RISC-V 協会

10/06/2026

AIチップの競争はEnd-to-End Infrastructureの時代に突入。😟

01/06/2026

AnthropicやOpenAIがIPO（新規株式公開）へ向かう背景には、Googleをはじめとするビッグテックとの「資本戦」があります。現在のAI開発は、次世代モデルの訓練やインフラ維持に数百億ドル規模の資金が必要なフェーズに入っており、従来のベンチャーキャピタルからの調達だけでは賄いきれなくなっています。特に、自社で強力なAIチップ（TPU）を保有するGoogleの猛追に対抗するためには、株式市場から直接、巨額の資金を調達して「戦費」を確保することが不可欠になっています。

そして、彼らがIPOで得た原資の「使い道」として最も有力視されているのが、AIチップの自社開発（ファブレス設計）です。現在、両社はNvidia製のGPUを莫大な費用で買い漁っていますが、これは利益率を圧迫するだけでなく、供給不足による開発遅延のリスク（Nvidia依存リスク）を常に抱えることを意味します。GoogleやAmazonがすでに自社製チップで低コストかつ高速なAI環境を構築している以上、彼らも「借り物のインフラ」から脱却しなければ長期的な勝機はありません。

上場によって資本を手に入れれば、Broadcomなどの半導体設計の巨頭とタッグを組み、TSMCなどの最先端工場に委託して、自社のLLM（GPTやClaude）に100%最適化した「カスタムAIチップ」を製造することが現実味を帯びてきます。AIの覇権争いは、もはやソフトウェアのアルゴリズム競争にとどまりません。IPOを機に、独自のハードウェアやデータセンター、そして電力の確保までを自社で囲い込む「総力戦」へと、完全にステージが移行しようとしています。

29/05/2026

This is the video which many computer experts are talking about which were released by Steve Jobs' archive. The talk was given in 1983 but it encompasses pretty much all we saw in the past 50 years including things like AI, Google Maps, iPhone and others. :

On a sunny June morning in 1983, Steve Jobs waits at the back of a giant tent, ready to take the stage at the International Design Conference in Aspen. The t...

27/05/2026

Xerox PARCのAlan Kayは、こういう感じの人だったんだ。🥹

21/05/2026

The Economist は
「Googleは、消費者向けAIの王者としてOpenAIを引きずり下ろしつつある。しかし、そのユーザーたちは毎月1000兆単位（quadrillions）のトークンを消費している。」
という記事を出しました。

「OpenAI vs Google」の構図が、『モデル性能』ではなく『消費者AIの覇権』と『インフラ耐久戦』という総力戦に移っているという見方は大変面白いです。

① Googleが consumer AI で OpenAI を追い抜き始めている
② その代償として、莫大なトークン消費が起きはじめている
③ AI競争が「モデルの賢さ」から「計算資源を誰が持続供給できるか」に移行している

というのが主たる論点のようです。

「quadrillions of tokens（月間1000兆単位）」という表現は、単なる誇張ではなく「Googleスケール」の恐ろしさを示しています。

Googleには：
- TPUを自社設計できる
- データセンターを世界中に持つ
- YouTube/Gmail/Search/Androidという入口がある
- Geminiを既存サービスへ即統合できる

というOpenAIにはない強みがあります。

OpenAI は「AIネイティブ企業」ですが、
Google は「世界最大級の計算機インフラ企業」でもあるわけです。

この記事は：

> Consumer AI は “ソフトウェア産業” ではなく、
> “電力・半導体・冷却・ネットワーク” の産業になりつつある

と言っています。

Google は独自半導体『 TPU 』を垂直統合しているので、

- モデル
- 推論
- チップ
- データセンター
- 光通信
- ソフトウェア

を全部握っています。NVIDIA に近い「全方位展開」モデルです。

一方 OpenAI は、

- Microsoft Azure依存
- GPU依存
- 推論コストが極めて重い
- consumer scale が急拡大

という構造なので、利用者が増えるほど利益率が圧迫される可能性があります。

Google は：

「検索広告で稼いだキャッシュをTPUへ再投資し、そのTPUでAIを回す」

という循環を持っています。これは半導体産業的に見ると非常に強い。

しかも Gemini は：

- Search
- Workspace
- Android
- Chrome
- YouTube

にネイティブ統合できるので、「AIアプリ」を別に配布する必要すらない。

OpenAI が “destination app” なら、Google は “ambient AI” を狙っています。

つまり：

- AIを使うために開くアプリ
ではなく、
- OSや検索やブラウザそのものがAI化する

方向です。

この記事の「TPUが過労で寝る」というジョークも、実はかなり重要で、Google自身が：

> 推論コストが想定以上に爆発している

ことを半ば認めています。

ここから先のAI競争は、単純なLLM性能比較ではなく：

- 推論コスト
- ワット当たり性能
- メモリ帯域
- 光I/O
- inference ASIC
- edge AI
- distributed serving

の戦争になります。

- ASIC
- Socionext
- Rapidus
- RISC-V
- AI推論
- chiplet
- 光接続

というテーマと地続きです。

“Consumer AI” の勝者は、単に良いモデルを作る企業ではなく、

> 「毎月 quadrillions の token を燃やしても死なない企業」

になる可能性があります。

2026年11月11日に、東大本郷で開催されるRISC-V Dayでは「Chip Museum」と協力して、Googleから寄付されたTPU V3の実物（写真参照）を展示します。

AI企業間の闘いが、チップ設計製造も含むEnd-to-Endの総力戦になってきていることは、注目すべきことです。😱

12/04/2026

昔、こういうものがあると噂を聞いたが、初めて見るiPadのデモ機。アップル５０周年記念😍

09/04/2026

B

08/04/2026

!

06/04/2026

ほんとうに美しい話。

04/04/2026

😀