Broadcom：2027年までにカスタムAIチップ市場は1,000億ドル超へ ハイパースケーラーがNvidiaの「汎用計算税」から脱却
RAISE Summit 2026（パリ） — Semiconductor Solutions Group担当プレジデント、Charlie Kawwas氏が語るBroadcomのカスタムシリコン戦略
BroadcomのカスタムAIアクセラレータ事業が、同社経営陣ですら最上級の表現を用いるほどの勢いで拡大している。同社のSemiconductor Solutions Groupを統括するCharlie Kawwas氏は、RAISE Summit 2026の聴衆に対し、XPU事業の売上高がゼロからスタートして約5年以内に1,000億ドルを突破する見通しであることを明らかにした。現在、同社は世界最大のAIラボ5社のうち4社に製品を供給している。「ゼロから1,000億ドルまで5年……いや、1,000億ドルでは不十分だ。1,000億ドル以上になる」と、Kawwas氏はモデレーターの問いかけを即座に訂正した。
ハイパースケーラーが汎用シリコンから離れる経済的理由
Kawwas氏が提示した核心的な論拠は、Nvidiaの汎用GPUプラットフォームが技術的には優れているものの、AIに巨額を投じる企業に対して「二重の税」を課しているという点だ。一つは、特定のワークロードではなくあらゆる用途向けに構築されたハードウェアを購入することによる「効率性の税」、もう一つはNvidiaの価格決定力による「マージンの税」である。米国のトップハイパースケーラー各社が現在、年間1,500億ドルから2,000億ドルを投じている現状において、この「税」は1社あたり1,000億ドルから1,500億ドルに相当する。これだけの資金があれば、計算出力、すなわち同氏の言う「トークン」の生成に充てることができたはずだ。垂直統合への哲学的な好み以上に、この数学的な事実こそがOpenAI、Anthropic、Google、Meta、そしてxAIをカスタムシリコンへと突き動かしている。
Kawwas氏は、これがNvidiaの技術を否定するものではないことを強調した。「Nvidiaのチップを使いたいのは山々だが、汎用計算税とマージンの税がのしかかってくる」と同氏は顧客との対話を引用した。カスタムシリコンの売り込みは単純明快だ。ドルあたりの計算能力を2倍から3倍に高めることで、トークンコストを大幅に削減できるという点である。
物理的ロードマップ：単体チップから「ビースト（怪物）」へ
最も具体的な新事実は、実物を用いたデモンストレーションで示された。Kawwas氏はBroadcomの2025年から2027年に向けたXPU世代のサンプルを披露し、物理的なスケーリングの速度を強調した。年を追うごとにメモリ容量と計算密度はおおよそ3倍ずつ増加しており、2025年モデルから2027年モデルの2年間でメモリ容量は14倍近くに達する。Kawwas氏が「ビースト」と呼ぶ2027年のチップは、計算ダイを上下に重ねる「ダブルデッカー」構成を採用し、同社がすでに100万ユニットを出荷した前年のチップと比較して16倍の密度を実現する。同氏によれば、現在4社のハイパースケーラーがこのプラットフォームの独自バージョンを構築中だという。
ギガワット単位で見ても、スケーリングの勢いは凄まじい。ある顧客は今年、現行世代のチップで約1.5ギガワット分を展開しており、来年には5ギガワット以上の契約をすでに締結している。これは、わずか2年でその顧客単体で約6.5ギガワットのXPU容量に達することを示唆している。
なぜBroadcomは汎用ベンダーにできないことを実現できるのか
BroadcomがNvidiaの年間製品サイクル（2〜3年周期から加速）に追随できる理由について、Kawwas氏はモジュール化された事前検証済みのチップレットアーキテクチャを挙げた。メモリブロック、イーサネットベースのI/O、計算チップレットは、顧客との契約開始前にSamsungを含むファウンドリやメモリパートナーとの提携を通じて個別に設計・製造認定されている。「つまり、顧客が相談に来た時点で、それは統合のプロセスに過ぎない」と同氏は語る。このアプローチにより、BroadcomとOpenAIは「Jalapeno」チップを9か月未満で完成させた。これは同社史上最速のチップ開発サイクルだという。
同氏は、モデレーターが冒頭で用いたフランスのクチュール（仕立て服）の比喩を引用し、Broadcomのアプローチは「汎用計算税」を取り除くデザインハウスであると表現した。「お客様がどのようなタキシードやドレスを求めているか教えていただければ、我々がカスタマイズして作り上げる」。冗談はさておき、重要な点は、Broadcomのモデルがチップレベルだけでなく、ラック全体レベルでの共同設計に依存していることだ。これには、オープンなイーサネット標準に基づくスケールアウトおよびスケールアップネットワーキングが含まれる。Kawwas氏は、スケールアウトネットワーキングがNvidiaを含む業界全体でオープン化した今、これが「次の戦場」になると指摘した。
オープンソース推論に向けた新たなモデル
カスタムシリコンが、閉鎖的な最先端ラボだけでなくオープンソースモデルの開発者にも関連があるかという問いに対し、Kawwas氏はSambaNovaとの複数世代にわたるパートナーシップを実例として挙げた。SambaNovaは、Broadcomと共同設計したXPU上で、プレミアムな用途向けに閉鎖的な最先端モデルを運用する一方で、重要度の低いワークロードをMiniMaxやDeepSeekといったオープンソースモデルに同じシリコン上で振り分けており、実質的な限界トークンコストはゼロに近い。Kawwas氏は、このハイブリッドな推論パターンが今後さらに多くのXPU展開に広がると予想しており、カスタムシリコンの経済性は最先端ラボの支出とは無関係に、オープンソースモデルの普及に寄与する可能性があるとの見方を示した。
AGIの定義と今後の展望
Kawwas氏は、競争の焦点が高度なAI能力の獲得競争に直結していると説いた。GPU、XPU、CPUを完全に統合したプラットフォームを最初に提供した企業が「AGI（汎用人工知能）に最初に到達する可能性がある」とし、2028年にはこのハードウェアの普及に伴い、より能力の高いドメイン特化型エージェントが登場するはずだと主張した。この見解が正確か、あるいは業界特有の売り込み文句に過ぎないかは投資家が判断すべきことだが、Broadcomが自社のカスタムシリコンロードマップを単なるコスト削減策ではなく、次世代のモデル能力に向けた不可欠なインフラとして位置づけていることは明白だ。短期的な見通しとして、Kawwas氏は「Jalapeno」以外にも、最大手のラボやスタートアップ企業からさらなるカスタムXPU設計が進行中であることを認め、その需要は「飽くなきもの」であると強調した。