NVIDIA の公式回答: Google の AI の進歩を祝福するとともに、自社のリーダーシップを強調します。 GoogleのAI分野における急速な進歩（特にGemini 3モデルとTPUチップの最適化）は、NVIDIAの優位性に関する議論を巻き起こしました。NVIDIAは、表面上は競合他社を称賛しながらも、実際には自社のGPUプラットフォームの比類のない優位性を繰り返し強調するという、肯定的でありながら自信に満ちた口調で反論しました。 Googleへの賛辞：NVIDIAはまず「喜び」を表明し、AI分野におけるGoogleの「大きな進歩」を認め、両社の継続的な協力関係を強調しました。NVIDIAは引き続きGoogleにハードウェアを供給しています。これは、ゼロサムゲーム的な競争を避け、「独占企業」と見なされることを避けるため、エコシステムパートナーとしての地位を確立するというNVIDIAの戦略的成熟度を示しています。 NVIDIAの最大の強みは、「一世代先を行く」という主張にあります。同社のGPUプラットフォームは、「あらゆるAIモデルを実行し、コンピューティングが行われるあらゆる場所に展開できる」唯一のソリューションです。対照的に、ASIC（特定用途向け集積回路、GoogleのTPUなど）は、特定のAIフレームワークやタスクに最適化されているものの、汎用性に欠けています。 パフォーマンス比較：NVIDIAは、自社製品の「パフォーマンス」、「汎用性」、「互換性」における包括的なリーダーシップを強調しています。ASICは効率的ですが、「特定の目的のために設計」されており、モデルの反復やフレームワークの変更の影響を受けやすく、柔軟性が不十分です。これは、特に現在のモデルの多様化（Transformerからマルチモーダルモデルへの移行など）が進む中で、AIの学習/推論シナリオにおいて非常に重要です。 これを読んでの私の感想は、GPUはより汎用性の高いアーキテクチャであり、規模と用途の面でより幅広い用途に対応できるということです。個人ユーザーから大規模エンタープライズクラスタまで幅広く利用できます。TPUは、システム、アーキテクチャ、ツールチェーンの面でGoogleによって特に最適化されており、大規模クラスタのパフォーマンスにより最適化されています。しかし、小規模ユーザーには適していません。DeepMindやAnthropicのような大規模アプリケーションでのみ、その優位性を発揮できるでしょう。 そのため、GPUとTPUはハードウェア販売において直接的な競合関係にはないようです。TPUはGoogle Cloudを通じて一般向けに提供される予定で、これはクラウドコンピューティングのパワーを競う競争です。
