AnthropicがClaude向けAIチップへ移行—Nvidiaは2026年も依然として買いか?

Anthropicは、有益かつ信頼性が高く、安全なシステムの開発を手掛けるAI研究組織である。同社の主力製品は「Claude」と呼ばれる大規模言語モデル（LLM）群であり、個人のチャットやプログラミング、検索、さらには企業のワークフロー実行の支援に活用されている。報道によると、Claudeによる収益の急成長に伴い、Anthropicは計算資源へのより確実なアクセスを必要としている。そのため、現在、AnthropicはAWSの「Trainium」チップやGoogleのTPU、NVIDIAのGPUなど、多岐にわたる種類のチップを使用している。さらに、外部供給への依存度を下げ、自社モデルのニーズにより的確に対応するため、独自設計のカスタムチップの開発を追求する可能性もある。

Anthropicによるカスタムチップの検討は依然として開発段階にあり、現時点では最終設計の完了も専任チームの結成もなされていない。業界の専門家は、高度なAIチップの開発には5億ドル近い費用がかかると試算している。しかし、Anthropicの規模と成長軌道を考慮すれば、カスタムチップの構築を追求する計画には妥当性があると考えられる。

同社はまた、Googleとの間でAIプロセッサに関する長期契約を最近締結したほか、Broadcomとも、(AVGO)2027年に新型マシンの生産が開始される際に約3.5ギガワットから始まる膨大な演算能力を確保するための契約を締結している。本質的に、Anthropicは外部でサプライチェーンを構築する一方で、自社製シリコンの評価や開発に取り組み、あらゆる選択肢を残しておくという二段構えのアプローチをとっている。

自社製カスタムAIチップの構築コストを相殺するために、より安価またはカスタム仕様のアクセラレータを提供できれば、ベンダーとの交渉において有利な立場に立つことができ、長期的には総所有コストを低減できる可能性もある。

Anthropicは例外ではない。AmazonはすでにAWSを通じてTrainiumおよびInferentiaチップの提供を開始しており、これらの製品をより広範な市場へ展開することも視野に入れている。これにより、Amazonは半導体サプライヤーとしてより重要な地位を占める可能性がある。AlphabetもTPUに関する技術を継続的に進化させており、自社のAIワークロードに最適化されたハードウェアを開発してきた長い歴史がある。Metaも、現在は推論ワークロード、将来的には学習ワークロードにおいてもサードパーティ製GPUへの依存を減らすため、独自のアクセラレータを開発中だ。報道によると、OpenAIもカスタムシリコンの検討を進めているという。さらに、AMDは学習と推論の両ワークロードにおいてNVIDIAとの競争を激化させており、Broadcomはハイパースケーラー向けのカスタムシリコンパートナーとしての役割を強めている。

これらの動向や企業戦略は、より包括的な市場トレンドに合致している。具体的には、TrendForceは、ASICベースのAIサーバーがサーバー出荷全体に占める割合は、2026年の約27.8%から2030年までに40%近くに達すると予測している。したがって、計算能力が特定用途向けチップへと移行し続ける中で、AI関連の全体的な支出は引き続き堅調であると予想されるものの、NVIDIAがアクセラレータ市場のシェアにおいて市場リーダーとしての地位を維持することは困難になる可能性がある。

競合他社がNVIDIAの領域に相次いで参入しているものの、同社の絶え間ないイノベーションのペースは、こうした競争圧力の高まりに対する強力な対抗軸として機能し続けている。NVIDIAのHopperアーキテクチャを採用したH100 GPUは、AI学習の経済性に革命をもたらした。そして現在、BlackwellベースのGB300 GPUは、特定の構成において最大10倍以上という、さらなる飛躍的なパフォーマンス向上を実現している。

さらに、NVIDIAは今年後半に、Rubin GPU、Vera CPU、およびアップグレードされたネットワーキングを搭載した新しいVera Rubin Platformの商用出荷を開始する。これにより、開発者は最大75%少ないGPUでモデルをトレーニングできるようになり、推論トークンのコストを90%近く劇的に削減できる。トークンとは、ユーザーがAIシステムにリクエストを行う際に生成される単語、記号、または画像のことである。AIソリューションプロバイダーのトークンコストが大幅に削減されることで、AI利用者の普及が進み、プロバイダーの利益率が向上し、ハイエンド・アクセラレータへの需要が引き続き喚起され、投資が促進されるだろう。

NVIDIAは、2026年1月25日終了の会計年度において、売上高2,159億ドル、1株当たり利益（EPS）4.77ドルという過去最高の決算を記録した。現在のPER（株価収益率）36.10倍は、過去10年間の平均PER 61.60倍を下回っており、NVIDIAの株価は過去の平均に比べて大幅に割安な水準にある。ウォール街は、NVIDIAの2027年度のEPSを約8.29ドルと予想しており、これは予想PER約21.30倍を示唆している。もしNVIDIAの株価が過去のPER水準に戻った場合、株価は約189%上昇する可能性があるが、これは保証されているわけではない。いずれにせよ、将来のイノベーションと継続的なEPS成長による上昇余地は十分にある。

NVIDIAにとっての重要な戦略的リスクは、ハイパースケーラーや世界最大のAI研究所が、NVIDIAのGPUよりも低価格で電力効率に優れたカスタムASICへとワークロードを移行し続けるかどうかという点であり続けるだろう。

2030年までに、これらのプラットフォーム上のワークロードの40%を実際にカスタムASICが占めるようになれば、NVIDIAは拡大する市場全体において、現在よりも構造的に低いシェアにとどまる可能性が高い。しかしながら、NVIDIAはGPU、CPU、ネットワーキング・ハードウェアを、確立された開発者ベースや成熟したソフトウェア・スタックと統合することで、顧客が一斉にすべてを切り替えることを困難にする「フリクション（摩擦）」を生み出し続けるだろう。

多くの企業にとって、NVIDIAは依然として最先端のモデル・トレーニングや柔軟な推論における第一候補であり続けている。今後、この移行の最も可能性の高い帰結は、安定した大量のワークロード向けのカスタム・シリコンと、最先端モデル、急速に進展する研究、および汎用的な用途向けのNVIDIAのソリューションを組み合わせたハイブリッド市場になることだ。

Anthropicの今後の行動は、方向性について多くの示唆を与えるだろう。もし同社がClaude（クロード）向けに独自のチップ開発を進めれば、長期的にはコストを削減し、多様なサプライヤーからチップを購入できるようになるかもしれない。逆に開発を中止すれば、エンジニアリング、先行投資、歩留まりやパッケージングの問題、ソフトウェア・ツールなど、カスタム・シリコンのスケーリングに伴う困難や課題のハードルが、極めて高いことを示すことになる。

AI業界の他のプレーヤーの間で理解が広まっているのは、Anthropicがカスタム・シリコンを追求し続けることは、AIが今や自らの演算能力（コンピュート）の命運を概ね自らコントロールしていることを意味し、これが業界全体の調達プロセスのあり方に影響を与える可能性があるということだ。

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