【衝撃】AnthropicがBroadcomから100万個のTPUを直接購入｜210億ドルの巨大契約でNVIDIA独占崩壊へ

Anthropic、Broadcomから100万TPUを直接購入：AI業界の地殻変動

「AnthropicはBroadcomから直接100万個のTPUを購入する予定です」

この一報がAI業界を震撼させています。Claude開発元のAnthropicが、Google設計・Broadcom製造のTPUv7 Ironwoodを約100万個、総額210億ドル（約3.2兆円）で購入することが明らかになりました。

これは単なる大型契約ではありません。クラウドを介さず直接購入するという前例のない取引形態が、NVIDIA一強時代の終焉を告げる転換点となる可能性があります。

取引の全貌：210億ドルの内訳

Broadcom CEOのHock Tanは、2025年第4四半期の決算発表で「謎の100億ドル顧客」の正体がAnthropicであることを明かしました。

フェーズ	TPU数量	金額	形態
第1フェーズ	約40万個	100億ドル	直接購入（Anthropic所有）
第2フェーズ	約60万個	110億ドル	GCP経由レンタル
合計	約100万個	210億ドル	ハイブリッド

注目すべきは第1フェーズの直接購入です。通常、TPUはGoogle Cloud Platform（GCP）を通じてのみ利用可能でした。しかし今回、AnthropicはBroadcomから直接システムを購入し、自社管理の施設に配備します。

Google × Anthropic = 新しいスケーリング則？

この取引は、AI業界の勢力図を根本から変える可能性を秘めています。

従来の構図：

• Google：TPUを設計、自社クラウドでのみ提供
• Broadcom：TPUを製造、Googleにのみ納品
• AI企業：GCPを通じてTPUをレンタル

新しい構図：

• Google：TPU設計、NVIDIAと同様のマーチャントハードウェアベンダー化
• Broadcom：AI企業に直接販売する立場へ
• Anthropic：クラウド依存から脱却、垂直統合へ

SemiAnalysisは「GoogleがNVIDIAと真のマーチャントハードウェアベンダーとして直接競争する位置づけになった」と分析しています。

1ギガワットの計算能力：その規模感

Anthropicは2026年に1ギガワット以上のAI計算能力をオンラインにする予定です。

1ギガワットとは：

• 米国の90〜100万世帯を電力供給できる規模
• 大規模原子力発電所1基分の出力に相当
• 現在の最大規模AIクラスターを遥かに超えるスケール

これだけの計算リソースがあれば、現在のClaudeを大幅に上回る次世代モデルの訓練が可能になります。

TPUv7 Ironwood vs NVIDIA GB200：性能比較

なぜAnthropicはNVIDIAではなくTPUを選んだのでしょうか。

仕様	Google TPUv7 Ironwood	NVIDIA GB200
FP8性能	4.6 petaFLOPS	5.0 petaFLOPS
メモリ容量	192 GB HBM3e	192-288 GB HBM3e
メモリ帯域	7.4 TB/s	8.0 TB/s
最大接続数	9,216チップ/ポッド	72 GPU/システム
TCO（総所有コスト）	基準	+30〜44%高い

生のスペックではNVIDIAが若干優位ですが、TCO（総所有コスト）でTPUが圧倒的に有利です。SemiAnalysisによると：

• Google内部でのTPUv7サーバーTCO：NVIDIAより44%低い
• 外部顧客（Anthropic）向けでも：30%低い
• 実効訓練コスト（MFU 40%達成時）：50-60%低い

「脅威ディスカウント効果」：業界を変えるダイナミクス

SemiAnalysisが名付けた「脅威ディスカウント効果（Threat Discount Effect）」が、AI業界の力学を変えています。

そのメカニズムはシンプルです：

1. TPU採用を検討していることをNVIDIAに示唆
2. NVIDIAが市場シェアを守るため値下げ交渉に応じる
3. 結果として30%以上のコスト削減を実現

実例：

• OpenAI：TPU採用の脅威で30%ディスカウントを獲得
• Anthropic：TPUでGPT-4を超えるモデルを訓練可能と証明
• Meta：2027年からのTPU導入を交渉中

「NVIDIAの75%粗利益率という神話は、もはや揺るぎないものではない」とSemiAnalysisは指摘しています。

Broadcom：隠れた勝者

この取引で最も利益を得るのは、実はBroadcomかもしれません。

Broadcomの役割の変化：

従来	現在
TPU製造の受託業者	AI企業への直接サプライヤー
ハイパースケーラーへの部品供給	完成システムの販売
背後の存在	AI半導体市場の主要プレイヤー

株式アナリストは「Broadcomは計算能力移転の見えざる勝者」と評価しています。

NVIDIAの80%シェアは崩壊するか

現在、NVIDIAはAIアクセラレータ市場で80%以上のシェアを誇ります。しかし、この構図は2026年に変わる可能性があります。

注目すべき事実：

• 世界で最も先進的な2つのAIモデル—Claude Opus 4.5とGemini 3—は主にGoogle/AmazonシリコンでトレーニングされたNVIDIA GPUではない
• Midjourney：H100からTPUへの移行で月間推論コストが210万ドル→70万ドルに削減（年間1,680万ドルの節約）
• Meta：2027年からTPU導入を検討中
• Apple、Cohere、Ilya SutskeverのSSIもTPU採用を確認

2026年は「GPU独占が崩れた年」として記憶される可能性があります。

Anthropicのマルチチップ戦略

Anthropicは単一のチッププラットフォームに依存しない、分散型の計算戦略を採用しています。

プラットフォーム	パートナー	用途
TPU	Google / Broadcom	大規模訓練・推論
Trainium	Amazon	AWS連携・訓練
GPU（NVIDIA）	NVIDIA	汎用計算・互換性

Amazonは累計80億ドルをAnthropicに投資（Googleの30億ドルの2倍以上）。AWSは依然として主要クラウドプロバイダーですが、計算能力の拡張ではGoogleが主導権を握りつつあります。

まとめ：新しいスケーリング時代の幕開け

今回の取引が意味すること：

• クラウド依存からの脱却：AI企業が自社インフラを所有する時代へ
• NVIDIA一強の終焉：TPUが真の競争相手として台頭
• Googleの戦略転換：クラウド専用からマーチャントハードウェアへ
• Broadcomの躍進：AI半導体の直接サプライヤーとしての地位確立
• コスト効率革命：30-50%のTCO削減が標準に

「Google × Anthropic = 新しいスケーリング則？」という問いへの答えは、2026年の次世代Claudeモデルで明らかになるでしょう。

100万個のTPU、210億ドルの投資、1ギガワットの計算能力—これがAI時代の新しいスケールです。

ソース：CNBC / SemiAnalysis / Anthropic