OpenAIはNvidiaからの将来のリースを終了しました。同社は、大規模言語モデルに最適化されたカスタムAIアクセラレーターの開発のためにBroadcomと提携したことを発表し、導入目標は2026年後半から2029年末までです。
スケールは驚異的です：10ギガワットのカスタムAIアクセラレーター。
そのパートナーシップが実際にどのように見えるか
ここでの役割分担は明確です。OpenAIはアクセラレーターの設計を担当し、LLMワークロードに対する深い理解をシリコンアーキテクチャに直接反映します。Broadcomは、これらのシステムの開発、製造、展開を担当し、自社のイーサネットネットワーキング技術と統合します。
これはOpenAIがカスタムチップとの関係を築き始めた初めての試みではない。2025年9月には、同社がBroadcomと協力して2026年の生産を予定する「XPU」アクセラレータチップを開発しているという報道が流れていた。10月13日の発表は、その取り組みを確認し、大幅に拡大した。
「自社のアクセラレーターを開発することは、より広範なエコシステムに貢献します」とOpenAIのCEOであるサム・アルトマンは述べました。
BroadcomのCEOであるHock Tanは、目標を「次世代アクセラレーターを10ギガワット共同開発・導入する」とより直接的に表現した。
インストールはOpenAIの自社施設および関連データセンター全体で順次実施されます。
なぜOpenAIは独自のシリコンを必要とするのか
OpenAIは、クラウドベースのAIサービスに週間8億人以上のアクティブユーザーがアクセスしていると報告されています。このような規模で大規模言語モデルを運用することは非常に高額ですが、カスタムアクセラレーターにより、OpenAIはアーキテクチャの洞察をハードウェアに直接組み込むことができます。チップの制限を回避するソフトウェアを書くのではなく、ソフトウェアの正確な要件に合わせてチップを設計するのです。
これは、GoogleがTPU（Tensor Processing Unit）チップで実行したのと同じ戦略です。AmazonはAWS用にTrainiumおよびInferentiaチップを導入しました。MicrosoftはMaiaアクセラレーターを有しています。
これが競争環境に与える意味
Broadcomのイーサネットネットワーキング統合は重要なポイントです。スケールしたAI推論は、高速なチップだけではなく、チップ間でデータを効率的に移動することにもかかっています。Broadcomは、そのネットワーキングの専門知識をOpenAIのアクセラレータ設計と組み合わせることで、エンドツーエンドのソリューションを提供できます。
2026年から2029年の導入スケジュールは、OpenAIの財務モデルを構築するすべての人に重要です。カスタムチップは収益化までに時間がかかりますが、稼働開始後は1回の推論あたりの計算コストを大幅に削減できる可能性があります。週間アクティブユーザーが8億人で増加し続けている中、推論ごとの効率改善がわずかでも、年間で数十億ドル規模の削減につながります。