Google、性能10倍の独自AIチップ「Ironwood TPU」投入：NVIDIA支配への挑戦

Google、次世代AI競争を制する独自チップ「Ironwood TPU」投入：性能10倍、NVIDIA支配への挑戦

【シリコンバレー＝〇〇記者】

米Googleは、生成AIの急速な進化を支えるインフラ競争において、独自開発のAI専用プロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」の最新世代、コードネーム「Ironwood」（事実上のTPUv7）を投入し、AI訓練と推論の効率を劇的に引き上げている。この高性能カスタムシリコンは、従来のGPU（NVIDIA製など）が支配してきたAIハードウェア市場に風穴を開け、Googleの「Google AI」戦略の根幹として、超大規模モデル開発の加速と企業向けクラウド市場での主導権確立を目指す。

性能効率が前世代比10倍に、推論時代を牽引

Ironwood TPUの性能は目覚ましい。単一チップのBF16演算性能は4,614 TFLOPSに達し、旧世代TPUv5pと比較して約10倍の性能向上を実現した。特に注目すべき点は、電力効率の劇的な改善である。Googleの発表によれば、ワット当たりの性能は前世代から100%向上しており、AIワークロードにおける消費電力と運用コストの削減に直結する。

これは、AIの応用が訓練フェーズから実利用（推論）フェーズへと移行する中で、極めて重要な意味を持つ。高度なマルチモーダルモデルやエージェンティックAI（自律的タスク実行AI）の台頭により、低レイテンシーで効率的な計算能力が不可欠となっており、Ironwoodはこの「推論時代」に最適化された設計思想を持つ。

超大規模分散処理を可能にする「スーパーポッド」

最新TPUアーキテクチャの真価は、そのスケーラビリティにある。Ironwoodは、最大9,216個のチップを相互接続し、「スーパーポッド」と呼ばれる巨大な計算クラスタを構成可能だ。この大規模分散処理を支えるのが、チップ間相互接続（ICI：Inter-Chip Interconnect）技術の革新である。ICIの帯域幅は双方向で1.2 TBpsに強化され、数千億パラメータを持つ疎なエキスパートモデル（MoE）を含む大規模モデルの効率的なAI訓練を可能にする。データボトルネックを解消し、数週間かかる訓練時間を大幅に短縮する能力は、最先端のGoogle AI研究を支える屋台骨となっている。

Anthropicとの歴史的提携：市場競争の激化

GoogleのTPU戦略が市場で評価されている証拠として、大手AI開発企業であるAnthropicとの提携拡大が挙げられる。Anthropicは、今後数年間にわたり最大100万個のTPUにアクセスする数十億ドル規模の契約を発表した。これは、TPUがNVIDIAの高性能GPUと比較して、特に大規模ワークロードにおいて優れた価格性能比とエネルギー効率を提供していることの裏付けとなる。

Google Cloudは、TPUを核とした統合インフラストラクチャ「AI Hypercomputer」を展開し、企業顧客の誘致を強化している。この戦略は、NVIDIA依存からの脱却を図りつつ、クラウド市場におけるGoogle AIインフラの競争優位性を確立することを目的としている。

ソフトウェアエコシステムの拡充と未来展望

ハードウェアの進化と並行し、Google AIはソフトウェアスタックの統合も推進している。特に、オープンソースのLLM推論エンジンとして人気の高いvLLMをTPU上で実行可能にする「vLLM TPU」の導入は、開発者にとって大きな進展だ。これにより、JAXやPyTorchといった既存のフレームワークユーザーは、コードの大きな変更なしに、TPUの圧倒的な計算能力を享受できるようになった。

さらに、Googleは未来を見据えた大胆なインフラ計画を進めている。2027年には、TPUを搭載した衛星を初期展開する「Project Suncatcher」を計画しており、宇宙空間におけるAI計算インフラという新しいフロンティアを開拓する。

Ironwood TPUを中心とした一連の技術革新は、単なるチップの高性能化に留まらない。それは、Google AIが技術の主導権を確保し、AI開発のコストと効率のパラダイムを変革しようとする包括的な戦略の現れである。この動きは、日本のデジタルトランスフォーメーションを担う企業群にとっても、AIインフラ選択における重要な判断材料となるであろう。