AMDとGoogleの需要がIntelとNVIDIAを押し上げるも、AIチップの上昇相場はより広い競争を覆い隠す
AMD、Google、Intel、NVIDIAにとって水曜日は注目すべきシグナルで始まった。同じ市場の異なる領域で競合するにもかかわらず、複数のAI関連株がそろって上昇した。プロセッサー、アクセラレーター、サーバー、クラウドインフラにおけるデータセンター需要が引き続き強いことを示す決算報告が、この動きに続いた。また、AIハードウェアへの支出の1ドルごとに勝者が1社だけ生まれるという考えにも疑問を投げかけた。
この上昇は、単一のチップメーカーによる予想超えの決算を超える広がりを持っていた。AMDは前週に四半期売上高の過去最高を報告し、Intelはクライアント製品とデータセンター製品でより速い成長を示していた。NVIDIAの直近の業績は、アクセラレーター需要についてすでに大幅に高い基準を打ち立てていた。
Googleはこの構図にもう一つの重要な要素を加えた。同社の拡大するインフラ投資は、顧客がNVIDIAのGPU、AMDのプロセッサー、IntelのCPU、そしてGoogle独自のテンソル処理ユニットを同時に支えられる理由を示した。したがってAMDとGoogleの関係は、単一のクラウド製品発表にとどまらない意味を持つ。ハイパースケーラーが、あらゆるワークロードで一社のサプライヤーを選ぶのではなく、混在型のシステムを構築していることを示している。
もっとも、3社のチップメーカーが同等という意味ではない。NVIDIAは依然として、主要なAIモデルの学習と実行に使われるアクセラレーターの支配的サプライヤーである。AMDはサーバーCPUから、より大規模なアクセラレーター導入へと領域を広げている。一方、IntelはCPU、製造、エンタープライズ向けインフラを軸に再建を進めている。
本当の問いは、競争上の違いが再び焦点となった後も、拡大するAI需要が3社すべてを押し上げ続けられるかどうかだ。
上昇相場を支えたのは需要の証拠であり、共通の勝利ではない
水曜日の上昇はAIインフラ市場への信頼回復を反映したものであり、AMD、Intel、NVIDIAが同等の地位に達したことを示すものではない。
8月12日、より広い市場は過去最高値に近い水準で取引を終えた。Wednesday market rallyの報道によると、S&P 500は0.3%上昇し、Nasdaq Compositeは0.5%上昇した。複数のサプライヤーがアナリスト予想を上回る春季の業績を報告したことで、AIインフラ企業が上昇を主導した。
最も直接的なきっかけを提供したのはSuper Micro Computerだった。同社は、プロセッサー、アクセラレーター、メモリー、ネットワーキング、冷却装置、ストレージを組み合わせたサーバーを製造している。直近の利益がアナリスト予想を上回った後、同社株は急伸した。
サーバーベンダーはシリコンサプライヤーとデータセンター事業者の間に位置するため、この結果はチップ投資家にとって重要だった。サーバーメーカーは、完成したシステムを正当化するだけの顧客需要を受け取らなければ、力強い売上を計上できない。したがって、サーバー業績の改善は、AI支出が導入段階に到達しているとの見方を後押しした。
市場にはAMDからの新たな証拠もあった。同社は第2四半期の売上高が115億ドルとなり、前年同期比で50%増加したと報告した。データセンター事業は、EPYCサーバープロセッサーとInstinctアクセラレーターへの需要拡大の恩恵を受けた。
AMDの四半期成長はAIアクセラレーターだけによるものではなかった。クライアント向けプロセッサーやその他の製品も寄与する一方、ゲーミング売上高は逆方向に動いた。この混在した業績は重要である。売上高の過去最高という見出しだけでは、どの製品ラインが最も高い利益率を支えているのかは分からないためだ。
Intelはすでに第2四半期の売上高が161億ドルとなり、前年比25%成長だったと報告していた。クライアント向けおよびデータセンター向けプロセッサーの需要が同社を支えたが、事業再編と製造投資は引き続き報告利益を圧迫した。
NVIDIAは、直近で最も強い成長数値を携えてこの上昇局面に入った。同社の会計年度第1四半期の売上高は816億ドルに達し、前年同期比85%増となった。データセンター売上高は752億ドルで、92%増だった。同社のquarterly resultsによるとされる。
これらの数字は、AIインフラ投資サイクルが停滞していないことを示した。しかし同時に、アクセラレーター売上高におけるNVIDIAと競合他社の間の巨大な隔たりも浮き彫りにした。
投資家が市場規模を再評価している場合、同時上昇は起こり得る。それぞれのサプライヤーが同じシェアを獲得するとの結論に至る必要はない。AIインフラ支出の見込まれる総額が拡大すれば、1社が大きく先行したままでも複数の企業が利益を得られる。
この違いが市場の反応を説明する。投資家は競争上の序列を消し去っていたわけではない。AIコンピューティングスタックの複数の層を需要が支えられるとの確信を強めていたのだ。
AMDとGoogleのインフラ連携が今重要な理由
AMDとGoogleのつながりは、クラウド事業者が異なるプロセッサー、アクセラレーター、自社設計チップに需要を分散させていることを示している。
Google Cloudは顧客に複数のハードウェアアーキテクチャへのアクセスを提供している。これにはNVIDIAのGPU、Googleのテンソル処理ユニット（TPU）、そしてAMDのサーバーCPUを搭載した仮想マシンが含まれる。TPUは、機械学習の計算向けに設計された専用アクセラレーターである。
AMDは第1四半期の提出書類で、Google Cloudが第5世代EPYCプロセッサーを使用するH4D仮想マシンを導入したと述べた。AWS、Microsoft Azure、Tencentもこの期間に、EPYCベースの新サービスまたは拡張サービスを発表した。
こうした導入が重要なのは、AIサービスには最大規模の行列計算を実行するアクセラレーター以外にも多くの要素が必要だからだ。データの準備、タスクのスケジューリング、ストレージの制御、ネットワーキングの管理、推論の一部の処理にはCPUも必要となる。
推論とは、学習済みモデルを使って回答、分類、予測を生成するプロセスである。AI製品の利用者が増えるにつれ、推論はアクセラレーターとホストプロセッサーの双方に持続的な需要を生み出す可能性がある。
AMDは第1四半期のデータセンター売上高が58億ドルとなり、前年比57%増だったと報告した。同社はfinancial filingで、この増加をEPYCプロセッサーとInstinct GPUの継続出荷によるものとしている。
この組み合わせにより、AMDにはクラウドデータセンターへ参入する二つの経路がある。別企業のアクセラレーターに接続されるCPUを供給することも、より完全なAMDコンピューティングプラットフォームを販売することもできる。前者の経路では、AMDがNVIDIAを置き換えなくても売上を得られる。
Googleにも複数のハードウェア選択肢を維持する理由がある。独自のTPUは、特定のワークロードにおける性能、供給、運用コストをコントロールできる可能性がある。NVIDIAのGPUは幅広いソフトウェアサポートと大規模な開発者基盤へのアクセスを提供する。AMDはGoogleにCPUとアクセラレーターの別の調達先を与える。
Alphabetの第2四半期決算は、この戦略の規模を裏付けた。売上高は前年比24%増加し、Google Cloudの売上高は82%増となった。同社のearnings remarksによると、クラウドの受注残高は5,140億ドルに達した。
受注残高は、まだ認識されていない契約済み収益を表す。すべてのコミットメントが当初の予定どおりに収益化されることを保証するものではない。それでも、このような成長はGoogleがコンピューティング能力を拡大し続ける理由を説明する一助となる。
Alphabetは、インフラポートフォリオにGoogleのアクセラレーターとNVIDIAのシステムが含まれると述べた。また、複数のソフトウェアフレームワークへの対応を強調し、顧客がGPUとTPUにまたがってより多くのワークロードを移行できるようにしている。
これがAMDとGoogleの関係が示す中心的なシグナルだ。Googleはクラウドを一つのチップアーキテクチャに委ねてはいない。異なるモデル、予算、ソフトウェア依存関係、導入スケジュールを持つ顧客を獲得するため、十分なハードウェアの多様性を提供しようとしている。
このアプローチはサプライヤーにとっての機会を広げる一方、Googleの交渉力も強化する。自社シリコンと複数の外部ベンダーを持つクラウド事業者は、単一のロードマップへの依存度を下げられる。競争は供給の安定性を高め、製品の遅延がデータセンター建設を妨げるリスクを減らし得る。
この多様性がEPYCインスタンスやInstinct導入の増加につながれば、AMDは恩恵を受ける。顧客が同社の包括的なアクセラレーテッド・コンピューティング・プラットフォームを求めれば、NVIDIAが恩恵を受ける。汎用処理とエンタープライズ互換性への需要が依然として重要であれば、Intelが恩恵を受ける。
クラウド事業者は、これらすべての選択肢を維持することで利益を得る。
NVIDIAは依然としてAIアクセラレーターの基準を定める
より広範な需要はAMDとIntelにも余地を生むが、NVIDIAの売上規模とソフトウェア上の地位は依然として競争の基準を定めている。
NVIDIAの会計年度第1四半期の業績は、競合他社とは異なる規模にあった。同社は4月26日に終了した四半期に、総売上高816億ドルを計上した。データセンター事業だけでも752億ドルを生み出した。
これらの数値は、年間売上高成長率85%、データセンター成長率92%に相当する。NVIDIAはGAAPベースの粗利益率74.9%も報告した。粗利益率は、直接生産コストを差し引いた後に残る売上高の割合を示す。
この利益率が重要なのは、半導体競争が出荷成長だけで決まるわけではないからだ。サプライヤーは、将来のチップ設計、ネットワーキング製品、ソフトウェア、製造コミットメントに資金を供給できるだけの利益へと需要を転換しなければならない。
NVIDIAは、GPU、高速接続、ネットワーキング、ラックスケールシステム、CUDAソフトウェアを中心に統合プラットフォームを構築してきた。CUDAは、開発者がNVIDIA GPU上で動作するプログラムを書くためのツールを提供する。長年の採用により、このソフトウェア基盤は再現が困難なものとなっている。
AMDのInstinctアクセラレーターは、特定のワークロードではハードウェア性能とメモリー容量で競争できる。より難しい課題は、モデルフレームワーク、オーケストレーションツール、ライブラリー、ネットワーキング、技術サポート全体にわたり、同様に信頼できる体験を顧客に提供することだ。
AMDはGPUコンピューティング向けのオープンソフトウェアプラットフォームであるROCmに投資している。また、アクセラレーター、CPU、ネットワーキング、ソフトウェアを組み合わせたラックスケールシステムも構築している。顧客による採用が、こうした投資によって切り替えの運用コストが低下するかを左右する。
Intelは異なる立場にある。同社のサーバーCPUは、アクセラレーターシステムを調整するホストプロセッサーを含む汎用コンピューティングにとって依然重要だ。Intelにもアクセラレーターとファウンドリーに関する意欲はあるが、NVIDIAの規模に近づくデータセンターGPU事業は確立していない。
同社の第2四半期における売上高成長は、CPU需要が強まったことの証拠を示した。Intelのearnings releaseでは、製造ロードマップと外部ファウンドリー顧客も、回復計画の中心に据えられている。
ファウンドリーとは、他社が設計したチップを製造する企業である。したがってIntelのファウンドリー戦略は、AIインフラにおける第二の役割を生む可能性がある。自社プロセッサーを販売する一方で、外部設計企業向けのチップ製造も目指せる。
このモデルでは、顧客の生産量が予測可能になる前に大規模な設備投資が必要となる。Intelはまた、製造プロセス、歩留まり、ツール、納期が商業要件を満たすことを、潜在的なファウンドリー顧客に納得させなければならない。
Googleは3社すべての競争構図を複雑にしている。同社のTPUは、一部のモデル学習と推論における社内代替手段となる。他のハイパースケーラーもカスタムアクセラレーターを開発しており、汎用GPUでは不要なコストが発生する特定のワークロードを狙うことが多い。
カスタムシリコンを採用しても、商用チップのサプライヤーが自動的に不要になるわけではない。プロセッサーの設計は一段階にすぎない。クラウド企業は製造能力を確保し、チップをパッケージ化し、大規模に接続し、ソフトウェアを支え、信頼性高く運用しなければならない。
NVIDIAのプラットフォームは、こうした統合上の負担の多くを軽減する。この優位性があるため、クラウド事業者は自社チップへ投資しながらも、NVIDIAのシステムを引き続き購入できる。
AMDにとっての機会は、単により高速なコンポーネントを生産することではない。第2のアクセラレータープラットフォームを導入する合理性を示すだけの性能、供給量、ソフトウェア互換性、システムサポートを提供する必要がある。
Intelの当面の機会はより広い。AI利用の拡大は、Intelが主要アクセラレーターを供給しない場合でも、CPU需要を押し上げる可能性がある。しかし同社は、AMD、Armベースのプロセッサー、クラウド各社のカスタムCPUが同じホストワークロードを争うなかで、その地位を守らなければならない。
各社がそろって上昇したのは、獲得可能市場がより大きく見えたためだ。ただし、その戦略には依然として大きな違いがある。
決算数字だけでは決着しないこと
力強い四半期成長だけでは、AIインフラへの支出が顧客やサプライヤーに持続的な収益をもたらすかどうかは決まらない。
最大の不確実性は、データセンターに資金を投じる企業側にある。Google、Microsoft、Amazon、Metaなどの事業者は、各設備が最終的に生み出す収益を把握する前に資本を投下している。
Alphabetはクラウド事業の力強い成長を報告したが、サーバー、データセンター、ネットワークへの支出も増やした。設備投資の増加は最終的に減価償却費を生み、資産の計上原価を耐用年数にわたって配分することになる。
この会計上の影響は、資金流出がより早い段階で発生していても、将来の営業利益率を圧迫し得る。また、好調な売上を記録した四半期があっても、新設データセンターの一つひとつが魅力的なリターンを生むかどうかを直ちに示すわけではない。
Google Cloudの82%成長と拡大する受注残は、投資判断の説得力を高めている。それでも投資家は、受注残が認識売上高やキャッシュフローへどれほど速く転換されるかを注視する必要がある。
チップサプライヤーには別のリスクもある。顧客がAIモデルの運用効率を高める可能性だ。より小型のモデル、量子化の改善、より優れたスケジューリング、用途特化型チップの進展により、特定タスクに必要な計算量が減少する可能性がある。
量子化とは、低精度の数値を用いてモデルのメモリーおよび計算需要を削減する手法だ。そのため、利用量が増えていても、同じワークロードをより低コストで処理できるようになる。
効率化が常にハードウェア需要の総量を減らすとは限らない。コスト低下は、企業がより多くの製品へAIを導入したり、より多くの利用者に提供したり、より複雑なタスクを実行したりする後押しになり得る。経済学者はしばしば、このパターンを、資源が安くなることで需要が拡大する現象として説明する。
結果は、追加利用の拡大が効率改善を上回るかどうかに左右される。チップ企業の予測は一般に、それが上回ることを前提としている。この前提は事業面では妥当性があるものの、四半期決算だけで投資サイクル全体について確認することはできない。
供給の集中も不確実性を生む。先端アクセラレーターは、限られた数の製造企業、パッケージングサプライヤー、メモリー生産者、ネットワークベンダーに依存している。一つの部品の遅延が、ラック全体の展開を遅らせる可能性がある。
AMDも、より大規模なアクセラレーター導入へ進むなかで実行リスクに直面している。発表された顧客の関心は、認識売上高と同じではない。システムは予定どおりに納入され、一貫した性能を発揮し、顧客ソフトウェアに統合されなければならない。
同社の第2四半期の売上成長はその方向性を裏付けるが、市場はなお製品レベルの証拠を必要としている。クラウドでの提供拡大、リピート注文、評価段階を超えた本番導入に注目したい。
Intelのリスクはさらに構造的だ。同社のCPU需要はAIサイクルの恩恵を受け得る一方、同社は製造に多額の投資を行っている。これは、製品販売の改善と競争力あるファウンドリーを維持するコストとの緊張関係を生む。
Intelは先端製造ロードマップへのコミットメントを維持すると述べている。投資家はこの主張を、外部顧客の契約、生産歩留まり、生産立ち上げの時期と照らして評価しなければならない。
NVIDIAは異なる圧力に直面している。主導的地位は価格設定とプラットフォーム面での優位性をもたらすが、同時に高い期待も生む。非常に大きな事業規模に対する投資前提を支えるには、売上成長を十分に高い水準で維持しなければならない。
同社はAMDのアクセラレーターやハイパースケーラー設計チップとの競争激化にも直面している。Google TPUが市場に影響を及ぼすために、あらゆる領域でNVIDIAを置き換える必要はない。十分な数の社内ワークロードやクラウドワークロードで魅力的な選択肢となり、購買判断を変えればよい。
規制と輸出規制も不確実性を加える。規制は、ベンダーが特定市場で販売できるプロセッサーを変える可能性がある。また、製品の再設計を求めたり、顧客が地域内の代替手段を開発する契機になったりする場合もある。
こうしたリスクのいずれも、水曜日の株価上昇を無効にするものではない。ただし、1日の値動きは長期的な勝者に関する最終判断ではなく、需要シグナルとして解釈すべき理由を示している。
真の競争は完全なAIシステムを巡るものだ
競争の次の段階は、チップ、メモリー、ネットワーク、ソフトウェア、電力、冷却が一体となって機能しなければならないシステムレベルで決まる。
アクセラレーターが単体で価値を生み出すことはほとんどない。大規模なAI導入では、1台のコンピューターのように振る舞うよう設計されたクラスターに、数千のコンポーネントを組み合わせる。性能は、プロセッサー間をデータがどれほど速く移動するか、そしてシステム全体がどれほど信頼性高く稼働し続けるかに左右される。
この変化は、複数の層を連携させられる企業に有利に働く。NVIDIAはアクセラレーター、CPU、ネットワーク、インターコネクト、ソフトウェアを販売している。そのラックスケール戦略は、統合作業を減らすリファレンスアーキテクチャーを顧客に提供する。
AMDは、Instinctアクセラレーター、EPYCプロセッサー、ネットワーク資産、オープンソフトウェアを通じ、同様の方向を追求している。課題は、それぞれ競争力を持つコンポーネントを、大口顧客向けの予測可能なシステムへ転換することだ。
Googleは別の道を取る。同社はTPUを設計し、グローバルクラウドを運用し、商用ハードウェアを購入し、インフラより上位のソフトウェアの多くを管理している。この垂直統合により、Googleは社内サービスと外部顧客向けに異なるコンピューティング経路を選択できる。
AMDとGoogleの関係は、このシステムレベルの市場に適合する。EPYCを搭載したGoogle Cloudインスタンスは、AMDアクセラレーターを使用せずに、高性能コンピューティング、データ処理、AI関連ワークロードを支援できる。別のサービスでは、異なるホストCPUとNVIDIA GPUを組み合わせることもできる。
顧客は、各チップにどのロゴが付いているかよりも、スループット、可用性、ソフトウェア互換性、セキュリティ、運用コストを重視することが多い。だからこそ、ベンチマークでの首位だけでは導入を保証できない。
モデル学習チームは、完了までの時間を優先するかもしれない。オンラインサービスは、推論コストと応答レイテンシーをより重視する可能性がある。規制の厳しい企業は、データの所在、サポート、予測可能なアップデートを優先する場合がある。
こうした要件は、異なるタスクに異なる種類のプロセッサーを使うヘテロジニアスコンピューティングの余地を生む。CPUは柔軟な汎用処理を担う。GPUとTPUは、高度に並列化された計算を高速化する。ネットワークコンポーネントはシステムを接続し、メモリーはプロセッサーにデータを供給する。
ヘテロジニアスなシステムが大量の高性能CPUを必要とし続けるなら、Intelは存在感を維持できる。AMDはEPYCとInstinctの両方を通じて成長できる。NVIDIAは、混在型の代替案よりも導入しやすいプラットフォームにすることで、優位を守ることができる。
ただし、システム競争はクラウド事業者の影響力も高める。Googleはハードウェアをマネージドサービスの背後にパッケージ化できるため、顧客は基盤となるすべてのコンポーネントを選ばずにコンピューティングを利用できる。
この抽象化は、時間とともにチップのブランド力を弱める可能性がある。開発者は特定のプロセッサーではなく、性能目標やサービスレベルを要求するかもしれない。その際、クラウド事業者が求められた結果を実現するハードウェアを決定する。
NVIDIAは、ソフトウェアとプラットフォームの存在感を拡大することで対応している。AMDはソフトウェアのポータビリティを改善し、クラウド企業と新たなインスタンスで協業している。Intelはエンタープライズ互換性と製造オプションを強調している。
電力の利用可能性もこれらの選択を左右する。AIデータセンターには、大容量の電力接続、冷却システム、建設期間が必要になる。ベンチマーク結果が優れたチップでも、そのシステムが拠点の電力枠内に収まらなければ導入を逃す可能性がある。
顧客は今後、電力単位当たりの有用な処理量、総導入時間、稼働率を比較するようになる。稼働率は、導入済みシステムの能力のうち、待機状態ではなく生産的な作業を行っている割合を示す。
市場の上昇は、このチェーン全体での需要拡大を織り込んだ。長期的な競争は、顧客があらゆるシステムコストを考慮した後、どの企業が最も多くの価値を取り込むかに関わる。
AIチップ株上昇を試す3つのシグナル
導入、クラウド売上高、製品ロードマップが、需要の広がりと持続性を確認するなら、この上昇はより大きな意味を持つ。
第1のシグナルは、NVIDIAの次回決算だ。投資家はアクセラレーターの成長を、供給、利益率、経営陣の見通しと比較すべきである。データセンター売上が再び大幅に増加すれば、ハイパースケーラー需要が健在だという見方を強めることになる。
NVIDIAの成長については、総額と同じくらい構成にも注目したい。ネットワーク、ラックスケールシステム、リピート購入は、顧客が単発のチップ注文ではなく、完全な導入を拡大しているかを示し得る。
減速があっても、AIインフラサイクルが自動的に終わるわけではない。ただし、導入の時期、顧客集中、過去の注文が需要を前倒ししていたかどうかに関する疑問は生じる。
第2のシグナルは、AMDが発表済みプラットフォームを認識アクセラレーター売上高へ転換できるかどうかだ。AMDは強い顧客エンゲージメントを報告しているが、投資家にはより大規模な本番導入の証拠が必要だ。
クラウドでの提供状況は有用な指標の一つとなる。主要プロバイダーによるInstinctベースのサービスが増えれば、開発者はプライベートクラスターを構築せずにハードウェアを利用できるようになる。リピート注文はさらに強いシグナルとなる。
EPYC需要にも注目する価値がある。NVIDIAがアクセラレーターを供給する場合でも、AMDはホストプロセッサーを通じてAIインフラに参加できる。サーバーCPUの継続的な成長は、GPUシェアの急拡大を前提とせずに、より広範なAMDとGoogleの論点を支えるだろう。
第3のシグナルは、Googleのインフラ支出が持続的なクラウド成長と受注残の転換を生むかどうかだ。Alphabetの直近の数字は強かったが、その支出計画には継続的な顧客需要が必要となる。
Google Cloudが高成長を維持しつつ利益率を拡大し、受注残を転換できれば、AIインフラが商業的リターンを生んでいるというより強い証拠を同社は得ることになる。その結果は、CPU、GPU、ネットワーク、メモリー、サーバーシステムにまたがるサプライヤーを支えるだろう。
設備投資がクラウド売上高やキャッシュ創出を上回るペースで増加すれば、投資家の精査は強まる。その場合、市場は生産的な導入に結び付いたサプライヤーと、全般的な楽観論の恩恵を受けるサプライヤーをより厳しく区別する可能性がある。
Intelの進展は、この3つのシグナルすべてにまたがる。サーバー需要の強さは製品事業を支える一方、外部の製造契約はファウンドリー戦略の一部を裏付ける。遅延が生じれば、同社はより限定的なCPU回復への依存を続けることになる。
読者は、この競争を1日の株価パフォーマンスに還元すべきではない。AMD、Intel、NVIDIAがそろって上昇したのは、直近の決算が、顧客がなお必要とするコンピューティング量への確信を高めたためだ。売上高、ソフトウェアの成熟度、利益率、製造へのエクスポージャー、実行リスクにおける違いが消えたわけではない。
最も有益な次のステップは、こうした差異を四半期ごとに追跡することだ。NVIDIAのデータセンター事業の成長、AMDの本番導入、そしてGoogle Cloudがインフラ支出を収益へと転換する動きを追うべきである。AMDとGoogleの関係は、複数のチップが受注を獲得する一方で、持続的な支配力を手にするプラットフォームはごく一部に限られる、はるかに大きなシステムの中で目に見える一部分にすぎない。
