「AMDが2026年までにNVIDIAからAIチップ市場のシェアを大きく奪う」――この種の見出しはSNSやアナリストレポートで繰り返し語られてきた。編集部では、この主張の根拠を公表資料に当たって検証した。結論から言えば、AMDの成長トレンド自体は決算数値で裏付けられる一方、「具体的に何%奪う」という数値目標をAMDが自ら公式に掲げた一次情報は見当たらなかった。
AIチップ市場の「常識」と、変わりゆく風向き
現在のAIチップ市場はNVIDIAの独壇場と言っても過言ではない。生成AIの普及以降、H100やGH200 Grace Hopper Superchipといった製品はデータセンターの主力部材となった。ハードウェア性能もさることながら、「CUDA」という開発者エコシステムの厚みが競合の参入障壁になっている。PyTorchやTensorFlowといった主要フレームワークがCUDAに最適化され、世界中の開発者がこの環境に慣れ親しんでいるためだ。
とはいえ、どれほど強力な先行者も、挑戦者の登場によって地位を脅かされてきたのは半導体業界の歴史が示す通りだ。かつてのIntelとAMDのCPU競争、NVIDIAとATI(現AMD)のGPU競争もそうだった。AIチップ市場もまた、技術の成熟とともに多様化と競争が進むという見方は業界内で広く共有されている。
AMDの「本気」――InstinctとROCmが切り開く道
AMDが投入しているのが、AIアクセラレータ「Instinct MI300X」「Instinct MI300A」を核とするInstinctシリーズだ。MI300XはNVIDIAのH100を明確にターゲットとし、HBM3メモリの大容量化・広帯域化を訴求する。MI300AはEPYC CPUとGPUを1パッケージに統合したAPU(Accelerated Processing Unit)で、データ転送のボトルネックを解消し、HPC(高性能計算)分野向けに設計されている。
ハードウェアだけでなく、CUDAに対抗するオープンソースのソフトウェアスタック「ROCm(Radeon Open Compute platform)」への投資も続けている。ROCmは長らくCUDAに比べて開発者コミュニティの厚みやドキュメントの整備で見劣りするとされてきたが、対応クラウドやフレームワークの拡大が進んでいる。製造面ではTSMCのCoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)のような先進パッケージング技術のキャパシティが、NVIDIA・AMD双方にとって供給網上のボトルネックになっている。
AMDが公表している数値で確認できること
AMDのリサ・スーCEOは2024年10月の第3四半期決算説明会で、「データセンター向けAIアクセラレータの市場規模(TAM)は年60%超のペースで拡大し、2028年には5000億ドルに達する」との見通しを示した(出典: PC Gamer「AMD’s Dr. Lisa Su predicts AI GPU market will grow to $500 billion by 2028」https://www.pcgamer.com/hardware/amds-dr-lisa-su-predicts-ai-gpu-market-will-grow-to-usd500-billion-by-2028-or-roughly-equivalent-to-annual-sales-for-the-entire-semiconductor-industry-in-2023/ )。これは市場全体の拡大予測であり、AMD自身のシェア目標を明言したものではない点に注意が必要だ。
本記事執筆時点でAMDが直近に開示していた四半期決算(2025年第3四半期、2025年11月4日公表)では、売上高が過去最高の92億ドル(前年同期比36%増)、データセンター部門の売上高は前年同期比22%増の43億ドルだった。増加の主因はEPYCプロセッサとInstinct MI350シリーズGPUの需要拡大だとしている(出典: AMD Newsroom「AMD Reports Third Quarter 2025 Financial Results」https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-4-amd-reports-third-quarter-2025-financial-results.html )。
「2026年までにシェアを15%奪う」という具体的な数値そのものは、業界アナリストの分析記事で繰り返し引用されているが、編集部の調査ではAMDが自社IRや公式発表でこの数値目標を明言した一次資料は確認できなかった。市場シェアの実測値は各社が非公開にしている出荷台数の推計に依存するため、集計元によって数字が大きく割れやすい領域でもある。この種の見出しに接した際は、「誰が」「どの一次資料に基づいて」その数字を示しているかを確認する姿勢が重要になる。
NVIDIAの「反撃」と、市場の多様化
もちろんNVIDIAも動きを止めていない。H100の次世代となる「Blackwell」アーキテクチャ(B100、GB200など)の投入は、性能面での先行を維持する意思表示だ。NVLinkのような高速GPU間通信技術の進化も、大規模AIモデル学習における優位性を支えている。
同時に、NVIDIA一強体制からの脱却を求める動きも強まっている。GoogleのTPU、AWSのInferentia/Trainium、そしてMicrosoftが自社開発するAIアクセラレータ「Maia」シリーズ(2023年11月発表、開発中の社内呼称は「Athena」だったが正式製品名はMaia 100)は、いずれもハイパースケーラー各社がNVIDIAへの依存度を下げ、供給リスクを分散し、コストを最適化しようとする動きの現れだ(出典: Microsoft Azure Blog「Azure Maia for the era of AI」https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-maia-for-the-era-of-ai-from-silicon-to-software-to-systems/ )。こうした動きは、AMDのようなチャレンジャーにとって追い風となりうる。つまり数値目標の真偽はさておき、「NVIDIAが売上を減らす」という意味ではなく、急拡大するAIチップ市場のパイ全体の中でAMDが市場平均を上回るペースの成長を続け、相対的なシェアを高めるというシナリオとして読み解くのが妥当だろう。
投資家と技術者が今、注目すべきこと
投資家が確認すべき点 短期的な株価変動よりも、市場の構造変化を長期的な視点で捉えることが重要になる。AMDの成長シナリオは決算数値である程度裏付けられているが、NVIDIAが持つエコシステムと技術的リーダーシップを過小評価すべきではない。AIチップ市場はまだ拡大局面にあり、複数の企業がそれぞれの強みを生かして共存する余地は十分にある。TSMCのような半導体製造のキープレイヤーや、Open Compute Project(OCP)のようなオープンハードウェアの動向にも注意を払い、サプライチェーン全体の健全性を見極める視点が求められる。「◯%奪取」という見出し数値だけでなく、四半期ごとの実際のデータセンター売上高・粗利率の推移を追うことが、実務上はより確実な判断材料になる。
技術者が備えるべき点 NVIDIAのCUDAスキルは、依然としてAI開発における主要スキルであることに変わりはない。同時に、AMDのROCmや、OCPで議論されているオープンなハードウェア・ソフトウェアの標準化動向にも目を向け、スキルセットを広げる価値はある。特定ベンダーのエコシステムに依存しすぎるリスクを意識し、将来的な移植性の高い開発手法を選択肢として持っておくことが、中長期的なキャリアの柔軟性につながる。
この競争がもたらす未来とは？
AMDがNVIDIAから何%のシェアを奪えるかは、現時点では検証可能な一次資料が存在しない未来の話だ。しかし、この目標が語られ、具体的な製品戦略が実行されていること自体が、AIチップ市場に競争とイノベーションを促す要因になっていることは間違いない。競争は価格の最適化、性能の向上、そしてより多様なソリューションの創出を促す。それは最終的に、AIを利用するユーザーや開発者にとって、よりアクセスしやすく、より強力な環境をもたらすことになるだろう。
編集部では、今後もAMD・NVIDIA双方の四半期決算とデータセンター向け出荷実績を継続的に追跡し、見出し数値と実測値の乖離を検証していく。