最近インテルのトップを退任したパット・ゲルシンガー氏が、AIチップ競争について興味深い見解を示しました。彼は、ある大手テック企業がGemini 3と呼ばれる独自のカスタムシリコン、TPUで成し遂げた成果に特に強気の姿勢を示しています。

彼の注目を集めたのは、これらのテンソル処理ユニット（TPU）が展開されている規模の大きさです。急増するAIワークロード需要に対応するため、膨大な計算インフラを立ち上げた企業の話です。半導体業界を何十年も渡り歩いてきた彼がこうした評価をするのは、決して軽い賛辞ではありません。

タイミングにも注目すべきです。従来のGPUサプライチェーンが依然として逼迫する中、TPUなどの代替アーキテクチャがより注目を集めています。これらの特殊チップはもはやバックアップの選択肢ではなく、特定のAIタスク、特に大規模言語モデルのトレーニングにおいて主要な選択肢になりつつあります。

暗号資産やWeb3分野にとっても、これは思っている以上に重要です。分散型AIプロジェクトやオンチェーンMLアプリケーションは、ますます多様なチップエコシステムに依存するようになるでしょう。インフラ競争が激化すれば、イノベーションも加速する傾向があります。