AMD：Nvidiaの支配に挑むAIハードウェアの推進

AIブームが続くにつれて、Nvidiaの (NVDA ) の株式市場での運勢も上昇し、時価総額で世界最大の企業となっています。

しかし、これは常にそうだったわけではありません。ごく最近まで、Nvidiaは単なるGPU（Graphics Processing Units）企業であり、グラフィック描画に特化したコンピューティングハードウェアでした。

GPUは、CPU（Central Processing Unit）のように少数の複雑な計算を行うのではなく、何千もの単純な計算を同時に並列処理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のマイニングやAIに不可欠であり、Nvidiaの成功につながったのです。

しかし、NvidiaとそのGeForceシリーズが唯一のGPU企業だったわけではなく、AMDとそのRadeon GPUとの競争にも常に直面してきました。AMDは市場シェアではNvidiaほど高くはありませんでした。

AMDはGPUを非グラフィック用途に活用することへの対応がNvidiaより遅れ、AIが新興技術でハードウェア選定が競われていた時期にリーダーシップを取る機会を失いました。

しかし、AIハードウェア市場は成熟しつつあり、ハイパースケーラーはNvidiaのハードウェアに代わる選択肢を求めています。TPUやXPUなどの新しいAI特化ハードウェア、あるいはAI専用GPUの代替供給がその例です。

そのため、AMDは追いつく立場にあり、現在の時価総額はNvidiaの10分の1未満ですが、再びGPUリーダーに挑む真剣な競争相手になる可能性を示しています。

AMD Company History and Evolution

Advanced Micro Devices (AMD ) 、通称AMDは、1969年に主に不満を抱いたFairchild Semiconductorsの従業員らによって設立されました。Fairchildはトランジスタと集積回路の製造で先駆的な企業でした。

同社はロジックチップの製造から始まり、1971年にRAM市場、1975年にマイクロプロセッサ市場へ参入しました。2006年にグラフィックス企業ATI Technologiesを43億ドルで買収したことで、AMDはハイパフォーマンスGPU（Radeon）市場へ本格参入しました。

現在もAMDはCPU市場（Intel (INTC ) と競合）とGPU市場（Nvidia と競合）の両方に存在感を示しています。

2020年代には、記録的な49億ドルでXilinxを買収し、2024年にはデータセンターハードウェア企業ZT Systems を47億ドルで買収、さらにヨーロッパ最大の民間AIラボであるSilo AI を6億6500万ドルで買収することで、AI、データセンター、組み込みコンピューティングにおけるポジションを強化しました。

“Xilinxは業界トップクラスのFPGA、適応型SoC、AI推論エンジン、ソフトウェア専門知識を提供し、AMDは業界で最も強力なハイパフォーマンスかつ適応型コンピューティングソリューション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にまたがる約1,350億ドル規模の市場機会のシェアを拡大できると考えています。”

Dr. Lisa Su – Chair & CEO at AMD

このように、AMDは半世紀以上にわたりシリコンバレーの歴史の重要な一部であり、内部R&Dと戦略的買収の組み合わせで現在の戦略的地位を築いてきました。

AMD By The Numbers

General AMD Stats

AMDは約31,000人を雇用し、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があります。米国外では、マレーシア・ペナンに209,000平方フィートの新しいエンジニアリングラボを設置し、オンタリオ州マーカムにも大規模拠点を持ち、全世界で100拠点、32カ国にオフィスを展開しています。

Nvidia と同様に、AMD は「ファブレス」チップメーカーで、設計に注力し、先端プロセス（2-3nm）ではTSMC (TSM )、旧世代設計ではGlobalFoundries を主要パートナーとしています。

同社はまた、2026年3月にFlexとの提携を拡大し、Flexの140万平方フィートのオースティン工場でAMD Instinct MI355X AIプラットフォームを製造しています。

AMD’s Financials

2025年、AMDはCPU市場で36.5%のシェアを占めましたが、PC GPU市場ではわずか5%に低下しました（このトピックは下記参照）。全体として、AMDはクライアントPC市場で約28%の売上シェアを保有（2024年は20%）し、今後3〜5年で40%を目指しています。

AMDは2025年に346億ドルの収益を上げ、前年比34%増、純利益は25億ドルで前年比42%増となりました。成長はデータセンター、クライアント、ゲーム部門の伸びによるものです。データセンター部門は166億ドルの収益で最大の貢献者で（32%増）、続いてクライアント＆ゲーム部門が145億ドル（51%増）でした。

AMD Current Business Position

AMDは現在、CPU、GPU、そして自動車・オートメーション・ロボティクスといった産業向けの特殊半導体を含む、ハイエンド半導体製品の主要市場のほとんどに存在しています。

Source: AMD

同社の戦略はここ数年、AI に大きく焦点を当てており、これは業界全体のトレンドと一致しています。

AI ハードウェアの供給を拡大し、データセンター向けラック規模ソリューションや、CPU、GPU、FPGA（Field Programmable Gate Array、またはカスタムデジタルロジック回路）、パッケージング、ネットワーキングを統合したオプションを提供することに注力しています。

また、エッジAI（クラウドやデータセンターではなく現場でAIを計算）や適応型AIカスタムプラットフォーム、特にAIエージェント向けハードウェアにも集中投資しています。

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AMD’s Strategy For Future Growth

AMD’s Strategy: Energy-Efficient AI Hardware

前述の通り、AMDは過去数年でXilinx、ZT Systems、Silo AI といった重要な買収を行い、AI 市場でのポジションを強化しました。その結果、GPU でのシェア回復に取り組みつつ、データセンターレール、FPGA、適応型SoC（System‑on‑Chip）、EU 市場での真剣なプレーヤーとなっています。

この存在感は重要です。FPGA や SoC などのハードウェアは AI 計算に再評価されつつあり、性能は劣るものの、同等の計算量をはるかに低エネルギーで実行できる点が評価されています。

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の制約で鈍化しているため、より効率的なハードウェアへの関心が高まり、GPU 重視の設計からの転換が促進される可能性があります。

AMD Struggling With GPUs?

AMD は長らく PC ゲーマーにとって、Nvidia GPU の手頃な代替として認識されてきましたが、性能面ではやや遅れがありました。

しかし、AMD はこの市場で徐々に Nvidia に後れを取っており、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全体販売のわずか 5% にまで低下しました。

この要因の一つは供給不足で、AMD の最新 Radeon RX 9000 シリーズ GPU がライフサイクル初期に十分な量で提供されず、発売が失敗に終わったことです。

さらに、AI ハイパースケーラーの需要拡大に伴う GPU 価格の上昇により、ほとんどの PC ユーザーにとって手が届かない価格帯となり、メモリなど他の PC 部品の価格も急騰しました。

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同期比で 10% の減少が見込まれます。

“AIB 市場は主にゲーマーに支えられていますが、強力な新型ノートブックと CPU 統合グラフィックスにより下位から圧迫され、供給と需要、メモリ価格、そしてトランプ政権下の関税が上位を圧迫しています。”

Dr. Jon Peddie – President of Jon Peddie Research.

現在、AMD にはこの世代のハイエンド GPU 競合が存在しないため、最高性能 GPU に対して価格を払う意欲がある顧客は AMD を完全に無視しています。

しかし、GPU の個別販売だけでは AMD の市場ポジションを完全に評価できません。たとえば、AMD は統合 GPU 市場でも大きなシェアを持ち、デスクトップ向け Ryzen プロセッサのほぼすべてが iGPU を搭載しており、CPU に統合されたハードウェアが多くのグラフィック計算を実行しています。

Source: TechPowerUp

したがって、ほとんどの PC ユーザーにとって、過剰に高価な GPU を回避できる手頃な価格帯の CPU が魅力的であり、AMD は Intel に対抗して CPU 市場での地位を強化しています。

あるいは AMD が述べているように、”AMD Gives Consumers and Businesses More AI PC Options with Expanded Ryzen™ AI 400 Series Portfolio“。これは、2025 年末に GPU の販売が芳しくない中で、AI 対応ハードウェアの販売指標としてはもはや重要ではなくなっていることを意味します。

AMD Ryzen AI 400 シリーズは、ローカルで AI アプリケーションや大規模言語モデル（LLM）を実行し、設計やエンジニアリング向けの計算集約型アプリケーションにも対応できるようにします。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、共に働くインテリジェントアシスタントへと進化しています。Ryzen AI 400 シリーズプロセッサは、デスクトップ上で新しい 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であり、パートナーがエンタープライズとコンシューマの両方でより多くを実現し、創造できるよう、強力な AI 加速を提供します。”

Jack Huynh – AMD コンピューティング＆グラフィックス・グループ担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー

A Shifting AI Hardware Competitive Landscape

AI ハードウェアをハイパースケーラーに提供する競争において、最大の勝者は Nvidia でした。しかし、この成功は同社に多くの課題と将来的なリスクももたらしています。

半導体産業の歴史のほとんどで、特定のハードウェアタイプは少数の大規模設計・製造企業の寡占状態に陥ってきましたが、完全な独占になることはありませんでした。

重要な理由は、サプライチェーンの特定部分が独占化すると、価格支配力が過度に高まり、同等のスキルを持つ他社が参入して競争を提供できるからです。

AI ハードウェアも同様です。一方で、Google (GOOGL ) などの大手ハイパースケーラーは自社の AI ハードウェアとして TPU（Tensor Processing Units）を開発しようとしています。もう一方で、Nvidia に過度に依存したくない多くの大手 AI 企業は代替供給元を探しています。

AMD’s Big Partnership Deals

2025 年 10 月、AMD は OpenAI と 6GW の計算容量を使用する GPU 供給契約を締結しました。これは、Nvidia（10GW）、AMD（6GW）、Broadcom（カスタム AI アクセラレータ向け 10GW） (AVGO )、Oracle (ORCL ) に分割された 33GW の計算コミットメントの一環です。

この契約では、AMD MI450 チップが使用されます。MI450 は 432GB の HBM4 メモリと約 20TB/s の帯域幅、GPU あたり最大 40 PFLOPS の FP4 計算性能を備えています。

この取引は最大 900 億ドル規模のハードウェア収益ポテンシャルを示し、OpenAI が AMD の株式を最大 10% 取得できるオプションも含まれ、両社の関係を非常に緊密にします。

MI450 チップはさらに、Meta と 1000 億ドル規模の取引で 6GW の計算容量を提供する形でも活用されます。Meta 用に最適化されたカスタム版チップは「Instinct」と呼ばれます。

Source: DigWatch

Meta 側の根拠は「我々の計算を多様化する」ことにあり、Mark Zuckerberg が述べました。また、AMD は同様に、GPU 出荷に対する特定のマイルストーンに基づく 1億6000万株までのパフォーマンスベースワラント（最大 160 百万株）を発行し、将来的に Meta と OpenAI がそれぞれ最大 20% の株式を保有する可能性があります。

“このマルチイヤー、マルチジェネレーションの協業は、Instinct GPU、EPYC CPU、ラック規模 AI システムを横断し、Meta のワークロードに最適化された高性能・エネルギー効率のインフラを提供し、業界最大規模の AI 展開を加速させ、AMD をグローバル AI 構築の中心に据えます。”

Dr. Lisa Su – Chair & CEO at AMD

さらに、米国エネルギー省は AMD と協力して 10 億ドル規模のスーパーコンピュータを構築し、核融合エネルギーの活用や新薬開発に AI を活用しようとしています。

“我々は、これらの AI システムから得られる計算力を活用することで、次の 2〜3 年で核融合エネルギーを実用化する実践的な道筋を見出すと信じています。5〜8 年後には、現在致命的な死刑判決とされる多くのがんを管理可能な状態に転換できると期待しています。”

Energy Secretary Wright

Edge AI

最後に、AI は超大規模データセンターでの汎用的で計算集約的な処理から、ローカルハードウェアで狭いタスクをリアルタイムに実行する「エッジコンピューティング」へと徐々に移行しています。これはモバイルロボティクス、自動運転車、ドローン、ウェアラブル、産業現場などで特に重要です。

このようなタスクでは、低い計算能力でも効率的に実行できることが求められます。

この目的のため、AMD は 2026 年 3 月に新しいプロセッサ Ryzen AI Embedded P100 Series を発表しました。これは CPU コア数が最大 2 倍、GPU 性能が最大 8 倍に向上した、単一チップ上のソリューションです。

“AMD Ryzen™ AI Embedded プラットフォームは、エッジでの産業および AI 主導アプリケーションにとってゲームチェンジャーです。P100 ベースの K4131-Px mITX は、4 コアから 12 コアの APU を搭載し、コンパクトなフットプリントで高い計算性能と AI 加速を提供します。”

Thomas Stanik, senior sales & business development manager, Kontron

AI Agents and the Shift Toward CPU-Driven Inference

近年、汎用 AI は「AI エージェント」と呼ばれる、特定タスクに特化したモデル群に取って代わられつつあります。自動運転やデータベースクリーン、ロボットアーム制御といったタスクに特化した AI が、小説執筆や心理カウンセリング、画像生成といった全く別の用途を担う必要はありません。

エージェント型 AI はフル AI モデルに比べて CPU への依存度が高いと考えられています。そのため、AI エージェントは GPU が長年支配してきたヘッドラインと売上成長から、CPU 計算容量への需要復活を引き起こす可能性があります。

“現代の AI 展開はバランスの取れたシステムに依存しています。CPU、GPU、ネットワーキング、ソフトウェアはそれぞれスケールでのパフォーマンス提供において独自の役割を果たします。これらの環境下で、CPU はワークロードを調整し、メモリとデータの移動を管理し、AI モデルと共に稼働するエンタープライズアプリケーションをサポートします。

したがって、かつては大量トレーニングが GPU 中心であった時代から、実際の問題解決（推論）においては CPU が中心になる可能性が高く、これにより AMD と Intel が市場リーダーとして恩恵を受けることになるでしょう。

The Investing Case For AMD

AMD は GPU 市場の永遠の宿敵 Nvidia に比べて、議論が少なく評価も低いチップメーカーですが、AI データセンター市場で急速に追い上げており、クラウドやエッジでの AI 推論に強みがあります。AMD は CPU と FPGA などの多様な事業で強固な基盤を持ち、AI 推論において有利です。

さらに、多くのハイパースケーラーは Nvidia の供給遅延や単一サプライヤーによる独占リスクを回避するため、AI チップのサプライヤー多様化を熱望しています。Google のように自社で AI ハードウェアを開発する企業もありますが、Meta や OpenAI は AMD と長期的な戦略的パートナーシップを築き、同社の株式にも関与しています。

最後に、AI 業界は GPU 中心からカスタム設計、エネルギー効率の高いチップ、CPU の役割拡大へとシフトしており、これらの分野で AMD は Nvidia を上回るか、Intel や Broadcom と肩を並べて競争できる立場にあります。

これにより、同社は利益を上げる半導体設計企業から、AI リーダーへと姿を変えつつありますが、時価総額は依然として過去のプロファイルを反映したままです。

（専用レポートでAIハードウェアについて詳しく読むことができます。また、Nvidia、Intel、BroadcomなどのAIハードウェア企業を扱ったレポートもご覧ください）

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