SEMIビジョン：クラウド大手のGPU設備投資は2025年に3200億ドルを超えると予想。TSMCなどは需給ギャップに対応するため生産拡大を加速

最近、国内のAI大型モデルスタートアップ企業DeepSeekが話題になっています。 DeepSeek はわずか数か月で、オープンソースの大規模言語モデルである DeepSeek-V3 と DeepSeek-R1 をリリースしました。これらのモデルは、複数の主要業績評価指標において、Meta の Llama 3.1、OpenAI の GPT-4、Anthropic の Claude Sonnet 3.5 などの世界トップクラスの大規模モデルと同等であるだけでなく、

最も衝撃的なのは、DeepSeek のトレーニング コストがこれらの従来のモデルよりもはるかに低く、使用されている GPU チップがトップレベルの構成ではないにもかかわらず、驚くべきパフォーマンスを実現していることです。

「ディープシークはディープシークv3モデルの開発に2か月でわずか560万ドルを費やした」と経済学者のエド・ヤルデニ氏は報告書で指摘した。比較すると、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏は昨年、モデルの構築には1億ドルから10億ドルの費用がかかると述べている。これらのモデルはオープンソースであるため、コストと価格面で大きな利点があります。

しかし、DeepSeek のコストは従来の大手メーカーのコストよりもはるかに低いものの、このような画期的な成果を達成できるのは、依然として主要ハードウェアである GPU の強力なサポートに依存しているという事実は無視できません。 AI 競争がますます激しくなり、特にトレーニングおよび推論市場の継続的な拡大に伴い、コンピューティング能力が勝敗の鍵となり続けるため、GPU の役割は無視できません。

米国のハイテク大手は影響を受けず、 GPU獲得競争を続けている

DeepSeekもAIバブルへの懸念も、企業の投資意欲を鈍らせることはなかった。 2025 年になっても、クラウド ベンダーは依然として多額の設備投資を行うことになります。 AIの戦いに勝つために、テクノロジー企業は近年、データセンターを構築し、GPUカードを獲得し、電力を獲得してきました。新たな激しい競争が始まります。

1月21日、OpenAIは新しいプロジェクト「スターゲイトプロジェクト」を発表した。このプロジェクトでは、今後4年間で5,000億ドルを投資し、米国でOpenAIの新しい人工知能インフラを構築する計画で、最初の1,000億ドルが今年投資される。

アマゾンは今年、インフラに1000億ドルを投資する計画だ。これは2024年の770億ドルから増加し、前年の480億ドルの2倍以上となる。資金の大部分は、Amazon Web Services のデータセンターとサーバーに投入される予定です。

マイクロソフトは2025年1月初旬、人工知能のワークロードを処理できるデータセンターを構築するために、2025年度（今年6月終了）に800億ドルを投資する計画を発表しました。

Googleは2025年までに750億ドル（昨年の530億ドルから42％増）を投資する計画で、Google CEOのサンダー・ピチャイ氏はAIのチャンスを「前例のないものであり、だからこそそれをつかむためにさらなる投資を行っている」と述べた。

Metaは今年、AI関連の設備投資に600億ドルから650億ドルを投資する予定だ。 「設備投資とインフラに多額の投資をすることは長期的には戦略的な優位性になるだろうと私は依然として考えている。ある時点で違う結果になるかもしれないが、まだ判断するのは時期尚早だと思う。現時点では、そのインフラを構築する能力が大きな優位性になるだろう」とメタのCEO、マーク・ザッカーバーグ氏は語った。

ここ数年、AI分野では慎重な姿勢を見せてきたオラクルですら、2025年には設備投資を増やしている。オラクルは2025年の設備投資を2024年比で2倍の約136億ドルに増やす予定だ。 2021年度のオラクルの設備投資額はわずか約20億ドルだった。オラクルの最高財務責任者サフラ・カッツ氏は、2025年度の決算発表会で、AIの需要がオラクルのクラウド・インフラストラクチャ収益の52%増加を牽引し、クラウド・コンピューティング収益は今年度250億ドルに達すると予想していると述べた。

7 大テクノロジー企業のうち、S&P 500 に含まれる大手テクノロジー企業の中で、まだ時価総額が 1 兆ドルを突破していないのはオラクルだけです。 AmazonやMicrosoftとは異なり、Oracleは大規模なデータセンターを購入するのではなく、主にリースしています。しかしアナリストらは、オラクルの独自のデータセンター戦略により、マイクロソフトのような大規模な支出ではなく、設備投資の大部分をGPUの購入に投資できるため、資金力のあるライバル企業と効果的に競争できると述べている。スターゲイトの一員として、オラクルも今回、NVIDIAおよびOpenAIと共同でコンピューティングシステムを構築し、運用するなど、重要な役割を果たしている。

マイクロソフト、アマゾン、グーグル、メタの設備投資総額は、2023年の1510億ドルから2024年には2460億ドルに増加すると予想されている。そして、2025年の支出は3200億ドルを超える可能性がある。テクノロジー大手の高額な設備投資のうち、GPU の購入が大きな割合を占めており、10 万枚のカードのクラスターが徐々に AI コンピューティングの標準になりつつあります。

Nvidia は間違いなくこの波の最大の受益者です。同社の 3 大顧客のうちの 1 つである Meta は、2GW を超えるデータ センターの建設を加速しており、2025 年末までに 130 万台を超える GPU を導入する予定です。 Oracle は、最大 131,072 個の Blackwell GPU をサポートするゼッタスケール レベルのクラウド インフラストラクチャ スーパー クラスターを構築しており、2025 年上半期にリリースされる予定です。そしてマイクロソフトは昨年、世界最大の GPU 購入者となった。 Omdiaの分析によると、Microsoftは2024年に最大485,000個のHopperチップを購入しており、これは他のメーカーの2倍に相当します。今年の800億ドルの予算もGPUの購入に重点的に投資されると予想されています。

2025 年には、Nvidia の Blackwell GPU が間違いなく市場で最も人気のあるチップになるでしょう。このシリーズはいくつかの技術的な課題に直面しているにもかかわらず、Nvidia は予定より早く発売する予定だ。 Business Insiderによると、NvidiaはBlackwell GPUの量産を加速させるために、SK Hynixに次世代メモリをできるだけ早く準備するよう積極的に働きかけているという。

AMD は、メーカーへの GPU の導入も積極的に加速させています。人気の DeepSeek-V3 モデルの開発では、AMD Instinct GPU と ROCM ソフトウェアが使用されました。 MI300 シリーズ GPU は AMD 史上最も急速に成長している製品となり、Microsoft は Instinct MI300X を購入しました。 Nextplatformによると、AMDのデータセンター向けGPUチップの売上高は2024年に50億ドルを超え、2023年のほぼ10倍になると予想されています。以前、AMDのCEOであるリサ・スー氏は、100社以上の企業とAI顧客がMI300Xを積極的に導入していることを明らかにしました。

AMDはAI市場をいち早く獲得するため、次世代GPUチップMI350シリーズを先行投入する予定だ。 MI350 は今四半期に主要顧客へのサンプル出荷を開始し、生産出荷は年半ばに前倒しされる予定です。

この傾向により、GPU 市場は再び供給が需要を上回る状況に陥る可能性があり、優先供給を確保できるのは少数の大手メーカーのみとなるでしょう。

生産拡大でGPU不足問題は解決できるのか？

GPU不足の最大の問題は生産能力にあります。 CowoS パッケージングと HBM ストレージは GPU の 2 つの主要な柱ですが、GPU の生産能力も制限しています。 DIGITIMES Researchによると、クラウドベースのAIアクセラレータの需要が旺盛なことから、CoWoSや類似のパッケージ生産能力に対する世界的な需要は2025年に113％増加する可能性がある。このため、GPU産業チェーンの2大メーカーであるTSMCやSK Hynixなどの業界大手は、供給不足の問題を解決するために生産拡大の取り組みを強化している。

TSMC の先進パッケージング ロードマップは、地政学的および経済的不確実性の高まりにより、2024 年までに複数回の調整が行われています。 TSMCの最新計画によれば、CoWoSの月間生産能力は2024年に3万5000枚となり、2025年には7万5000枚に倍増し、2026年には13万5000枚にさらに増加する見込みだ。

TSMC CoWos の生産能力予測 (出典: SEMI Vision)

TSMCは2024年にCoWoSパッケージの生産を拡大し、2023年から2倍になったが、依然として供給不足となっている。 SEMI Visionのデータによると、TSMCの竹南、嘉義、台中、台南における先進パッケージング拡張プロジェクトはフルスピードで進んでいる。このうち、竹南先進包装AP6B工場は12月3日に使用許可を取得し、嘉義工場は今年5月に建設を開始した。台中AP5B工場は来年上半期に生産を開始する予定で、イノラックスの台南AP8工場（社内コード名AP8）は2025年末に小規模生産を開始する予定。1月20日の経済日報の最新ニュースによると、TSMCは南台湾サイエンスパークの第3期に2つの新しいCoWoSパッケージング工場を建設するためにさらに2000億台湾ドルを投資する計画だ。このニュースが事実であれば、現在建設中の嘉科工場と合わせて、TSMCのCoWoS工場の総数は、嘉科第1期に2つ、イノラックス第4工場の再建に2つ、南開第3期に2つ、そして嘉科第2期に計画中の2つを含め、短期間で8つに達することになる。 CoWoS パッケージに対する需要が高まっていることは明らかです。

TSMC 先進パッケージング工場 (出典: SEMI Vision)

一方、SK Hynixも非常に忙しい。 HBMの主要サプライヤーであるSK Hynixの2025年分のHBM生産能力は完売した。そのため、同社はHBMの生産能力を拡大し続けており、来年までに月産14万枚のHBM生産能力を達成することを目標としている。同時に、製品の反復ペースを加速させており、16層HBM4についてはTSMCと緊密に協力しており、2026年後半に量産出荷を開始する予定です。

SKハイニックスの2024年通期の売上高は2022年の記録を21兆ウォン以上上回り過去最高を記録し、営業利益も半導体超好況だった2018年の記録を上回った。一方、サムスンはHBM3E市場をSKハイニックスに譲り渡した。現在の希望はHBM4です。サムスンは、新しいハイブリッド接合技術を使用して16層HBM4を実現する予定です。しかし、現在の進捗状況から判断すると、物事はそれほど順調に進んでいないようです。しかし、サムスンもHBMの生産能力を拡大しており、今年末までにHBMの生産能力を月間14万～15万枚に引き上げ、来年末までに月間17万～20万枚にさらに引き上げる計画だ。

マイクロンのHBM製品は順調に進んでおり、同社のCEOはHBMの収益が2024年度に数億ドル、2025年度には数十億ドルに達すると予想している。マイクロンの目標は来年HBM市場シェアの20%を獲得することだ。台湾では、マイクロンは台中のA3工場や桃園の第11工場を含め、HBMの生産能力を大幅に拡大しています。さらに、マイクロンは台湾に新事務所を開設し、AUOの台中工場を買収してDRAM生産拠点に転換した。同社は来年末までに、現在の月間2万枚のウェハ生産量を3倍の6万枚に増やす計画だ。

短期的には生産拡大計画が推進されているものの、需給矛盾は長期にわたり存在し続けることになる。特にAIやデータセンターアプリケーションのさらなる発展に伴い、GPUの需要は今後も高まり続け、既存の生産能力の拡大だけでは市場のギャップをすぐに埋めることは難しいかもしれません。

GPU だけでは不十分なので、ASIC が使用されるのですか?

GPU チップの不足は 1 年や 2 年の問題ではなく、クラウド ベンダーは長年にわたって Nvidia によって制約を受けてきました。その結果、クラウド大手はいずれも ASIC チップの開発に投資してきました。 Google が発表した TPU (Tensor Processing Unit) は業界のベンチマークとなっています。 Amazon AWS は、Trainium と Inferentia という 2 つの自社開発チップもリリースしました。 Microsoft もこれに追随し、Maia シリーズと Cobalt シリーズを開発しました。 Meta は MTIA チップで市場を掌握しました。また、OpenAI は Broadcom と協力して、大規模な AI モデルのトレーニングのニーズに対応する独自の ASIC チップを開発していると噂されています。

どうやらこれらの ASIC はかなり人気が出てきているようです。 Appleは2024年7月にiPhone AIの最初のプレビュー版をリリースしており、そのAIモデルはGoogleのTPU（テンソル処理装置）を使用してトレーニングされた。 AmazonのAWS Reinventカンファレンスでは、モデルのトレーニングにAmazonが独自に開発したAIチップを使用することが発表されました。さらに、大晦日に、Apple は Amazon の最新の Trainium2 チップを評価しています。すべての兆候は、ASIC がすでに GPU の空席の一部を埋めることができることを示しています。

ASIC には独自の価値がなければなりません。 NvidiaのB200などのGPUチップは、主に面積を拡大することで性能を向上させるため、ますます大型化していきます。コンピューティング能力の向上に重点を置いた ASIC チップは、GPU の一般的な機能の一部を放棄し、パフォーマンスを向上させて消費電力を削減するオプションになります。つまり、ASIC には、高性能、低消費電力、低コスト、高い機密性とセキュリティ、回路基板サイズの縮小などの利点があります。

「GPU の王者」Nvidia でさえ、ASIC の可能性を無視していません。 NVIDIA は台湾で ASIC 製品ラインの計画を開始し、チップ設計、ソフトウェア開発、AI 研究開発の分野で数千人の人材を採用していると報じられています。黄仁勲氏は、NVIDIA はこれを活用して顧客基盤をさらに拡大できると率直に語った。おそらく CSP の顧客は NVIDIA の競合相手になるでしょうが、同時にすべての CSP は依然として NVIDIA の顧客であり、クラウドの顧客は NVIDIA なしではやっていけないでしょう。

ASIC が普及した時代には、Broadcom や Marvell も脚光を浴びました。 Broadcomの時価総額はすでに1兆ドルに達しており、Marvellの時価総額も1000億ドルを超えている。 ASIC 分野におけるこれらの企業の急速な台頭は、各社独自の技術研究開発能力によるだけでなく、カスタマイズされたコンピューティング ソリューションに対する市場の大きな需要を反映しています。

AIモデルの複雑化と大規模アプリケーションの普及に伴い、ASIC市場の規模は爆発的な成長を見せています。モルガン・スタンレーによれば、AI ASIC市場規模は2024年の120億米ドルから2027年には300億米ドルに拡大し、年平均複合成長率は34％となる見込みです。 Broadcom はより楽観的で、ASIC の市場需要は 2027 年に 600 億～ 900 億米ドルになると予測しています。一方、Marvell はデータセンター ASIC 市場規模が 2028 年に 429 億米ドルに増加すると予想しています。

GPU 不足の問題を短期的に完全に解決することは困難ですが、ASIC チップの台頭により、このギャップを埋める実現可能な道が開かれることは間違いありません。特にクラウドコンピューティングや AI の分野では、ASIC はカスタマイズされた設計を通じて特定のアプリケーションでより効率的で低消費電力のソリューションを提供し、徐々に GPU の強力な補助要素となっています。

クラウド サービス プロバイダーが ASIC の研究開発に投資するケースが増えるにつれて、将来のコンピューティング エコシステムはより多様化する可能性があります。 GPU と ASIC は相互に補完し合い、AI およびクラウド コンピューティング業界全体の進歩を共同で促進します。

最後の言葉

DeepSeek の出現により、多くの人がそれがコンピューティング能力と NVIDIA に悪影響を及ぼすと考えるようになりました。しかし、「Information Equality」の分析では、最先端の探究（新しいモデルの開発など）とキャッチアップ（既存の成果に基づく改善）に必要な計算能力は異なると指摘されています。記事は「苦い教訓」の見解を引用し、コンピューティング能力がAI研究の根本的な原動力であることを強調した。歴史的な経験から、AI におけるブレークスルーは、単純なアルゴリズムの革新ではなく、計算能力の拡大から生まれることが多いことがわかります。コンピューティング能力が向上し続けると、AI 機能は質的に飛躍的に向上します。

したがって、将来の AI 戦場における GPU の重要な地位は揺るぎないものとなります。 AI業界の将来は、依然として計算能力の競争となるでしょう。 DeepSeek のような新興企業であれ、OpenAI、Google、Meta のような伝統的な大企業であれ、GPU は依然として各社の技術革新と製品のブレークスルーを支える基礎となるでしょう。 2025 年も GPU をめぐる戦いは引き続きエキサイティングなものとなるでしょう。

半導体業界からの観察