AmazonがNVIDIAに宣戦布告と言われる理由とは？AWS Trainium3の衝撃とAIチップ市場の次の主戦場

2025年12月18日

本記事は、YouTube動画『【AI業界の大転換！】遂に始まってしまった…アマゾンがNvidiaに宣戦布告！』の内容を基に構成しています。

導入

AIブームの中心にいる企業として、多くの人が真っ先に思い浮かべるのはNVIDIAだと思います。

実際、生成AIの学習（トレーニング）でも推論でも、NVIDIAのGPUは「標準装備」のように使われてきました。

ところが動画では、Amazonが長年の準備の末に最新AIチップを投入し、NVIDIA優位の構造に風穴を開ける可能性がある、と語られます。

話が大きく感じる一方で、Amazonは歴史的に「規模」と「価格」で業界の構造を変えてきた会社でもあります。今回のAIチップでも同じことが起きるのか、初心者向けに順番に整理します。

背景説明：なぜ今「Amazon vs NVIDIA」が重要なのか

まず前提として、AIの競争はソフトウェアだけでは決まりません。現実には、AIモデルを動かすための計算資源、つまりデータセンターと半導体（チップ）が勝負の土台です。

そしてクラウドの世界では、AWSが非常に大きな存在です。多くの企業がAI開発やAIサービス提供のためにクラウドを使う以上、AWSが「どのチップを、いくらで、どれだけ大量に提供できるか」は、AI全体のコスト構造を左右します。

動画が強調しているのは、Amazonが単に「NVIDIAの代替品を作りました」という話ではなく、Amazonが得意な戦い方、つまり「スケールでコストを潰し、価格で覇権を取りに行く」構図がAIチップでも始まるかもしれない、という点です。

ここで重要なのが、AIの利用が進むほど、企業は次の壁にぶつかることです。

それは「性能」より「請求書」です。AIは便利でも、動かすほどコストが増えます。

学習には数百万ドル単位がかかることもあり、推論もユーザーが増えるほど計算費用が積み上がります。すると、研究開発フェーズではNVIDIAが強くても、運用フェーズでは「同等の成果をより安く出せる仕組み」が強くなる、という発想が出てきます。

Amazonは何をしてきたのか

2015年：イスラエルのチップ企業買収が出発点

動画は「物語は昔のイスラエルの研究所に遡る」と言い、Amazonが早い段階から半導体設計に布石を打っていたと説明します。実際、AmazonがイスラエルのAnnapurna Labsを約3.5億ドル規模で買収したと報じられてきました。

当時は「なぜECの巨人がチップ会社を？」と見られた一方で、クラウドの最小単位は結局チップであり、ここを自社で握れれば、利益率と価格競争力を大きく変えられます。

AWSの狙い：他社製チップ依存を減らし、コストを支配する

動画では、AWSの利益率がIntelやNVIDIAなどの半導体企業の製品に制約されてきた、と語られます。これは初心者向けに言い換えると、次のような話です。

クラウドは「サーバーを貸す商売」に見えますが、サーバーの原価にはCPUやGPUなど高価な部品が含まれます。

もしそのコア部品を自社設計で安く作れれば、同じサービスをより安く提供できるか、同じ価格でより儲かるか、どちらかを選べます。

Amazonは歴史的に「安さ」と「規模」で競合を圧迫してきたため、後者より前者を選び、シェアを奪いに行く可能性がある、というのが動画の骨子です。

Trainiumの流れ：失敗扱いの時期から、Trainium3で転機へ

動画では、初期のTrainium（Trainium1や2）は「扱いにくい」「NVIDIAと戦う土俵に上がれない」と見られていた、と説明されます。ここは初心者がつまずきやすいので補足します。

AIチップは性能だけで決まりません。

実務では、開発者が使い慣れた環境、学習済みのノウハウ、周辺ソフトウェアの充実が極めて重要です。NVIDIAはCUDAなどの開発環境が強く、企業側は「性能が少し良い」程度では乗り換えにくい事情があります。動画でいう「扱いにくい」は、ここに刺さる表現です。

一方で、AWSはTrainium3を大きく押し出し、40%の省エネ改善を打ち出しています。 About Amazon
さらに動画では、コスト面で「学習コストを50%削減できる」と主張している点が重要だと語られます。AWS側もTrainium3でコスト削減を訴求しています。データセンター雑誌+1

リアルタイムAI動画企業やAnthropicの巨大クラスター

動画の中盤では「デカート（AI映像スタートアップ）」の例が出てきます。

ここで言いたいのは、AI動画生成のような用途は「遅延」が致命傷で、リアルタイム処理ではコストと速度が事業の生死を分ける、という点です。

そしてより大きい話として、AnthropicがProject Rainier級の巨大クラスターを使う話が出ます。AWSはProject Rainierについて、ほぼ50万個規模のTrainium2で稼働していると説明しています。 About Amazon+1

ここで初心者向けに数字の意味を噛み砕きます。

「50万個のチップ」と言われてもピンと来ないかもしれませんが、これは個別の企業が簡単に再現できる規模ではありません。つまりAWSは、机上の性能比較ではなく、超大規模で運用する前提の設計と供給を進めている、というシグナルになります。

なぜ「市場はまだ過小評価」になり得るのか

AIチップ市場は「2極化」しやすい

動画の後半では、AIチップ市場が2局化するという見立てが出ます。初心者向けに整理すると次の2つです。

1つ目：イノベーション側
新しいモデルを作る、未知のアプリを開発する。ここでは柔軟性が重要で、標準環境を持つNVIDIAが強い。

2つ目：産業規模側
AIが普及し、毎日何億人にサービスする。ここではコストが最重要になり、Amazonのように「安く大量に回す」会社が強くなる。

この見立てが当たると、NVIDIAがすぐ崩壊するというより、役割分担が変わります。動画でも「置き換わるのではなく統合される可能性」に触れています。現実にも、AWS側の発表ではTrainium3の提供拡大が進む一方、NVIDIAのエコシステム優位は依然として強いと見られています。 About Amazon+1

Amazonはチップだけでなく、モデルとクラウドを束ねに来ている

動画の終盤では、AmazonがAIバブルに取り残されているように見えるのは誤解かもしれない、という話になります。実際、AWSはAmazon Nova 2をAmazon Bedrockで提供開始したと案内しています。 Amazon Web Services, Inc.

つまりAmazonは、クラウド（AWS）と自社チップ（Trainium）と自社モデル（Nova）を束ね、統合されたAI基盤を「安く提供する」方向に寄せています。これは、Amazonのビジネスモデルと非常に整合します。

初心者が理解すべき投資目線の論点

ここはニュース記事風に、一般の投資家が混乱しやすい点を整理します。

まず、ライバル登場イコール覇者の即死ではありません。スマホでiPhoneにAndroid勢が増えても、iPhoneが消えなかったように、先行者利益は残ることが多い、というのが動画の主張です。

同時に、Amazonが本気で価格破壊を仕掛けると、AIのインフラコストが下がり、AIサービスの採算ラインが変わります。すると、AIの勝者が「最高性能のチップを持つ企業」から「最安で大規模運用できる企業」に移っていく可能性が出ます。

ここで、動画内のイメージを初心者向けに表にしておきます。

観点	NVIDIAが強い領域	Amazon（AWS）が強くなり得る領域
主な用途	最先端モデルの研究開発、試行錯誤	大規模運用、コスト最適化
重要になるもの	柔軟性、開発者の使いやすさ	価格、供給量、省エネ、運用効率
代表例	新モデル開発、実験	大規模クラウド提供、企業向け運用

この表の「どちらが勝つか」は単純ではありませんが、少なくとも動画は「今後は後者の重要度が上がる」と示唆しています。