1200億→2200億ドル！AMDがAI時代のCPUを再評価

AIインフラの競争は依然として激化しており、市場の注目はGPUの性能だけでなく、コンピューティング全体の再評価に広がっています。

バークレイズが7月23日に発表したリサーチレポートによると、AMDがAdvancing AIカンファレンスで発した最大のシグナルは、新世代GPUやAIサーバーではなく、サーバーCPU市場に対する長期見通しを大幅に引き上げたことでした。

同社は2030年までに、世界のサーバーCPU市場規模が2,200億ドルに達し、従来予測の1,200億ドルをほぼ倍増させると見込んでいます。これはAgentic AI（エージェント型AI）の推進により、CPUがAIサーバー内の補助的な役割から、主要なコンピューティングリソースへと転換していることを反映しています。

これに基づき、AMDはコンピューティング市場全体の見通しもさらに上方修正しました。同社は、2030年までにデータセンター向けAIアクセラレータ市場規模が1.4兆ドルに達すると予測しており、サーバーCPUやAIアクセラレータを含むサービス可能なコンピューティング市場（Compute TAM）は2025年の3,650億ドルから約2兆ドルへと拡大すると予測しています。

バークレイズは、これはAIインフラの競争が単一GPU性能から、段階的にCPU・GPU・ネットワーク・ソフトウェア・システムアーキテクチャ全体を含むフルスタック競争へと進化していることを意味すると指摘しています。

サーバーCPU市場規模の大幅な上方修正

今回のイベントで市場が最も注目すべきは、Heliosラックや新世代GPUではなく、AMDが将来のサーバーCPU市場の規模を再定義したことです。

同社は2030年までにサーバーCPU市場規模が2,200億ドルに達し、これに伴う複合年間成長率がこれまでの35%以上から50%以上へと大幅に引き上げられたと予測しています。バークレイズは、この積極的な上方修正は、AMDが今後のAIサーバーアーキテクチャに対する見方を大きく変えたことを示していると考えています。

この予測を支える中核のロジックは、Agentic AI（エージェント型AI）の急速な発展です。AMDは、今後エージェント型ワークロード向けの「Agentic CPU」がサーバーCPU市場の半分以上を占めるようになると見通しています。

ますます多くのAIアプリケーションがトレーニングから実際の展開へと移行する中で、CPUはモデルのスケジューリング、エージェントの稼働、タスクの協調・データ管理など多くの作業を担うようになり、もはやGPUサーバー内の補助的な構成要素だけでなく、独立して成長する重要な市場となるとしています。

推論がAIインフラ競争の新たな焦点に

市場空間の再評価だけでなく、AMDのAIワークロード構造に対する見方もバークレイズの注目ポイントとなっています。

同社は、推論が2026年に初めてAIコンピューティングの最大シナリオとなり、全AIワークロードの約60%を占めると予測しています。この比率は2025年に50%、2024年には40%でした。これは、業界の競争が「誰が最大のモデルをトレーニングできるか」から、「誰がより低コスト・高効率でモデルを運用できるか」へとシフトしつつあることを意味します。

バークレイズは、これはAMDがHeliosフルマシンプラットフォーム、MI455X GPU、イーサネット相互接続、ROCm.AIソフトウェアプラットフォームを同時に発表した重要な理由だと考えています。将来のAIインフラ競争はもはやGPUの演算能力だけにとどまらず、システム全体のコスト・メモリ容量・帯域幅・ネットワーク接続・ソフトウェアイコシステムを巡るものへと拡がります。

レポートでは、現時点で業界全体が依然として演算能力供給がひっ迫している状態だと指摘しています。大手クラウド事業者が導入規模を拡大し続けるとともに、既存顧客の本格供給段階への移行もあり、AMDの今後のデータセンター事業の成長率は全市場成長を上回る見込みです。ただし、今回のカンファレンスでは新たな大口顧客は発表されておらず、Anthropicとの協業は既に発表済みです。

チップからプラットフォームへ、AMDが2030年前製品ロードマップを強化

上記の見通しに基づき、AMDは今後数年の製品計画をさらに強化しました。

ハードウェアでは、同社はHelios AIラックを正式に発表し、MI455X GPU、Venice CPU、Salina DPU、Vulcano AI NICを統合したトータルシステムソリューションを提供します。MI455Xは432GB HBM4、23.3TB/sのメモリ帯域幅を持ち、最大40PFLOPSのFP4演算能力をサポートします。AMDは、前世代製品と比較してTokenスループットは最大34倍向上、Tokenコストは最大18倍削減できるとしています。

AMDはまた、システム効率にも競争の重点を置いています。同社は、NVIDIAのVera Rubinプラットフォームと比較して、Heliosはより大きなHBM容量と高い水平インターコネクト帯域幅を持つだけでなく、投資1ドルあたりのToken生成も高められるとしており、競争の次元が単一GPU性能からシステム全体の総保有コスト（TCO）へと移っていることを示しています。

同時に、同社はCPU・GPUロードマップを2030年まで拡大しました。Veniceプロセッサは生産段階に入り、第4四半期からクラウドプラットフォームやOEMサーバーにデプロイされる見込みです。FlorenceとRavennaの2世代のCPUは、それぞれ2028年、2030年のリリースが計画されています。GPUについてはMI500が2027年リリース予定で、MI600は2028年の登場となり、MI500では初めて銅と光の両方のインターコネクト技術が採用されます。

ハードウェア以外にも、AMDはAI開発プラットフォームROCm.AIを発表し、さらに推論、ネットワーク、ロボティクスの生態系を中心に製品群を拡充しています。Cerebrasとの協力によるデカップル型推論ソリューションや、プロ向けインファレンスカードMI350P、ロボットプラットフォームKRIA AI System-on-Moduleのリリースも発表し、AIインフラのフルスタック対応をさらに強化する方針です。

バークレイズは、個々の製品性能よりも、今回のAdvancing AIカンファレンスで市場の期待値を真に変えたのは、AMDが将来のコンピューティング需要規模を再定義し、AIインフラの進化の方向性について最新の見解を打ち出したことだとしています。もし推論需要が同社の見通し通りに拡大し続ければ、サーバーCPUやシステムレベルのソリューションの重要性も市場予想を大きく上回る可能性があります。