8月7日、Jon Martindaleが「Anthropic co-designing custom AI inference chips to bypass costly Nvidia GPUs」と題した記事を公開した。AnthropicがNvidiaのGPUへの依存を減らすべく、独自のAI推論用カスタムASICチップの開発に乗り出したという内容だ。
推論特化のカスタムシリコンへ
Anthropicは社内にチップ開発チームを立ち上げ、AI推論ワークロード（inferencing workloads）向けのカスタムASIC（特定用途向け集積回路）をコデザイン（共同設計）する方針を明らかにした。Business Insiderの報道によれば、すでにエンジニアの採用を開始しており、求人票には「スケジュールに従ってチップ設計を完遂できる人材」を求める旨が記載されている。
ここで言う「推論ワークロード」とは、学習済みのAIモデルを実際にユーザーへのレスポンス生成に使う処理のことだ。モデルの学習（training）にはNvidiaのGPUがほぼ必須だが、推論（inference）はより多様なハードウェアで実行できる。Nvidiaの推論向けGPUは高性能だが高価で電力消費も大きく、カスタムシリコンへの切り替えによって総保有コスト（TCO）を大幅に圧縮できると業界では広く認識されている。元記事では最大65%削減できるとも言われているとしているが、これはAnthropicが掲げた公式目標値ではなく、業界一般の試算として参照された数字である点には注意が必要だ。
各社の動向：Anthropicは後発だが合理的
カスタムAIチップを持つ主要企業は以下の通りだ。
- Google：Broadcomと共同でTPU（Tensor Processing Unit）を12年間開発し続けている
- Amazon：TrainiumおよびInferentia
- Meta：2027年まで展開予定の複数のMTIAデザインを発表済み
- Microsoft：Maiaライン
- Tesla：Dojoから方針転換し、AI5・AI6チップを開発中
- OpenAI：Broadcomと共同で独自の推論プロセッサを発表済み
Anthropicがこのリストに加わったのは、ビジネス上の理由として明確だ。過去1年でコンシューマー向けサービスが急拡大し、政府案件も受注している。さらにエージェント型AIは従来の単発プロンプトより大幅に多くのトークンを消費するため、推論コストの削減は収益構造に直結する。
製造パートナーはSamsungか
コデザインのパートナー企業はまだ公表されていない。ASIC共同設計市場ではBroadcomとMarvellが合計約95%のシェアを持つが、The Informationは先月、Anthropicが製造面でSamsungと交渉中と報じた。SamsungはこのASIC設計市場では相対的に小さなプレーヤーだが、製造・設計の知見に加え、供給不足が続くHBMメモリへのアクセスを持つ点が強みになる。
本当の勝者はTSMCとBroadcom
カスタムASIC開発の恩恵を最も受けているのは、実はAI企業そのものではない。
BroadcomはすでにGoogle、OpenAI、Meta、ByteDance、Fujitsuのカスタムチップ設計を手がけており、730億ドルの受注残を抱え、2027年末までに年間1,000億ドル超のAIチップ売上を見込む。MarvellはAmazonのTrainiumとMicrosoftのMaiaで大型契約を持ち、2026年だけで110億ドル超の収益が見込まれている。
そしてほぼすべてのチップの製造を担うのがTSMCだ。CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）と呼ばれる先進パッケージング技術でHBMとの統合を行い、NvidiaやAMDのGPU製造も担う。各社が独自チップを作れば作るほど、TSMCへの需要は増す構造になっている。
Nvidiaへの影響
カスタム推論チップの台頭がNvidiaの牙城を崩すかというと、話は単純ではない。AIの需要は旺盛であり、各社が独自チップで賄える割合は限られる。しかし、推論用途でカスタムASICが普及するほど、その分のNvidia GPUは別の用途へ回ることになる。Nvidiaが当面の間、絶対的な優位を保つのは学習（training）領域だ。そこは独自チップでは代替しづらく、Nvidiaの最大の強みであり続ける。
詳細はAnthropic co-designing custom AI inference chips to bypass costly Nvidia GPUsを参照していただきたい。
