著者：张逸凡

編集：申思琦

出典：ハードAI

チップデザインとシステムの複雑性が増すにつれて、テクノロジー大手はより多くのASICメーカーと協力するようになる。

モルガン・スタンレーは、ハイエンドカスタムASICチップ市場の規模が200億ドルから300億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は20％に達すると予測している。

ブロードコムとマーベルはASIC市場の主要なリーダーであり、勝者になる可能性がある。

現在、両社は市場シェアの60％以上を占めている。

ブロードコムは55-60％のシェアで首位に立ち、マーベルは13-15％のシェアを持っている。

さらに、クラウドベンダーや大手OEMメーカーがASICに参入し、サプライチェーンは単一のリーダーであるエヌビディアから多様化する可能性がある。

1、ASICとアクセラレーターカード

ASICと一般的なアクセラレーターカードの競争は古くから存在しており、クラウドベンダーや大手OEMメーカーが参入するにつれて、競争は激化している。

現在、一般的なアクセラレーターカードの主要メーカーはエヌビディアであり、AI計算市場の70％近くを占めています。ASICの主要メーカーはブロードコムとマーベルであり、両社はASIC市場の60％以上を占めています。

ASICは、特定のタスクシナリオで高性能、低消費電力、コスト効果、機密性と安全性を持ち、回路基板のサイズを小さくする優位性があります。

これは主に以下の理由によるものです。

• ASIC：特定のアプリケーション向けに設計された集積回路で、特定のタスクに最適化されており、これらのタスクでは通常、GPUより高性能で、低消費電力である。ただし、一般化されていないため、一般的な用途には適していません。

• 一般的なアクセラレーターカード：標準化された高い計算能力を提供しますが、特定のタスクシナリオに焦点を当てていません。広範なアプリケーションに適しており、その一般性を持っています。

つまり、ASICは一般化されていない代わりに、特定のシナリオで高い性能を提供します。通常のアクセラレーターカードは一般化されていますが、特定のシナリオではASICほどの性能を発揮できません。

実際に、異なるアクセラレーターカードの顧客の要件は異なります。

例えば、クラウドベンダーはエラスティックコンピューティングに重点を置き、企業はクラスターコンピューティングに関心があるかもしれません。特定のニーズに対応する場合、ASICは通常のアクセラレーターカードよりも優れた性能を発揮し、顧客の使用シナリオにより適しています。

現在、Google、Meta、Microsoft、Amazonなどのクラウドや超大規模企業がASICのトレンドをリードしています。

たとえば、GoogleのTPU、MetaのMTIA、MicrosoftのMaia、AmazonのTrainium2などです。

ASICのコストが一般的なアクセラレーターカードよりも高い場合があります。大摩の算出によると、GB200のTCO（総所有コスト）はTPUv5よりも44％、Trainium 2よりも30％低いです。

2、ブロードコムとMarvell

チップの設計やシステムの複雑さが増すにつれて、大規模なクラウドコンピューティングやデバイスOEMメーカーはASICデザインパートナーとの協力を増やす傾向がある。

ブロードコムとMarvellは、ASIC市場のリーダー企業として勝者となる可能性がある。

1）ブロードコムのパートナーシップと展開

ブロードコムは、谷歌の自社開発AIチップTPUの主要な製造元となってきた。この協力関係は約10年間継続しており、

現在までに6世代のTPUを共同開発し、第6世代TPU（3nmプロセス）の量産を進めている。

市場では、谷歌がコスト削減のため、ブロードコムとの協力から離れて自社開発する可能性が伝えられているが、

最近のアナリスト会議で、ブロードコムは谷歌向けの複数世代のTPUを提供する契約を締結したことを明らかにした。JPモルガンは、この契約には第7世代（v7）のTPUの提供も含まれており、2026/2027年に第7世代TPUが発売されると予想している。

これまでに、Googleがブロードコムに支払ってきたTPUの費用は年間20億ドル程度で、2023年には35億ドル、24年には急速に拡大するAI需要により70億ドルに達すると予想されている。

また、ブロードコムとMetaのAIインフラストラクチャーに関する協力も相応の収益をもたらすと予想されており、JPモルガンは、今後2年間で数十億ドルに達する可能性があると予測している。

ブロードコムの顧客は、GoogleやMetaだけでなく、Apple、Cisco、Fujitsu、Ericsson、Nokia、HPE、NEC、Juniper Networks、Ciena、Volkswagen、Western Digitalなど、さまざまな業界の多くの企業が含まれる。

2）Marvellの将来

Marvellは、長年にわたりAmazon、Google、Microsoftなどの企業とのASICの協力関係を築いてきた。

現在、Marvellは、Amazonの5nm TraniumチップやGoogleの5nm Axion ARM CPUチップなど、初めての2つのAI ASICプロジェクトを加速して生産しているという。

さらに、1）Amazon Inferentia ASICは、2025年に立ち上がる予定であり、2）Microsoft Maiaは、2026年に立ち上がる予定であるという大規模なプロジェクトも進行中である。

JPモルガンは、2026年にMarvellが強力な成長を遂げると予想している。

JPモルガンは以下を予測している。

•2024年のAI収入は16億ドルから18億ドルになり、2025年には28億ドルから30億ドルに増加する。

•2028年には、加速計算/AI ASICの収入が70億ドルから80億ドルに達する。

さらに、JPモルガンは、ASICの急増がSNPS、CDNS、ARMなどのEDAソフトウェア（チップ設計に必要なツール）およびIP（事前に設計されたコンポーネントをチップに統合できる）を提供する企業にとってプラスに働くと指摘している。

三、サプライチェーンの多様化への発展

クラウドプロバイダーや大手OEMメーカーがASICに参入するにつれ、サプライチェーンはエヌビディアによる単独支配から多様化へと発展する可能性がある。

現在、市場で約70％のAIコンピューティングはエヌビディアの計算能力カードを使用しており、AIサプライチェーンの焦点はエヌビディアのサプライチェーンに集中している。

しかしながら、クラウドプロバイダーが徐々にASICチップを採用するにつれ、サプライチェーンは多様化する傾向があるかもしれない。

ASICチップのサプライチェーンでは、サプライヤーの選択はエヌビディアではなく、開発者（クラウドプロバイダーまたはOEMメーカー）に依存する。

クラウドプロバイダーにとっては十分な力を持ってASICチップを自社開発することができますが、研究開発能力が比較的不足しているOEMメーカーにとっては、エヌビディアによるIPライセンスの取得や代替手段が必要となります。

しかしどの場合でも、サプライチェーンに多様化の傾向をもたらす影響を与えるでしょう。

また、主権国家や中小企業などの自社開発能力を持ち合わせていない顧客にとっては、エヌビディアはまだ有利なシェアを持ち続けています。