Q2のデータセンター売上倍増後、AMDのGoogle Cloudでの勢いとNvidiaのAIチップ優位

AMDは四半期のデータセンター売上を2倍以上に伸ばし、AMD Google Cloud関係と拡大するAIチップ事業によって、Nvidiaへの挑戦をより強めた。同社の2026年第2四半期のデータセンター売上高は67億ドルで、前年同期比107%増だった。

この成長により、AIインフラ市場におけるAMDの立ち位置は変化した。既存のサーバープロセッサがデータセンター事業を支える一方で、将来のアクセラレータの約束に主として依存する状況ではなくなっている。Instinct GPUの導入が、急成長するEPYCプロセッサ需要と並んで寄与し始めている。

ただし、これはNvidiaに対する明確な勝利ではなかった。AMDの全事業での売上高は115億ドルだった一方、Nvidiaは最近、データセンター部門だけで752億ドルを報告した。AMDの次の試練は、Heliosラックの投入、顧客コミットメント、ソフトウェア改善を、持続的な量産売上へと転換することだ。

したがって、この結果は単一の決算サイクル以上の意味を持つ。主要クラウド事業者とAI開発企業が、別のコンピューティング供給源を求めていることを示している。一方で、Nvidiaのプラットフォーム優位が消えたことを示すものではない。

AMDの2026年第2四半期決算、データセンターを成長の中心に据える

AMDのデータセンター事業は、もはや副次的な拡大プロジェクトではなく、同社の主な成長エンジンとなっている。

AMDは2026年6月27日終了の第2四半期について、売上高115億3600万ドルを報告した。前年同期比では50%増、前四半期比では13%増となる。

データセンター売上高は67億ドルに達し、2025年の同四半期から107%増加した。同社の四半期決算によると、この部門はAMD全体の売上高の58%を占めた。

AMDは依然として、クライアント、ゲーミング、組み込み向けで大きな事業を展開しているため、この比率は重要だ。クライアントおよびゲーミング部門の売上高は38億ドル、組み込み部門は9億7700万ドルだった。

データセンター部門は、これらの事業を合計した規模を上回った。その成長は、EPYCサーバープロセッサとInstinct AIアクセラレータという2つの異なる製品カテゴリーによってもたらされた。

EPYCプロセッサは汎用サーバーワークロードを処理し、アクセラレーテッドシステムではホストCPUとして機能することが多い。Instinct GPUは、AIモデルのトレーニングと推論に用いられる並列計算を実行する。

AMDは各製品ファミリーの四半期売上を個別には開示していない。このため、部門成長のうちどれほどがAIアクセラレータによるものだったかを正確に判断することはできない。

それでも経営陣は、EPYCとInstinctの両製品に対する強い需要を示した。最高財務責任者のJean Hu氏は、同四半期の同社の拡大の大半をデータセンターが占めたと述べた。

同社は大幅な利益成長も記録した。GAAPベースの営業利益は19億9000万ドルに達し、前年同期の損失から転じた。GAAPベースの純利益は22億9700万ドルへ増加した。

Non-GAAPベースの営業利益は30億9400万ドルで、営業利益率は27%だった。Non-GAAPベースの1株当たり利益は、前年の0.48ドルから1.66ドルに上昇した。

これらの前年比較には文脈が必要だ。AMDの2025年第2四半期には、MI308アクセラレータに対する米国の輸出規制に関連した8億ドルの在庫および関連費用が含まれていた。

そのため、2026年の利益および粗利益率の改善は、比較対象が異例に厳しかったことも一因である。すべてが営業レバレッジやより高付加価値な製品構成によるものではない。

売上高はより明確なシグナルを示す。データセンター部門は、会計上の調整に依存せず、およそ32億ドルから67億ドルへ拡大した。

同部門は2026年第1四半期の58億ドルからも成長した。この前四半期比の増加は、前年の輸出規制関連費用からの一時的な反動ではなく、継続的な需要を示している。

AMDは第3四半期の売上高を約130億ドルと見込んでおり、上下いずれの方向にも3億ドルの幅を想定している。中央値は前年同期比41%増、前四半期比でも13%増に相当する。

経営陣は、Non-GAAPベースの粗利益率が第2四半期と同じ56%になると予想している。この安定した見通しは、アクセラレータ売上の拡大がただちに全社的な収益性を押し上げるという見方を抑制する。

したがってAMDの2026年第2四半期決算は、説得力のある成長ストーリーを示す一方、未解決の経済的な疑問も残す。同社ははるかに多くのデータセンターハードウェアを販売しているが、今後の製品構成がその成長の質を決めることになる。

AMD Google Cloudでの採用、単一製品サイクルを超えて拡大

AMDとGoogleの関係が重要なのは、クラウドでの提供がチップ需要を反復可能なエンタープライズ導入へと転換し得るためだ。

Google Cloudは、複数世代の仮想マシンにAMDプロセッサを導入してきた。これらのインスタンスにより、顧客は物理サーバーを購入・運用せずに、EPYCベースのコンピューティング能力を借りることができる。

AMDは第1四半期に、Google Cloudが第5世代EPYCプロセッサ搭載のH4D仮想マシンを発表したと述べた。Microsoft Azure、AWS、TencentもEPYCの提供を拡大した。

この関係により、AMDはすでに大企業が利用しているプラットフォーム内で販売網を得る。Google Cloudは、AMDプロセッサをストレージ、ネットワーキング、セキュリティ、データサービス、マネージドAIツールと組み合わせて提供できる。

購入者にとっては、別のプロセッサアーキテクチャを試す際の運用上の障壁が下がる。チームは、使い慣れたクラウドの調達・デプロイシステムを通じてワークロード性能を比較できる。

AMDのサーバープロセッサの進展は、アクセラレータ戦略も支えている。AIクラスターには、データ移動、ストレージ、ネットワーキング、GPUワークロードを調整するホストCPUが必要となる。

Google Cloud経由でEPYCをすでに利用している顧客は、本番環境でAMDに触れている。その経験がInstinctの採用を保証するわけではないが、AMDが馴染みのないインフラ供給者であるという位置づけを弱める。

これがAMD Google検索への関心の背景にある実際的な意味だ。この話は、Googleによる新たな買収や独占的なアクセラレータ契約についてではない。Googleのクラウドインフラ内で広がるAMDの役割と、その関係が表すより幅広い需要に関するものだ。

Google自身の成長も、この解釈を裏付ける。Alphabetは、モデル、チップ、データ、セキュリティ、エージェントサービスのポートフォリオからクラウド需要が恩恵を受け、力強い第2四半期決算を報告した。

Googleの決算によると、Alphabetの四半期売上高は前年同期比24%増加した。企業によるAIインフラの利用拡大に伴い、同社のクラウド事業も成長した。

Googleは、TPUとして知られる自社設計のTensor Processing Unitを放棄しているわけではない。これらの特化型アクセラレータは、引き続きGoogleのAI戦略における重要な要素である。

むしろGoogle Cloudは、顧客に複数のコンピューティング経路を提供している。このモデルにより、Googleが選定した社内および顧客向けワークロードで自社アクセラレータを優先する場合でも、AMDプロセッサの余地が生まれる。

これは、AMDの機会がチップ単位でNvidiaを置き換えること以上に広い理由も示している。クラウド事業者は、独自アクセラレータ、商用GPU、サーバープロセッサ、特化型ネットワーキングを組み合わせるケースが増えている。

AMDはEPYC CPU、Instinct GPU、Pensandoネットワーキングコンポーネント、または完成したラックシステムを通じて参入できる。各層が参入の可能性を生む一方、それらを連携させるには追加の実行力が求められる。

この関係には重要な制約もある。AMDの決算発表では、Google Cloudのプロセッサ導入は、新たなHelios顧客やアクセラレータ提携ほど目立つ形では扱われなかった。

AMDの第2四半期リリースで、Googleは初期Helios導入顧客として名前が挙がっていなかった。列挙された組織にはAnthropic、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle、そして複数のクラウドインフラ事業者が含まれていた。

したがって、AMD Googleの関係は、最新のラックスケールアクセラレータのストーリーよりも、サーバープロセッサのストーリーを明確に支えている。GoogleをHeliosの広範な採用の証拠として扱うのは、得られている証拠を過大評価することになる。

それでも、EPYCの成長には戦略的な意味がある。AMDがアクセラレータソフトウェアとラック能力の拡大に取り組む間、より強力なプロセッサ事業は売上、顧客接点、システムに関する知見をもたらす。

また、AMDを単一製品の代替候補として退けにくくする。同社はデータセンターの購入者に、コンピューティングおよびネットワーキングコンポーネントの一群を提示できる。

企業にとって、クラウドでの提供は現実的な評価経路を生み出す。エンジニアリングチームは、より大きなアーキテクチャ上のコミットメントを行う前に、性能、互換性、運用コストを検証できる。

こうした評価は、ワークロードテスト、ベンダーブリーフィング、アーキテクチャレビューから得られる利用可能な記録に依存する。検索可能な技術ナレッジベースは、チームがインフラの選択肢全体でそれらの知見を比較する助けとなる。

したがって、AMD Googleの関係は販売網と信頼性をもたらす。しかし、より大きな競争は、完全なAIシステムと、その上で稼働するソフトウェアによって決まるだろう。

AMD対NvidiaのAIチップ競争、システムの戦いへ

大規模な購入者はもはやAIアクセラレータを単体で購入しないため、AMDがNvidiaに挑戦するには、信頼できるプラットフォームを提供する必要がある。

Nvidiaは長年にわたり、自社GPUをネットワーキング、ラック設計、ライブラリ、開発者ツール、最適化されたモデルソフトウェアと結び付けてきた。同社独自の並列コンピューティングプラットフォームであるCUDAは、その優位性の中核であり続けている。

開発者はCUDAライブラリおよび関連ツールを使い、Nvidiaハードウェア上でモデルをトレーニングし、デプロイする。この既存ソフトウェア基盤は、別のアクセラレータが魅力的な仕様を備えていても、切り替えを高コストなものにする。

AMDの対抗策は、Instinctアクセラレータをプログラミング・運用するためのオープンソフトウェアスタックであるROCmだ。同社はまた、AIワークロードの構築、デプロイ、最適化をより統合的に行うためのROCm.aiも導入した。

ソフトウェアの改善は必要だが、それだけでは十分ではない。大規模AIクラスターは現在、数十台から数千台のアクセラレータにまたがる統合マシンとして稼働している。

GPU間の接続は、システムが大規模なトレーニングまたは推論タスクをどれだけ効率的に分割できるかを左右する。メモリ容量、ネットワーキング、冷却、電力供給、オーケストレーション、障害復旧はいずれも実用性能に影響する。

AMDは、このシステムレベルの要件に対応するためHeliosを投入した。Heliosは、Instinct MI400シリーズアクセラレータ、EPYCプロセッサ、Pensandoネットワーキング、AMDソフトウェアをラックスケール設計に統合する。

ラックスケールシステムは、ラックを1つの協調したコンピューティングユニットとして扱う。このアプローチは、AMDの従来のアクセラレータカードよりも、Nvidiaの統合プラットフォームと直接競合する。

AMDによると、Heliosは推論において有利な経済性を提供し、2026年後半に立ち上がりを始める見通しだ。推論とは、トレーニング済みモデルを使って応答や予測を生成するプロセスである。

同社は、Anthropic、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle、その他の事業者を導入顧客として特定した。また、Anthropic向けに最大2ギガワットのMI450シリーズ能力に関する契約を発表した。

これらのコミットメントはAMDの需要可視性を高めるが、発表済みの能力は納入済みハードウェアと同じではない。メモリ供給、製造歩留まり、電力制約、ネットワーキング統合、顧客の建設スケジュールにより、導入時期は変動し得る。

AMDは7月のAIイベントで、MI400アクセラレータファミリーも発表した。MI455Xは大規模な学習・推論クラスタを対象とし、MI430Xは高性能コンピューティングとソブリンAIワークロードに焦点を当てる。

MI400 launchは、Nvidiaの年次プラットフォーム投入のリズムに対抗しようとするAMDの取り組みを示す。定期的な製品投入は、クラウド顧客が複数年にわたるインフラ購入を計画する助けとなる。

Nvidiaは依然として、はるかに大きな規模を基盤に事業を展開している。同社の直近の報告四半期の売上高は816億ドルで、そのうちデータセンター部門は752億ドルを占めた。

Nvidiaのfiscal resultsによれば、このデータセンター売上高は前年同期比92%増で、AMDの第2四半期データセンター売上高の11倍を超えた。

両社は異なる会計年度を採用しているため、対象期間は完全には一致しない。それでも、この規模の比較は競争の本質的な現実を捉えている。

AMDの同部門における107%の成長率は、Nvidiaの直近の年間成長率を上回る。もっとも、Nvidiaははるかに大きな基盤から出発しているため、絶対額では大幅に多くの売上高を積み上げた。

この違いにより、「AMD対NvidiaのAIチップ」という構図は妥当である一方、誇張もしやすい。AMDは確かな需要を獲得しているが、Nvidiaの総出荷量やプラットフォームの広がりにはまだ及ばない。

Nvidiaも新たなハードウェアとソフトウェアの投入を続けている。同社のVera Rubinプラットフォームは、プロセッサ、アクセラレータ、ネットワーキング、ストレージ、AIソフトウェアにまたがる統合的なアプローチを拡張するものだ。

したがってAMDは、動き続ける目標に対して実行力を示さなければならない。Nvidiaの旧世代製品に追いついたとしても、Nvidiaの次世代プラットフォームが予定どおり顧客に届けば、その差が解消されるわけではない。

それでも、買い手にはAMDを支持する理由がある。第2の主要アクセラレータ供給元があれば、交渉力を高め、利用可能な供給能力を拡大し、単一の独自スタックへの依存を減らせる。

最大規模のAI開発企業は、別のプラットフォーム向けにソフトウェアを最適化するために必要なエンジニアリング資源も持つ。こうした関与はROCmの改善につながり、後に小規模な顧客が再利用できる導入ノウハウも生み出す可能性がある。

AMDは大きな事業を築くために、市場全体でNvidiaを置き換える必要はない。特定の推論、学習、クラウド、ソブリンAIワークロードを獲得できれば、継続的な成長を支えられる可能性がある。

ただし、ベンチマークのカテゴリーで勝つことや顧客契約を発表することだけでは、競争の決着にはならない。AMDは、自社システムが実際のワークロードや大規模導入の条件下でも生産性を維持できることを示す必要がある。

AMDの売上急増が証明しないこと

この四半期はAMDに需要があることを示したが、HeliosがNvidia並みの一貫性や採算性で拡大できることまでは、まだ証明していない。

最初の不確実性は、売上構成に関するものだ。AMDはEPYC CPUとInstinctアクセラレータを、単一のデータセンター部門に含めて報告している。

経営陣によれば、両事業は好調だった。それでも投資家や顧客は、AMDが公表するセグメント数値からアクセラレータの正確な寄与を算出できない。

これは、サーバーCPUとAIアクセラレータでは競争の力学が異なるため重要だ。EPYCには成熟した顧客基盤がある一方、Instinctはソフトウェアとシステムの採用障壁を乗り越えなければならない。

EPYCが大きく牽引した四半期であっても、十分に印象的ではある。ただし、それはAMDのアクセラレータプラットフォームがNvidiaとの差を縮めていることを示す直接的な証拠としては弱い。

2つ目の不確実性は、2025年との比較にある。AMDの前年実績には、MI308の輸出規制に関連する8億ドルの費用が含まれていた。

この費用がデータセンター売上高の増加を生んだわけではない。しかし、年間の利益や利益率に関する複数の比較を押し上げる効果はあった。

GAAPベースの粗利益率は40%から54%へ、非GAAPベースの粗利益率は43%から56%へ上昇した。読者は、これらの改善すべてを製品採算性の向上を示すものと解釈すべきではない。

AMDの第3四半期の非GAAP利益率予想は引き続き56%だ。この横ばいの見通しは、売上高の増加が短期的な利益率の上昇を自動的にもたらすわけではないことを示唆する。

同社は、新製品の立ち上げ、より大容量のメモリ構成、顧客向けインセンティブ、またはシステム開発に関連するコストを吸収している可能性がある。AMDは単一の要因に特定するには十分な詳細を開示していない。

3つ目の不確実性はHeliosのタイミングだ。AMDによれば、このプラットフォームは2026年後半に立ち上がりを始める。

立ち上がりは、初期システム、顧客認定用ユニット、あるいは意味のある量の量産出荷を指し得る。これらの段階が持つ財務面・競争面の意味合いは大きく異なる。

AMDのregulatory filingでは、供給の確保、製造歩留まり、顧客集中、競争、輸出規則が重要なリスクとして挙げられている。

これらは標準的な半導体企業の開示事項だが、Heliosの実行に直結する。システムは先進プロセッサ、高帯域幅メモリ、ネットワーキング、パッケージング、冷却、そして顧客側データセンターの準備状況に依存している。

1つの部品の遅れが、ラック全体の売上計上を先送りする可能性がある。急速に変化する輸出規制も、先進アクセラレータが利用できる市場を狭め得る。

ソフトウェアもまた別のリスクだ。ROCmで動作するモデルが、すべての導入環境で同等のスループット、安定性、運用負荷を自動的に実現するわけではない。

大規模顧客は、カーネル最適化やインフラのデバッグにエンジニアを割り当てられる。より小規模な企業は、サポートの充実したライブラリや利用可能な専門家が多いプラットフォームを選ぶ可能性がある。

AMDの顧客リスト拡大は、この状況を改善するはずだ。本番利用者が増えれば、ソフトウェアベンダー、モデル開発者、システムインテグレーターにROCmをサポートする強い動機が生まれる。

それでも、顧客名だけで採用指標の代わりにはならない。AMDは利用率、ワークロード移行コスト、発表済み容量のうち本番モデルを稼働させている割合を開示していない。

4つ目の不確実性は競合の対応だ。Nvidiaの規模は、チップ、ネットワーキング、ソフトウェア、クラウドサービス、開発者支援のすべてに同時に投資することを可能にしている。

Nvidiaは製品投入のペースを通じて、AMDの発売機会に圧力をかけることもできる。システムを比較する顧客は、自社データセンターが稼働可能になった時点で各ベンダーが何を提供できるかを評価する。

カスタムアクセラレータも別の圧力要因となる。GoogleのTPU、AmazonのTrainiumチップ、その他の自社設計プロセッサは、特定のAIワークロードをめぐって競合する。

これらの代替手段が汎用GPUへの需要をなくすわけではない。しかし市場を分散させ、ハイパースケーラーにインフラの経済性をより大きく制御する余地を与える。

したがってAMDは、Nvidiaだけでなく、自社顧客のシリコンプログラムとも競争することになる。幅広いプロセッサとアクセラレータのポートフォリオは複数の機会を生む一方、規律ある実行も求める。

この四半期は、AMDが主要なデータセンター調達の議論に加わるに値することを裏付ける。ただし、同社がNvidiaのソフトウェア上の堀や規模の優位性を無力化したという主張を支持するものではない。

AMDの次のAIテストを決める3つのシグナル

今後3カ月は、AMDの成長が拡大するプラットフォームを示すのか、それとも将来のアクセラレータの約束を伴う力強いプロセッササイクルなのかを明らかにするはずだ。

最初のシグナルは、Heliosの出荷を示す証拠だ。AMDは、ラックスケールのプラットフォームが2026年後半に立ち上がりを始めるとしている。

最も強い確認材料には、計上済みのシステム売上高、本番ワークロード、実名顧客による導入の詳細が含まれる。初期の認定システムだけでは、裏付けとして弱い。

Microsoft、Oracle、Meta、OpenAI、Anthropicは、要求の厳しいAIインフラを運用しているため、とりわけ重要だ。これらの企業における本番運用の経験は、学習と推論の両面でAMDを試すことになる。

複数の顧客が稼働中のワークロードについて説明すれば、AMDのプラットフォーム論は強まる。コメントが将来の容量に集中したままであれば、実行面の隔たりは残る。

2つ目のシグナルは、AMDの次回決算におけるデータセンター部門の構成だ。投資家には、EPYCとInstinctがそれぞれどのように成長に寄与しているかを示す、より明確な証拠が必要だ。

AMDの第3四半期の売上高目標は、すでに全社ベースでのさらなる増収を示唆している。その増収の質は、アクセラレータの販売、サーバープロセッサの勢い、粗利益率の動向に左右される。

利益率が安定または改善する中でInstinctが意味のある立ち上がりを見せれば、AMDがAIシステムを経済的に拡大できるという見方が強まる。売上高の増加と利益率の悪化が並行すれば、生産コストや顧客獲得コストへの疑問が生じる。

その構成にかかわらず、EPYCの成長には戦略的価値がある。ただし、それだけではAMDのAIアクセラレータプラットフォーム全体が前進していることを確認できない。

3つ目のシグナルは、Nvidiaの次世代プラットフォームと財務アップデートだ。Nvidiaは、導入規模、ソフトウェア基盤、製品投入のペースが顧客の期待を形作っているため、依然として基準となる。

Nvidiaの加速が続けば、AMDに求められる性能水準はさらに高まる。供給制約やプラットフォーム移行の遅れは、Heliosにより大きな機会をもたらす可能性がある。

比較は、単独のベンチマーク結果ではなく、本番利用可能性と実用的なワークロードに焦点を当てるべきだ。買い手が重視するのは、提供される容量、信頼性、ソフトウェアサポート、総合的な運用負荷である。

Google Cloudのインフラ選択も、このシグナルの中で注目に値する。AMDプロセッサインスタンスの拡大はEPYCの勢いを補強し、より広範なアクセラレータ採用があればAMDとGoogleの関係をさらに深める。

Googleは引き続き外部プロセッサと自社TPUのバランスを取るだろう。その選択は、カスタムシリコンの影響が強まるクラウド環境で、汎用ハードウェアがどこに価値を持ち続けるかを示し得る。

開発者にとって実務上の課題は、ポータビリティだ。ROCmの互換性が広がれば、AMDとNvidiaのインフラをまたいでモデルを実行するための作業を減らせる。

企業の買い手にとって、もう1つの実用的な供給元は、容量へのアクセスとアーキテクチャの柔軟性を向上させ得る。ソフトウェア移行や運用上の複雑さがハードウェア面の優位性を相殺すれば、これらの利点は失われる。

ナレッジワーカーやAI製品の利用者にとって、その影響は間接的に現れる。インフラ競争の拡大は、サービスの可用性、モデル容量、プロバイダーが支援できるAI製品の幅に影響し得る。

AMDの2026年第2四半期決算により、同社は純粋に投機的な挑戦者という位置付けを超えた。データセンター売上高は現在、大きく、成長しており、事業の中核を担っている。

Nvidiaとの差は依然として巨大であり、Heliosには本番導入を示す公開証拠がまだ必要だ。この組み合わせが本稿の中心的な逆説を生む。AMDは、完全なシステムを大規模に実証する前に、需要を裏付けたのだ。

次の判断を下すのは、投資家と同じくらい顧客でもある。主要事業者はAMDを、余剰需要を埋める容量、交渉材料、それとも長期的な第2プラットフォームとして扱うのだろうか。

導入済みHeliosワークロード、アクセラレータ主導の売上高、そしてNvidiaの対応を注視したい。これらのシグナルを合わせることで、AMDとGoogle Cloudの勢いがより広範なプラットフォーム採用を示すのか、それともデータセンターへの強力な1つの進出経路にすぎないのかが明らかになる。