注目銘柄
野村證券は、（9984）ソフトバンクグループの目標株価引き上げの理由の一つに、「AI戦略においてはArmやOpenAIの自社チップ開発動向は、AI関連エコシステム構築に重要であり、今後の進捗に期待する」ことを挙げている。
人工知能（AI）技術の進化が半導体業界の勢力図を再編成する中、Arm HoldingsとOpenAIの自社チップ開発戦略が業界関係者の注目を集めている。両社の動向は従来のビジネスモデルの転換を迫るとともに、AI時代の新たなエコシステム形成を示唆している。
（9984）ソフトバンクグループ傘下のArmは、CPUアーキテクチャの設計ライセンス供与を主要収益源としてきたが、2025年夏をめどに自社設計チップの市場投入を計画している。最初の顧客としてMeta Platformsが名乗りを上げており、データセンター向けサーバーチップの供給が想定されている。この動きは、従来の「設計図の販売」から「完成品の提供」へのビジネスモデル転換を意味する。
Armアーキテクチャのエネルギー効率の高さは、AIデータセンターの電力消費問題解決に寄与すると期待される。Metaが採用を検討する背景には、x86アーキテクチャを採用するIntelやAMD製チップに比べ、消費電力当たりの演算性能に優れる点が挙げられる。実際、ArmベースのCPUは従来比で30%以上の省電力効果が見込まれるとの試算がある。
自社チップ開発により、ArmはNVIDIAやQualcommといった既存ライセンス顧客と競合関係に陥るリスクを抱える。特にNVIDIAがArmアーキテクチャを採用したGrace CPUを展開している状況下では、顧客企業の二重調達戦略が進む可能性が高い。これに対しArmのRene Haas CEOは「顧客企業との協業を通じた差別化」を強調している。
OpenAIはNVIDIA製GPUへの依存度低減を目的に、自社開発AIチップの設計を最終段階まで進めている。TSMCの3nmプロセスを採用した初号機は2026年の量産開始を目指し、AIモデルのトレーニングと推論の両用途に対応する見込みだ。サム・アルトマンCEOが主導するこのプロジェクトでは、Broadcomとの協業でインターフェース技術の開発も並行して進められている。
現在、OpenAIの計算コストの40%以上がNVIDIA GPUの調達に費やされていると推定される。自社チップの導入により、推論処理コストを最大75%削減できるとの内部試算があり、大規模言語モデルの運用効率改善に直結すると見られる。ただし、設計から量産までのプロセスには数十億ドル規模の投資が必要とされ、財務リスクの管理が課題となる。
OpenAIのチップ設計思想は、AIアルゴリズムとハードウェアの協調設計を特徴とする。特に注目されるのは、Transformerアーキテクチャの演算特性に最適化した専用回路の搭載で、従来のGPU比で3倍以上の演算効率向上を達成したとの報告がある。この技術が業界標準となれば、AIチップ市場のゲームチェンジャーとなり得る。
ArmとOpenAIの事例は、ファブレス企業の垂直統合戦略の新たな形を示している。従来の「設計特化型」から「設計・開発・エコシステム構築」までを包含するハイブリッドモデルへ移行しつつある。特にArmの場合、ソフトバンクが推進する「Stargate」プロジェクトとの連動で、AIインフラ全体の設計に関与する可能性が高い。
TSMCを筆頭とする半導体製造メーカーとの戦略的提携が重要性を増している。OpenAIの事例では、TSMCの先進プロセス技術とBroadcomのインターフェース設計が不可欠な要素となっており、サプライヤー間の役割分担が明確化されつつある。一方で、製造キャパシティ確保を巡る競争が激化しており、新規参入企業の台頭が既存秩序を揺るがす可能性がある。
RISC-Vなどオープンソースアーキテクチャの進展が、従来の設計思想に変化を迫っている。Armの自社チップ開発はクローズドなエコシステム構築への傾斜と見られる一方、OpenAIがハードウェア設計をオープン化する可能性も指摘されており、業界全体でアーキテクチャ戦略の多様化が進む。
AIデータセンターの電力消費量は2025年現在、全世界の電力需要の2%を超えると推定され、2030年までに5%に達する見込みだ。この課題に対し、Armの省電力アーキテクチャとOpenAIの専用回路設計が相乗効果を発揮する可能性がある。特に、演算毎のエネルギー効率を従来比で10倍向上させる「Green AIチップ」の開発競争が過熱している。
大規模言語モデルの処理では、メモリ帯域幅が性能ボトルネックとなるケースが増加している。OpenAIのチップ設計では、3次積層メモリ技術を採用し、従来比で5倍の帯域幅を実現するとの情報がある。この技術が実用化されれば、パラメータ数100兆を超える次世代モデルの実現に道を開く。
TSMCへの依存度が高い現状は、地政学的リスク要因として認識されている。OpenAIが米国国内での製造拠点確保を検討しているとの報道もあり、サプライチェーンの多様化が急務となっている。Armの場合、イスラエルと英国に設計拠点を分散させることでリスク軽減を図っている。
ArmとOpenAIの自社チップ開発戦略は、半導体業界に以下のような根本的変化をもたらしつつある。第一に、従来の水平分業モデルから垂直統合型のビジネスモデルへの移行が加速している点。第二に、AI特化型アーキテクチャの出現がハードウェア・ソフトウェア協調設計の新たな基準を確立しつつある点。第三に、地政学的リスクに対応したサプライチェーンの再構築が業界全体の課題となっている点。
今後の展開として、2026年までにArmベースのAIチップがデータセンター市場の30%シェアを獲得するとの予測がある一方、OpenAIの技術が業界標準となるかどうかは設計思想の開放性にかかっている。いずれにせよ、AI時代の半導体戦略は単なる性能競争から、エコシステム全体を包括する総合力競争へと進化を遂げようとしている。
人工知能（AI）技術の進化が半導体業界の勢力図を再編成する中、Arm HoldingsとOpenAIの自社チップ開発戦略が業界関係者の注目を集めている。両社の動向は従来のビジネスモデルの転換を迫るとともに、AI時代の新たなエコシステム形成を示唆している。
（9984）ソフトバンクグループ傘下のArmは、CPUアーキテクチャの設計ライセンス供与を主要収益源としてきたが、2025年夏をめどに自社設計チップの市場投入を計画している。最初の顧客としてMeta Platformsが名乗りを上げており、データセンター向けサーバーチップの供給が想定されている。この動きは、従来の「設計図の販売」から「完成品の提供」へのビジネスモデル転換を意味する。
Armアーキテクチャのエネルギー効率の高さは、AIデータセンターの電力消費問題解決に寄与すると期待される。Metaが採用を検討する背景には、x86アーキテクチャを採用するIntelやAMD製チップに比べ、消費電力当たりの演算性能に優れる点が挙げられる。実際、ArmベースのCPUは従来比で30%以上の省電力効果が見込まれるとの試算がある。
自社チップ開発により、ArmはNVIDIAやQualcommといった既存ライセンス顧客と競合関係に陥るリスクを抱える。特にNVIDIAがArmアーキテクチャを採用したGrace CPUを展開している状況下では、顧客企業の二重調達戦略が進む可能性が高い。これに対しArmのRene Haas CEOは「顧客企業との協業を通じた差別化」を強調している。
OpenAIはNVIDIA製GPUへの依存度低減を目的に、自社開発AIチップの設計を最終段階まで進めている。TSMCの3nmプロセスを採用した初号機は2026年の量産開始を目指し、AIモデルのトレーニングと推論の両用途に対応する見込みだ。サム・アルトマンCEOが主導するこのプロジェクトでは、Broadcomとの協業でインターフェース技術の開発も並行して進められている。
現在、OpenAIの計算コストの40%以上がNVIDIA GPUの調達に費やされていると推定される。自社チップの導入により、推論処理コストを最大75%削減できるとの内部試算があり、大規模言語モデルの運用効率改善に直結すると見られる。ただし、設計から量産までのプロセスには数十億ドル規模の投資が必要とされ、財務リスクの管理が課題となる。
OpenAIのチップ設計思想は、AIアルゴリズムとハードウェアの協調設計を特徴とする。特に注目されるのは、Transformerアーキテクチャの演算特性に最適化した専用回路の搭載で、従来のGPU比で3倍以上の演算効率向上を達成したとの報告がある。この技術が業界標準となれば、AIチップ市場のゲームチェンジャーとなり得る。
ArmとOpenAIの事例は、ファブレス企業の垂直統合戦略の新たな形を示している。従来の「設計特化型」から「設計・開発・エコシステム構築」までを包含するハイブリッドモデルへ移行しつつある。特にArmの場合、ソフトバンクが推進する「Stargate」プロジェクトとの連動で、AIインフラ全体の設計に関与する可能性が高い。
TSMCを筆頭とする半導体製造メーカーとの戦略的提携が重要性を増している。OpenAIの事例では、TSMCの先進プロセス技術とBroadcomのインターフェース設計が不可欠な要素となっており、サプライヤー間の役割分担が明確化されつつある。一方で、製造キャパシティ確保を巡る競争が激化しており、新規参入企業の台頭が既存秩序を揺るがす可能性がある。
RISC-Vなどオープンソースアーキテクチャの進展が、従来の設計思想に変化を迫っている。Armの自社チップ開発はクローズドなエコシステム構築への傾斜と見られる一方、OpenAIがハードウェア設計をオープン化する可能性も指摘されており、業界全体でアーキテクチャ戦略の多様化が進む。
AIデータセンターの電力消費量は2025年現在、全世界の電力需要の2%を超えると推定され、2030年までに5%に達する見込みだ。この課題に対し、Armの省電力アーキテクチャとOpenAIの専用回路設計が相乗効果を発揮する可能性がある。特に、演算毎のエネルギー効率を従来比で10倍向上させる「Green AIチップ」の開発競争が過熱している。
大規模言語モデルの処理では、メモリ帯域幅が性能ボトルネックとなるケースが増加している。OpenAIのチップ設計では、3次積層メモリ技術を採用し、従来比で5倍の帯域幅を実現するとの情報がある。この技術が実用化されれば、パラメータ数100兆を超える次世代モデルの実現に道を開く。
TSMCへの依存度が高い現状は、地政学的リスク要因として認識されている。OpenAIが米国国内での製造拠点確保を検討しているとの報道もあり、サプライチェーンの多様化が急務となっている。Armの場合、イスラエルと英国に設計拠点を分散させることでリスク軽減を図っている。
ArmとOpenAIの自社チップ開発戦略は、半導体業界に以下のような根本的変化をもたらしつつある。第一に、従来の水平分業モデルから垂直統合型のビジネスモデルへの移行が加速している点。第二に、AI特化型アーキテクチャの出現がハードウェア・ソフトウェア協調設計の新たな基準を確立しつつある点。第三に、地政学的リスクに対応したサプライチェーンの再構築が業界全体の課題となっている点。
今後の展開として、2026年までにArmベースのAIチップがデータセンター市場の30%シェアを獲得するとの予測がある一方、OpenAIの技術が業界標準となるかどうかは設計思想の開放性にかかっている。いずれにせよ、AI時代の半導体戦略は単なる性能競争から、エコシステム全体を包括する総合力競争へと進化を遂げようとしている。