NvidiaのAIコンピューティングにおける支配力は、ハードウェアとソフトウェアという2つの柱に支えられてきました。GPUは注目を集めていますが、実際のロックインは、数百万の開発者がそのワークフローを構築してきた独自のプログラミングプラットフォームであるCUDAにあります。OpenAIは今、この第2の柱に直接挑戦しています。
同社は、オープンソースのTriton言語をCUDAの代替として活用し、AIモデルをNvidia以外のハードウェアで実行できるツールのリリースを準備しています。
トライトンの静かな進化
Tritonは新しい技術ではありません。OpenAIは2021年7月に、Pythonで高性能GPUカーネルを記述するためのオープンソース言語としてTritonを最初にリリースしました。その提案は明確でした。CUDAは強力ですが、非常に複雑であることで知られています。Tritonは、一般の開発者にとってはるかにアクセスしやすいコードで、同等のパフォーマンスを実現することを目的としています。
それ以来、このプロジェクトは着実に注目を集めています。現在では、PyTorchのような人気フレームワークのバックエンドとして機能しています。最新バージョンであるTriton 3.7は2026年にリリースされ、OpenAIがこれを補助的なプロジェクトとして扱っていないことが示されています。
ハードウェアの多様化戦略
OpenAIのソフトウェア推進は、単独で存在しているわけではない。同社は2025年から、Nvidiaの一部の推論チップに対する不満を背景に、Nvidiaチップの代替策を積極的に模索してきた。推論とは、AIモデルを最初に訓練することとは異なり、訓練済みのAIモデルを実際に実行するプロセスである。
同社は、AMD搭載の計算能力を6GW規模で導入するAMDとの提携を発表しました。OpenAIはこれを、既存のNvidiaとの取引の代替ではなく、追加的なものと位置づけています。
AMDを超えて、OpenAIは推論ワークロードに最適化された専用チップを設計したCerebrasやGroqなどのスタートアップとも協議を進めています。また、同社はBroadcomとカスタムAI推論チップの開発を推進しており、生産計画は2026年に予定されています。
これは投資家にとって何を意味するのか
NvidiaのCUDAエコシステムは、数百万の開発者、長年にわたる機関的な知識、そしてほぼすべての主要なAIフレームワークへの深層的な統合を有しています。
AMDは、AIワークロードとの互換性を向上させるためにROCmプラットフォームを強化しています。ZLUDAのようなオープンプロジェクトが登場し、CUDAコードをNvidia以外のハードウェアで実行できるように変換しています。そして、今や世界で最も大きなAIコンピューティング利用者が、Nvidiaのソフトウェア優位性をless relevantにするためのツールを積極的に開発しています。
AMDおよびより広い代替チップエコシステムにとって、OpenAIの動きは潜在的な転換点を示している。Nvidia以外のハードウェアの採用における最大の障壁は、これまでソフトウェアの互換性だった。Tritonが本格的なクロスプラットフォーム標準として成熟すれば、AI開発者がAMDやカスタムシリコンを検討する際の最大の懸念が解消される。