AMDは、7月22日から23日にかけてサンフランシスコで開催される年次イベント「Advancing AI 2026」に向けて準備を進めています。同社は、AIアクセラレータ市場におけるNvidiaの支配的な地位に挑戦することを目的とした最新のInstinct GPUプラットフォームを披露する予定です。現在、NvidiaはAI GPU市場の80％から95％を占めています。
AMDが戦いに持ち込むもの
AMDの取り組みの中心は、MI350XおよびMI355X GPUを含むMI350シリーズです。これらは2025年6月に初公開され、その仕様は注目に値します。
MI350XとMI355Xは288GBのHBM3eメモリを搭載しています。比較として、NvidiaのBlackwellアーキテクチャは180GBを提供しています。これは、パラメータ数が増加し続ける大規模言語モデルを実行する上で、メモリ容量における明確な差異です。
AMDは、MI350シリーズがLlama 3.1 405Bワークロードで前世代のMI300Xと比較して最大4倍のパフォーマンスを提供すると主張しています。
同社はまた、大手企業との提携を進めてきました。Microsoft AzureとOracleはすでに戦略的パートナーとして参加しています。OpenAIはAMDへのステーク取得に興味を示していると報告されています。
さらに先を見ると、AMDのMI400シリーズは、販売開始初年度に約72億ドルの収益を生み出すと予測されており、単価は約31,000ドルです。
暗号資産投資家が注目すべき理由
Render、Akash、io.netなどの分散型コンピューティングネットワークは、GPUリソースを集約し、AI推論およびトレーニングワークロードにレンタルすることで、その価値提案を構築しています。これらのネットワークの経済モデルは、どのGPUが利用可能か、その価格がどう設定されているか、そして需要に対して供給が追いついているかに大きく依存しています。
AMDがNvidiaのハードウェアに競合する代替品を導入すると、AI対応GPUの総潜在供給量が増加します。供給が増えることで、分散型コンピューティングネットワークのノード数も増える可能性があります。また、これらのネットワーク上のGPUオペレーターが、より有利な価格でハードウェアを取得できるようになり、証拠金の改善につながり、参加の魅力が高まります。
Nvidiaの支配地位は、AIインフラストラクチャスタックの多くにとって、単一の依存ポイントを生み出しました。Nvidiaの独自ソフトウェアエコシステムであるCUDAは、開発者を固定化し、移行コストを著しく高めています。AMDのROCmソフトウェアスタックは過去に遅れていましたが、各世代ごとにその差は縮小してきました。
競合環境と注目すべき点
AMDのMI350シリーズにおけるメモリの優位性は顕著です。大規模言語モデルは、特に大量のモデル重みを同時にメモリに保持する必要がある推論ワークロードにおいて、計算能力ではなくメモリがボトルネックになりつつあります。GPUあたり288GB対180GBという差は、ハイパースケールデータセンターでの購入判断を左右する実用的な優位性です。
MicrosoftとOracleがAMDのAIハードウェアにコミットしたことで、これらのチップがクラウドインスタンスとして利用可能になり、AMDの最新シリコンに直接購入せずに、分散型コンピューティングプロトコルを含む誰もがアクセスしやすくなります。
AIとブロックチェーンの交差点を追う暗号資産ネイティブな投資家にとって、Advancing AIサミットからのいくつかのシグナルは注目に値する。まず、ROCmのソフトウェアエコシステム改善に関する発表は、分散型コンピューティングネットワーク全体での採用を加速させる可能性がある。次に、MI350シリーズの価格情報からは、AMDが販売量か証拠金をターゲットにしているかが明らかになる。第三に、AIに特化した暗号資産プロジェクトとの提携に関する言及があれば、AMDが分散型コンピューティング市場を正当な需要要因と認識している明確なシグナルとなる。
MI350シリーズは、2025年第三四半期におけるより広範な販売をターゲットに、注文段階に入りました。MI400シリーズの72億ドルの売上見込みは、AMDの内部モデルが企業向け需要の大幅な実現を見込んでいることを示唆しています。