be higher on Amazon’s internal chip building team to deliver, a team that we visited last month in an exclusive tour of their lab.
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