華為AIチップ3年計画の真意は？Nvidiaの牙城を崩せるか、その戦略を読み解く

華為AIチップ3年計画の真意は？Nvidiaの牙城を崩せるか、その戦略を読み解く

「また来たか」――正直なところ、華為（ファーウェイ）が「All-Connect Conference」（Huawei Connect 2025）でAIチップの3年計画を発表したと聞いた時、私の最初の反応はこれでした。あなたも同じように感じたのではないでしょうか？シリコンバレーの片隅で、あるいは日本の大企業の会議室で、AIの進化を20年間見守ってきた私にとって、こうした野心的な発表は決して珍しいものではありません。しかし、今回は少しばかり、いや、かなり重みが違うように感じています。

なぜなら、これは単なる新製品のロードマップ発表ではないからです。これは、米国の制裁という逆風の中で、中国が自国のAIインフラを自力で構築しようとする、まさに国家的な意志の表れ。そして、AIハードウェア市場で圧倒的な存在感を放つNvidiaへの、真正面からの挑戦状だと私は見ています。過去にも75%以上の企業がNvidiaの牙城を崩そうと試みましたが、その多くは苦戦を強いられてきました。AIチップ開発は、技術的なハードルが非常に高く、莫大な投資と、何よりもエコシステム全体の構築が不可欠だからです。

今回の発表の核心は、2028年までに段階的にリリースされる4つの先進的なAscend AIチップにあります。まず目を引くのは、2026年第1四半期に登場予定の「Ascend 950 PR」ですね。これは大規模言語モデル（LLM）の推論、特に初期プロンプト処理や推薦システムに特化しているとのこと。そして、注目すべきは華為が自社開発した低コストHBM（高帯域幅メモリ）「HiBL 1.0」を搭載し、128GBの容量と1.6TB/sという帯域幅を実現している点です。HBMはAIチップの性能を左右する重要な要素であり、ここを自社で賄おうとする姿勢は、外国サプライヤーへの依存を減らすという強い決意を感じさせます。

さらに、2026年後半には「Ascend 950 DT」が控えています。こちらは推論のトークン生成段階や、より高いメモリ帯域を必要とするモデルの学習に最適化されているとのこと。搭載されるHBMも「HiZQ 2.0」へと進化し、144GBの容量と4TB/sという驚異的な帯域幅を誇ります。この数値は、Nvidiaの最新世代HBMにも匹敵するレベルであり、華為がHBM技術にどれほど力を入れているかが伺えます。そして、2027年後半には「Ascend 960」、2028年後半には「Ascend 970」と続くロードマップは、彼らが長期的な視点でこの市場を捉えていることを示しています。

技術的な詳細に踏み込むと、Ascend 950シリーズがFP8やMXFP4といった低精度データフォーマットに対応している点も見逃せません。これはAIの学習および推論効率を大幅に向上させるための重要な技術であり、限られたリソースの中で最大限の性能を引き出すための工夫が見て取れます。また、新しいKunpengサーバープロセッサと、強力なコンピューティングプラットフォームであるAtlas 950およびAtlas 960の発表も重要です。Atlas 950は8,192個のAscendチップを、Atlas 960はなんと15,488個ものAscendチップをサポートするように設計されており、「スーパーノード＋クラスター」アーキテクチャを用いて超高速なチップ間相互接続を実現するとのこと。これは、まさに大規模AIモデルの学習や推論に必要な、膨大な計算能力とデータ転送速度を確保するための基盤となるでしょう。

この計画は、単に技術的な優位性を追求するだけでなく、ビジネス戦略としても非常に興味深い側面を持っています。Nvidiaが米国の制裁により中国市場で直面している課題は、華為にとって大きなチャンスです。中国国内の企業は、安定したサプライチェーンと高性能なAIハードウェアを求めており、華為はまさにそのニーズに応えようとしています。自社開発のHBMやKunpengプロセッサ、そしてAtlasプラットフォームは、中国が独立したAIハードウェアエコシステムを構築するための重要なピースとなるでしょう。具体的な投資額は公表されていませんが、これだけの野心的なロードマップと技術開発には、間違いなく巨額の資金が投じられているはずです。

では、この華為の動きは、私たち投資家や技術者にとって何を意味するのでしょうか？

投資家の皆さん、短期的にNvidiaの株価に直接的な影響が出る可能性は低いかもしれませんが、長期的な視点で見れば、AIハードウェア市場における競争激化は避けられないでしょう。特に中国国内市場では、華為がNvidiaのシェアを奪っていく可能性は十分にあります。また、HBMサプライヤーの動向にも注目が必要です。華為が自社開発を進めることで、既存のHBMメーカーにどのような影響が出るのか、あるいは新たな提携関係が生まれるのか、注意深く見守る必要があります。

そして、技術者の皆さん。Ascendプラットフォームの進化は、新たな選択肢を提供してくれるかもしれません。特に、FP8やMXFP4といった低精度フォーマットへの対応は、より効率的なモデル開発やデプロイメントの鍵となるでしょう。「Atlas」シリーズの「スーパーノード＋クラスター」アーキテクチャは、大規模AIモデルの学習・推論において、これまでの常識を覆すようなパフォーマンスを発揮する可能性を秘めています。もちろん、エコシステムの成熟度や開発ツールの使いやすさなど、課題は山積しているでしょうが、新しい技術に触れる機会として、その動向を追う価値は十分にあります。

華為のAIチップ3年計画は、単なる技術競争の枠を超え、地政学的な思惑が複雑に絡み合う、まさに「AIチップの新たな冷戦」とも言える状況を象徴しています。過去の経験から言えば、技術的なハードルは非常に高く、一筋縄ではいかないでしょう。しかし、国家的な支援と、華為がこれまで見せてきた執念を侮ることはできません。あなたはこの状況をどう見ていますか？そして、この動きがあなたのビジネスや技術選択にどのような影響を与えると思いますか？