GoogleがAI競争で本格的に目覚め、英伟达の市場支配に挑戦する動きが顕著になっている。11月下旬、MetaがGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）を数十億ドル規模で導入する検討を進めており、この報道を受け英伟达の株価が7％近く下落。これにより、Google親会社のAlphabetの時価総額は1日で数百億ドル増加し、4兆ドルの壁に近づいた。10月中旬以降、Alphabetの時価総額は約1兆ドル増加。この勢いは、2022年以降「AIの遅れ」が指摘され続けていたGoogleの逆転劇を象徴している。 同社のAI戦略の核は「全スタック型」の統合。GoogleはAIアプリ（例：Gemini、NotebookLM）、大規模モデル（Gemini 3）、クラウドインフラ、自社開発のTPUまで、一貫した技術スタックを構築。これに対し、OpenAIはMicrosoftのクラウドと英伟达のGPUに依存する構造。GoogleはTPUを2015年から自社内に使用し、第7世代「Ironwood」は大規模なモデル訓練にも対応。Gemini 3はTPU上で完全に訓練され、LMArenaなど主要ランキングで上位にランクイン。AI性能の証明に成功した。 TPUの外部展開も加速。10月、AI企業Anthropicが100万個のTPUを導入する計画を発表。Safe SuperintelligenceやSalesforceも顧客に加わった。Metaの潜在的導入は、AIチップ市場に大きな波紋を広げる可能性がある。TPUの商業化は、Googleクラウドの成長にも寄与。同社のクラウド売上は第3四半期に34％増加し、AWSやAzureに次ぐ地位を維持。一部幹部は「TPUで英伟达のAI関連収益の10％（約50億ドル）を奪取したい」と語っている。 ただし、課題も残る。消費者向けアプリではGeminiのユーザー数（6.5億）と月間ダウンロード数（7,300万）はChatGPT（週間8億ユーザー、月間9,300万ダウンロード）に及ばない。企業市場でも、MicrosoftとOpenAIの連携、AnthropicのClaudeモデルが強い。TPUの商業利用は、Google Cloudを通じたリースが主流で、自社データセンターでの導入（TPU@Premises）はまだ初期段階。また、英伟达のCUDAソフトウェア生態系は世界的に標準であり、TPUへの移行にはコードの再最適化コストがかかる。 英伟达も警戒を強め、OpenAIやAnthropicへの投資を表明。Azureとの連携も強化。一方で、Googleも英伟达製GPUを併用しており、市場は「複数選択」が主流。AIチップの支配構造は未定。だが、Googleがモデル、データ、ハードウェア、クラウドを統合的に駆使する全スタック戦略を実現したことは、かつての「遅れ」を覆す決定的な一歩となった。