OpenAI、独自 AI チップ「Jalapeño」発表、Nvidia の市場支配に脅威

Nvidia の最先端 AI チップに対する事実上の独占体制に「脅威」が迫っている。OpenAI を含む大手テック企業が独自開発の半導体を相次いで発表する中、アナリストは CNBC にこう指摘している。

OpenAI は火曜日に自社初となる AI チップ「Jalapeño（ハルペニョ）」を発表し、「業界をリードする速度と効率性」を備えているとアピールした。Google、AWS、Meta もそれぞれ独自に AI チップの開発を進めている。

データセンターの建設ラッシュに伴い、Nvidia の株価は急騰している。AI システムが日常的なタスクを実行する方法である推論（inference）を含むモデル学習において、同社のチップに対する需要が爆発的に高まっているからだ。

しかし、ハイパースケイラーや AI 企業は自社のシステムを動かすための半導体開発に注力し、その地位を着実に築きつつある。

推論専用として設計された「Jalapeño」は、「ハイパースケイラーが設計したチップが、現在 Nvidia の Blackwell クラスの GPU を推論効率で凌駕または同等のものにできることを示している」と Yole Group の技術アナリスト、Adrien Sanchez は CNBC に語った。

さらに彼は、Nvidia が AI 計算資源の「圧倒的多数」を支配し、ソフトウェアプラットフォーム CUDA によるエコシステムの囲い込みも強固であることは事実だと認めつつも、「OpenAI の新チップは、現在最も成長している分野である推論における Nvidia の利益率にとって脅威となり得る」と付け加えた。

Nvidia はコメント要請に対して回答を待っている段階だ。

OpenAI は「Jalapeño」からの最初のベンチマーク結果を発表し、需要の高まりに伴いユーザーは「より高速なレスポンス」「反応性の高いエージェント」「より信頼性の高いアクセス」が可能になると説明している。

この新チップはブロードコム（Broadcom）と共同開発されており、年内に OpenAI の計算インフラへ導入される予定だ。OpenAI はすでに次世代となる 2 世代目、3 世代目の開発にも着手しているという。

業界をリードする性能

OpenAI は今年 6 月、Jalapeño を発表し、「業界全体で現在および将来の LLM（大規模言語モデル）向けにゼロから設計された」と述べていた。

Omdia のシニア・プリンシパルアナリストであるアレクサンダー・ハロウェル氏は CNBC の取材に対し、Jalapeño は「特に効率性の面で印象的な成果だ」と評価した。「大規模な導入においては、電力消費や冷却システム、電源インフラの削減につながり、ユニット経済性にも大きく貢献するはずだ」と付け加えた。

TrendForce のアナリストであるフィオン・チウ氏は CNBC に対し、OpenAI の独自チップは将来的に推論ワークロードにおける Nvidia への依存度を低下させる可能性があると指摘した。その上で、「大規模なモデル学習やフロンティア AI ワークロードなど、より計算集約的なタスクにおいては、広範なプログラマビリティ、パフォーマンス、ソフトウェアエコシステム、そして多様なワークロードを処理する能力を考慮すれば、Nvidia の GPU が引き続き重要であると考えられる」と述べている。

OpenAI の「Jalapeño」チップと Nvidia の比較

研究ファームの SemiAnalysis は OpenAI のラボを訪問し、Jalapeño のベンチマークを実施しました。その結果、ほぼすべてのテストシナリオで、このチップは Blackwell を電力効率（ワットあたりの性能）において上回ることが判明しています。ただし、SemiAnalysis は「比較がやや不十分かつ不公平だ」とも付け加えました。Jalapeño が最新の HBM4 メモリを採用しているのに対し、Nvidia の Rubin プラットフォームも同様に HBM4 を使用するため、より公平な対比は Rubin と行うべきだからです。

「Jalapeño は実際には、HBM4 を採用する Rubin などのチップと競合しています」と、SemiAnalysis のアナリストは火曜日に公開したブログ記事『OpenAI Jalapeño: Better Than Nvidia Blackwell』の中で述べています。

同ブログ記事ではさらに、「Vera Rubin システムは現在すでに顧客へ出荷され始めている一方、OpenAI が工程サンプル以上のものを手に入れるにはまだ時間がかかる」と指摘しています。

Nvidia の競合が勢力を拡大

OpenAI は、独自にカスタムシリコンを開発しようとする AI 企業の一角です。

今年 4 月には、アプリケーション固有集積回路（ASIC）とも呼ばれるカスタム AI チップに関する一連の契約発表が続きました。

Google は AI の学習・推論用として「テンソルプロセッシングユニット（TPU）」と名付けた新チップを発表しました。また Meta は Broadcom 技術を活用したカスタム AI チップを 1 ギガワット規模で導入する契約に合意し、Anthropic も今後 10 年間で AWS の最新・次世代カスタム AI チップ「Trainium」を含む Amazon テクノロジーに 1,000 億ドル以上を投資すると発表しています。

Omdia の Harrowell は、「2028 年には Jalapeño などのカスタム ASIC チップの導入量が GPU を上回るようになる見込みだが、収益面では GPU の価格が圧倒的に高いため、その転換にはさらに時間がかかる」と指摘しました。

「これは NVIDIA にとって最大の競合脅威です。AI インフラへの資本支出の約半分は、自社でカスタムチップの開発プログラムを持つ、あるいは持つことが可能な巨大クラウドプロバイダーから来ているからです」と彼は付け加えました。

Cerebras、SambaNova、D-Matrix、Etched、Fractile といったスタートアップ企業もまた、AI 向けチップの開発に注力しています。

OpenAI は大規模 AI モデルの学習・運用において Nvidia の GPU を大量に購入してきましたが、自社でチップを持つことは、この重要な取引関係に影響を与える可能性があります。

Sanchez は「AI ラボは Nvidia GPU の最大の単一消費者の一つだった。Jalapeño の登場は、特に Nvidia にとって最大の顧客との関係において、より高いリスクと対価を迫るものになる」と述べています。