Googleが開発するAI専用チップ「TPU（Tensor Processing Unit）」は、人工知能の学習と推論に特化した独自のプロセッサだ。2010年代初頭、Googleが自社のAI開発に適した高性能な計算基盤を求めて開発された。当初は内部用途に限定されていたが、近年はクラウドを通じて外部企業にも提供されるようになり、市場での影響力が急速に拡大している。 TPUは、GPUとは異なり、AI処理を最初から目的として設計されている。特に「システリックアレイ」と呼ばれる構造により、データの流れを効率的に処理でき、メモリへのアクセスを減らすことで、特定のAIタスクにおいてGPUより高速かつ省電力な性能を発揮する。最新の「Ironwood TPU」は、前世代比で学習と推論性能が4倍以上向上しており、特に大量の推論処理に強いとされている。 一方、NvidiaのGPUはゲーム用として開発され、後にAI用途に適応したが、TPUに比べて汎用性は高いものの、特定タスクでは効率が劣る。GoogleのTPUが大きな優位性を持つのは、大規模なクラスタ（「ポッド」）で数千台を連携させた場合のコストパフォーマンスだ。これにより、企業のAI運用コストを削減できる可能性がある。 ただし、TPUの普及には課題もある。Nvidiaが提供するCUDAソフトウェアは、GPUを一般計算に使うための強力なエコシステムであり、これに依存する企業が多い。Googleは、Metaが開発したAIフレームワーク「PyTorch」のサポート強化に注力しており、これを通じて開発者受けを広げようとしている。 現在、Googleの最大の顧客は自社だが、AppleやAnthropic、Broadcom、MetaなどもTPUを活用。特にAnthropicは最大100万台のTPUをGoogleと契約する大規模な取引を発表した。Morgan Stanleyは、2027年までにTPUの販売が500万～700万台に達し、Googleの収益に年間130億ドル相当の貢献が見込めるとしている。 Nvidiaの支配的地位が完全に脅かされるわけではないが、TPUの登場によりAIチップ市場は多様化が進み、企業が複数のベンダーを併用する傾向が強まっている。Googleは、TPUの外部販売を徐々に拡大する構えであり、今後数年でAIハードウェア市場に大きな影響を与える可能性がある。