カスタムAIチップとは：Google TPU、Amazon Trainium、ASICを解説

AIの計算の大半は、Nvidiaのグラフィックス・プロセッサー（GPU）で動いています。ただ、最大手のクラウド企業はAI向けのチップを自社でも設計しています。GoogleにはTensor Processing Unit（TPU）があります。AmazonにはTrainiumチップ、MetaにはMTIAチップ、MicrosoftにはMaiaアクセラレーターがあります。これらはカスタムチップで、業界ではASIC（特定用途向け集積回路、application-specific integrated circuitの略）と呼ばれます。設計を主導するのはクラウド企業です。しかし、その設計と製造を手助けする上場企業がほかにあります。それらの企業は、Pacific TapeのSOXマップと台湾マップに載っています。

カスタムAIチップとは何か

多くの処理ではなく、一種類の処理のために作られたチップです。Google自身の定義は次の通りです。「Tensor Processing Unit（TPU）は、機械学習の処理を高速化するためにGoogleが独自に開発した特定用途向け集積回路（ASIC）です」。TPUの中核には行列演算ユニットがあります。これは「128x128のシストリックアレイ」で、AIモデルを構成する掛け算を担います。

顧客向けにこうしたチップを作るBroadcomは、年次報告書でこの分野を次のように説明しています。「ASICは、個々の顧客の仕様に合わせて作るカスタム製品です。ハイパースケーラー、最先端のAIモデルを持つ企業、システムインテグレーター向けのカスタムアクセラレーター、すなわちXPUなどがこれに当たります」。

NvidiaのGPUとどう違うのか

違いは柔軟性です。Nvidiaは自社の事業を「統一された基盤のプログラム可能なアーキテクチャ」の上に築いたと説明しています。そこには「すべてのNVIDIA GPUで動く、基盤となるNVIDIA CUDA開発プラットフォーム」があります。このため、同じチップがゲーム、データセンター、自動車などの市場に使われます。Amazonはその対比をこう表現しています。「さまざまな処理に柔軟に対応できるGPUとは異なり、AWS TrainiumチップはAIの処理専用にゼロから設計されています」。

Googleの資料によると、TPUは「行列演算が中心のモデル」に向いています。一方、GPUは「独自のPyTorch/JAX演算を多く含む」モデルに向いています。要するに、カスタムチップは柔軟性をある程度手放す代わりに、持ち主の主要なAI処理をより安く、より効率よくこなします。Nvidiaは競合として「アクセラレーテッド・コンピューティングやAIの機能を組み込んだハードウェアとソフトウェアを社内チームで設計する大手クラウドサービス企業」を挙げています。

どの企業が自社でAIチップを作っているのか

企業	チップ	企業の説明
Google	TPU	「第7世代」のTPUであるIronwood（2025年4月）は、1チップあたり192 GBの高帯域幅メモリーを搭載しています。GoogleはTPUが「10年以上にわたり」自社のAI処理を支えてきたとしています
Amazon	Trainium（およびInferentia）	Trainium3（2025年12月）は「AWS初の3nm AIチップ」です。Amazonは2015年に買収したAnnapurna Labsを通じてチップを設計しています
Meta	MTIA	2023年から開発している「AI処理を効率よく動かすための独自設計のシリコンチップ群」です
Microsoft	Maia	2026年1月に発表したMaia 200は、AIモデルを動かすためのアクセラレーターです

これらのチップは大きな事業になっています。Amazonは、Gravitonプロセッサーやニトロ（Nitro）ハードウェアも含めた自社のチップ事業が、2026年第2四半期に「年間売上高ランレート250億ドル」を超えたと述べました。Alphabetは、2026年第3四半期のGoogle Cloudの売上高が103%増の307億ドルになったと発表しました。「TPUシステムの販売も大きく寄与した」としています。また、一部の顧客の自社データセンターへのTPUシステムの供給も始めました。規模を比べると、Nvidiaのデータセンター売上高は2026年7月26日終了の四半期で890億ドルでした。

設計を手助けするのは誰か

チップに何をさせるかを決めるのはクラウド企業です。専門のチップ設計会社は、それを製造できるチップの形にする手助けをします。AIアクセラレーター向けにこの仕事をしていると述べる上場企業は5社あります。

Broadcomが最大手です。2026年4月6日の開示資料で、同社とGoogleが「Googleの将来の世代のTPU向けに、Broadcomがカスタムのテンソル・プロセッシング・ユニット（『TPU』）を開発・供給する長期契約を結んだ」と述べました。契約期間は最長で2031年までです。Metaは2026年4月、「複数の世代のカスタムシリコンを共同開発するため、Broadcomと提携する」と述べました。BroadcomのAI半導体売上高は、2026年8月2日終了の四半期に167億ドルとなり、前年同期から221%増えました。次の四半期は217億ドルを見込んでいます。

Marvellは、AI向けを含む「個々の顧客の仕様に合わせたカスタム半導体ソリューション」を開発しています。2024年12月には、アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Services）と「5年間・複数世代にわたる契約」を結びました。この契約には「カスタムAI製品の供給」が含まれます。2026年8月1日終了の四半期では、データセンター製品が売上高の79%を占めました。カスタムチップの顧客名は明らかにしていません。

スマートフォン向けチップで知られるMediaTekは、2026年10月30日、米国のクラウド顧客向けに初のAIアクセラレーターの出荷を9月に始めたと述べました。「第4四半期に25億ドルの売上高を達成できると確信している」としています。顧客名は明らかにしていません。

Global Unichip（GUC）とAlchipは、いずれも台湾の上場企業で、他社向けにカスタムチップを設計しています。GUCによると、主に「CPU、AIアクセラレーター、BMCのプロジェクト」からなる「クラウド」部門が、2026年第3四半期の売上高の86%を占めました。同四半期の売上高は前年同期から118%増えました。Alchipは、北米のクラウド顧客向けに3ナノメートルのアクセラレーターの出荷を2026年5月に始めたと述べました。両社については台湾の半導体株：どの会社が何をつくっているかで取り上げています。

製造するのは誰か

主にTSMCです。Broadcomによると、2025年度は「当社の受託製造業者が製造したウエハーの約95%がTSMC製」でした。また、同社のウエハー需要は「TSMCの総生産能力の大きな部分」を占めるとしています。TSMCはGUCの株式の約34.8%を保有しています。TSMCの年次報告書は、高性能コンピューティング製品の中にAI GPUと並んでAI ASICを挙げています。この製品群は2025年の売上高の58%を占めました。GoogleとAmazonは、自社のチップがどこで製造されているかを明らかにしていません。

カスタムアクセラレーターも、NvidiaのGPUと同じくHBM（高帯域幅メモリー）を使います。Ironwood TPUは1個あたり192 GBを搭載しています。このため、サムスン電子とSKハイニックスのHBM比較で取り上げたメモリーメーカーともつながります。また、これらのチップはTSMCのCoWoSでパッケージングされることが多くあります。CoWoSについてはCoWoSとは何かで説明しています。

半導体株を読むうえで何を意味するのか

AIチップの需要はNvidiaだけの話ではない、ということです。クラウド企業の支出の一部は、自社で設計するチップに向かっています。それは、その製造を手助けする企業の決算に表れます。BroadcomのAI売上高、Marvellのデータセンター売上高、そしてMediaTek、GUC、Alchipのカスタムチップ事業です。ほぼすべてのチップを製造するTSMCにも及びます。これらの企業の多くは、その数字の背後にいる顧客名を明らかにしていません。BroadcomのGoogleに関する開示は例外です。Nvidia自身の決算がアジアの半導体株にどう波及するかはエヌビディアの決算がメモリー株を動かす理由を、設計と製造の役割分担全般についてはファウンドリー、ファブレス、IDMの解説をご覧ください。