マイクロソフト独自AIチップMaia200を発表

小泉耕二

3時間前

マイクロソフトは、Maia 200という新しいAIチップを発表しました。

NVIDIAへの依存を低減し、コスト効率を向上させることを目的としています。マイクロソフトはこれをAzureクラウドで活用し、一部タスクではAmazonやGoogleの競合チップを上回る性能を主張しています。

ポイント

全体として、AIインフラの「垂直統合」が進んでいて、ビッグテックが自社ワークロードに合わせたチップを設計するトレンド（Google TPU、Amazon Inferentia、Meta MTIAなど）を加速することになりそうです。

ここからは、このニュースをビジネス面で深掘りしていきます。

マイクロソフトの今回のチップ開発における最大の動機は、コストコントロールとサプライチェーンリスク低減といえます。

AIブームでNVIDIAのGPU需要が爆発し、価格高騰・供給不足が発生しています。

そんな中、OpenAIのような大規模顧客向けに自社チップを使うことで、30%以上のコスト効率向上を実現可能とされていて、これはAzureの競争力を強化します。
将来的にMaia 200を外部顧客に開放すれば、新たな収益源にもなります。

一方、リスクもあります。自社チップ開発には巨額投資が必要で、性能が期待を下回ればNVIDIA依存が続く可能性があります。

実際、トレーニング分野ではまだNVIDIAの優位性が揺るぎません。

現在、NVIDIAのシェアは現在80-90%超ですが、Maia 200のような動きが続けば、価格競争が激化し、エンドユーザー（企業）にとってはコスト低下の恩恵が期待できます。

競合では、AmazonのTrainium/Inferentia、GoogleのTPU v5、さらには新興のGroqやCerebrasなどが台頭しています。

結果として、AIハードウェア市場は「NVIDIA一強」から「多極化」へ移行し、イノベーションが加速するでしょう。

ただし、短期的にNVIDIAの株価に悪影響を与える可能性は低いです。マイクロソフト自身もトレーニングではNVIDIAチップを大量購入しており、完全な「脱NVIDIA」ではないからです。

今後、Maia200の性能を実際に確認しながら、投資対効果が見合い、使えそうであれば置き換えていく、と言う流れになりそうです。

ビッグテックの垂直統合が進むと、チップ設計・製造の力が少数の巨大企業に集中し、新規参入障壁が高まるリスクがあります。

また、地政学的にはTSMC依存が続くため、サプライチェーン全体の脆弱性は解消されていません。

自動運転や創薬、新素材開発など、さまざまな分野でAIを活用した研究開発が進んでいる状況で、AI開発を行なっている企業においては、良くも悪くもNVIDIAに依存していればよかったという状況が崩れてきています。

リソースの分散、多能化などを考えると、（コストを度外視すれば）NVIDIA一強の方が楽ではあるのですが、そうも言ってはいられません。

そこで、ここからは、この発表に対するAI開発を行う企業への影響を解説します。

NVIDIA一辺倒ではなく、Azure Maia、AWS Inferentia、Google TPUなど複数プロバイダーを評価した方が良いと思われます。

なぜなら、ワークロードに応じて最適な組み合わせを選ぶことで、コストを20-40%削減できる可能性があるからです。

GPU供給不足が続く中、クラウドベンダーのカスタムチップ移行が進むと価格変動が起きやすいです。

1-2年単位でベンダー比較を行い、ロックインを避ける柔軟な契約を優先してください。

大企業であれば、カスタムチップやFPGAの導入を検討する価値があると思われます。

中小企業は、Maia 200のような推論特化チップが開放されたタイミングで、Azure移行を視野に入れてみると良いでしょう。

推論コストが支配的になる生成AI時代では、ここが最大の節約ポイントとなるはずです。

AI開発を行なっている企業は、NVIDIA CUDA中心のスキルセットだけでなく、ONNXやTriton Inference Serverなどのマルチプラットフォームに対応した人材を確保してください。

チップ多様化時代に入ったとき、適応力が競争優位性になります。

地政学リスク（台湾有事など）を考慮し、複数リージョンのクラウド分散やオンプレミス回帰も選択肢に含めてビジネスを進めることが重要になるでしょう。