OpenAI、ブロードコムと提携し「Jalapeño」チップを開発：「エヌビディア脱却」への賭け、その成否は？

「Jalapeño」は、AI推論に特化して設計されたチップです。AIコンピューティングのワークフローには、主に「学習」と「推論」という2つの重要な段階があります。学習では膨大なデータを用いてモデルに「教え込み」を行うのに対し、推論はユーザーからの質問（クエリ）を受け取ったモデルが回答を生成する段階を指します。Jalapeñoは、この推論段階に特に対象を絞っています。

エヌビディアの汎用GPUとは異なり、Jalapeñoは「大規模言語モデルを高速かつ高いエネルギー効率で実行する」という1点のみに最適化されています。グラフィックスのレンダリングといった他のタスクとのバランスを取る必要がないため、推論タスクにおいてより高い効率性と低コストを達成できます。OpenAIのハードウェア責任者であるリチャード・ホー氏は、開発チームがコア演算、メモリ転送、ネットワーク・アーキテクチャを高度にカスタマイズしたことを明らかにし、ChatGPTなどの製品によるすべての応答をより安価かつ高速にすることを目指していると述べました。

リチャード・ホー氏は、JalapeñoがOpenAIに対し、モデルから製品、そしてチップやデータセンターに至るまでの完全なコントロールをもたらすと述べた。これは、OpenAIがもはやエヌビディアのコンピューティング能力を借りるだけのソフトウェア企業ではなく、コンピューティング・インフラ企業へと移行しつつあることを意味している。

従来のインターネット企業の拡大プロセスとは異なり、Jalapeñoの背後には明確な論理が存在する。それは、より優れたモデルがより優れたチップの設計を支援し、より優れたチップが次世代モデルの運用コストを下げ、コスト低下が結果としてより多くのユーザーや製品を支えるというものだ。このクローズドループが首尾よく確立されれば、エヌビディアが核心的なサプライヤーから代替の選択肢へと移行するという考えは、もはや単に危機感を煽るだけの話ではなくなるだろう。

参入の足がかりとして推論分野を選択。エヌビディアが最も強みを持つ学習（トレーニング）分野での正面衝突を避け、OpenAIは推論シナリオ（ユーザーがChatGPTに指示を入力し、モデルが回答を生成する計算プロセス）をターゲットにすることを選択した。

これは、より現実的な参入アプローチである。学習には極めて高い計算密度と汎用性が求められ、この領域ではエヌビディアのGPUが構造的な優位性を持っている。これに対し、推論は確立されたモデルアーキテクチャの下で膨大なリクエストを処理するため、特定の用途に特化した専用チップ（ASIC）が、効率性とコストにおいて汎用GPUを上回りやすい。

さらに重要なことに、推論コストはOpenAIにとって継続的な日々の経費となる。ブロードコムのCEOであるホック・タン氏は、「Jalapeño（ハラペーニョ）」の推論コストが主流のAI向けGPUより約50％低くなる可能性があり、その性能はエヌビディアの「Blackwell」チップとほぼ同等であると明らかにした。

AI支援設計により、わずか9カ月でテープアウトを完了。従来のハイエンドチップは、通常アーキテクチャ設計からテープアウトまでに2〜3年を要するが、Jalapeñoはわずか9カ月でこれを達成した。

この背景にある重要な要因は、OpenAIが自社のモデルを活用してチップ設計のワークフローを加速させたことだ。AIはもはや単なるチップの消費側ではなく、チップ自体の設計を始めており、この事実だけでも十分に説得力がある。

単一のチップにとどまらず、ロードマップ全体を展開。Jalapeñoは最初のステップに過ぎない。OpenAIとブロードコムは複数世代にわたるチップのロードマップを策定しており、2029年までに10ギガワットのカスタムチップ計算能力を配備することを目指している。ブロードコムは、2027年度までに同社のAI関連売上高が1000億ドルを突破すると予測している。

OpenAIだけではない。グーグル（ GOOGL）、アマゾン（ AMZN）、マイクロソフト（ MSFT）、メタ（ META）はいずれも自社製チップの開発を進めており、Anthropicもカスタムシリコンの評価を開始している。カスタムチップ開発への取り組みは、個別企業による単発の実験から、業界全体の広範なトレンドへと移行しつつある。

1. エヌビディアの規模の優位性は依然として圧倒的

ブロードコムは2027会計年度のAIチップ売上高が1000億ドルを突破すると予想しており、この数字は非常に驚異的に見える。しかし、エヌビディアの2027会計年度第1四半期におけるデータセンター部門の売上高だけでも、前年同期比92％増の752億ドルに達している。言い換えれば、エヌビディアがわずか1四半期で販売するAIハードウェアは、ブロードコムが予測する通年のAIチップ売上高をすでに上回っている。両者の規模の格差は依然として極めて大きい。

2. CUDAのソフトウェアエコシステムは迂回困難な障壁

エヌビディアの真の競争優位性は、GPUハードウェアではなく、CUDAとそれにバンドルされたソフトウェアエコシステムにある。これは7,000以上のアプリケーションをサポートしており、何百万人もの開発者が長年依存してきたツールチェーンによって支えられている。

ASICチップであるJalapeñoはCUDAをサポートしておらず、互換性を持たせる予定もない。しかし重要な点は、OpenAIがJalapeñoを外部に販売する必要はなく、自社の推論ワークロード向けに最適化するだけでよいということだ。この戦略によってCUDAを回避することはできるものの、より広範なAI開発コミュニティにおけるCUDAの支配的な地位を揺るがすには、まだ十分ではない。

3. 短期的な供給能力は限定的、代替ではなく補完

OpenAIは、Jalapeñoが既存の計算能力を代替するものではなく、補完するものであることを明確にしている。ブロックマン氏は、同社が十分な速さで計算能力を確保できていないのが実情だと率直に述べた。

見落とされがちな背景も存在する。約9ヶ月前、エヌビディアはOpenAIへの300億ドルの戦略的投資を完了したばかりだった。ジェンセン・ファン氏は当時、「これが最後になるかもしれない」と語っており、エヌビディアがJalapeñoプロジェクトをかねてより予見していたことを示している。両者は依然として共生関係を維持している。

より慎重な見方をするならば、エヌビディアの競争優位性は侵食されつつあるものの、崩壊にはほど遠い状況にある。

推論市場は、GPUの一極集中から、GPUと多様なASICが共存する分散型の構図へと移行しつつある。OpenAIの複数世代にわたるチップロードマップが順調に進めば、推論ワークロードのGPUからASICへの移行は加速するだろう。しかし、学習市場における参入障壁、CUDAのエコシステムが持つ強固な顧客粘着性、そして規模の優位性は、エヌビディアにとって短期的には依然として揺るがしがたいものである。

ハラペーニョが最終的にどこまで到達できるかという答えは、2年後に実際の導入データが得られるまで明らかにならないかもしれない。

Q：ハラペーニョ（Jalapeño）チップが正式に商用化されるのはいつですか？

A：現在はまだエンジニアリングサンプルの段階にあります。OpenAIは今後数カ月以内により詳細な技術レポートを公開する予定ですが、量産や導入の具体的なスケジュールはまだ発表されていません。

Q：ハラペーニョはエヌビディアのGPUを代替することになりますか？

A：短期的にはその可能性はありません。OpenAIは、これが代替ではなく、コンピューティング能力を補完するものであることを明確にしており、次世代の基盤モデルのトレーニングは依然としてエヌビディアのGPUに大きく依存しています。

Q：ハラペーニョの推論コストは本当に50％削減できるのですか？

A：この数値はブロードコムのホック・タンCEOの公の発言によるものですが、初期のテスト指標に基づいており、最終的な量産後の実際の性能については、さらに検証を待つ必要があります。

このコンテンツはAIを使用して翻訳され、明確さを確認しました。情報提供のみを目的としています。