要約:
市場調査会社 IDC が提供したデータによると、2026 年上半期の中国のデータセンター人工知能チップ市場における Nvidia のシェアは 34% に低下しましたが、Huawei の市場シェアは 28% に上昇しました。米国による中国への先端チップの輸出制限は、中国におけるエヌビディアの供給能力に引き続き影響を与えている。中国の地元チップメーカーは国内代替政策を利用し、市場需要を拡大して開発を加速させており、これが中国のAIコンピューティングインフラストラクチャの競争環境を変えつつある。
ロイターは 10 月 13 日、IDC データによると、2026 年 1 月から 6 月までに Nvidia が中国市場で約 678,000 個の AI アクセラレータを出荷し、前年比 44% 減少したと報じました。同時に、同時期のファーウェイの出荷台数は57万2000台に達し、前年同期の30万台以上を上回り、市場シェアも28％に上昇した。
現在、中国のデータセンターにおける AI チップの市場シェアで最も高いサプライヤーは依然として Nvidia ですが、Huawei は急速にその差を縮めています。両者の市場シェアの差はわずか 6 パーセント ポイントであり、これは、中国の地元メーカーがこの市場における Nvidia の最も重要な競争力の 1 つとなったことを意味します。
中国市場における Nvidia の変化は、米国による高度な人工知能チップに対する輸出規制の強化が続いていることと密接に関連しています。米国政府はエヌビディアの最先端AIチップへの中国のアクセスを制限し、同社が中国に販売できる製品の範囲を制限している。同時に、中国政府は国産チップの代替を積極的に推進しており、中国企業に対し輸出規制に準拠したNVIDIAチップを輸入する際には関連承認手続きを完了することを義務付けている。
NVIDIA CEO のジェンスン フアン氏は、米国の輸出制限政策を繰り返し批判してきました。同氏はかつて、米国の関連政策により、実際には約500億ドル相当の中国のAIチップ市場がファーウェイに譲渡されていると述べた。 Nvidia にとって、中国は重要な潜在的な販売市場であるだけでなく、人工知能インフラストラクチャ構築の世界的な競争における重要なリンクでもあります。
ただし、IDC は、中国市場における NVIDIA の 34% シェアがどの製品モデルで構成されているかを明らかにしておらず、この統計に中国への輸出が禁止されている B200、B300、その他の先進チップが含まれているかどうかも明らかにしていません。ロイター通信は、関連する高級製品が中国に密輸されており、具体的な製品構成については依然として不確実性があると指摘した。エヌビディアはロイターのコメント要請に応じなかった。
Nvidia の出荷台数の大幅な減少とは対照的に、中国の現地 AI チップ メーカーは全体として市場規模を拡大しています。ファーウェイに加えて、アリババのチップ設計部門である平頭格も市場で一定のシェアを占めており、2026年上半期には7％に達している。カンブリアンがシェア5％で2位、次いで百度の崑崙コアが4％、海光信息が3％となっている。
IDC が追跡している中国の地元チップ メーカー 11 社のうち、9 社は出荷量が前年比で増加しています。これは、中国のAIチップ産業の成長が1社に完全に依存しているのではなく、複数のチップ設計会社が関与する産業構造を形成していることを示している。
市場全体の観点から見ると、2026 年上半期の中国の AI アクセラレータの総出荷台数は 200.8 万台に達しました。従来の GPU の出荷が減少している一方で、他のタイプの AI アクセラレータが急速に成長していることは注目に値します。
IDC データによると、同期間の GPU 出荷台数は前年比 26% 減の 991,000 ユニットでした。中国市場に合法的に供給できる関連製品が依然として制限されているため、GPUの供給には一定の影響が出ている。対照的に、他の種類の AI アクセラレータの出荷台数は 80% 近く増加して 101 万 6 千台となり、初めて GPU の出荷台数を上回りました。
ここで言及されている他の AI アクセラレータには、主に、トレーニング済みの AI モデルを実行するために使用されるプロセッサなど、特定の人工知能タスク用に設計された特殊なチップが含まれます。このタイプのチップは、アーキテクチャや設計目標の点で従来の GPU とは異なり、通常、特定のワークロードでのコンピューティング効率、消費電力、システム導入コストにより多くの注意を払っています。
Huawei、Alibaba Pingtouge、Baidu Kunlun Core、Cambrian の 4 社で、中国の非 GPU AI アクセラレータ市場の 95% を占めています。 IDCは、このタイプのチップは政府機関、インターネット企業、通信事業者によって採用されており、徐々に中国のAIコンピューティングインフラの重要な部分になってきていると指摘した。
この変化は、中国の AI チップ市場における競争の焦点が変化していることを示しています。これまでの業界の議論では、コンピューティング パフォーマンス、メモリ容量、単一チップの製造プロセスなどの指標に焦点が当てられることが多かった。現在、多数のチップを接続して安定して動作する大規模なコンピューティングクラスターを形成する方法がますます重要になっています。
人工知能のトレーニングと推論タスクでは、単一チップのパフォーマンスが重要ですが、コンピューティング システム全体のパフォーマンスは、チップ間のデータ転送速度、ネットワーク相互接続機能、ソフトウェアの適応度、クラスターのスケジューリング効率にも依存します。一部の個別チップの性能差をシステム設計を通じて補うことができれば、国産 AI チップは特定のアプリケーション シナリオで競争力を持つ機会が得られるでしょう。
ファーウェイは近年、Ascend AI チップと関連コンピューティング システムの開発を推進し続けており、これはこの傾向を反映しています。ファーウェイは単にチップを販売するだけでなく、プロセッサ、相互接続ネットワーク、サーバー、コンピューティングクラスターをカバーする総合的なソリューションも構築しており、システムレベルの最適化を通じて国産チップの実用化能力を向上させることを期待している。
同時に、Alibaba、Baidu、Cambrian などの企業も製品レイアウトを拡大しています。中国のインターネット企業や政府機関が人工知能インフラストラクチャへの投資を増やすにつれ、地元のチップメーカーはより実用的な導入の機会を獲得しています。多数のアプリケーション シナリオは、企業がソフトウェアの適応、システムの最適化、製品の反復における経験を蓄積し、国内チップの可用性をさらに向上させるのに役立ちます。
ただし、市場シェアの拡大は、国内のチップがすべての技術指標で Nvidia を上回ったことを意味するものではありません。 AI チップの実際の競争力は出荷量に依存するだけでなく、単一チップのパフォーマンス、ソフトウェア エコシステム、開発ツール、クラスター拡張機能、消費電力、安定性などの多くの側面も関係します。異なるアーキテクチャのチップも、トレーニング、推論、またはその他の特定のタスクに適している場合があります。したがって、出荷台数から全体の計算能力や商品価値を直接判断することはできません。
NVIDIA の CUDA ソフトウェア エコシステムの長期的な蓄積は、依然として重要な競争上の利点の 1 つです。多数の人工知能モデル、開発フレームワーク、エンタープライズ アプリケーションが NVIDIA プラットフォームを中心に構築されています。開発者やデータセンター運営者にとって、他のチップへの移行はハードウェアの交換だけでなく、ソフトウェアの移行、コードの最適化、動作環境の調整、システムの再検証を伴う場合もあります。
中国の地元チップメーカーは、より多くの人工知能アプリケーションが国内プラットフォームで安定して実行できるように、ソフトウェアツールチェーンと開発者エコシステムをさらに改善しながら、ハードウェアのパフォーマンスを向上し続ける必要があります。国内の AI アクセラレータを採用する政府、インターネット、通信企業が増えるにつれ、関連するエコシステムもより迅速に発展する機会が得られるでしょう。
市場の観点から、IDC は、中国の AI アクセラレータの総出荷量が 2026 年に 19% 増加すると予測しています。GPU の出荷量は通年で 9% 減少すると予想されていますが、AI アクセラレータ市場全体は拡大し続けます。これは、高度な GPU の供給が限られているために中国の人工知能コンピューティング需要の成長が止まっておらず、より多くの種類のチップやコンピューティング システムが対応していることを意味します。
NVIDIA にとって、中国の市場シェアの低下は輸出規制の直接的な影響を反映しているだけでなく、地元の代替産業チェーンが徐々に成熟していることも示しています。ファーウェイやその他の国内チップメーカーにとって、出荷量と市場シェアの増加は、研究開発投資をさらに拡大し、製品エコシステムを改善する機会となります。
将来的には、中国の AI チップ市場における競争は、もはや NVIDIA と特定の国内メーカーとの間の単なる競争ではなく、チップの設計、製造供給、ソフトウェア エコシステム、システムの相互接続、大規模導入能力間の包括的な競争に徐々に進化する可能性があります。国内のAIアクセラレータの出荷量が増加し続ける中、中国が性能、コスト、供給能力のバランスをとった人工知能コンピューティングシステムを確立できるかどうかは、世界のAI産業競争の重要な観察点となるだろう。
関連記事:
ファーウェイ: 中国における Ascend AI チップのシェアが NVIDIA を上回った
コメント