AIアクセラレーターとは　GPU・TPU・自社チップの総称、エヌビディアのデータセンター売上は四半期890億ドル

AIアクセラレーターは、AIの学習と推論の計算を、汎用のCPUよりも速く、少ない電力でこなすために作られた半導体の総称です。「アクセラレーター」は加速装置という意味です。エヌビディアやAMDのGPU、グーグルのTPU、マイクロソフトのMaia、アマゾンのTrainiumなどが含まれます。

仕組み　掛け算の回路を大量に並べる

AIのモデルの計算の大部分は、数字を並べた表（行列）どうしの掛け算と足し算です。CPUは複雑な処理を順番に速くこなすのが得意ですが、同じ形の計算を何万回も並べて行うのは苦手です。AIアクセラレーターは、掛け算と足し算をまとめて行う回路をチップの上に大量に並べ、同時に動かします。

計算の回路だけでは足りません。モデルの数値や途中の結果を置くメモリが遅いと、回路が待たされます。このため、DRAMを積み重ねたHBMを、チップのすぐ隣に置く作りが主流です。大きなモデルは1つのチップに収まらないため、多数のチップを高速の配線でつなぎ、1つの計算機のように動かします。

主な製品の仕様

AIアクセラレーターの例（会社の公表値）

製品	会社	計算性能	HBM
Ironwood（第7世代TPU）	グーグル	FP8で4614テラFLOPS	192GB
Maia 200	マイクロソフト	FP4で10ペタFLOPS超	216GB
DGX B200（Blackwell GPU 8基）	エヌビディア	FP8で72ペタFLOPS（疎の値）	計1440GB

出典：グーグル（2025年4月9日）、マイクロソフト（2026年1月26日）、エヌビディアの製品ページ。FLOPSは1秒あたりの計算回数。

マイクロソフトのMaia 200は、TSMCの3nmの工程でつくり、トランジスタは1400億個を超え、消費電力は750ワットです。グーグルは2026年4月、第8世代のTPUを学習用の「TPU 8t」と推論用の「TPU 8i」に分けると発表しました。TPU 8iは1チップに288GBのHBMを積みます。

売上の規模

エヌビディアの2026年5〜7月期の売上は962億ドルで、うちデータセンター部門が890億ドルでした。AMDの7〜9月期のデータセンター部門の売上は85億ドルで97%増え、新しいGPU「Instinct MI450」の出荷が始まりました。IT大手の自社チップの設計と製造を請け負うブロードコムは、5〜7月期のAI半導体の売上が167億ドルと前年同期比221%増え、8〜10月期は217億ドルを見込みます。

関連する用語

• GPU：もとは画像処理用の半導体。AIアクセラレーターの代表です。
• ASIC：特定の用途に合わせて設計する専用の半導体。TPUやMaiaはその一種です。
• HBM：DRAMを縦に積み、チップの隣に置く広帯域のメモリ。

エヌビディアは2026年8〜10月期の売上を1080億ドル（上下2%）と見込み、11月17日に決算を発表します。