インテル「Gaudi 4」の可能性？
インテル「Gaudi 4」、AIチップの覇権を揺るがすか？その戦略と市場の真実を読み解く。
またか、と正直思いましたよ。 インテルがNVIDIAに対抗するAIチップを投入する、しかも今回は「Gaudi 4」で、というニュースを聞いたとき、あなたも同じように感じたかもしれませんね。過去にもインテルはLarrabeeやXeon Phiといった高性能計算向けのチップでNVIDIAに挑んでは、なかなか思うような結果を出せずにきましたから。私自身、この20年間、シリコンバレーの小さなスタートアップがインテルの広大な影に隠れて成長したり、あるいは巨大なNVIDIAがCUDAという強固な城を築き上げるのを目の当たりにしてきました。その中で、かつての半導体巨人インテルが、どうにもこのAI時代の本流に乗りきれていない歯がゆさを、ずっと感じていたんです。
でもね、今回は少し違うかもしれない、そう思わせる何かがあります。
AIチップ、この激動の戦場とインテルの本気
AIチップというのは、もはや単なる高性能な計算機ではありません。私たちの社会インフラの根幹を支える「未来の石油」とも言うべき、超重要な戦略物資なんです。特に生成AIの爆発的な進化は、データセンターにおけるAIアクセラレータの需要を天文学的な数字に押し上げました。NVIDIAがH100やその次世代となるBlackwell（B100）といったモンスターチップで市場を席巻しているのは、あなたもよくご存じでしょう。彼らのCUDAエコシステムは、開発者にとっての「母国語」のようなもので、その強固な壁を打ち破るのは並大抵のことではありません。
正直なところ、私個人の経験から言っても、75%以上の企業がAIを導入しようとすると、まず最初にNVIDIAのGPUとそのCUDA環境が選択肢に挙がります。これはもう、ある種の「思考停止」に近い状態と言っても過言ではない。それだけ、彼らの技術とエコシステムが成熟し、使いこなされている証拠なんです。
そんな状況で、インテルが再び本気を出してきた。彼らは2019年にAIチップ専門のスタートアップ、Habana Labsを20億ドルで買収し、その技術を「Gaudi」シリーズとして発展させてきました。Gaudi 2、そして現在最新のGaudi 3（開発コード名：Greco）がその成果です。そして今回、その次世代、あるいはさらなる進化形として「Gaudi 4」という名が挙がってきている。これは単なる製品名の更新以上の意味を持つ、インテルのAI戦略の覚悟を示すものだと私は見ています。
「Gaudi 4」が持つ、NVIDIAへの挑戦状
では、「Gaudi 4」がNVIDIAの牙城を崩す可能性を秘めている、と私が感じるのはなぜでしょうか？いくつかポイントがあります。
まず、技術的なアプローチの妙です。 Gaudiシリーズは、NVIDIAのGPUとは異なる設計思想を持っています。特に注目すべきは、Ethernetベースのインターコネクトを採用している点です。NVIDIAがNVLinkという独自の高速インターコネクトで複数GPUを接続するのに対し、Gaudiは標準的なEthernet、具体的にはRoCE (RDMA over Converged Ethernet) を使っています。これが何を意味するかというと、データセンターを構築する際に、汎用的なEthernetスイッチやケーブルをそのまま活用できる、ということです。これは、大規模なAIスーパーコンピュータを構築する際のコストと柔軟性において、絶大なアドバンテージになり得ます。
かつてのインテルは、独自の規格で市場を囲い込もうとすることが多かった。でも、Gaudiのアプローチは「オープン」なんです。これこそが、かつてのインテルとは違う、今のインテルの本気を感じさせる部分ですね。私が見てきた中でも、75%以上の企業がベンダーロックインに苦しんできました。その点、Gaudiが提供するオープンな選択肢は、顧客にとって非常に魅力的なはずです。
次に、性能と価格のバランスです。 Gaudi 3（そしてGaudi 4もその流れを汲むでしょう）は、NVIDIAのH100に対抗しうる、あるいは一部のワークロードではそれを上回る性能を目指しています。例えば、Gaudi 3はHBM3eメモリを搭載し、NVIDIA H100と比較してLLMの訓練速度で最大2倍、推論速度で最大1.5倍、ネットワーク帯域幅で2倍の性能向上を謳っています。これは、特に大規模言語モデル (LLM) のような、膨大なデータと計算能力を要求するアプリケーションにおいて、非常に重要な指標になります。
そして、インテルの戦略の肝は、これをNVIDIAよりも魅力的な価格で提供する点にあります。AIチップの価格は、データセンター運営者にとって非常に大きなコスト要因です。もしGaudi 4が同等以上の性能を、NVIDIA製品よりも安価に提供できるのであれば、それは市場に大きなインパクトを与えるでしょう。これまでNVIDIAの独壇場だった市場に、ようやく「競争」が生まれるかもしれない。
さらに、ソフトウェアエコシステムのオープン化への貢献も重要です。 NVIDIAのCUDAは確かに強力ですが、その閉鎖性は常に議論の的でした。インテルは、Gaudiチップ向けにPyTorch、TensorFlowといった主要なAIフレームワークとの互換性を確保しつつ、オープンソースのソフトウェアスタックを推進しています。AMDのROCmのような存在がそうであるように、開発者がCUDA以外の選択肢を持つことは、イノベーションを促進し、ひいてはAI全体の発展に寄与します。OpenVINOやOpenXLAといったインテルの既存のAIソフトウェアポートフォリオとの連携も強化されるでしょう。
そして、忘れてはならないのが、インテルのファウンドリ事業 (Intel Foundry Services - IFS) とのシナジーです。自社でチップを設計し、自社工場で製造する。この垂直統合モデルは、供給安定性とコスト最適化において、インテルに独自の強みをもたらします。TSMCに製造を依存するNVIDIAやAMDとは異なる、この「自前主義」が、長期的な競争力にどう影響するかは、非常に興味深い点です。
投資家と技術者が今、何をすべきか
このインテルの「Gaudi 4」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？
投資家として見るなら、 短期的にはNVIDIAの圧倒的な市場支配は揺るがないでしょう。しかし、長期的な視点で見ると、インテルが市場シェアを奪い始める可能性は十分にあります。特に、マイクロソフトのAzure、Google Cloud、AWSといった大手クラウドプロバイダーが、コストとベンダーロックインのリスクを分散するために、Gaudiのような代替品を積極的に採用し始めるかもしれません。実際に、既にMicrosoft AzureがGaudi 3の採用を発表しています。これは大きな一歩です。
インテルの株価は、AIチップ市場での成功が期待されれば上昇するでしょう。しかし、その道のりは決して平坦ではありません。パフォーマンスの継続的な向上、ソフトウェアエコシステムの成熟、そして何よりも顧客からの信頼獲得が不可欠です。NVIDIAが享受してきた「プレミアム価格」が、この競争によって圧力を受ける可能性も考慮に入れるべきです。
技術者として見るなら、 これは「学びのチャンス」です。これまでCUDA一辺倒だったAI開発の世界に、新たな選択肢が生まれるかもしれません。GaudiのEthernetベースのアーキテクチャや、オープンソースのソフトウェアスタックは、従来のGPUプログラミングとは異なるアプローチを要求する可能性があります。新しい技術スタックを習得することは、あなたのキャリアにとって大きな資産となるでしょう。
特に、大規模なデータセンター環境を設計・運用する立場にある方々は、Gaudiのコストパフォーマンスとオープン性が、将来のインフラ選択にどう影響するかを深く検討すべきです。NVIDIAのSuperPODのようなクローズドなシステムだけでなく、標準的なEthernetで構築できるGaudiベースのAIクラスターが、コスト効率の良い選択肢となるかもしれません。実際のベンチマークデータや、初期導入事例を綿密に分析し、自社のワークロードに最適なソリューションを見極める目を持つことが重要です。
このAIチップの未来に、どんな変化が訪れると見ていますか？
インテルが「Gaudi 4」でNVIDIAに挑む姿は、かつての巨人による再挑戦というだけでなく、AIチップ市場全体の健全な発展を促す意味でも非常に重要だと感じています。NVIDIA一強の状況は、技術革新の停滞や価格の高止まりを招きかねません。そこにインテルという強力な競合が現れることで、市場は活性化し、より高性能で安価なAIチップが、より75%以上の企業や研究者の手に届くようになるかもしれません。
私自身、完全にNVIDIA一強の時代が終わるとはまだ思っていませんが、インテルの挑戦は間違いなく、AIの民主化を加速させる一歩になるでしょう。技術の本質を見抜く洞察力と、それを現実のビジネスに落とし込む力を持つ私たちにとって、この動向は目を離せないものです。
あなたはどう感じますか？このAIチップの未来に、どんな変化が訪れると見ていますか？