第3章：主要企業と市場動向
3.1 なぜ企業ごとに戦略が異なるのか
AI半導体市場は、クラウド、エッジ、モバイル、HPC（高性能計算）など用途が多岐にわたるため、
各企業は自社の強み・製品体系・顧客ニーズに応じた戦略的ポジショニングを取っています。
- クラウド志向の企業：大規模演算・トレーニング性能を重視
- モバイル・エッジ志向の企業：低電力・応答速度・リアルタイム性を優先
- フルスタック提供型：ハードからAPI・ソフトまで垂直統合を志向
アーキテクチャ・製造手法・エコシステム戦略において、企業ごとに明確な違いが現れる。
3.2 主な企業の戦略とポジショニング
✅ NVIDIA
- 戦略：GPUアーキテクチャ（CUDA）を軸にAIトレーニング／推論を包括的に支配
- 市場：データセンター、生成AI、HPC、研究機関
- 技術特徴：
- Tensor Core：精度と性能のバランスを動的制御（FP32/TF32/BF16）
- CUDAエコシステムによる開発者囲い込み
✅ Google
- 戦略：TPU（Tensor Processing Unit）を自社クラウド向けに最適化
- 市場：Google Cloud／社内LLM訓練／推論ワークロード
- 技術特徴：
- Systolic Array採用
- Bfloat16対応による演算効率最適化
- ソフトウェアとハードウェアの共設計（co-design）
✅ Apple
- 戦略：SoC統合型Neural EngineでモバイルAI推論を高速化
- 市場：iPhone, iPad, Macなどコンシューマ向け端末
- 技術特徴：
- 省電力・オンデバイス処理
- ソフト＋ハードの垂直統合（CoreML, Neural Engine）
- プライバシー保護にも貢献
✅ AMD
- 戦略：MIシリーズ（Instinct）でAI/HPCに注力。FPGAとの統合も模索中
- 市場：クラウドAI、スーパーコンピューティング
- 技術特徴：
- ROCmによる開発基盤整備
- Xilinx買収後の再構成に注目
✅ Intel
- 戦略：買収＋自社開発によるAIポートフォリオ多様化
- 市場：クラウド／推論エッジ／産業用AI
- 技術特徴：
- Habana Labs（トレーニング）＋Movidius（エッジ）の多層戦略
- CPUとの協調設計（OneAPI）
✅ 新興スタートアップ（Groq／Tenstorrent／Cerebras）
- 戦略：用途特化型チップによる差別化（LLM専用など）
- 市場：低レイテンシ推論、大規模モデル研究、AI開発基盤
- 技術特徴：
- Groq：超高速パイプライン処理
- Tenstorrent：RISC-Vベース設計、分散処理重視
- Cerebras：1チップ＝巨大演算領域（WSE：Wafer Scale Engine）
3.3 市場全体の傾向と拡大動向
- 用途分化の進行：トレーニング向け／推論向けで最適アーキテクチャが異なる
- クラウド vs エッジ：電力制約・デバイスサイズ・リアルタイム性の違いが設計方針を分ける
- ソフトウェア主導の競争：CUDA, CoreML, OneAPI など開発環境が競争優位に直結
- 垂直統合 vs 汎用化：AppleやGoogleは垂直統合、AMDやNVIDIAは幅広い対応を狙う
3.4 市場マップ（分類と主な企業）
| 分類 |
主な企業 |
特徴 |
| 学習（クラウド中心） |
NVIDIA, Google, AMD |
高性能演算、メモリ帯域重視、大規模処理 |
| 推論（エッジ・モバイル） |
Apple, Intel, Tenstorrent |
低消費電力、リアルタイム性、SoC統合 |
| 用途特化型チップ |
Cerebras, Groq |
帯域最適化、独自設計、高効率 |
✅ 本章のまとめ
- AI半導体市場は企業ごとに戦略が大きく異なり、「用途」「顧客層」「製品構造」に応じてポジショニングされている。
- NVIDIAやGoogleなどの先行企業に加え、新興勢力も含めた激しい技術競争と市場再編が進行中。
- 今後の市場では、「どのアーキテクチャがどの用途に最適か？」という視点がますます重要になる。