ブロードコム、OpenAI向けカスタムAIチップを開発、2027年までに1000億ドル目標

ブロードコムはOpenAI向けにカスタム人工知能チップを設計しており、同社がすでに約70%のシェアで支配するハイパースケーラー向けカスタムシリコン市場への最も深い進出を示している。

ブロードコムはOpenAI向けにカスタムAIアクセラレーターを開発し、2027年度までに1.3ギガワットのインフラを展開する計画だ。これにより、同社に年間1000億ドルの収益をもたらす可能性のあるカスタムチップ市場での支配力をさらに強固なものとする。

「このパートナーシップは当社のXPUモデルを検証するものです——単一顧客の特定のワークロードのためにゼロからチップを設計するというモデルです」とブロードコムのCEO、ホック・タン氏は決算説明会で述べた。

ブロードコムはすでにGoogle、Meta、Anthropicを含む6つの主要顧客と協業している。カスタムAIチップの収益は第1四半期に前年同期比で約140%増加し107億ドルに達し、AIネットワーキング（102テラビットのTomahawk 6スイッチが牽引）がその約40%を占めた。同社のAI関連バックログは約730億ドルに上る。

OpenAIとの契約により、ブロードコムは2000億ドル超の年間AIインフラ構築市場のより大きなシェアを獲得する態勢を整え、NVIDIAの汎用GPUと直接競合することになる。今年に入り約40%上昇したブロードコム株は、フォワード利益の約28倍で取引されており、投資家はカスタムシリコンへのシフトを織り込んでいる。

ハイパースケーラーがカスタムシリコンに移行する理由

特定用途向け集積回路（ASIC）の魅力はその効率性にある。幅広いAIワークロードを処理するNVIDIAの標準化されたGPUとは異なり、カスタムチップは単一顧客の特定のアーキテクチャとユースケースに合わせて設計される。OpenAIのGPTのような大規模言語モデルのトレーニングであれ、Google検索やYouTubeのおすすめの推論実行であれ、である。

開発プロセスは長期にわたり、ブロードコムと顧客の間で18〜24カ月の共同エンジニアリングを必要とする。チップが設計され展開されると、乗り換えコストは高い。別の設計者に移行したいパートナーは、チップ全体をゼロから再設計する必要がある。これにより、NVIDIAの標準化されたGPUモデルでは再現できない、固定化された継続的収益が生まれる。

ブロードコムのカスタムチップは、台湾積体電路製造（TSMC）の先端プロセスノードで製造され、CoWoS（チップ・オン・ウェハー・オン・サブストレート）技術を用いてパッケージングされる。これはNVIDIAがH100およびBlackwell GPUに使用しているのと同じ先端パッケージング方法である。サプライチェーンの重複により、両社はTSMCの限られた製造能力を巡って競合することになる。

1000億ドルの収益目標

CEOのホック・タン氏は野心的な目標を掲げている。2027年度までにAIチップ収入1000億ドルだ。参考までに、ブロードコムは第1四半期だけで半導体全体（チップ＋ネットワーキング）で84億ドルの収益を計上した。第2四半期のガイダンスでは総収益220億ドル（前年同期比約47%増）、1株当たり利益2.40ドル（前年比52%増）を見込んでいる。

OpenAIとの提携により、ブロードコムの主要AI顧客はGoogle、Meta、Anthropic、そして名前が明かされていない6番目のパートナーに加え、5社目となる。Googleとの関係は最も深く、両社は約10年にわたりTensor Processing Unitで協業しており、供給契約は2031年まで延長されていると報じられている。

ネットワーキング面では、ブロードコムのTomahawkスイッチとJerichoルーターが、AIクラスター内の数千のチップを結ぶデータセンターファブリックを提供する。現在のTomahawk 6がすでに毎秒102テラビットを処理している中、2027年には次世代Tomahawk 7が登場し、スイッチング帯域幅を2倍にする見込みだ。

これがNVIDIAにとって意味すること

NVIDIAは依然としてAIアクセラレーター市場全体の約80%を支配しており、そのCUDAソフトウェアプラットフォームは強力なエコシステムロックインを生み出している。しかし、カスタムシリコンへのシフトは加速している。Amazon（Trainiumチップ）、Google（TPU）、Meta（MTIA）などのハイパースケーラーはすべて、特定のワークロードに対してより優れたエネルギー効率と低い総コストを提供する社内製またはカスタム設計の代替品に投資している。

ブロードコムのカスタムチップは、すべてのシナリオでNVIDIA GPUを置き換えるわけではない。汎用トレーニングは依然としてNVIDIAのアーキテクチャが有利だ。しかし、チャットボットの応答、検索ランキング、広告ターゲティングなどの大量推論タスクでは、ASICはわずかな電力とコストで同等のパフォーマンスを実現できる。

NVIDIA株は直近の決算発表後に下落しており、投資家の関心はASICブームに向かっている。同社の直近四半期のデータセンター収益356億ドルは依然として支配的だが、ハイパースケーラーがチップ調達を多様化するにつれて成長率は減速している。

時価総額が最近2兆ドルを超えたブロードコムは、単一のチップアーキテクチャを超えたAIインフラへの多角的な投資家の賭けを提供する。VMwareソフトウェア事業は、配当金と自社株買いの両方に資金を提供する高マージンで継続的な収益源を追加する。同社は15年連続で配当を増やしている。

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ありません。