AMD：Nvidiaの優位性に挑戦するAIハードウェア開発

AIブームが続くにつれ、Nvidiaの  (NVDA ) 株式市場で巨額の富を築き、時価総額で世界最大の企業となった。

しかし、常にそうだったわけではない。それほど昔のことではないが、Nvidiaは単なるGPU（グラフィックス処理ユニット）メーカーであり、グラフィックスのレンダリングに特化したコンピューティングハードウェアの一種だった。

GPUは、CPU（中央処理装置）のように少数の複雑な計算を行うのではなく、数千もの単純な計算を並列に同時に実行することに特化しています。この並列処理能力が暗号通貨マイニングやAIにとって不可欠であることが判明し、それがNVIDIAの成功につながりました。

しかし、NvidiaとそのGeForceシリーズは唯一のGPUメーカーではなく、たとえ同社がそれほど高い市場シェアを獲得したことがなかったとしても、常にAMDとそのRadeon GPUとの競争に直面しなければならなかった。

AMDは、非グラフィック用途へのGPU利用の導入においてNvidiaよりも遅れをとったため、AIがまだ黎明期で、どのハードウェアを使うべきかを競い合っていた時期に、潜在的なリーダーシップの地位を逃すことになった。

しかし、AIハードウェア市場は現在成熟期を迎えており、ハイパースケーラーはNvidiaのハードウェアに代わるものを求めている。それはTPUやXPUといったAIに特化した新しいハードウェアであったり、AI専用GPUの代替供給源であったりする。

そのため、AMDは追いつく態勢を整えており、現在の時価総額は10分の1以下である。^th Nvidiaの業績は、AMDが再びGPU製造のリーダーにとって真剣なライバルになる可能性を反映していないかもしれない。

AMD社の歴史と発展

アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）は、トランジスタと集積回路の製造におけるパイオニア企業であったフェアチャイルド・セミコンダクターズの不満を抱えた従業員を中心に、1969年に設立された。

同社はロジックチップの製造から事業を開始し、1971年にRAM市場、1975年にマイクロプロセッサ市場に参入した。2006年にグラフィックス企業であるATI Technologiesを4.3億ドルで買収したことが、AMDが高性能GPU（Radeon）市場に参入するきっかけとなった。

今日に至るまで、AMDはCPU市場でIntelなどと競合しながら存在感を示している。 (INTC )そして、GPU市場ではNvidiaと競合している。

2020年代には、記録的な49億ドルでザイリンクスを買収した。2024年も同様 データセンターハードウェア企業ZT Systemsを4.7億ドルで買収 の三脚と 欧州最大の民間AI研究所であるSilo AIを6億6500万ドルで買収AI、データセンター、組み込みコンピューティング分野における地位を強化するため。

「ザイリンクスは、業界をリードするFPGA、適応型SoC、AI推論エンジン、そしてソフトウェアに関する専門知識を提供しており、これらによってAMDは業界最強の高性能かつ適応型のコンピューティングソリューションのポートフォリオを提供し、クラウド、エッジ、インテリジェントデバイスといった分野で約135億ドル規模の市場機会において、より大きなシェアを獲得することが可能になります。」

リサ・スー博士 – AMD会長兼CEO

つまり、AMDは半世紀以上にわたりシリコンバレーの歴史において不可欠な存在であり、社内研究開発と、今日では同社の戦略的地位に不可欠な重要な戦略的買収を組み合わせることで成長を遂げてきた。

AMDの数字で見る現状

AMDの総合統計

AMDは従業員約31,000人を擁し、本社はカリフォルニア州サンタクララにあり、テキサス州オースティンに主要拠点を置いています。米国以外では、マレーシアのペナンに209,000平方フィートの大規模なエンジニアリングラボを最近拡張し、オンタリオ州マーカムにも重要な施設を構えています。世界32か国に合計100のオフィス拠点を有しています。

Nvidiaと同様に、AMDはTSMCと提携し、設計に重点を置いた「ファブレス」チップメーカーである。 (TSM ) 同社の主要パートナーは、先端ノード（2～3nm）向けであり、旧世代の設計向けはGlobalFoundriesである。

また、同社 2026年3月、Flexとの提携を拡大し、AMD Instinct MI355X AIプラットフォームの製造を開始した。 テキサス州オースティンにあるFlex社の1.4万平方フィートの施設にて。

AMDの財務状況

2025年には、AMDはCPU市場の36.5%を支配していたが、 PC GPU市場のわずか5％にまで減少した。 （この件については後述します）。全体として、AMDはクライアントPC市場で推定28%の収益シェアを占めており（2024年の20%から増加）、今後3～5年で40%を目指しています。

AMDは2025年に34.6億ドルの売上高を計上し、前年比34%増となった。純利益は2.5億ドルで、前年比42%増となった。この成長は、データセンター、クライアント、ゲーミング分野の成長によって牽引された。データセンター市場が最大の収益源となり、売上高は16.6億ドル（32%増）で、クライアントおよびゲーミングがそれに続き、14.5億ドル（51%増）となった。

AMDの現在の事業状況

AMDは現在、CPU、GPU、そして自動車、自動化、ロボット産業などの分野向け特殊半導体を含む、ハイエンド半導体製品の主要市場のほとんどに進出している。

出典： AMD

同社の戦略は最近、主にAIに重点を置いているが、これは驚くべきことではない。なぜなら、過去3年間、業界のどの企業についても同じことが言えるからだ。

十分な量と適切な種類のAIハードウェアを提供する競争に勝つため、AMDはデータセンター分野での成長に注力しており、ラック規模のソリューションや、CPU、GPU、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ、またはカスタムデジタルロジック回路）、パッケージング、ネットワークといった、互換性のある完全なセットを統合したオプションの提供などを目指している。

同社はまた、エッジAI（クラウドやデータセンターではなく、オンサイトで計算されるAI）や、適応型AIカスタムプラットフォーム、特にAIエージェント用のハードウェアにも力を入れている（詳細は後述）。

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AMDの将来の成長戦略

AMDの戦略：エネルギー効率の高いAIハードウェア

前述の通り、AMDはここ数年、Xilinx、ZT Systems、Silo AIといった重要な企業を買収し、AI市場における地位向上を図ってきました。その結果、GPU分野でのシェア回復にはまだ取り組んでいるものの、データセンターラック、FPGA、アダプティブSoC（システムオンチップ）、そしてEU市場においては既に有力なプレーヤーとなっています。

AIコンピューティングにおいてFPGAやSoCなどのハードウェアが再検討されている現状において、こうした存在は重要です。これらのハードウェアは処理能力こそ劣るかもしれませんが、はるかに効率的であり、同じ量の計算を行うのに必要なエネルギーははるかに少なくて済みます。

AIデータセンターの導入は、ハードウェア不足ではなくエネルギー供給不足によってますます遅れるようになっているため、より効率的なハードウェアへの関心が高まり、これまで採用されてきたGPU重視のアプローチとは異なる設計が好まれるようになるかもしれない。

AMDはGPU開発で苦戦しているのか？

AMDは、性能面ではやや劣るものの、Nvidia製GPUに代わる、より安価で有力な選択肢として、PCゲーマーの間で長年知られてきた。

しかし、AMDはこの市場で徐々にNvidiaにシェアを奪われ、2025年末にはAMDのGPUがアドインボード（AIB）グラフィックカードの総売上高のわずか5％を占めるという新たな低水準に達した。

これは供給不足が一因であり、AMDの最新Radeon RX 9000シリーズGPUが発売初期段階で十分な量供給されなかったため、発売がやや失敗に終わった。

さらに、AIハイパースケーラーによる需要の拡大に伴いGPUの価格が高騰し、ほとんどのPCユーザーにとって手の届かないものとなっている。また、メモリなどの他のPCコンポーネントの価格も急騰している。

全体として、デスクトップ向けグラフィックカード市場は前年比で10％縮小する見込みだ。

「ゲーマーに大きく支えられているAIB市場は、高性能な新型ノートPCやCPU内蔵グラフィックスによって下から圧迫され、また、競争（需給）、メモリ価格の高騰、そしてトランプ政権による変動の激しい関税によってハイエンド市場からも圧迫されている。」

ジョン・ペディ博士 - Pジョン・ペディ・リサーチの居住者。

AMDは現在、この世代においてハイエンド分野で競合製品が存在しないため、価格に関係なく最高性能のGPUにお金を払うことを厭わない、最も熱心な顧客層はAMDを完全に無視している。

しかし、GPU単体の販売台数だけでは、この市場におけるAMDの地位を完全に反映しているとは言えません。例えば、デスクトップ向けRyzenプロセッサのほぼ全てにiGPUが搭載されており、CPUに統合されたハードウェアが既に多くのグラフィックス関連の計算処理を行っているため、AMDは統合型GPU市場のかなりの部分を占めています。

出典： TechPowerUp

そのため、ほとんどのPCユーザーにとって、高価なGPUを完全に避けることができる手頃な価格のCPUという選択肢は魅力的であり、AMDはIntelを犠牲にしてCPU市場における自社の地位を強化することに成功した。

あるいはAMDの言葉を借りれば、「AMD、Ryzen™ AI 400シリーズポートフォリオの拡張により、消費者と企業にAI PCの選択肢を拡大つまり、2025年末時点でAMDにとって決して良い見通しではないGPUの販売は、特に消費者レベルでは、AI対応ハードウェアの販売にとって、もはや重要な指標ではなくなったということだ。

AMD Ryzen AI 400シリーズは、AIアプリケーションやLLMをローカルで実行し、設計やエンジニアリングなどの計算負荷の高いアプリケーションにも対応できるようになりました。また、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）も搭載しています。

「デスクトップPCは、単なるツールから、ユーザーと協働するインテリジェントなアシスタントへと進化を遂げています。Ryzen AI 400シリーズプロセッサーは、デスクトップ上で新たなCopilot+体験を実現するために設計された世界初のプロセッサーであり、強力なAIアクセラレーションを提供することで、パートナー企業が企業と消費者の両方がより多くのことを実現し、より多くのものを創造できるシステムを構築できるよう支援します。」

ジャック・フイン – AMDのコンピューティングおよびグラフィックスグループの上級副社長兼ゼネラルマネージャー

変化するAIハードウェアの競争環境

ハイパースケーラー向けAIハードウェア提供競争において、最大の勝者がNvidiaであることは周知の事実だ。しかし、この成功は同時に、同社にとって多くの問題や将来的な潜在的な課題も引き起こしている。

半導体産業の歴史のほとんどにおいて、特定のハードウェアの種類は少数の大規模な設計・製造業者による寡占状態になるのが常であったが、たった1社が独占企業になったことは一度もなかった。

主な理由は、サプライチェーンの特定部分が独占状態になると、その企業が過剰な価格決定力と支配力を持つことになり、同様のスキルセットを持つ他の企業が参入して、切望されている競争を提供できるからである。

そしてこれはAIハードウェアにも当てはまります。一方では、Googleのような大手ハイパースケーラーが (GOOGL ) 現在、生産を検討している TPU（テンソル処理ユニット）を搭載した独自のAIハードウェア一方で、自社でハードウェアを開発しようとしていない大手AI企業の多くは、Nvidiaへの過度な依存を依然として懸念しており、代替手段を探している。

AMDの大型提携契約

10月2025において、 AMDは、 OpenAI AMD製GPUを使用し、6GW相当の計算能力を実現。これは、OpenAIがサプライヤーを多様化するための広範な取り組みの一環であり、Nvidia（10GW）、AMD（6GW）、Broadcom（カスタムAIアクセラレータ用10GW）に分割された、合計33GWの大規模な計算能力コミットメントに対応するものである。 (AVGO )、そしてオラクル (ORCL ).

これは今後 AMD MI450チップs — 432 GBのHBM4メモリを搭載し、帯域幅は約20 TB/s、GPUあたり最大40 PFLOPSのFP4演算能力を備えています。

この契約は、累計で最大90億ドルのハードウェア収益の可能性を秘めている。また、OpenAIは、構築されるコンピューティング能力の規模に応じて、AMDの株式を最大10%取得することが可能となり、両社は非常に緊密な関係で結びつくことになる。

MI450チップはさらに、 100億ドルの取引 Meta さらに6GWの計算能力を追加Metaのワークロード向けに最適化されたカスタムバージョンのチップ「Instinct」が使用される予定です。

出典： DigWatch

ここでも、Meta設立の根拠はマーク・ザッカーバーグによれば「コンピューティング能力の多様化」だった。そしてここでも、AMDはMetaへのGPU出荷に関する特定のマイルストーンに応じて権利が確定する仕組みの、業績連動型ワラント（AMD普通株最大1億6000万株）を同額発行しており、将来的にはMetaとOpenAIの両社がMetaの株式の最大20%を保有する可能性もある。

「Instinct GPU、EPYC CPU、ラック規模のAIシステムにわたる複数年にわたる複数世代にわたるこの協業は、Metaのワークロードに最適化された高性能かつエネルギー効率の高いインフラストラクチャを提供するという当社のロードマップを整合させ、業界最大規模のAI導入を加速させ、AMDをグローバルなAI構築の中心に位置づけるものです。」

リサ・スー博士 – AMD会長兼CEO

一方、米国エネルギー省でさえ、核融合エネルギーの利用や新薬による癌治療を支援するために、1億ドル規模のスーパーコンピューターの構築をAMDに依頼している。

「これらのAIシステムによる計算能力を活用することで、飛躍的に速い進歩を遂げることができるでしょう。そして、今後2、3年以内に核融合エネルギーを実用化するための道筋が見えてくると確信しています。私の希望は、今後5年から8年の間に、現在では死の宣告とも言える多くの癌を、管理可能な状態に変えることです。」

エネルギー長官ライト

エッジAI

最後に、AIは巨大なデータセンターで稼働する超高負荷な汎用AIから、局所的なハードウェア上でより限定的なタスクをリアルタイムで実行する「エッジコンピューティング」へと徐々に移行しつつあります。これは、モバイルロボット、自動運転車、ドローン、ウェアラブルデバイス、産業現場などにおける物理AIにとって特に重要です。

これらのタスクにおいては、計算能力は低くても、より効率的に処理できる方が好ましい。

この目的のために、AMDは2026年3月に新しいプロセッサをリリースしました。 Ryzen AI Embedded P100 シリーズ最大でCPUコア数が2倍、グラフィックス処理ユニット（GPU）が最大で8倍に増加し、すべてが1つのチップ上に搭載されています。

「AMD Ryzen™ AI Embeddedプラットフォームは、エッジコンピューティングにおける産業用およびAI駆動型アプリケーションにとって画期的な製品です。当社のP100ベースのK4131-Px mITXは、4コアから12コアのAPUを搭載し、コンパクトな筐体で高い演算性能とAIアクセラレーションを実現する多様なソリューションをお客様に提供できるようになります。」

トーマス・スタニク、コントロン社シニアセールス＆ビジネス開発マネージャー

AIエージェントとCPU主導推論への移行

汎用AIは徐々に「AIエージェント」に取って代わられつつある。AIエージェントとは、特定のタスクに特化したツールを作成するAIモデルの下位区分である。結局のところ、自動車を運転したり、データベースを整理したり、ロボットアームを動かしたりするAIが、小説を書いたり、心理カウンセリングを提供したり、要求に応じて画像を生成したりする必要性はほとんどないのだ。

エージェント型AIは、GPUよりもCPUへの依存度が高いと考えられている。フルAIモデルと比較すると、AIエージェントはCPUコンピューティング能力への需要を再び高める可能性が高い。これは、長年にわたりGPUがニュースの見出しや売上成長率を独占してきた状況とは対照的である。

「最新のAI導入は、バランスの取れたシステムに依存しています。CPU、GPU、ネットワーク、ソフトウェアはそれぞれ、大規模なパフォーマンスを実現する上で明確な役割を果たします。こうした環境において、CPUはワークロードの調整、メモリとデータ転送の管理、そして本番環境でAIモデルと並行して実行されるエンタープライズアプリケーションのサポートを行います。」

つまり、大規模な学習の時代はGPUが中心だったが、現実世界の問題を解決するためにAIを実行する時代（推論）は、よりCPU中心になる可能性があり、それはこの市場のリーダーであるAMDとIntelにとって有利になるだろう。

AMDへの投資理由

AMDは、GPU市場における永遠のライバルであるNvidiaに比べて、あまり話題にならず、株価もはるかに低い半導体メーカーです。しかし、AIデータセンター市場では急速に追いついており、クラウドコンピューティングであろうとエッジコンピューティングであろうと、AI推論において大きな優位性を持っています。これは、AMDがCPUやFPGAなどの特殊半導体分野で確固たる地位を築いているなど、事業活動がより多角化していることによるものです。

さらに、多くのハイパースケーラーは、Nvidiaによる納品遅延が繰り返されていることと、一社が独占状態になるリスクを軽減するため、AIチップのサプライヤーを多様化することに意欲的だ。Googleのような企業はAIハードウェアの製造を自社で行うかもしれないが、MetaやOpenAIのような企業はAMDを選び、同社の株式への戦略的参加などを通じて、長期的な戦略的パートナーシップを構築している。

最後に、AMDは、AI業界がGPU中心のアプローチからカスタム設計、よりエネルギー効率の高いチップ、そしてCPUの役割拡大へと世界的に移行していることからも恩恵を受けるだろう。これらはすべて、AMDがNvidiaを凌駕したり、IntelやBroadcomと互角に渡り合える分野である。

これにより、同社のイメージは、収益性は高いものの成長が遅れていた半導体チップ設計会社から、AI分野の新興リーダーへと変化する一方、時価総額は依然として以前のイメージをほぼ反映している。

（あなたもすることができます AIハードウェアの詳細については、専用レポートをご覧ください。AIハードウェア企業に関するレポートも同様です。 Nvidia, インテル, ブロードコム)

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