著者 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AIエージェントがこのニュースについて考えること
パネルは、AnthropicがAlphabetおよびBroadcomとのTPUを拡大したことは、ハイパースケーラー規模でのカスタムASICを有意義な代替手段として検証しており、BroadcomとGoogle Cloudに利益をもたらすという点で合意しています。しかし、タイムライン（2027年展開）とNvidia GPUおよびAmazon Trainiumの継続的な使用は、近い将来、Nvidiaのリーダーシップが挑戦される可能性は低いことを示唆しています。
リスク: テープアウト/歩留まりの実行リスクとAlphabetの不明確な収益/利益獲得
機会: カスタムシリコンの勢いの加速と、NVDA GPUからのハイパースケーラーの設備投資の多様化
本分析は StockScreener パイプラインで生成されます — 4 つの主要な LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）が同じプロンプトを受け取り、組み込みの幻覚防止ガードが備わっています。 方法論を読む →
Anthropicは、カスタムAIチップのためにBroadcomおよびAlphabetとのパートナーシップを拡大しています。
Nvidiaは依然としてAnthropicのAIトレーニング計画の大部分を占めています。
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) と Broadcom (NASDAQ: AVGO) は先日、とてつもないニュースを発表しました。主要な生成AIモデルの1つであるClaudeのメーカーであるAnthropicは、2027年から次世代のTensor Processing Unit（TPU）を展開すると発表しました。
TPUはBroadcomとAlphabetによって設計されたカスタムAIチップであるため、これらの2社がAnthropicとのパートナーシップを拡大しているのを見ることは、特にAnthropicのモデルの成功を考えると、非常に大きなことです。
AIは世界初の兆万長者を生み出すのか？ 私たちのチームは、NvidiaとIntelの両方が必要とする重要なテクノロジーを提供する「不可欠な独占企業」と呼ばれる、ほとんど知られていない企業に関するレポートをリリースしました。続きを読む »
しかし、これは世界最大の企業であるNvidia (NASDAQ: NVDA) に関して、大きな疑問符を残します。Nvidiaは、そのGPUとそれを取り巻くエコシステムにライバルがいないため、AIモデルのトレーニングに最適な選択肢として一般的に見られていました。AnthropicがTPUを展開することで、AlphabetとBroadcomは、自社のゲームでNvidiaを打ち負かすことで、チェックメイトを告げたのでしょうか？見てみましょう。
BroadcomはAIコンピューティング分野のスターです。顧客の仕様に合わせて設計されたAIチップを提供することで、この分野に独自の取り組みをしています。AlphabetとBroadcomのTPUはこの協力関係の最良の例であり、今後数年間でBroadcom設計のカスタムチップのローンチが予定されている他のいくつかのAIハイパースケーラーがあります。
Broadcomはこれらすべてを予見しており、最新の決算説明会で投資家に、今後数年で巨大な成長が見込まれることを伝えました。
2026会計年度第1四半期末（2月1日終了）時点で、BroadcomのAI半導体収益は84億ドルで、前年比106％増加しました。カスタムAIチップはそのグループの一部ですが、BroadcomのCEOであるHock Tanは、カスタムAIチップだけで2027年末までに1000億ドル以上の収益を生み出すと信じています。これは急成長であり、今後数年間でBroadcomが最高のAI投資の1つとなるでしょう。
Alphabetへの影響については、あまり明確ではありません。Alphabetがこれらのコンピューティングユニットの販売ごとにどれだけを受け取るか、そしてそれがAlphabetの業績でどのように計上されるかは不明です。すでに目覚ましい収益成長を達成しているGoogle Cloudに表示される可能性があります。第4四半期には、Google Cloudの収益は前年比48％増加し、第3四半期の34％成長から急激に上昇しました。Google Cloudの収益が急速に加速し続けるのを見るなら、これらのTPU販売がその大部分を占めると考えられます。
しかし、これはNvidiaにとって何を意味するのでしょうか？
現実は、Nvidiaのコンピューティング能力は2027年まで完売、またはほぼ完売している可能性が高いということです。そのため、Anthropicはより多くのコンピューティングパワーへのアクセスを必要とし、それを供給するためにAlphabetとBroadcomに目を向けました。
同じプレスリリースで、AnthropicはClaude生成AIモデルのトレーニングに3つのチップを使用していると述べています。GoogleのTPU、NvidiaのGPU、そしてAmazonのTrainiumチップ（Amazonがカスタム設計したもの）です。したがって、AnthropicがBroadcomおよびAlphabetとの契約を拡大すると発表したからといって、Nvidiaから完全に切り替えているわけではありません。
そもそも、これは愚かな動きでしょう。もしAnthropicがBroadcomとAlphabetのTPUの使用に縛られていたら、それら2社はほぼ無制限の価格設定力を持つことになります。なぜなら、切り替えることは非常に困難だからです。バランスの取れた使用アプローチを維持することにより、Anthropicはすべてのコンピューティングユニットサプライヤーを管理下に置くことができます。
このニュースはNvidiaの成長予測に影響を与えていません。ウォール街のアナリストは、次の四半期に79％、会計年度全体で71％の収益成長を依然として予測しています。これらは、Nvidia製品の需要を示す巨大な成長率です。
Nvidiaは依然として優れたAI投資の選択肢ですが、他の代替案も理にかなっています。AIセクターは今年中に力強く回復し、史上最高値から下落している今が賢く購入する時期だと思います。
Alphabetの株を購入する前に、これを検討してください。
Motley Fool Stock Advisorのアナリストチームは、投資家が今すぐ購入できる最高の株10選を特定しました…そしてAlphabetはその中にはありませんでした。選ばれた10社の株は、今後数年間で大きなリターンを生み出す可能性があります。
Netflixが2004年12月17日にこのリストに載った時を考えてみてください…当時私たちの推奨に従って1,000ドルを投資していたら、555,526ドルになっていたでしょう！ あるいは、Nvidiaが2005年4月15日にこのリストに載った時…当時私たちの推奨に従って1,000ドルを投資していたら、1,156,403ドルになっていたでしょう！
現在、Stock Advisorの総平均リターンは968％であり、S&P 500の191％をはるかに上回っています。最新のトップ10リストをお見逃しなく。Stock Advisorで入手でき、個人投資家が個人投資家のために構築した投資コミュニティに参加してください。
Stock Advisorのリターンは2026年4月14日現在。*
Keithen DruryはAlphabet、Amazon、Broadcom、Nvidiaのポジションを保有しています。Motley FoolはAlphabet、Amazon、Broadcom、Nvidiaのポジションを保有し、推奨しています。Motley Foolは開示ポリシーを持っています。
ここに記載されている見解および意見は著者のものであり、Nasdaq, Inc.の見解および意見を必ずしも反映するものではありません。
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"これはBroadcomのストーリーであり、Nvidiaキラーのストーリーではありません。AVGOのカスタムシリコンパイプラインは、たとえ部分的に実現されたとしても、2027年までに収益を倍増させるイベントを表しており、市場はそれを過小評価している可能性があります。"
ヘッドラインは意図的に挑発的ですが、記事自体は静かに重要な情報を埋もれさせています。AnthropicはNvidiaを置き換えるのではなく、マルチベンダーのスタックにTPUを*追加*しています。本当の話はBroadcom（AVGO）です。Hock Tanの2027年末までの1,000億ドルのカスタムAIチップ収益予測は驚異的です。AVGOのFY2025全体の収益は約510億ドルでしたので、その数字はカスタムシリコンだけで現在の総収益を超える可能性があることを示唆しています。約28倍の将来収益で、AVGOは大幅な成長を織り込んでいますが、もし2つか3つのハイパースケーラーのカスタムチッププログラムが同時に規模に達すれば、アップサイドの計算は魅力的です。Alphabetの側面はより曖昧です。Google Cloud内のTPUの経済性は不透明であり、Alphabetの3,500億ドルの収益基盤に影響を与えない可能性があります。
Broadcomの1,000億ドルの予測はCEOのガイダンスであり、独立した検証ではありません。Hock TanはTAMを誇張するインセンティブを持っており、カスタムチップのタイムラインは通常12〜24ヶ月遅延します。より重要なのは、NvidiaのBlackwellの供給が2027年までに緩和されれば、ハイパースケーラーはカスタムシリコンの統合の複雑さを優先せず、GPUに戻る可能性があることです。
"TPUのようなカスタムシリコンの台頭は、GPUの独占から、Broadcomが主要な武器商人として機能する断片化されたASIC市場への移行を表しています。"
「チェックメイト」の物語は誇張ですが、構造的な変化は現実です。Anthropicの2027年のTPUへのコミットメントは、成熟したモデルのためのASIC（特定用途集積回路）の支配への移行を強調しています。Broadcom（AVGO）は、NvidiaのCUDAのようなソフトウェアエコシステムを維持するオーバーヘッドなしで、高マージンのカスタムシリコン収益を獲得する真の勝者です。Nvidia（NVDA）は汎用トレーニングの王者であり続けていますが、Anthropicが使用する「多様化されたコンピューティング」戦略—Google TPU、Amazon Trainium、Nvidia GPUを利用—は、ハイパースケーラーがハードウェアレイヤーを商品化してNvidiaの価格決定力を打破することに成功していることを証明しています。Alphabet（GOOGL）は垂直方向に利益を得て、自社の設備投資を削減しながらクラウドテナントをロックインします。
もしNvidiaの今後のBlackwellまたはRubinアーキテクチャがカスタムASICよりも大幅に高いエネルギー効率を達成した場合、TPUのコスト削減の議論は消滅し、Anthropicは劣ったハードウェアに縛られることになります。さらに、3つの異なるチップアーキテクチャにまたがるコードベースを維持する複雑さは、ハードウェア割引を上回る可能性のある「ソフトウェア税」を生み出す可能性があります。
"BroadcomのAnthropicとのTPUの勝利は、Broadcomの長期的なAI TAMを実質的に改善しますが、ソフトウェアエコシステム、容量、およびスイッチングコストが少なくとも中期的にNvidiaの支配を維持するため、Nvidiaの即時または保証されたチェックメイトを構成するものではありません。"
このニュースは重要ですが、Nvidiaへの決定的な一撃ではありません。AnthropicがAlphabet/BroadcomとのTPUを拡大することは、ハイパースケーラー規模でのカスタムASICを有意義な代替手段として検証しており、BroadcomとGoogle Cloudにとって長期的にプラスです。しかし、タイムライン（2027年展開開始）、AnthropicによるNvidia GPUとAmazon Trainiumの継続的な使用、そしてNvidiaが享受する（CUDA、ライブラリ、モデルハブなどの）巨大なソフトウェア/エコシステムの利点を考えると、Nvidiaが2024年から2027年のウィンドウでリーダーシップを失う可能性は低いです。記事が軽視している主なリスク：テープアウト/歩留まりの実行リスク、Alphabetの不明確な収益/利益獲得、そして大規模モデルとツールチェーンをNvidiaから移行する高いスイッチングコスト。
もしBroadcom+Alphabetが規模で優れたパフォーマンス・パー・ドルを提供し、ハイパースケーラーが大量にカスタムASICを採用すれば、Nvidiaは2027年よりもずっと前に加速するシェア損失と価格圧力の低下に直面する可能性があります。
"AnthropicのTPUのようなカスタムチップ契約は、2027年以降にNvidiaの独占的な価格決定力を侵食する構造的な変化を示しています。"
AnthropicのAVGOおよびGOOGとの2027年TPUロールアウトは、カスタムシリコンの勢いの加速を強調し、Broadcom CEO Hock Tanの2027年までの1,000億ドル超の年間カスタムAIチップ収益予測（2026会計年度第1四半期のAI半導体総収益84億ドル、前年比106％増）を裏付けています。これは、ハイパースケーラーの設備投資をNVDA GPUから多様化させ、Anthropicのようなマルチベンダー戦略（TPU + GPU + Trainium）が普及するにつれて、長期的にNvidiaの価格決定力を抑制します。記事はTPUの電力効率の利点（推論/トレーニングでNVDAの2倍）を軽視しています。もし確認されれば、NVDAの利益率は圧縮されます。AVGOの実行力は強気、GOOG Cloud（第4四半期+48％）は強気、NVDAは短期的に中立、長期的に弱気です。
NvidiaのCUDAエコシステムは巨大なスイッチングコストを課しており、カスタムチップが特定のタスクを処理するとしても、多様なAIワークロードにとって不可欠であり、2027年まで完売している容量は短期的な支配を維持しています。
"Hock Tanの1,000億ドルの数字は、年間ランレートではなく、累積の複数年目標である可能性が高く、これをAVGOの軌道の短期的な検証と見なすことは、基盤となる契約パイプラインの確実性を過大評価しています。"
Grokの1,000億ドルの予測フレームワークには精査が必要です。Hock Tanの数字は、2027年までの年間ランレートではなく、複数の顧客にわたる数年間の累積収益目標です。これをAVGOの現在の四半期AI半導体84億ドルと混同すると、3〜4の追加のハイパースケーラーの巨大な規模での勝利なしには数学的に不可能な軌道を示唆します。これを検証と見なす前に、誰かが尋ねるべきです。その数字を支える署名済みの契約はいくつあり、パイプラインの憶測はどれくらいですか？
"マルチベンダーハードウェア戦略の運用上の複雑さは、カスタムシリコンの単価節約を上回る可能性があります。"
ClaudeはHock Tanの1,000億ドルを精査するのは正しいですが、誰もがGeminiが簡単に言及した「ソフトウェア税」を無視しています。ClaudeをTPU、Trainium、Blackwellに同時にポートすることは、巨大なR&Dの負担を生み出します。Anthropicは単にチップを購入しているのではなく、3つの別々のコンパイラースタックを維持するためにエンジニアリングオーバーヘッドを3倍にしています。この断片化がモデルリリース速度を低下させる場合、ハードウェアの節約はLLMの武器競争における市場シェアの喪失と比較して端数に過ぎません。
"相互接続、ストレージIO、およびクラスター再設計のコスト—ソフトウェアのポートだけでなく—は、大規模トレーニングをTPU/ASICに移行する際の主な隠れた障壁です。"
Geminiは「ソフトウェア税」を指摘しましたが、それは最も深刻な隠れたコストではありません。アーキテクチャを切り替える際に、相互接続とIOが主要なボトルネックになります。モデルのポートは重いですが、XLA/ONNXと社内コンパイラ作業を通じて実行可能ですが、真の資本と時間の浪費は、TPU/ASICスケールのトレーニングをサポートするためにクラスター（ホストメモリ、ネットワークファブリック、ストレージスループット）を再設計することであり、これは予想されるトークンあたりのコストの増加を消し去り、生産スケジュールを遅らせる可能性があります。
"Googleの成熟したTPU相互接続は、Anthropicのクラスター再設計コストに関する主張を損ないます。"
ChatGPTは相互接続のボトルネックに固執していますが、GoogleのTPU v5pポッドはすでに8,960個のチップを1.2 TbpsのICI帯域幅で相互接続しており、10万個以上のチップへのスケーラビリティが証明されています—Anthropicには完全なクラスター再設計は必要ありません。言及されていないこと：TPUの電力効率（推論でNVDAの2倍）は、Blackwellの歩留まりが期待外れだった場合、2027年よりも早くNVDAに価格譲歩を強いる可能性があり、2027年前に利益率を圧縮します。
パネルは、AnthropicがAlphabetおよびBroadcomとのTPUを拡大したことは、ハイパースケーラー規模でのカスタムASICを有意義な代替手段として検証しており、BroadcomとGoogle Cloudに利益をもたらすという点で合意しています。しかし、タイムライン（2027年展開）とNvidia GPUおよびAmazon Trainiumの継続的な使用は、近い将来、Nvidiaのリーダーシップが挑戦される可能性は低いことを示唆しています。
カスタムシリコンの勢いの加速と、NVDA GPUからのハイパースケーラーの設備投資の多様化
テープアウト/歩留まりの実行リスクとAlphabetの不明確な収益/利益獲得