NVIDIA vs Graphcore：なぜGPUが勝ち、ソフトバンクは負け組を買ったのか？

※本記事はプロモーションを含みます。

AI半導体の知られざる「最終戦争」の結末をご存知ですか？

「NVIDIAの株価はどこまで上がるのか？」という問いの答えは、実は「かつての宿敵」の末路に隠されています。

その名は「Graphcore（グラフコア）」。一時は「NVIDIAを倒す最強のユニコーン」と期待されながら、2024年にソフトバンクグループに買収されました。投資家の多くは「敗北した企業」として片付けますが、それは大きな間違いです。

彼らが開発したIPUという技術は、実はGPUが抱える「ある致命的な弱点」を突いていました。このパワーバランスを理解することは、2026年以降のBlackwell相場を生き抜くための必須知識です。

今回は、世界一わかりやすく「GPU vs IPU」のアーキテクチャ戦争を解説し、なぜNVIDIAが勝利したのか、そしてソフトバンクの孫正義氏が狙う「逆転のシナリオ」を解き明かします。

どちらもAI計算のための頭脳ですが、設計思想は真逆です。
「製品を作る工場」に例えて比較してみましょう。

💡 編集長の視点

もしAIが「単純計算の繰り返し」だけならGPUが最強です。しかし、人間の脳に近い「複雑な思考（推論）」が必要なフェーズでは、IPUのような構造が理論上は圧倒的に有利。ここが投資判断の分かれ目になります。

スペック表だけを見れば、GraphcoreのIPUはNVIDIAのGPUを凌駕する項目が多くありました。それでもNVIDIAが勝ったのには、投資家が見落としがちな2つの壁が存在します。

NVIDIAの真の強さはチップではなく、ソフトウェア「CUDA」にあります。世界中のAIエンジニアがCUDAを使い慣れているため、いくら性能が良い新チップが出ても、「開発環境を乗り換えるコスト」が重すぎて誰も動かなかったのです。

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、チップ内の小さなメモリ（SRAM）には収まりきらないほど巨大化しました。皮肉にも、Graphcoreの「手元の道具箱」スタイルよりも、NVIDIAの「巨大倉庫からトラックで運ぶ」スタイルの方が、巨大プロジェクトには適していたのです。

🚀 「あの時買っていれば…」を繰り返さないために

NVIDIAのような成長株は、1株（現在約2万円台〜）から少額で購入可能です。

松井証券なら、米国株の取引手数料が業界最安水準。今すぐ準備を整えましょう。

※口座開設は無料。最短即日で完了します。

2024年7月、ソフトバンクグループ（SBG）はGraphcoreの買収を完了しました。市場では「失敗したスタートアップの救済」と見る向きもありましたが、孫正義氏の狙いは別にあります。

「脱NVIDIA」への布石： NVIDIAの独占によりチップ価格が高騰。SBG傘下のArmとGraphcoreの技術を組み合わせ、自社独自のAI半導体を作る準備。
国産AIスパコンへの転用： 日本国内でのAIインフラ整備において、海外依存を減らすための核心技術としてIPUを活用。
エッジAIでの逆襲： 省電力で高速レスポンスが可能なIPUは、自動運転やロボットなどの「現場」で動くAIには最適。

最新の市場データを見ると、AI市場は「学習（作る）」から「推論（使う）」へとシフトしています。このフェーズでは、Graphcoreの技術がNVIDIAの牙城を崩すダークホースになる可能性を秘めているのです。

NVIDIAへの投資を検討、あるいは継続している方へのアドバイスです。今回の比較から見える「NVIDIAの死角」は以下の通りです。

電力問題： GPUの巨大工場スタイルは、とてつもない電力を消費します。環境規制が強まれば、IPUのような省エネ型が選ばれるようになります。
独占禁止法の網： NVIDIAがあまりに強すぎるため、各国政府が「競合（Graphcore等）を支援する」動きを強めています。
カスタムチップの台頭： Google（TPU）やAmazonが独自チップを作る中、Graphcoreの技術を吸収したソフトバンク連合が第3の勢力になるリスク。

短期的な業績はBlackwell世代の投入で揺るぎませんが、5年・10年スパンで見れば、技術のパラダイムシフトは必ず起こります。その時、Graphcoreを飲み込んだソフトバンクがどのような牙を剥くか、注視しておくべきでしょう。