Amazon Web Services（AWS）は、AIインフラの高速化をめざし、NVIDIAと協業して「NVLink Fusion」を活用した次世代AIチップ「Trainium4」の開発を進める。この取り組みは、AWSが自社開発のAIチップ戦略を深化させる重要な一歩であり、NVIDIAの市場支配を背景に、ハイパースケーラーとしての競争力を強化する狙いがある。2025年のAWS re:Inventで発表されたTrainium3は、前世代比で4倍の性能と4倍のメモリ容量を実現し、エネルギー効率も40％向上。1台のUltraServerに144個のチップを搭載可能で、最大100万個のチップを連携させることで、大規模なAIモデルのトレーニングと推論を可能にした。この性能向上により、AnthropicやLMM Karakuri、SplashMusic、Decartといった企業が推論コストを大幅に削減している。 その背景には、AIモデルの規模拡大と複雑化が進む中で、数百億〜兆パラメータのモデルやMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャが主流になり、多数のアクセラレータを高帯域・低遅延で接続する「スケールアップネットワーク」の必要性が高まっている。従来、ハイパースケーラーは自社でチップ設計からラック構造、冷却、電源、ネットワークまで一括開発する必要があり、数年間、数十億ドルの投資を要する課題があった。NVLink Fusionは、NVIDIAのMGXラックアーキテクチャとNVLink 6スケールアップ接続技術を統合し、カスタムASICを72個すべて対すべて（all-to-all）で3.6TB/sの帯域で接続可能にすることで、性能と開発効率を飛躍的に向上させる。 Trainium4は、このNVLink Fusionと互換性を持つ設計となっており、NVIDIAのGPUと同一ラック内で動作可能。これにより、CUDAに依存する既存AIアプリケーションも、AWSの低コストインフラ上で利用可能になる可能性が高まる。AWSは、自社のGraviton CPU、Elastic Fabric Adapters（EFA）、Nitroシステムといった技術と組み合わせ、完全なエコシステムを提供。また、OEM/ODMと数十のサプライヤーからなるエコシステムにより、部品の遅延や変更リスクを大幅に低減できる。 AWSは、Trainium2で既に100万個以上のチップが稼働し、10万社以上がBedrockプラットフォームで利用。年間数十億ドル規模の収益を生み出しており、特にAnthropicとの「Project Rainier」で50万個以上のチップが活用されている。このように、Amazonは自社チップの価格性能比とエコシステムの強みを武器に、NVIDIAに並ぶ存在を目指している。ただし、CUDAの標準化は大きな障壁であり、完全な代替には至らない。それでも、NVLink Fusionとの連携により、AWSは「NVIDIAの技術を活用しつつ、自社の低コストインフラで競争優位を築く」戦略を実現しつつある。