「H100の次」を制するのは誰か？──NVIDIA vs AMD vs Groq/Etched、AI半導体戦争の次なる主戦場
本記事は、AI時代の“次の覇者”を見極めたい投資家・技術者向けです。
「H100の次」を制するのは誰か？
──NVIDIA vs AMD vs Groq/Etched、AI半導体戦争の次なる主戦場
本記事は、AI時代の“次の覇者”を見極めたい投資家・技術者向け。
H100で圧勝したNVIDIA、だが“次”は群雄割拠
2024年以降、AI半導体市場はNVIDIAのH100（Hopper）でほぼ独占状態となった。
データセンター各社はこぞってH100を導入し、「GPU＝NVIDIA」の構図が生まれた。
しかし、H100の後継「H200」「Blackwell」が発表される中で、
競合も次の世代をにらんだ布石を打ち始めている。
次に来るのは誰か？主要プレイヤーまとめ
✅ NVIDIA：Blackwell（B100 / GB200）
H100の次世代となる「B100」「GB200」は2025年量産予定
特徴：高速なHBM3eメモリ、Transformer特化アーキテクチャ
GB200はCPU+GPUの統合チップ（Grace Blackwell）
最大の武器は“CUDAエコシステム”とすでに構築された供給網。
✅ AMD：MI300シリーズ → MI400構想
MI300X/MI300Aで生成AI向け市場に本格参入
MicrosoftやMetaが採用開始、NVIDIAの代替として選択肢に
MI400シリーズ（次世代）も計画中との報道
OpenAIが一部で採用を検討との噂もあり、“ポストNVIDIA”の一角に。
✅ Groq：超高速“ノンGPU型”AIチップ
Transformer特化型の「LPU（Language Processing Unit）」を開発
GPUより数倍速く、推論処理を高速かつ低消費電力で実行
現在、PerplexityやMistralなどが試験採用中
生成AIの“推論特化”分野で最も注目されるベンチャー。
✅ Etched：Transformer専用ASICの超特化戦略
OpenAI出身者が設立したスタートアップ
Transformer専用のAIチップで訓練＆推論を一括処理
既存GPUに比べコスト・速度・電力効率で優位を狙う
Groq同様、GPU以外の道で“NVIDIA包囲網”を形成。
今後の構図：H100時代から“用途特化型”への分岐
これからの主戦場は単なる「性能」ではない。
学習用途（L40, H100, H200など）
推論用途（Groq, Etched）
オンプレミス向けコスパ型（AMD）
こうした用途別の最適化が進む中で、
「AIインフラの多様化＝NVIDIA一強の崩れ始め」がじわじわ進んでいる。
結論：次の“覇者”は複数存在する
H100のような汎用GPUによる独占時代は終わりつつある。
次に来るのは、
汎用＋エコシステムのNVIDIA
選択肢を提供するAMD
用途特化で切り込むGroq/Etched
という三極構造だ。
次の覇者を予測するカギは、
「どのプレイヤーが、どの“用途”で主導権を握るか」にかかっている。
🧠 投資判断や技術戦略を考える材料として、ぜひこの構図を頭に入れておいてほしい。
