Broadcom対談：カスタムXPUシリコンの売上高は1,000億ドル超へ、テック巨人がNvidia依存から脱却し「モジュール型」へシフト
2026年8月19日 - RAISE Summit 2026
導入：汎用AIコンピュートが抱える巨額のコスト
司会：さて、素晴らしいセッションでしたね。これで最後でしょうか。皆さんお疲れのことと思いますので、少しでも面白い話にできればと思います。パリでの開催ということで、ここはオートクチュールの街ですが、Broadcomはある意味、チップ業界のオートクチュールと言えるのではないでしょうか。
チャーリー・カワス氏：そうですね。まさにその通りだと思います。
司会：AIとXPUの台頭により、誰もが独自のXPUを構築しようとしており、そのたびにBroadcomという「オートクチュールのメゾン」を訪れています。なぜ今、XPUが世界中のハイパースケーラーやAI研究機関にとってこれほどまでに重要な存在となったのか、お話しいただけますか。
チャーリー・カワス氏：まず、お招きいただきありがとうございます。今日は実物をお見せしながらお話ししましょう。オートクチュールという表現は素晴らしいですね。考えたこともありませんでしたが、非常に的を射ています。結局のところ、現在のAIブームはNvidiaが牽引する「汎用AIコンピュート」から始まりました。Nvidiaはカスタムかつ専有的なプラットフォームを巨大なラックに詰め込むという素晴らしい仕事を成し遂げました。しかし、実際に資金の80%以上を投じているのはフロンティアAIを開発する研究機関です。彼らはハードウェアを大量に消費し、その上でソフトウェアを構築しています。彼らが気づいたのは、この「汎用コンピュート」には「税金」がかかっているという事実です。
チャーリー・カワス氏：その税金とは、まずコンピュートプラットフォームの効率性です。汎用プラットフォームは「誰にでも使える」ように作られているため、特定のAIフロンティアモデルに特化したワークロードを実行しようとすると、余計なコストを支払うことになります。もう一つの税金は、そのプラットフォームに伴う高い利益率です。投資額が数億ドルから数十億ドル規模だった頃は、ラックに組み込まれた汎用プラットフォームを使うことに十分な合理性がありました。しかし、投資額が500億ドル、1,000億ドル、あるいは1,500億ドルに達するようになると話は別です。米国のトップ4社はそれぞれ1,500億ドルから2,000億ドルを投じています。この場合、各プレイヤーにとっての「税金」は1,000億ドルから1,500億ドルに相当し、本来ならトークン生成に充てられたはずの資金が消えていることになります。その結果、彼らはNvidiaの年1回のペースという困難な開発速度に匹敵する速さで、自前のプラットフォームを構築する方法を模索し始めたのです。
チャーリー・カワス氏：我々の取り組みは13年前、GoogleのTPUから始まりました。当初の狙いは、テキストベースだった検索を音声でも行えるようにすることでした。それを実現するためにTPUが誕生したのです。しかしAIの進化に伴い、チップはますます巨大化していきました。
実演：2025年から2028年へ、カスタムシリコンの進化
チャーリー・カワス氏：カワス氏は手元から複数の半導体パッケージを取り出し、テーブルに並べてBroadcomのカスタムシリコン設計の進化を実演した。「これには理由があります。皆さんに手にとって見ていただきたいのですが、非常に高価なものなので必ず返してくださいね。これは2025年に出荷したXPUです。見えにくいかもしれませんが、複数のチップレットで構成されています。メモリベースのもの、ネットワークベースのもの、そして演算ベースのものです。」
チャーリー・カワス氏：カワス氏は、明らかに一回り大きな2つ目のチップを手に取り、司会に渡した。「これが2026年に構築・出荷しているチップです。ご覧の通り、大型化しています。昨年のものと今年のものを持ち比べてみてください。昨年のモデルから今年にかけて、メモリ容量は3倍になりました。2025年版はメモリキューブが2つでしたが、2026年版は6つあり、中央の演算ユニットも約3倍のパワーを誇ります。」
チャーリー・カワス氏：カワス氏は、2027年の設計を示す、さらに大きく複雑なモジュールボードを手に取った。「来年に向けて構築しているのがこちらです。さらにメモリが増えています。」
司会：メモリは何倍になったのですか？
チャーリー・カワス氏：1倍、3倍、9倍です。わずか2年でほぼ1桁の増大です。演算ユニットを見ると、初期版は大きなブロックが1つでしたが、ここでは4つに増えています。さらに半導体の微細化技術を活用することで、より多くの機能を詰め込めるようになりました。これも渡しましょう。」
チャーリー・カワス氏：カワス氏は、2028年の設計を示す、巨大で非常に複雑な多層システムボードを手に取った。「そしてこれが、2028年に向けて取り組んでいるものです。これが2027年版、そして2028年版は文字通りプラットフォームそのもののサイズになります。これらを並べれば、2025年から2028年にかけてのスケールアップが一目瞭然でしょう。」
チャーリー・カワス氏：これをお見せした理由は2つあります。一つは技術の進化スピードの速さ、つまりイノベーションのペースが極めて速いということです。二つ目に、このチップがモジュール式であるという点です。これこそが、人々が我々の「オートクチュール」を求める理由です。我々はこれらのプラットフォームをあらかじめ構築しています。チップを構成する小さなチップレットを個別に作り込み、Samsungなどのパートナーと協力してメモリブロックを製造し、生産可能な状態に仕上げています。メモリの統合が進むほど価格が上昇するのは、それだけ多くの機能を詰め込んでいるからです。我々はイーサネットベースの入出力ネットワーク機能を構築し、パートナーと連携します。かつては半分しかなかった機能が、今では8倍、さらにそれを2倍にしています。つまり、チップを背中合わせ（正確にはフェイス・トゥ・フェイス）にスタックしているのです。2年前と比較して16倍の性能を1つのチップに収めています。最初のチップだけでも100万ユニットを展開しました。」
司会：これはもうチップというより、巨大なシステムそのものですね。怪物です。
チャーリー・カワス氏：ええ、社内でも「ビースト（怪物）」と呼んでいます。現在、大規模言語モデル（LLM）を手がける上位4社のために、このビーストを4つ構築しています。モジュール式であることの利点は、まさにオートクチュールである点です。お客様がどのような「タキシード」や「ドレス」を望むか教えていただければ、汎用コンピュートの税金を排除した特注品を構築します。推論ワークロードやデコードワークロードに特化させることで、高速かつ優れた性能が実現するのです。Nvidiaが毎年素晴らしい技術を開発し続ける限り、我々もそれに対抗していくしかありません。」
Nvidiaの急速なサイクルと「ビッグ5」の規模
司会：Nvidiaの1年という開発サイクルについて触れられましたね。かつては2〜3年だったのが、今や毎年加速しています。多くの企業にとって、このペースについていくのは困難です。このモジュール式のレゴのようなアーキテクチャを持つBroadcom以外には難しいのではないでしょうか。
チャーリー・カワス氏：その通りです。現在、世界の設備投資の90%を担っているのは米国のビッグ5（OpenAI、Anthropic、GoogleのGemini、Meta、xAI）です。市場の80%から90%以上がこの5社に集中しています。そのうち4社は、Nvidiaの技術は優れているものの、ラックレベルでしかカスタマイズできない汎用コンピュートプラットフォームを買い続けることには限界があると気づきました。そこで彼らは我々のもとを訪れ、「私のワークロードに最適化され、かつ80%もの利益率が乗っていないプラットフォームを一緒に作れないか」と相談してくるのです。我々はそれを生業としています。各レゴブロックを事前に生産可能な状態にしておき、相談を受けた際には統合の作業を行うのです。例えばJalapenoと発表したチップは、わずか9カ月で完成した史上最速のチップです。これも同様のプロセスで実現しました。」
司会：つまり、フロンティアAIラボが自前のシリコンを1年で構築できるようにしたわけですね。5年前、あなたのAIチップ事業はゼロでしたが、来年には1,000億ドルを超えると。5年でゼロから1,000億ドル超への成長です。
チャーリー・カワス氏：1,000億ドル以上です。1,000億ドルでは足りません。それ以上です。」
司会：5年で1,000億ドル超。しかし、これらが実際にスケールしているのはどの程度ですか？2027年時点ではまだ初期段階ですよね？
チャーリー・カワス氏：その通りですが、規模感をお伝えしましょう。2025年のチップを年間100万ユニットとします。2026年のチップは年間200万ユニットですが、2025年版の3倍の容量があるため、コンピュート能力としては1年で6倍の増加です。2027年には400万〜500万ユニットとなり、2025年比で9倍の容量になります。これで最初のチップの40〜50倍の規模です。そして2028年の「ビースト」は、さらにその3倍になります。彼らが構築している規模は、スーパーインテリジェンスとAGI（汎用人工知能）への競争そのものです。これらのフロンティアラボは、このプラットフォームを実現した最初の企業が「エージェント型AI」の勝者になると信じています。GPU、XPU、CPUを単一プラットフォームに統合した企業こそが、AGIに最も近いでしょう。2028年の技術によって、特定の領域に特化した有能なAIエージェントが実現し始めるはずです。これこそが我々の仕事の醍醐味であり、人々が「Nvidiaのチップは使いたいが、汎用コンピュート税とマージン税は払いたくない」と戻ってくる理由です。トークンあたりのコストを下げ、同じ予算で2〜3倍のコンピュート能力を得ることで、トークン価格を大幅に引き下げようとしているのです。」
司会：つまり、あなたは「低税率のオートクチュール・デザインハウス」というわけですね。
チャーリー・カワス氏：その通りです。
ラックレベルの共同設計とオープン標準
司会：AI界で話題の「共同設計（Co-design）」について伺います。JalapenoやOpenAIの例を挙げられましたが、モデル開発とチップアーキテクチャの緊密な統合は、独自のXPUがあって初めて可能になるようですね。
チャーリー・カワス氏：全くその通りです。オートクチュールのアプローチには2つの側面があります。一つはXPUレベルでの深い共同設計。もう一つはラックレベルでの共同設計です。LLMや特定のユースケースのためにXPUを最適化するだけでなく、ラック全体をオープンかつ彼らのために共同設計しています。我々のネットワークとイーサネット技術がここで活きてきます。フロントエンドネットワークをイーサネットベースのオープンなものにし、スケールアウトもオープン化しました。今やNvidiaを含め、誰もがオープンな方向に進んでいます。次の戦場は「スケールアップ」です。そこでは我々の小さなチップレットが使われています。ラック全体を共同設計することで、お客様に選択肢を提供しています。Broadcomが最高の技術を提供できなければ、他社を選ぶ自由が彼らにはあります。しかし、この数年で我々のAI関連事業はゼロから1,000億ドル規模へと成長しており、このマルチジェネレーションな戦略は成功していると言えるでしょう。」
司会：相互接続規格のオープン化について触れられましたね。Broadcomはネットワーキングからパッケージング、カスタムXPU設計までフルスタックです。オープンソースについてはどうお考えですか？クローズドなラボだけでなく、オープンソースのフロンティアラボ向けのXPU開発市場は見込めますか？
チャーリー・カワス氏：はい、その通りです。今日話題に出たSambaNova Systemsが良い例です。彼らはRodrigo Liang氏のチームと深いエンジニアリングを経て、3世代にわたるXPUを共同開発しました。Rodrigo氏は自社のXPUを使って最先端のクローズドモデルを動かす一方で、MixtralやDeepSeekといったオープンソースモデルも同じチップで実行しています。つまりハイブリッドな解決策を実現しているのです。ClaudeやChatGPTが必要な時はそれらを使い、最先端のクローズドモデルが不要な場合はオープンソーススタックを使うことで、トークンコストをゼロに抑えることができます。このモデルはすでに存在しており、いくつかのスタートアップで実証済みです。今後、XPU上でこうした動きがさらに増えると考えています。」
今後の展望：電力需要、エッジAI、Broadcomの16のフランチャイズ
司会：最後に、今後の数年間をどう見ていますか？2028年の巨大なチップを見せていただきましたが、今後数年間の主要なトピックは何になると予想しますか？
チャーリー・カワス氏：それは「2兆ドルの問い」ですね。
司会：Jalapeno以上の何かがあるのですね？
チャーリー・カワス氏：ええ、Jalapeno以外にも、大手ラボやスタートアップから、より「スパイシー」なチップやXPUが登場するでしょう。しかし、私が注目しているのはギガワット単位の飽くなき電力需要です。例えば、トップ5の顧客の一社に対して、今年は1.5ギガワット分のチップを供給しました。来年は5ギガワット超を供給する契約をすでに結んでいます。つまり、合計で1.5ギガワットから6.5ギガワットへ増えるわけです。その翌年には、さらに10ギガワット以上の増加が見込まれます。今後3年間で、各ラボは1〜2ギガワットから始まり、5ギガワット、そして10ギガワット超へと、合計17ギガワット規模にまで膨れ上がるでしょう。」
チャーリー・カワス氏：これは、必要な電力、シリコンウェハー、メモリ量という点で巨大な課題を突きつけています。Broadcomが手がけるAI以外のビジネスにも影響が出るでしょう。Broadcomには16のフランチャイズがあり、5つがAI、11が非AIです。AIがAGIへとスケールアップするエキサイティングな過程において、残りのビジネスをいかに維持するかが我々の課題です。AIはデータセンターにとどまらず、エッジへと移行しなければなりません。AIがインターネットのようにデータセンターからスマートデバイスへ広がったように、AIも同じ道を辿る必要があります。Broadcomにとって、シリコンのオートクチュール・メゾンとして、その両方の領域で役割を果たすことは非常にエキサイティングな旅になるでしょう。」
司会：チャーリー、ありがとうございました。
チャーリー・カワス氏：ありがとうございました。