企業、次世代 GPU より非 NVIDIA チップを優先評価へ

企業が次の AI アクセラレータ評価リストを策定する際、次世代の NVIDIA GPU を選ぶよりも、非 NVIDIA 製チップを採用する可能性が高まっています。VentureBeat が7月に実施した VB Pulse サーマー（AI インフラ担当者170名対象）によると、今後12ヶ月以内に AWS Trainium、Google TPU、AMD Instinct、Intel Gaudi、あるいは自社開発の ASIC などの非 NVIDIA アクセラレータの評価を検討すると回答したのは39.4%でした。一方、次世代 GPU の代表格である NVIDIA Blackwell（GB300）や他次世代モデルの評価を検討すると答えたのは25.3%で、14ポイントもの差がついています。

NVIDIA は依然として多くの生産環境におけるデファクトスタンダードです。しかし組織は、NVIDIA を唯一の評価対象とみなすのではなく、アクセラレータ戦略に「実質的な選択肢（リアルオプション）」を組み込む動きを強めています。

この結果は、より広範な傾向の一部です。企業は新たなプラットフォームへの大規模変更を行う前に、すでに運用している AI インフラの拡大と最適化に注力しています。インフラ活動が活発化したからといって、プラットフォーム変更への緊急性が高まったわけではありません。生産環境での採用率やアクセラレータ利用率、そしてニュークラウドやオープンソースインフラへの探求がすべて向上したにもかかわらず、3 ヶ月以内にプラットフォームの変更を想定する回答者の割合は、6 月の 38.3% から7 月には28.8% に低下しました。

では、企業の AI インフラは実際にどこで成長しているのでしょうか？

7 月のデータは、組織が AI インフラをより集中的に運用し、複数のプロバイダープラットフォームを生産環境へ投入していることを示しています。

主要プラットフォームの中で、Microsoft Azure が最も大きな生産環境での採用拡大を示しました。6 月の 29% から 7 月には 47.1% に上昇し、18.1 ポイントの増加となりました。この急増の一部は、調査対象者の構成によるものです。7 月の回答者は 6 月に比べて大企業に偏っており（従業員数 1,000 人以上の組織が 57% で、6 月の 37% より高い）、Azure の採用率は組織規模が大きくなるほど高くなる傾向が両調査で確認されています。

Google の Gemini は両調査とも最も利用されているプラットフォームでした。生産環境での採用率は 6 月の 41.1% から 7 月には 47.6% に上昇し、Azure をわずかに上回っています。

OpenAI の生産環境での採用率は 40.2% から 49.4% に増加しました。Anthropic も同様に、12.1% から 24.7% へと拡大しています。

自社で GPU を運用している企業に限定すると、稼働率が半分の容量以下である企業の割合は、6 月の 83%（回答者 100 社）から 7 月の 69%（回答者 155 社）へと減少しました。一方、利用率が 50% を超える企業の割合は、13% から 23% に増加しています。

インフラの効果を測る定義も、より実務的なものへと変化しています。稼働率と信頼性を効果性の重要な指標として選んだ回答者の割合は、42.1% から 51.2% に上昇しました。スループットを重要視する回答者も、21.5% から 24.7% に増えています。

実装の容易さは、5 段階評価で平均 3.84 から 4.04 に向上しました。全体的な満足度は 4.07 から 4.14 とわずかに上昇しただけですが、知覚される価値は約 3.9 でほぼ横ばいです。

この組み合わせには重要な示唆があります。企業は単にインフラを拡大したからといって、劇的な価値向上を実感しているわけではありません。むしろ、より優れたアーキテクチャを持つ運用能力が向上する一方で、そのインフラが求められる基準も高まっています。特に信頼性において、その傾向が顕著です。

なぜプラットフォーム変更の緊急性が先送りされているのでしょうか？

7 月の調査結果で最も強い逆信号は、直ちにプラットフォームの変更を計画すると回答した割合が減少している点にあります。

0〜3 ヶ月以内に変更を予定する割合は 9.5 ポイント低下しました。一方、3〜6 ヶ月以内の予定は 4.1 ポイント上昇し、6〜12 ヶ月の範囲でも 5.3 ポイント増加しています。変更を計画していないという回答は、約 40% でほぼ横ばいでした。

緊急性は先送りされており、オープンウェイトモデルとオープンソース・ハーン（harness）をめぐる議論が、どの部分を強化すべきか、それとも完全に置き換えるべきかを分ける要因となっています。

この選定基準は、その解釈を裏付けています。既存のクラウドおよびデータスタックとの統合が両方の調査で最上位の要因であり、6 月の 41.1% から 7 月も 40.0% と安定して高い水準を維持しています。一方、「性能」を重視する回答者の割合は 24.3% から 35.3% に増加しました。「100 万トークンあたりのコスト」を重視する層は 7.5% から 15.9% に、「GPU アクセスの確保」を重視する層も 18.7% から 23.5% にそれぞれ拡大しています。

対照的に、「総所有コスト（TCO）」を主要な要因として挙げる回答者の割合は、34.6% から 21.8% へと大きく減少しました。

市場の関心は、一般的なインフラストラクチャの計画から、ワークロードレベルの詳細な検証へと移行しているようです。購入者は今や、プラットフォームが生産環境での推論処理でどのように振る舞うか、どれほど信頼性を持って稼働するか、そして有用な作業 1 単位あたりのコストがいくらになるかをより深く知りたがっています。

Nvidia 代替品への関心は上位層に集中

この 39.4% という数値は、6 月にはすでに 31.8% であり、今回の調査波以前から上昇傾向にありました。企業が検討している代替製品には、AWS Trainium、Google TPU、AMD Instinct、Intel Gaudi、およびその他の自社開発 ASIC が含まれます。

戦略的な購買権限を持つ回答者層では、さらに強い関心が示されました（ただし C 級経営陣のサンプル数は少ないです）。C 級経営陣の中で Nvidia 以外のアクセラレータを評価する可能性が高い回答者の割合は、6 月の 42.9%（14 人中 6 人）から 7 月には 57.1%（21 人中 12 人）に上昇しました。最終的な意思決定者においても、同様の関心は 35.4% から 50% に高まっています。

特に中小規模の企業において、この傾向は顕著でした。従業員数が251人から1,000人の組織では、採用率が41.4%から53.2%に上昇しました。また、101人から250人の組織では、33.3%から57.7%へと大幅な伸びを示しています。

これらの結果は、企業がアクセラレータ戦略において選択肢（オプショナリティ）を確保しようとしていることを示唆しています。

Cレベルの経営陣や最終決定権を持つ人々からの関心が高まっていることは、アクセラレータの多様性がもはやエンジニアリングチームだけの技術的な課題ではなく、企業の基盤に関わる戦略的課題へと進化していることを意味します。

企業がハルネス（制御枠組み）を自前で構築したいと考える理由

インフラに関するこれらの知見は、エージェント型コンテキストレイヤーを対象とした別のVB Pulse調査とも一致しています。この調査には6月に101名、7月に101名の実質的な回答者が参加しました。

AIハルネスとは、モデルを企業のデータやツール、オーケストレーション、評価システム、アイデンティティ管理、セキュリティ、観測性（オバザビリティ）、そしてビジネスプロセスに接続する運用層です。これはエージェントが何にアクセスできるか、どのような行動が可能か、また組織がその出力をどのように評価するかを決定づける重要な要素となります。

7月の調査では、回答者の36.6%が、モデルと併せてベスト・オブ・ブリード（業界最高水準）のスタンドアロン型ツールを継続して利用する計画があると回答しました。同様に36.6%は、プロバイダーネイティブなランタイムとスタンドアロン型ツールを組み合わせる方針を示し、コンテキストレイヤーを自社内でゼロから構築・所有すると答えたのはわずか5.9%に留まりました。

7 月の調査では、単一のモデルプロバイダーに依存せず、少なくとも一部のアーキテクチャ制御を外部で維持するアプローチを支持する回答者が 79.2% に達し、6 月の約 65.3% から増加しました。一方、単一のプロバイダーのネイティブなコンテキストスタックへ集約することを支持する回答者は 11.9% と、6 月の 20.8% から減少しています。

多くの企業が、プロバイダーの選択肢を維持したり、モデル周辺の重要なコンポーネントに対する独立したガバナンスや制御権を確保したいと考えています。

その必要性は次第にはっきりとしてきました。7 月では、回答者の 62.4% が、管理されたセマンティック層またはコンテキスト層がすでに本番環境で稼働中か、構築中であると報告しています。本番環境での採用率単独でも、24.8% から 31.7% に増加しました。

同時に、文脈の欠落や誤りによって「自信満々だが間違った」エージェント回答を経験したとの回答は 68.3% に達し、6 月の 57.4% を上回りました。

ユースケースごとに複数の検索アーキテクチャを採用する見込みがあるという回答者の割合は 12.9% から 28.7% に増え、プロバイダーネイティブなツールとスタンドアロンのコンテキストツールを組み合わせるとの回答も 20.8% から 36.6% に増加しました。

現在形成されつつあるアーキテクチャとは、ワークロードに応じてモデル、インフラ、検索アプローチ、コンテキストシステム、運用ツールの制御された組み合わせです。

ネオクラウドは企業で支持を集めつつあるのでしょうか？

ネオクラウドは、アクセラレーターへのアクセスや関連サービスに特化した、AI インフラに注力した専門的なクラウドプロバイダーです。7 月の調査結果は、これらのプロバイダーが企業のマルチプロバイダ戦略において、より信頼性の高い構成要素へと成長していることを示唆しています。

ネオクラウドを今後さらに活用すると回答した割合は、6 月の 33% から 7 月には 38% に増加しました。一方、ネオクラウドの利用を減らすと回答した割合は、9.7% から 5.4% に低下しています。

この傾向は特にテクノロジーおよびソフトウェア業界の企業で顕著でした。同業種の企業において、今後ネオクラウドをさらに活用すると回答したのは 7 月には 57.6% に達し、6 月の 44.4% を大きく上回っています。

しかしながら、実際の生産環境での導入規模は、広範な拡大意向に比べるとまだ小さい段階です。CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius など、両調査で継続的に名前が挙がったプロバイダーを対象に見ると、生産環境での利用割合は 6 月の 1.9% から 7 月には 5.9% に増加しました。

拡大意向を示した 38% と、特定のネオクラウドプロバイダの生産環境利用である 5.9% の間には大きな差があり、これは相当規模の評価および導入パイプラインが存在していることを示唆しています。

ネオクラウドの需要パイプラインは単なる理論上の話ではありません。CoreWeave は 6 月末時点で、第 3 四半期序盤に追加で確保した顧客契約による 250 億ドル以上を除いた約 1,040 億ドルの受注残高を報告しました。Nebius は直接的な比較が可能な受注残高の数値を開示していませんが、現在の条件であれば 2027 年の全容量を完売できると述べており、第 2 四半期には総契約価値が平均 10 億ドルを超える AI クラウド契約を 4 件締結したと報告しています。

より大きな意味として、ネオクラウドは戦略的な交渉力を得られる実効性のある源泉へと進化しつつあります。これにより、アクセラレータの入手可能性、ソフトウェアスタック、ワークロードの配置、そしてハイパースケールプロバイダーとの交渉における材料などについて、組織は追加の選択肢を得ることになります。

ネオクラウドが依然として証明を迫られるのは、エンタープライズグレードの信頼性、セキュリティ、サポート、ネットワーク、データ管理機能です。専用コンピューティングへのアクセスが可能になることは門戸を開くものですが、持続的な企業導入には、それを支える周辺オペレーショナルスタックが不可欠となります。

オープンソース AI インフラストラクチャの利用は増加しているのか？

最も正確な答えは、「オープンソースの生産環境での利用は増加しているが、広範なプラットフォーム検討状況は比較的横ばいである」という点です。

カスタムで自己管理型のオープンソース生産環境スタックを利用していると回答した割合は、6 月の 3.7% から 7 月には 12.9% に増加しました。ここで定義されるスタックには、PyTorch、Triton、vLLM、Ray、Kubernetes などの技術が含まれます。

この動きは、7 月のベースラインが 20 件を超えるいくつかのセグメントでも確認されました：

個別の貢献者では、7 月の生産環境での利用が 23.9% に達しました。

推奨者や影響力を持つ人々においては、同様に 13.7% が 7 月に生産環境での利用を報告しています。

従業員数が 251 人から 1,000 人の組織では、12.8% が 7 月の生産環境導入を示しました。

LMCache や vLLM のプレフィックスキャッシングなど、オープンソースのキーバリューキャッシュツールを利用する回答者の割合は、6.5% から 11.8% に増加しています。特にテクノロジーおよびソフトウェア分野では、実質的に 0% から 13.3% へと急増しました。

オープンソースプラットフォームへの関心はわずかに上昇しましたが、全体としてはほぼ横ばいで、5.6% から 6.5% への変化にとどまりました。

これらのデータから、成長が評価者全体の大幅な拡大ではなく、実装フェーズに移行した組織に集中していることが読み取れます。オープンソースは、市場の活発なセグメント内でさらに浸透を深めているのです。

企業は、移植性の向上やモデル選択の自由度、推論最適化へのコントロールを求めてオープンソースコンポーネントへ舵を切っている可能性があります。しかし、その代償として責任も移譲されます。自己管理型のスタックを採用したチームは、アップグレード、セキュリティ対策、観測性（オプサーバビリティ）、統合、そして本番環境のサポートを自前で運用する必要があります。

こうした活動量の増加と緊急性の低下、そして選択肢の拡大という組み合わせが、全体を通じて一貫して見られる傾向です。企業は AI インフラストラクチャの稼働数を増やしつつも、チップやクラウド、さらにモデルと自社データを結ぶレイヤーにおいて、複数の経路を意図的に開放したまま維持しています。次なるプラットフォームの変化が訪れる際、そこではより強固な立場から選択が行われることになるでしょう。

調査手法に関する注記

本記事では、2 つの独立した横断的インフラサーベイ（2026 年 6 月の 107 社、2026 年 7 月の 170 社）を比較しました。これらは縦断パネル調査ではないため、報告される変化は同一組織の変化ではなく、回答者集団間の変化を示すものです。プラットフォーム変更のタイミングに関する回答は、少数の回答者が複数の期間を選択したため（6 月は 5 件、7 月は 9 件）、合計が 100% をわずかに超えています。

調査対象の構成は波ごとに変化しています。結果を算出する前に、従業員数 1～100 人の組織に回答した企業は除外されました。残りの構成も依然として異なり、特に 7 月では従業員数 1 万人以上の組織からの回答割合が増加しました。したがって、月ごとの変動は因果関係の証明ではなく、方向性を示すシグナルとして扱う必要があります。本稿で報告する比較結果に対して、統計的有意性検定は実施していません。

コンテキスト層に関する知見は、別のサーベイから得られたものです（2026 年 6 月と 7 月にそれぞれ 101 件の有効回答）。これらは異なる回答者ベースに基づいており、インフラサーベイの結果とは統合されず、補強資料として含まれています。