AIにおける静かな勝利はチップの支配ではなく、エネルギー効率に関するものです。なぜAlphabetが優位に立つのか、その理由をご紹介します。

本当の競争は皆が思っている場所ではない

市場がチップメーカーに夢中になっている間に、人工知能(AI)の実際の戦いは別の場所で決まっています。Nvidia (NASDAQ: NVDA)はGPUの市場を支配し、Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD)は反撃を続けています。Broadcom (NASDAQ: AVGO)は、企業がAIタスク用のカスタムASIC（アプリケーション固有集積回路）を構築できるようにしています。しかし、次のAIコンピューティングのフェーズを支配するのに最も適した企業は、純粋なチップメーカーではなく、Alphabet (NASDAQ: GOOGL)です。

その違いは一つの重要な要素に集約されます：エネルギー効率です。そしてそこに、Alphabetの統合アプローチがゲームを変えるポイントがあります。

なぜ電力消費が新たな制約となるのか

エネルギー不足は、チップ不足ではなく、今日のAIインフラの真のボトルネックです。GPUは膨大なデータセットを高速で処理するのに優れていますが、電力を大量に消費するマシンです。AIのトレーニング中は、このコストはほとんど一度きりです。しかし、推論—大規模言語モデル(LLMs)を動かすために必要な継続的な計算作業—では、コストが急速に積み重なります。

このトレーニングから推論への移行こそ、Alphabetがリードを奪うポイントです。過去10年以上にわたり、同社はTensorFlowフレームワークに最適化された独自のAIチップを設計してきました。現在、7世代目となる**AlphabetのTensor Processing Units (TPUs)**は、Google Cloudのインフラと特定のワークロード向けに特化して作られています。その結果、優れたパフォーマンスと低電力消費を両立しています。

Broadcom支援のASICを使う競合他社は、この効率性を再現できません。AlphabetはTPUを外部顧客に販売しているわけではなく、企業はGoogle Cloud上でワークロードを実行する必要があります。これにより、AlphabetはAIエコシステム内で複数の収益源を獲得できる収益乗数効果を生み出しています。

さらに、Alphabetは自社のAIイニシアチブのためにTPUを内部で使用しています。このコスト優位性は、Geminiと呼ばれる基盤モデルの開発と展開において、OpenAIやPerplexity AIのような競合よりも構造的な優位性をもたらしています。これらの競合は、よりコスト高で電力消費も多いGPUに依存しています。

統合スタックが競争の堀となる

AIが進化するにつれ、Alphabetのエンドツーエンドの統合はますます強力になっています。これほど包括的なAI技術スイートを持つ競合はありません。最近リリースされたGemini 3は、いくつかの分野で従来の最先端モデルの期待を超える能力でアナリストの評価を得ています。

特に、NvidiaがOpenAIがAlphabetのTPUをテストしていることを知ったとき、チップリーダーは契約を確保し、スタートアップに戦略的投資を行うために慌てて動きました。この反応だけでも、NvidiaがAlphabetのシリコン優位性をどれほど真剣に受け止めているかがわかります。

Alphabetはさらに、Vertex AIのようなプラットフォームを通じて、顧客がGemini上でカスタムモデルやアプリケーションを開発できるようにしています。これに加え、遅延を最小化するために構築された広範なファイバーネットワークインフラや、今後買収予定のクラウドセキュリティ企業Wizもあり、業界で比類のない垂直統合の巨大企業となっています。

勝者はほとんどを獲得する

長期的なAI投資先として唯一選ぶとすれば、やはりAlphabetが最も理にかなっています。同社のハードウェア、ソフトウェア、クラウドインフラ、そして今やエンタープライズセキュリティまで支配しており、時間とともにその優位性は増していきます。

推論ワークロードが支配的になり、エネルギー効率が収益性を左右する中、Alphabetのカスタムエコシステムはますます競争が難しくなるでしょう。AIの真の戦いは、単なるチップの優位性だけで勝てるものではなく、全体のスタックをどう統率するかにかかっています。そして、その点で、Alphabetはすでに別次元で運営しています。

チャートデータとリターンは2025年11月までの過去のパフォーマンスを示しています