AMD、マイクロソフトの支援をさらに強化：Heliosが正式にAzureへ、AIチップ市場に真の挑戦者が登場か？

AMDにとって、今回の提携の意義は、単なるAIサーバーシステムの販売をはるかに超えるものです。

マイクロソフトは、HeliosがAzure AIインフラの重要なコンポーネントとなり、主に大規模モデルの推論タスクを処理し、企業顧客に次世代AIアプリケーションに必要な計算力を提供することになると述べています。

一方、Azureは、AMDの第6世代EPYC「Venice」プロセッサを搭載した2つの新たなコンピュートインスタンスも提供開始し、エージェントAI、データ処理、半導体設計などの用途をターゲットにするとともに、一部のAzureサービスにAMD Pensando DPUを導入してネットワーク層の機能をさらに強化します。

これは、AMDがもはやマイクロソフトに対してGPU単体を供給するだけでなく、GPU、CPU、ネットワークチップ、ソフトウェアプラットフォームにまたがる包括的なAIインフラソリューションを提供するようになったことを意味します。

マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者（CEO）は、AMD Heliosを活用してAzureのコンピューティングの選択肢をさらに広げ、より高性能で大規模、かつ柔軟なAIインフラを顧客に提供したいとの意向を示しました。

実際、マイクロソフトとAMDの協業には長い歴史があります。Surface PCやXboxから、2023年における「MI300X」GPUのいち早い採用、そして今回のHeliosの導入に至るまで、両社の提携関係はAIデータセンターへと着実に拡大してきました。マイクロソフトが自社開発の大規模モデルの増強を続け、Azure AI事業の規模を拡大させる中、計算力の調達先を多様化する必要性はますます高まっています。

マイクロソフトにとって、AMDの製品を導入することは、AI向けGPUの逼迫する需給を緩和するだけでなく、特定の一社への依存を減らすことにもつながります。

MI300XがまだGPU単体レベルでの競争であったとするならば、HeliosはAMDがエヌビディアの統合データセンター・システム・ソリューションに対して正式に挑戦を開始したことを意味する。

AMD初のラックスケールAIシステムとして、HeliosはInstinct GPU、EPYC Venice CPU、Pensandoネットワークチップ、およびROCmソフトウェアプラットフォームを統合し、GPU、CPU、ネットワーク、ソフトウェアの4つのコア機能にわたる統合されたシナジーを実現している。

AMDのデータセンター部門責任者であるフォレスト・ノロッド氏は、同社が単に単一GPUの性能を追求するのではなく、システムレベルの最適化を通じて、総所有コスト（TCO）の削減とトークンあたりの推論コストの低減を目指していると述べた。

以前、AMDのCEOであるリサ・スー氏も、Heliosが推論性能、メモリ容量、および帯域幅の面で、エヌビディアのGrace Blackwellや次世代のVera Rubinシステムに対して明確な優位性を持っていると述べていた。

注目すべきは、Heliosが低価格競争戦略をとっていないことだ。

Futurum Groupの試算によると、Heliosシステム1台の価格は約500万ドルから550万ドルで、約350万ドルから400万ドルとされるエヌビディアのVera Rubinを上回っている。これは、AMDが価格の優位性ではなく、総合的な性能、システムの効率性、および長期的な運用コストによって市場シェアを争おうとしていることを意味する。

AIインフラの競争は、個々のGPU製品から統合AIシステム間の対決へと発展しつつあるというのが業界の共通認識であり、Heliosはまさにこの領域におけるAMDの最初の切り札である。

現在、Meta、OpenAI、オラクル、そしてインドのITサービス大手TCSなどの企業が、いずれも「Helios」の導入を発表している。そのうちMetaは、将来的にAMD製GPUによる演算能力を累計で最大6GW（ギガワット）採用する計画で、まず最初の1GWをHeliosプラットフォーム上に展開する予定だ。OpenAIとオラクルも今年、関連システムの導入を開始する。

AMDは、世界のAI企業トップ10社のうち8社が現在、同社の「Instinct」GPUプラットフォーム上でワークロードを実行していると明らかにしており、これは同社がAIの学習（トレーニング）および推論市場に急速に浸透していることを示している。

しかし、市場全体を見渡すと、両者の格差は依然として大きい。

現在、エヌビディアは依然として世界のデータセンター向けGPU市場の95%超のシェアを握っているのに対し、AMDのシェアはわずか4.5%程度にとどまっている。

フューチュラム・グループ（Futurum Group）のCEOであるダニエル・ニューマン（Daniel Newman）氏は、Heliosが大規模な導入を無事に完了し、顧客から高い評価を得られれば、AMDのデータセンター向けGPU市場シェアは今後数年間で20%〜25%に上昇する可能性があり、これは数百億ドル規模の新たな増収チャンスを意味すると指摘している。

AMDも、2027年以降にデータセンター向けAI事業の売上高が数百億ドル規模に達し、その成長の大部分をHeliosプラットフォームが牽引すると予想している。

Heliosはハードウェア面で突破口を開いたものの、AMDがエヌビディアに本格的な戦いを挑むには、まだ最後のハードルである「ソフトウェアエコシステム」が残されているというのが市場の一般的な見方だ。

エヌビディアは過去20年間にわたり、「CUDA」を中心に、TensorRTやDynamo、推論環境向けに最適化を重ねた開発ツールなどを含む、網羅的なソフトウェア開発体制を構築してきた。これにより、開発者はモデルの展開や性能調整（チューニング）を迅速に行うことができる。

これに対し、AMDは近年、「ROCm」エコシステムの構築に継続的な投資を行っている。また、ZTシステムズ（ZT Systems）やペンサンド（Pensando）、さらには複数のソフトウェア企業の買収を通じてシステム統合能力を強化してきたものの、ソフトウェア全体の成熟度という点では依然として向上の余地がある。

カウンターポイント・リサーチ（Counterpoint Research）のアナリスト、ニール・シャー（Neil Shah）氏は、GPUやCPUの性能面ではAMDはすでにエヌビディアに肉薄しているものの、企業の最終的な購買意思決定においては、ソフトウェアの互換性、開発ツール、そしてエコシステムの完成度が依然として重要な決定要因になっていると指摘する。

大手クラウドプロバイダーにとって、AIインフラの調達は単なるチップの性能比較にとどまらない。彼らは、導入全体の効率性、ソフトウェアのサポート体制、開発コスト、および長期的な保守管理能力をより重視している。

したがって、今後Heliosが継続して受注を拡大できるかどうかは、初期導入顧客における実際の運用実績や、「ROCm」エコシステムの開発ペースに大きく依存することになる。

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