AIアクセラレーター分野の競争ダイナミクスは劇的に変化しています。Meta Platformsは、2027年からデータセンター全体にテンソル処理ユニット（(TPUs)）を展開するためにGoogleと実質的な交渉を進めていると報じられており、2025年にはクラウドベースのアクセスも可能になる可能性があります。この動きは、主要なテクノロジー企業のハードウェア調達戦略において転換点となり、同時にNvidiaの株価に圧力をかける一方で、Googleのチップ技術に対する投資家の信頼を高めています。## 市場の反応と株価の動きThe Informationの報告を受けて、Nvidiaの株式は弱含み、アフターマーケット取引で2.7%下落しました。一方、Googleの親会社であるAlphabetは、Gemini AIモデルに対する好意的な見方から2.7%の上昇を記録し、勢いを増しています。この乖離は、機関投資家の間で、Nvidiaの支配的なGPUラインナップに代わる実用的な選択肢がついに実現しつつあるとの確信が高まっていることを反映しています。## Googleの拡大するチップポートフォリオGoogleはすでに、AIスタートアップのAnthropicと契約し、最大100万台のチップを供給することでTPUの有効性を示しています。これはGoogleの独自システムを超えた画期的な検証であり、SeaportのアナリストJay Goldbergによると、「非常に強力な検証」と評価されており、業界全体のTPUに対する需要を喚起し、二次供給源としての関心を高めています。Bloomberg IntelligenceのアナリストMandeep SinghとRobert Biggarは、Metaの採用可能性をより大きなトレンドの兆候と見ており、サードパーティのAI開発者がGoogleを信頼できる代替サプライヤーとして扱うことにますます慣れてきていると指摘しています。Metaの2026年の資本支出（$100 billion）見込みは少なくとも40〜50億ドルが推論インフラに流れると見られ、Google Cloudの収益成長を加速させる可能性があります。## 技術的差別化とサプライチェーンへの影響TPUはGPUと比べて根本的に異なるエンジニアリングアプローチを採用しています。Nvidiaのグラフィックスプロセッサはゲームやグラフィックス用途から進化し、AIトレーニング分野を支配していますが、GoogleのテンソルチップはAIや機械学習に特化したアプリケーション固有の集積回路（ASIC）です。この専門性は、Google自身のAI製品への展開を通じて10年以上にわたり最適化されており、ハードウェアとソフトウェアの改善を反復的に同期させることを可能にしています。Metaの交渉は、上流のサプライヤーにも好影響をもたらしました。韓国のIsuPetasysはGoogle向けの多層基板の供給業者であり、18%上昇しました。一方、台湾のMediaTekは4.8%上昇しています。これらの動きは、Googleのチップ需要が持続するとのサプライチェーンの信頼感を示しています。## 長期的な競争ポジションMetaとの確固たるパートナーシップは、GoogleをAIインフラの正当な競争相手として位置付けることになりますが、市場での成功は最終的に持続的な性能の均衡と電力効率の優位性にかかっています。世界中の企業がNvidiaへの依存を減らすためにポートフォリオの多様化を追求する中、TPUは技術的な能力と戦略的な必要性の両面から注目を集めています。競争の地盤は明らかに変わりつつあります。
GoogleのTPU戦略がAIチップの市場を再形成、Nvidiaの市場支配に挑戦
AIアクセラレーター分野の競争ダイナミクスは劇的に変化しています。Meta Platformsは、2027年からデータセンター全体にテンソル処理ユニット（(TPUs)）を展開するためにGoogleと実質的な交渉を進めていると報じられており、2025年にはクラウドベースのアクセスも可能になる可能性があります。この動きは、主要なテクノロジー企業のハードウェア調達戦略において転換点となり、同時にNvidiaの株価に圧力をかける一方で、Googleのチップ技術に対する投資家の信頼を高めています。
市場の反応と株価の動き
The Informationの報告を受けて、Nvidiaの株式は弱含み、アフターマーケット取引で2.7%下落しました。一方、Googleの親会社であるAlphabetは、Gemini AIモデルに対する好意的な見方から2.7%の上昇を記録し、勢いを増しています。この乖離は、機関投資家の間で、Nvidiaの支配的なGPUラインナップに代わる実用的な選択肢がついに実現しつつあるとの確信が高まっていることを反映しています。
Googleの拡大するチップポートフォリオ
Googleはすでに、AIスタートアップのAnthropicと契約し、最大100万台のチップを供給することでTPUの有効性を示しています。これはGoogleの独自システムを超えた画期的な検証であり、SeaportのアナリストJay Goldbergによると、「非常に強力な検証」と評価されており、業界全体のTPUに対する需要を喚起し、二次供給源としての関心を高めています。
Bloomberg IntelligenceのアナリストMandeep SinghとRobert Biggarは、Metaの採用可能性をより大きなトレンドの兆候と見ており、サードパーティのAI開発者がGoogleを信頼できる代替サプライヤーとして扱うことにますます慣れてきていると指摘しています。Metaの2026年の資本支出（$100 billion）見込みは少なくとも40〜50億ドルが推論インフラに流れると見られ、Google Cloudの収益成長を加速させる可能性があります。
技術的差別化とサプライチェーンへの影響
TPUはGPUと比べて根本的に異なるエンジニアリングアプローチを採用しています。Nvidiaのグラフィックスプロセッサはゲームやグラフィックス用途から進化し、AIトレーニング分野を支配していますが、GoogleのテンソルチップはAIや機械学習に特化したアプリケーション固有の集積回路（ASIC）です。この専門性は、Google自身のAI製品への展開を通じて10年以上にわたり最適化されており、ハードウェアとソフトウェアの改善を反復的に同期させることを可能にしています。
Metaの交渉は、上流のサプライヤーにも好影響をもたらしました。韓国のIsuPetasysはGoogle向けの多層基板の供給業者であり、18%上昇しました。一方、台湾のMediaTekは4.8%上昇しています。これらの動きは、Googleのチップ需要が持続するとのサプライチェーンの信頼感を示しています。
長期的な競争ポジション
Metaとの確固たるパートナーシップは、GoogleをAIインフラの正当な競争相手として位置付けることになりますが、市場での成功は最終的に持続的な性能の均衡と電力効率の優位性にかかっています。世界中の企業がNvidiaへの依存を減らすためにポートフォリオの多様化を追求する中、TPUは技術的な能力と戦略的な必要性の両面から注目を集めています。競争の地盤は明らかに変わりつつあります。