AI収益が過去最高となる中、AMDとGoogleの関係は深まる

AMDはデータセンター事業が2倍超に拡大し、四半期売上高で過去最高を報告した。しかし、その結果によってNvidiaとの競争に決着がついたわけではない。AMDとGoogleの関係は、この構図にもう一つの層を加える。Googleは独自アクセラレータを開発し、より自己完結的なAIプラットフォームを拡大する一方で、AMDのサーバープロセッサも利用している。

AMDの第2四半期売上高は115億4,000万ドルで、前年同期比50%増となった。データセンター売上高は67億ドルに達し、107%増で全社売上高の58%を占めた。AMDはまた、データセンターAI事業の売上高が2倍超に増加したと述べた。

これらの数値は、AMDがAIインフラ市場においてより大きなサプライヤーになったことを示す。ただし、AMDがNvidiaからどれほどのアクセラレータ市場シェアを奪ったのかを示すものではない。AMDはEPYCサーバープロセッサ、Instinctアクセラレータ、ネットワーキング、ラックスケールシステムを一つの報告セグメントにまとめている。

この違いは、企業の購入担当者や開発者にとって重要だ。AMDはもはや単なる代替チップを売っているだけではない。同社は、コンピュート、ネットワーキング、ソフトウェアを導入可能なAIプラットフォームへと統合するラックスケールシステム、Heliosを構築している。

Nvidiaはすでにこの水準でインフラを販売しており、成熟したソフトウェア環境と幅広いクラウド提供体制に支えられている。GoogleはTensor Processing Units（TPU）を通じて別の道を進みつつ、Google CloudでAMDプロセッサも提供している。

したがって、この過去最高の四半期は、勝利の確定ではなく転換点を示すものだ。AMDはAIインフラ需要が自社の財務構成を大きく変え得ることを示した。次の試練は、利益率やソフトウェアの使いやすさを損なうことなく、顧客のコミットメントを再現可能な導入へと転換することである。

AMDの過去最高の四半期が競争の規模を変える

AMDの決算は、データセンターコンピューティングが同社の財務の中心になったことを示している。ただし、セグメントの構成は依然として、投資家が導ける結論を限定している。

AMDの四半期決算は、2026年6月27日までの3カ月間を対象としている。売上高は前年同期の76億9,000万ドルから115億4,000万ドルへ増加した。前四半期比でも13%増となった。

GAAPベースの粗利益は62億ドル、営業利益は19億9,000万ドルだった。純利益は前年同期比163%増の23億ドルとなった。AMDはGAAPベースの粗利益率を54%、非GAAPベースの粗利益率を56%と報告した。

2025年との比較には注意が必要だ。前年同期には、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。この費用により、前年の粗利益率と営業成績は押し下げられた。

その比較要因を考慮しても、事業が明確に拡大したことに変わりはない。データセンター売上高は約32億ドルから67億ドルへ増加した。クライアントおよびゲーミングの売上高は6%増の38億ドル、組み込み部門の売上高は19%増の9億7,700万ドルとなった。

この構成は、AMDがどれほど大きく変化したかを示している。データセンターは総売上高の58%を占め、前年同期の42%から上昇した。このセグメントは今や、AMDの従来のPC、ゲーミング、組み込み事業を合計した規模を上回る重要性を持つ。

AMDは、データセンターの増収要因をEPYCプロセッサとInstinct GPUにあるとした。EPYC CPUは、AIアクセラレータの準備、データ供給、協調を含む汎用サーバーコンピューティングを担う。Instinct GPUは、AIの学習と推論で使われる並列計算を実行する。

推論とは、学習済みモデルを実行して回答や予測を生成するプロセスである。その経済性は、単純なチップ速度だけでは決まらない。メモリー容量、ネットワーキング、稼働率、消費電力、ソフトウェアが、生成トークン当たりの最終コストに影響する。

AMDはデータセンターAI事業の売上高が2倍超になったと述べたが、その事業を独立した数値としては開示していない。読者は67億ドルのセグメントを、EPYCプロセッサとInstinctアクセラレータに明確に分けることはできない。

この報告方法はNvidiaとの比較を複雑にする。また、アクセラレータ出荷ではなく堅調なサーバーCPU需要から、どれほどの成長が生じたのかを外部の人間が判断することも妨げる。

AMDの最高経営責任者であるLisa Su氏は、EPYC需要が加速する一方、Instinctの導入規模も拡大していると述べた。同社は、2026年後半にデータセンター売上高が加速することも見込んでいる。

AMDは第3四半期について、売上高を約130億ドル、変動幅を3億ドルと予想した。中間値は前年同期比41%増、前四半期比でも13%増に相当する。

この見通しは、一過性の四半期的な急増ではなく、継続的な拡大を示している。ただし、非GAAPベースの粗利益率見通しが56%で据え置かれたことは、結果に内在する最初の緊張を生む。AIの急成長は、予想収益性の即時の上昇にはまだつながっていない。

この四半期が重要なのは、AMDにより広範なインフラ競争へ資金を投じるだけの規模を与えるからだ。しかし同時に、将来のあらゆる結果に対する基準も引き上げる。成長には今後、より明確なアクセラレータ採用、信頼できるシステム納入、持続可能な経済性が伴わなければならない。

AMDとGoogleのインフラ関係が双方向に機能する理由

AMDとGoogleの関係は、同じ企業が顧客、パートナー、アーキテクチャ上の競合相手になり得る新しいAIサプライチェーンを示している。

Google Cloudは、AMD EPYCプロセッサを搭載した複数の仮想マシンファミリーを提供している。現在のAMDインスタンスは、クラウドアプリケーションからハイパフォーマンスコンピューティング、AIサービスまで幅広いワークロードをサポートする。

Googleは自社インフラ内にもプロセッサを導入している。AMDは、ハイパースケーラーが内部システムおよびパブリッククラウド提供全体でEPYCの拡大を続けていると述べ、Amazon Web Services、Microsoft、Oracleと並んでGoogleを挙げた。

これはAMDにとって直接的な収益チャネルを生む。AIサービスでは、アクセラレータがAMD製品でなくても、その周囲にCPUが必要となる。CPUはジョブをスケジューリングし、ストレージを管理し、ネットワーク処理を担い、データ準備を支援する。

Google CloudのC4D、N4D、H4D、G4ファミリーは、第5世代AMD EPYCプロセッサを採用している。一部は汎用コンピューティングを対象とし、別の一部は高度な技術計算やグラフィックスのワークロードを支える。したがってGoogleは、AI計算を別のハードウェアに振り向けつつ、AMD CPUを購入できる。

この関係は排他的ではない。Google CloudはIntelベースのマシンと、独自のArmベースAxionプロセッサも運用している。顧客はワークロードの挙動、ソフトウェア要件、可用性に応じてアーキテクチャを選択できる。

Googleの社内AI戦略には別の選択肢もある。TPUはGoogleが機械学習ワークロード向けに設計した専用アクセラレータだ。これらは、AMD InstinctやNvidia GPUが対象とする学習および推論タスクの一部で競合する。

このため、AMDとGoogleの主要な緊張関係は、従来型のサプライヤー契約よりも興味深い。Googleがクラウド容量を拡大すればAMDは恩恵を受けるが、Googleはカスタムシリコンによって市販アクセラレータへの依存も減らしている。

Alphabetは、第2四半期のGoogle Cloud売上高が82%増加したと報告した。同社のクラウドの勢いは、チップ、モデル、データ、セキュリティ、エージェントプラットフォームにまたがる統合ポートフォリオに支えられている。

Googleは、モデルへの需要増加により供給制約が続いていると述べた。自社モデルのAPIは毎分約220億トークンを処理し、1四半期前の160億トークンから増加した。この拡大には、データセンター全体でより多くのコンピュートが必要となる。

この需要のすべてが一つのプロセッサベンダーに流れるわけではない。GoogleはワークロードをTPU、GPU、CPU、そして異なるクラウドマシンファミリーに分散できる。複数のプロセッサタイプが連携して動作することを意味するこのヘテロジニアスなアプローチは、ハイパースケールインフラ全体で標準になりつつある。

GoogleがTPUを使用する場合でも、汎用コンピューティングは依然としてそれらのアクセラレータを取り囲むため、AMDは利益を得る。しかし、AMDのInstinctシステムがEPYC CPUとともに一部のアクセラレータワークロードを獲得すれば、その利益ははるかに大きくなる。

現時点の証拠は、CPUに関する関係を明確に裏付けている。ただし、Geminiの学習または推論向けにGoogleがAMDの最新Instinct GPUを幅広く導入するというコミットメントを確認するものではない。

この検証上の空白は明確にしておくべきだ。AMDとGoogleに関する検索関心は、文書化されたEPYCパートナーシップと、より大規模なアクセラレータ契約に関する推測を容易に混同し得る。AMDの決算では、そのようなコミットメントは発表されなかった。

Googleにとって、サプライヤーの多様化は交渉上の優位性と容量面の柔軟性をもたらす。AMDベースのマシンを追加すれば、顧客の選択肢を広げる一方で、単一のプロセッサロードマップへの依存を抑えられる。

AMDにとって、Google Cloudは流通と検証の場を提供する。開発者は物理サーバーを購入したりクラウドプロバイダーを変更したりせずに、EPYCベースのインフラを利用できる。可用性により、顧客は性能に関する主張を試しやすくもなる。

この双方向の関係は、AIインフラにおけるより広範な変化を反映している。クラウド企業はカスタムプロセッサを設計する一方、柔軟性や市場投入までの時間を改善できる場面では市販ハードウェアを購入するようになっている。

AMDはこの混在する環境で成功しなければならない。勝利するためにGoogleがTPUを放棄する必要はない。AMDが十分なCPU、GPU、ネットワーキング、ソフトウェアの層で価値を持ち、置き換えのコストが高くなることが必要だ。

HeliosがAMDをチップベンダーからシステム競争相手へ変える

Heliosは、購入者が単独のアクセラレータ仕様ではなく完全なシステムを評価するラックスケールで競争する、AMDの試みである。

AMDはHeliosをラックスケールAIプラットフォームとして発表した。ラックスケール設計では、プロセッサ、メモリー、ネットワーキングを搭載するキャビネット全体を、一つの協調したコンピューティングシステムとして扱う。このアプローチは、単一サーバーには収まらないほど大きなモデルを支える。

Heliosは、Instinctアクセラレータ、EPYCプロセッサ、Pensandoネットワーキング技術、AMDのROCmソフトウェア環境を組み合わせる。ROCmは、AMDアクセラレータのプログラミングと運用に向けた同社のオープンなソフトウェアスタックだ。

このプラットフォームが戦略的に重要なのは、Nvidiaがもはや個別GPUを主軸に競争していないためだ。同社のシステムは、アクセラレータ、CPU、ネットワーキング、ライブラリー、管理ツールを統合された導入モデルへと接続している。

したがってAMDは、ベンチマーク性能以上のものを満たす必要がある。顧客には、予測可能な導入、安定したソフトウェア、アクセラレータ間の効率的な通信、大規模な本番ワークロードへの対応が求められる。

AMDは、Heliosの立ち上がりが2026年後半に始まるとしている。同社は、Anthropic、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle、および複数のクラウドプロバイダーを、このシステムを導入済みまたは導入を計画している組織として挙げた。

これらのコミットメントは、構造と時期がそれぞれ異なる。パートナーシップの発表は、計上済みの売上高、導入済み容量、または持続的な本番稼働率と同じではない。

AMDのAnthropic導入は、Heliosラックにおける最大2ギガワット分のMI450 Series GPUを対象とする。この取り決めには、ClaudeとROCmに関わるソフトウェア協業も含まれる。

OpenAIは以前、MI450アクセラレータから始まる導入について、AMDを優先インフラパートナーとして選定した。Microsoftは、最先端モデルの推論向けにAzureへHeliosラックを導入する計画を発表している。

これらの合意は、AMDに信頼できる中核顧客をもたらす。同時に、技術要件の厳しい少数の購入者に実行リスクを集中させる。これらの顧客は、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキング、サービス能力が同時に整うことを期待している。

MI450は、この転換の中心に位置する。AMDのMI400アクセラレータ世代に属し、ラックスケールのAI導入向けに設計されている。同社は、異なるAIおよび高性能コンピューティングのワークロードに対応するMI455XとMI430Xのバリエーションも発表した。

製品ロードマップが重要なのは、AIラボがシステム稼働の何年も前からインフラを計画するためだ。電力の確保、データセンターの建設、メモリ供給、ネットワークの調達は、多くの場合アクセラレータの納入よりかなり前に始まる。

そのため、大規模なコミットメントは、当四半期のアクセラレータ売上を直ちに変えずとも、将来の収益の見通しを支え得る。AMDの過去最高四半期は足元の需要を反映しており、Heliosへのコミットメントは継続的な成長という同社の主張を支える。

AMDの機会を生む仕組みは、顧客が第2の実用的な導入プラットフォームを求めていることにある。ハイパースケーラーは、容量、交渉力、そして単一サプライヤーの遅延に対する保護を望んでいる。

AMDは、なじみ深いx86 CPUアーキテクチャを維持しながら代替案を提供できる。また、他社のアクセラレータを採用するシステムにもCPUを販売できるため、各データセンターに参入する経路を複数持つ。

より難しい課題はソフトウェアだ。AI開発者はしばしば、NvidiaのCUDA環境向けに洗練されたライブラリ、フレームワーク、運用手法を軸に構築する。主要フレームワークがAMDハードウェアをサポートしていても、コード移行にはテスト、最適化、人員の時間が必要となる。

ROCmは改善しており、大口顧客は重要なワークロードの最適化にエンジニアを投入できる。一方で、小規模組織では経済性が異なる。長期の移植プロジェクトなしに、一般的なモデルとツールを動かす必要がある。

Googleは、このソフトウェア上の問いがなぜ中心的なのかを示している。同社の統合AIポートフォリオは、ハードウェアをモデル、クラウドサービス、ガバナンス、開発者ツールと結び付けている。AMDは、自社プラットフォームを同様に多層化された環境に自然に適合させなければならない。

優れたチップはベンチマークで勝てる。成功するプラットフォームは、変化するモデルと本番環境の条件下でも高い稼働率を維持しなければならない。Heliosは、より広いこの基準で評価されることになる。

真の変化は、AMDが信頼性の問題ではなくシステムの問題に向き合うだけの顧客コミットメントを得たことだ。買い手はAMDをインフラ供給者の候補として受け入れている。残るのは、導入が日常的にスケールできることを示す証拠だ。

売上急増が証明しないこと

過去最高の成長はAMDコンピューティングへの需要を裏付けるが、同等のアクセラレータシェア、優れた経済性、あるいは問題のない実行力を証明するものではない。

最初の不確実性はセグメント報告にある。AMDはサーバーCPUとデータセンターGPUを単一の売上カテゴリーにまとめている。EPYCの好調なパフォーマンスは、Instinctがより小さな基盤から成長している場合でも、Data Center売上を押し上げ得る。

データセンターAI売上が2倍超になったというAMDの発表は方向性を示すが、規模は示していない。同社は前期の数値、現行の数値、出荷台数、アクセラレータの粗利益率を開示していない。

この欠落により、競争上の進展を正確に測ることはできない。またアナリストは、顧客発表、サプライチェーンの推計、今後の経営陣による開示に依存せざるを得ない。

2つ目の不確実性は収益性に関するものだ。AMDは大幅な前四半期比の売上成長を予想しながら、第3四半期の非GAAP粗利益率は約56%にとどまると見込んでいる。

横ばいの見通しは、AIシステムの経済性が弱いことを証明するものではない。製品立ち上げには初期の製造コストが伴う可能性があり、売上構成もCPU、アクセラレータ、ゲーミング製品、組み込みチップの間で変動し得る。

しかし投資家は、AI売上の増加が最終的に会社全体の利益率を押し上げるかを確認する必要がある。ラックスケールの導入には、高価なメモリ、ネットワーク、パッケージング、検証、顧客サポートが含まれる。

AMDは、データセンター規模で大きく上回るサプライヤーとも競合している。Nvidiaは、2026年1月終了の会計四半期におけるData Center売上が623億ドルだったと報告した。その立場は、ソフトウェア、ネットワーク、年次製品開発に充てる大きなリソースを同社にもたらす。

両社は異なる会計暦と報告構造を用いているため、数値を直接比較することはできない。それでも規模の差は、AMDの107%成長が市場リーダーシップと同義ではないことを示している。

Nvidiaの優位性はハードウェア売上にとどまらない。CUDAは、長年にわたる開発者利用、最適化済みライブラリ、ドキュメント、運用経験を蓄積してきた。こうした資産は、すでにNvidiaシステムを使うチームの導入リスクを低減する。

AMDはオープンソフトウェア、競争力あるハードウェア、大口顧客とのエンジニアリング提携で対抗できる。しかし、オープンであることだけで切り替えコストが下がるとは限らない。顧客が重視するのは、ライセンス思想よりも信頼性とエンジニアリング時間だ。

Googleは別の方向から圧力を加える。カスタムアクセラレータにより、ハイパースケーラーは特定のワークロードを最適化し、外部GPUベンダーへの依存を減らせる。Googleは、すべてのタスクに単一のプロセッサアーキテクチャを必要としない。

他のクラウド企業も同様の戦略を進めている。AmazonはTrainiumアクセラレータを開発しており、MicrosoftはMaiaハードウェアを導入した。Broadcomは、大規模インフラ事業者にカスタムアクセラレータ技術を提供している。

したがってAMDは、Nvidiaだけでなく、最も有望な潜在顧客とも競合している。この特異な構造は、単純な市場シェアの物語を成り立ちにくくする。

供給制約も別のリスクを生む。高度なAIシステムは、高帯域幅メモリ、最先端製造、高度なパッケージング、ネットワーク部品、利用可能な電力に依存している。

AMDは、規制当局向け提出書類で、メモリと製造能力の確保をリスク要因として挙げている。1つの部品の遅れが、ラック全体の導入を延期する可能性がある。

輸出規制も依然として変動要因だ。前年のMI308に関する費用計上は、政策変更が在庫、販売可能な顧客、財務比較に迅速に影響し得ることを示した。

顧客集中にも注意が必要だ。大型の複数年コミットメントは規模を生む一方、キャンパス建設の遅れやモデル戦略の見直しにより、多額の売上が四半期間で移動する可能性がある。

楽観的な解釈にはなお説得力がある。AMDは現在、主要顧客、成長するCPUフランチャイズ、アクセラレータのロードマップ、ラックスケールシステムを備えている。複数のクラウド環境では、AIコンピュートへの需要が引き続き利用可能な容量を上回っている。

懐疑的な解釈も同様に必要だ。AMDは、発表された容量が実稼働容量へ転換されること、ソフトウェアが一般的なユーザーを支援できること、そして売上が改善する収益を生むことを示さなければならない。

いずれの解釈も、過去最高四半期を否定する必要はない。この結果は、より強い出発条件を確立した。だが、有望なプラットフォームと持続可能な第2標準の間にある作業をなくすものではない。

次のAMD・Google章を決める3つのシグナル

次の局面を決めるのは、Heliosの稼働容量、より明確なアクセラレータの経済性、そしてパートナーシップ発表の積み重ねではなく、より広範なクラウドでの利用可能性だ。

最初のシグナルはHeliosの立ち上げだ。AMDによれば、導入は2026年後半に拡大し始め、複数の著名なAIラボとクラウド事業者が関与している。

読者が注目すべきは、購入コミットメントだけでなく、本番稼働に入るシステムだ。本番の証拠には、一般提供されるクラウドインスタンス、顧客によるワークロード開示、初期導入後の追加発注などが含まれる。

導入の成功は、AMDが完全なAIインフラを提供できるという主張を強める。遅延は、MI450アクセラレータ、EPYCプロセッサ、ネットワーク、メモリ、ROCmの統合がなお困難であることを示唆するだろう。

ラックスケールシステムには多くの障害点があるため、この違いは重要だ。ネットワークやソフトウェアが顧客の高い稼働率維持を妨げるなら、チップ出荷の価値はほとんどない。

2つ目のシグナルは、AMDの売上構成と利益率の推移だ。同社は、非GAAP粗利益率を約56%に維持しつつ、さらに前四半期比で売上が増加すると予測している。

今後の決算では、加速するData Center売上が利益率をその水準より押し上げるかが明らかになるはずだ。投資家には、より広いセグメント内におけるInstinct売上についても、より多くの情報が必要だ。

アクセラレータ売上を別途示せば、透明性は向上する。システム売上、供給可能性、EPYCとInstinctの相対的な寄与に関する説明も同様だ。

アクセラレータ売上の加速とともに利益率が上昇すれば、プラットフォーム論は強化される。利益率が横ばいのままでも自動的にそれが否定されるわけではないが、価格設定とシステムコストへの疑問は強まる。

3つ目のシグナルは、限定的な導入を超えたクラウドアクセスだ。大規模AIラボはソフトウェアを最適化し、個別の取り決めを交渉できる。大半の企業には、明確な提供状況と使い慣れた管理ツールを備えた標準化サービスが必要だ。

AMDとGoogleの関係は、有用な試金石となる。Google Cloudはすでに複数のEPYCベースのマシンファミリーを提供しており、AMDはCPUで大きな存在感を持つ。

未確認なのは、Googleが顧客の選択を変えるほど広く現世代InstinctまたはHeliosの容量を提供するかどうかだ。そのような提供が実現すれば、この関係はサーバープロセッサを超えて深まる。

Googleは、最も重要なモデルワークロードをTPUや他の選定アクセラレータへ引き続き振り向ける可能性もある。その結果となれば、AMDのCPUとしての役割は維持される一方、Googleのプラットフォーム内でのアクセラレータ機会は限定される。

Microsoft Azure、Oracle Cloud、専門GPUプロバイダーも追加の証拠となる。複数のクラウドで幅広く利用可能になれば、単一パートナーへの依存を減らし、開発者がROCmを試す機会を増やせる。

容量が整った後の採用を左右するのは開発者体験だ。ドキュメントの品質、フレームワーク互換性、デバッグツール、モデル性能が、顧客が初期トライアル後も利用を継続するかを決める。

インフラ購入者は、注目を集めるアクセラレータ仕様ではなく、ワークロード全体の経済性を評価すべきだ。有用な指標には、ドル当たりのトークン数、消費電力、稼働率、エンジニアリング時間、地域間の提供状況がある。

こうした評価を行うチームには、ベンチマーク、ベンダーの主張、変化する導入予定日を信頼できる形で記録することも必要となる。検索可能なエンジニアリングワークフローは、製品ロードマップが変化しても、その証拠を結び付けておくのに役立つ。

より大きな問いは、AMDがAIインフラに参画しているかどうかではなくなった。過去最高四半期がその問いに答えている。問われているのは、AMDがNvidiaやカスタムクラウドシリコンと並ぶ日常的なプラットフォーム選択肢になるかどうかだ。

開発者にとって、それはハードウェアの選択肢が増え、ベンダーにソフトウェア改善への圧力が強まることを意味する。企業にとっては、容量、アーキテクチャ、調達条件に関する交渉力を生む。

GoogleにとってAMDは、依然として有用である一方、戦略的には不完全な存在だ。EPYCプロセッサはGoogle Cloudのコンピュートポートフォリオを広げ、Google独自のチップはアーキテクチャ上の独立性を守る。

AMDにとってGoogleは、1つの関係の中に機会と制約の両方を示している。クラウドの成長はAMDプロセッサへの需要を生むが、カスタムシリコンは最も価値の高いAIワークロードを巡って競合する。

次の発表だけでなく、次の本番導入に注目すべきだ。Heliosがスケールし、利益率が改善し、クラウドアクセスが拡大すれば、AMDの過去最高四半期は構造的変化の始まりに見えるだろう。これらのシグナルが停滞すれば、この売上急増は、異例に制約された市場で取り込んだ需要に近いものと映るだろう。