華為、中国のAIチップ転換を主導—エヌビディアの市場シェアはゼロに

中国のAIチップ産業は、エヌビディアの汎用GPUを模倣する取り組みを放棄し、柔軟性よりも生の効率性を優先するカスタムASICへと転換している。これは、最も強力な米国製プロセッサへのアクセスを遮断する米国の継続的な輸出規制によって加速された構造的なシフトである。

「堅牢なAIエンジニアリング能力と明確なロードマップを持つ企業はASICから恩恵を受けるが、多様なワークロードを運用する企業は依然として汎用GPUに傾倒している」と、Omdiaのチーフアナリスト、Su Lian Jye氏は述べた。

5月8日付のモルガン・スタンレーのレポートによると、華為技術（Huawei Technologies）は2026年に中国国内のAIアクセラレータ市場の62％を獲得すると予測され、続いて寒武紀科技（Cambricon Technologies）が14％となっている。百度（Baidu）と阿里巴巴集団（Alibaba Group）は、独自チップを開発する大手ハイテク企業の中で、それぞれ約5％のシェアを見込む。華為は2026年のAIチップ収益が2025年の75億ドルから約120億ドルに達すると予想している。中国のAIアクセラレータ市場におけるエヌビディアのシェアは実質的にゼロにまで低下しており、最高経営責任者であるジェンスン・フアン氏は、これによってエヌビディアのCUDAエコシステムへのソフトウェア依存が断たれるとして、米国にとって「恐ろしい結果」であると述べている。

この乖離は投資家にとって長期的な影響を及ぼす。中国のAI産業が、華為のニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）、アリババのパラレル・プロセッシング・ユニット（PPU）、寒武紀のドメイン固有チップの組み合わせに標準化し、それぞれが独自のソフトウェアスタックで動作する場合、その結果は断片的ではあるが国内で自給自足可能なエコシステムとなり、エヌビディア支配下の西側諸国とは根本的に異なるアーキテクチャの前提で動作することになる。20年にわたって構築されてきたエヌビディアのCUDAロックインは、初の信用できる挑戦に直面している。

3つのアーキテクチャ、1つの方向性

中国企業は3つの異なるASIC設計を追求している。華為は、広く展開されている910Cや次期Ascend 950を含むAscendシリーズを通じてNPUに賭けている。寒武紀は、Siyuan 590および690シリーズでドメイン固有アーキテクチャを構築している。アリババの半導体部門T-Headは先週、年次クラウドコンピューティングサミットでZhenwu M890 PPUを発表し、前世代比で3倍のパフォーマンスを実現したと主張している。

GPU分野では、2020年にエヌビディアの中国元幹部である張建中（Zhang Jianzhong）氏によって設立されたMoore Threadsが、MTT S5000シリーズなどの汎用チップで国内の取り組みを先導している。Biren Technology、Enflame、Iluvatar CoreXも競合しているが、ASICリーダー陣のような規模には達していない。

中国製チップとエヌビディアの輸出規制準拠ハードウェアとの性能差は大幅に縮小している。モルガン・スタンレーのデータによると、華為のAscend 950カードと寒武紀のSiyuan 690は、エヌビディアが現在中国に販売することを許可されている最も強力なチップであるH20を、トークン/秒で測定して50％から150％上回るパフォーマンスを発揮できる。外交問題評議会の報告書によると、H20自体はエヌビディアのH200の約6分の1の性能である。

ソフトウェアスタックの課題

ハードウェアの性能は方程式の半分に過ぎない。中国のチップ業界にとってより深い課題は、エヌビディアのCUDAプラットフォームによって生み出されたロックインを打ち破ることである。CUDAは、世界中の何百万ものAI開発者がエヌビディアのハードウェア向けにコードを記述するために使用するソフトウェア層である。事実上すべてのAIフレームワーク、すべての研究論文、すべての事前学習済みモデルがCUDA互換性を前提としている。

華為はその代替としてCANNを構築しており、Moore ThreadsはMUSAを開発している。DeepSeekはCUDAエコシステムから離れ、華為のCANNフレームワークで動作するようにコアコードの書き換えに数カ月を費やしている。しかし、半導体アナリストの張海軍（Zhang Haijun）氏は、AIモデルがより複雑になるにつれて、カスタムASICと柔軟なGPUの境界線は「ますます曖昧になっている」と指摘し、最終的に勝利するアーキテクチャは両方の要素を組み合わせたものになる可能性があると示唆している。

数億人のユーザーへのアプリケーション展開に焦点を当てた中国の高度に商業化されたAI市場にとって、ASICアプローチは特に理にかなっている。推論（訓練済みモデルを大規模に実行するプロセス）は、カスタムシリコンが提供する狭い最適化の恩恵を受ける。新しいモデルの訓練は依然としてGPUの柔軟性の恩恵を受けるが、収益はデプロイメントにある。

この乖離の長期的な結果は、短期的なパフォーマンス指標よりも重要かもしれない。中国のAI産業が国内チップとソフトウェアスタックに標準化した場合、基盤となるコンピューティングスタックに互換性がなければ、国境を越えたAIコラボレーションはより困難になる。そして、単一の支配的なプラットフォームが存在しないということは、エヌビディアのCUDAをこれほど強力にしたようなエコシステムロックインの恩恵を受ける中国のチップメーカーは存在しないことを意味する。

約35倍の予想利益で取引されているエヌビディア株は、中国からの収益喪失による構造的な重荷に直面している。同社のデータセンター事業は依然として世界的に支配的であり（前会計年度に620億ドルを生み出した）、中国フランチャイズの侵食は、アナリストが以前は複数年にわたる追い風としてモデル化していた成長ベクトルを除去する。投資家にとっての問いは、中国が構築しているカスタムシリコンエコシステムが、エヌビディア主導の西側諸国におけるイノベーションのペースに追いつくことができるかどうかである。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。