【AI半導体戦争】Google TPUがNVIDIAの牙城を崩すか？最新チップ競争の深層

## ハードウェア：Googleの「巨大化」戦略とコスト優位性

### チップ接続の根本的な違い

NVIDIAが「NVLink」で限られた数のGPUを接続し、外部ネットワークで拡張するのに対し、Googleは「ポッド」と呼ばれる巨大な塊（TPU v7で9,216個のチップ）を光回路スイッチで接続し、「1枚の超巨大なチップ」として扱う戦略をとっています。この光回路スイッチによる低消費電力・高速通信が、大規模学習における**TCO（総所有コスト）**をNVIDIA比で30〜44%低減させる要因となっています。

## ソフトウェア：NVIDIAの「CUDAの堀」とGoogleの「TorchTPU」

### 開発者を囲い込むCUDAエコシステム

AI開発の標準ツールであるPyTorchとNVIDIA GPUを繋ぐ「CUDA」は、長年の知見の蓄積により強固なエコシステムを築いています。これがNVIDIAの最大の強みです。

### Metaと共同開発する「接着剤」

Googleは、PyTorchとTPUを繋ぐ「TorchTPU」をPyTorchの開発元であるMetaと共同開発することで、開発者が使い慣れたPyTorch環境を維持しつつ、NVIDIAのソフトウェアの壁を迂回する戦略を進めています。この動きは、AI半導体市場の勢力図を塗り替える可能性を秘めています。

[元記事を読む](https://aiupdate.blog/nvidia-vs-google-tpu-ai-chip-competition-outlook-2026-122325/)