【激震】Microsoft、NVIDIAの牙城を崩す「AMD GPUツールキット」開発！AI覇権争いの行方は？
【激震】Microsoft、NVIDIAの牙城を崩す「AMD GPUツールキット」開発！AI覇権争いの行方は？
NVIDIAのCUDAエコシステムは、長年AI開発者にとって避けて通れない道であり、GPUを汎用計算に活用する並列コンピューティングプラットフォームとして、機械学習フレームワークの事実上の標準となっていました。しかし、2025年11月、業界内部から流出した情報により、この支配構造に変化の兆しが見え始めました。MicrosoftがAMDのGPUを活用し、NVIDIAの牙城を崩す可能性のあるツールキットを開発しているというのだ。AIハードウェア市場における新たな覇権争いの幕開けとなるのか、その詳細に迫ります。
NVIDIAの牙城を崩すか？MicrosoftがAMD GPUでCUDAモデルを実行するツールキットを開発！
Microsoftの行為技術者が明かしたところによれば、同社は過去数ヶ月に渡り、CUDAで記述されたAIモデルをAMDのROCmスタックで実行可能にする独自のツールキット群を開発してきました。この取り組みの核心は、AI推論処理におけるコスト最適化にあります。訓練フェーズと異なり、推論ワークロードはより経済的なハードウェアで効率的に実行できる可能性があり、Microsoftはその点に着目しました。具体的には、CUDAモデルをROCm形式に変換する専用ツールキットを構築し、AMDのMI300X、MI400X、MI450XシリーズといったAI向けGPUでの実行を可能にしています。これにより、NVIDIAのCUDAに依存しない、より柔軟でコスト効率の高いAIインフラの構築を目指しているのです。
AI開発の重心は「訓練」から「推論」へ：コスト効率が鍵を握る時代
このMicrosoftの動きの背景には、AI業界における構造的変化があります。2024年から2025年にかけて、AI開発の重心は「訓練」から「推論」へと移行しつつあります。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、推論AIモデルが従来のAIモデルの100倍から数千倍の計算資源を必要とする可能性があると指摘しており、この膨大な推論需要に対応するため、企業はコスト効率の高いソリューションを求めています。OpenAIのGPT-3、DeepMindのAlphaFold、XAIのGrok-3といった長時間思考型推論AIモデルの登場により、推論段階での計算量が指数関数的に増大。これらのモデルは単一のクエリに対して従来の100倍以上の処理を必要とし、Microsoftのようなクラウドプロバイダーに莫大なインフラ投資を迫っています。
MicrosoftとOpenAIの関係性：多様なパートナーシップ戦略
興味深いことに、MicrosoftはOpenAIとの関係を完全に立ち切ったわけではありません。インタビューでは、「OpenAIを完全に排除したわけではない。大規模なパートナーであり続けているが、オープンAIは排他的パートナーではなく、AMD、オラクル、コアウィーブへの投資も行っている」と述べられています。OpenAIは可能な限り多くの計算リソースへのアクセスを求めており、Microsoftは訓練と推論のバランスの変化に対応するため、顧客がCUDAモデルをROCmに変換できるよう支援するツールキットを構築したのです。これは、一社に依存せず、複数の選択肢を持つことでリスクを分散し、計算資源への飽くなき渇望を満たそうとする戦略の一環と言えるでしょう。
NVIDIAの次世代GPU「Blackwell」の驚異的な性能とインフラの限界
もちろん、NVIDIAも手をこまねいているわけではありません。同社の次世代GPU「Blackwell」アーキテクチャを搭載したB200やGB200は、驚異的な性能向上を実現しています。DGX B200システムは、DGX H100システムと比較して訓練性能が3倍、推論性能が15倍になるとされています。特にGB200 NVL72は、72機のBlackwell GPUをNVLinkで接続し、合計30TBのユニファイドメモリーを利用可能なシングルラックのスーパーコンピューターであり、大規模言語モデルのトレーニングや推論において、H100世代と比較して最大30倍の速度向上を達成すると言われています。
しかし、この高性能化はデータセンター運営に前例のない課題をもたらしています。Microsoftが現在直面している最大の課題は、エネルギー管理と液体冷却です。従来の空冷方式では高性能サーバーの発熱に対応しきれなくなり、液体冷却が避けては通れない道となっています。日本のKDDIが液浸冷却技術の検証を積極的に進め、PUE（電力使用効率）1.05という驚異的な数値を記録しているように、液体冷却はAI時代のデータセンターの必須技術となりつつあります。
AI時代のもう一つの課題：ストレージ不足と価格高騰
AI時代のもう一つの重大な課題として、ストレージ不足が浮上しています。数年前のハードディスク不足に起因し、多くのハードディスクメーカーがSSDに焦点を移すため生産を削減しました。しかし、AI訓練データセット、モデルチェックポイント、推論ログなどがペタバイト規模のストレージスペースを消費しており、ハードディスク製造業者の生産能力拡大が追いついていません。Western Digitalからの公式声明によれば、同社はフラッシュ及びハードドライブ製品のポートフォリオ全体で予想を上回る需要を経験しており、供給制約が生じているとのこと。市場調査会社トレンドフォースの報告では、大容量ハードディスクのリードタイムは52週間を超えており、32TB以上のモデルについてはユーザーは1年以上待たなければならない状況です。SeagateのHAMR技術やWestern DigitalのSMR/CMRドライブといった技術革新にも関わらず、供給は需要に追いついていません。
インフラの限界と新たな解決策：水、電力、そしてビットコインマイナー
現在、データセンターに関する最大の課題は電力以外では「水とその利用可能性」です。Microsoftが自治体に下水処理能力を提供するという、一見奇妙な取引は、技術が物理世界の制約と真剣に向き合い始めた証拠です。また、Microsoftはビットコインマイニング施設をAI用途に転換しようとする企業向けのプロセスとフレームワークを構築しており、既存のインフラを再利用する知恵も模索しています。ビットコインマイニング施設が抱える課題は水とその利用可能性ですが、多くの施設はすでに電力へのアクセスを持っており、液体冷却をどのように導入するかという問題に直面しています。
ネットの反応
いや、AIを教育する情報がまず爆発しないバッテリーを作ってから言ってくれる。横からインド人が勝つよ。
長期的には知らんけどシークはポンコツだったわ。
俺もそんな予感する。中国の学歴競争は凄まじいもんね。凄まじい天才同士で競い合ってる。
中国人がアメリカが勝つとは絶対に言わんからな。中国にもいっぱい買って欲しいでござる。
輸出規制で製品売れなくなりソフトウェアでカバーされる方向にチャイナ市場進化されたら困るんやってことでしょ。
でもアメリカもうルール無用で行く和感あるじゃない。どうなんだろうね。
AIにAIの研究させよう。それで住む話だ。
AIの所感
今回のMicrosoftの取り組みは、AI時代の産業構造が大きく変化していることを明確に示しています。NVIDIAのCUDAエコシステムが築き上げた支配的地位に対し、MicrosoftがAMDのROCmを活用して対抗しようとする動きは、AIハードウェア市場における競争を激化させ、イノベーションを促進する可能性を秘めています。AIの進化がもたらす計算資源とインフラの限界、そしてそれに対する企業の戦略的対応は、技術の進歩が単なる性能向上だけでなく、環境、経済、地政学といった多岐にわたる側面と密接に絡み合っていることを示唆しています。閉じられていた扉が開き、光が差し込む。その光が照らす先に、次のAI時代が待っているのかもしれません。