GoogleとMetaのAIチップを設計しているのは、NVIDIAではなくBroadcomだった

AIチップといえばNVIDIAのGPUというイメージが強い。だが、GoogleのTPU IronwoodもMetaのMTIAも、その設計にBroadcomが深く関与していることはあまり知られていない。BroadcomはGPUを一枚も作っておらず、そのAI半導体事業は「顧客専用AIチップの設計受注」を軸にしている。

なぜGoogleとMetaはNVIDIAのGPUだけに頼らない選択をしたのか

AI処理には大きく「学習（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」の2種類がある。大規模言語モデルを一から作る学習は時間と計算資源を大量消費するが、頻度は低い。一方で、利用者への回答を出す推論はサービスが使われるたびに発生し、1秒間に数十万回を超えることもある。

Deloitteの2026年予測によれば、AI計算全体に占める推論の割合は2026年に約3分の2に達する。推論特化チップの市場は2026年に500億ドルを超えると見込まれる。

NVIDIAの主力GPUは学習・推論の両方をこなせる汎用エンジンで、1枚数百万円する。大量調達のコストはサービス規模に比例して膨らむ。さらに「NVIDIAからしか買えない」という調達リスクが、供給制約が厳しかった2023〜2024年に顕在化した。ハイパースケール各社が「推論に特化した自社専用チップ」を追い求めた動機はここにある。

BroadcomのXPUとはどのようなチップなのか

ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）とは、特定の用途だけに特化して設計する専用半導体だ。BroadcomはこれをXPU（eXtended Processing Unit）とも呼ぶが、実態は顧客のAIワークロードに合わせてBroadcomが共同設計するカスタムASICである。

NVIDIAのGPUが「どんなAI処理にも対応できる汎用エンジン」だとすれば、XPUは「この会社のこの処理だけを最速・最安でこなすための専用工具」に当たる。GoogleのTPU Ironwood（第7世代）は大規模言語モデルの推論に最適化した設計で、数千個のチップを束ねて一つの巨大な計算機として動かす前提で作られている。MetaのMTIAはSNSのコンテンツ推薦アルゴリズムに特化しており、2026年4月にMetaとBroadcomが複数世代にわたる共同開発契約を正式発表した。

Broadcom自身はファブレス企業だ。設計は担うが工場は持たず、製造はTSMCなどのファウンドリに委託する。チップ設計力に加え、AIサーバークラスター内でチップ間をつなぐネットワークスイッチICも自社で供給できる点が、単純な「設計受託会社」との差異になっている。

なぜBroadcomがカスタムAIチップ設計で約60%を占める地位を築けたのか

カスタムAIチップの設計市場では、BroadcomとMarvellの2社で約95%を押さえる。Broadcomが約55〜60%、Marvellが約13〜15%を占める構造だ。

これほどの集中が起きた背景には3つの要因がある。

第一は設計実績の蓄積だ。BroadcomはCisco向けルーターASICやデータセンタースイッチ用チップを長年設計してきた。AIチップに求められる「大量のデータを高速に動かすアーキテクチャ」の設計ノウハウが、GPUとは異なる文脈で先行して育っていた。

第二は一括提供力だ。AIサーバークラスターでは、チップ本体だけでなくチップ間を超高速でつなぐネットワーク基盤が重要になる。Broadcomが持つ最新鋭のネットワーク用スイッチチップは、AI推論クラスターの神経系を担う製品で、チップとネットワークをセットで提供できる体制が差別化になっている。

第三は長期契約による囲い込みだ。カスタムチップの設計から量産立ち上げまでには数年を要し、途中で設計パートナーを変えるコストは膨大だ。Broadcomは上位6社の主要顧客と2028年まで長期契約を締結しており、収益の可視性が高い。

以下の表に主要なXPU顧客と用途をまとめる。

BroadcomのAI半導体収益はどこまで拡大するのか

数字で成長の軌跡を追う。BroadcomのFY2025（2025年11月期）全体売上は639億ドル（前年比+24%）で、そのうちAI半導体が約200億ドル（+65%）を占めた。

2026年度第2四半期（2026年4月末）の決算では、四半期単体でAI半導体が108億ドル（前年比+143%）に急伸し、四半期としての過去最高を更新した。Broadcomの経営陣はFY2027（2027年11月期）に向けてAI半導体の目標収益を1,000億ドルと示した。

この成長を支える市場環境も確認できる。TrendForceの予測では、2026年のカスタムASICサーバーの出荷台数成長率は前年比+44.6%と、NVIDIA GPU（+16.1%）を大幅に上回る。推論特化のカスタムチップへの移行が進むほど、BroadcomのXPU事業に追い風が吹く構図だ。

ただしリスクもある。2026年6月の決算発表でQ3 FY2026のAI収益ガイダンスが約160億ドルとアナリスト予想（172億ドル）を下回り、株価が一時14%超下落した。大口顧客が数社に集中しているため、その発注計画の変動が収益の振れ幅を直接左右する。NVIDIAのGPUとは代替ではなく補完の関係にあることも踏まえれば、学習向けのGPU需要はNVIDIAが引き続き握り、XPUの主戦場は推論に絞られる。

AI半導体全体の競争構図と市場規模については「GoogleもAmazonも、AIチップを自分で作り始めた」で、NVIDIAの競争優位については「NVIDIAの本当の強さはGPUではなく、CUDAという「逃げられない仕組み」だった」でそれぞれ詳しく扱っている。決算ベースでは、BroadcomのAI半導体売上は前年同期比143%増という高い伸びを記録している。

この記事のまとめ

• BroadcomのXPUはGoogleのTPU・MetaのMTIA・MicrosoftのMaiaなど、ハイパースケーラが自社AIワークロードに特化して発注するカスタムASICで、NVIDIAのGPUとは「汎用 vs 専用」の設計思想で異なる。
• カスタムAIチップ設計市場でBroadcom（約60%）とMarvell（約13〜15%）が合わせて約95%を占める高度な寡占構造で、参入障壁の根本は設計ノウハウと顧客との長期的な関係構築にある。
• BroadcomのAI半導体収益はFY2025約200億ドル→Q2 FY2026四半期108億ドル（前年比+143%）と指数的に拡大し、FY2027には1,000億ドルが公式目標として示されている。
• 推論特化ASICは2026年に前年比+44.6%と、GPU（+16.1%）を28ポイント上回るペースで成長しており、XPU需要の構造的拡大は当面続く見通し。
• 少数大口顧客への依存がリスクで、四半期ガイダンスの微妙なブレでも株価が大きく動く点は投資判断において注意が必要。