AMD MI350とGPU競争環境

2025年12月11日更新

2025年12月更新： OpenAIが6GWのGPU供給を確保するため、AMDの最大10%の株式を取得。MI350は288GB HBM3e（Blackwellの180GBに対して）、8TB/sの帯域幅で出荷開始。Microsoft AzureはMI300XでCopilotの本番ワークロードを稼働中。Oracleは16,384基のMI300Xスーパークラスターを展開。AMDのROCmソフトウェアスタックはエンタープライズレベルの成熟度に到達し、NVIDIAの代替として信頼性を獲得。

OpenAIはAMDとのパートナーシップを発表し、最大6ギガワットのGPU供給を確保するため、同社の最大10%の株式取得を含む内容となっている。¹ AMDは2025年10月、Oracleのクラウドインフラ向けにAIチップを供給する契約を締結した。² Microsoft Azureは現在、AMD Instinct MI300X上でプロプライエタリモデルとオープンソースモデルの両方を本番稼働させている。³ NVIDIAがAI GPU市場の80%から95%を維持している中、AMDは推論ワークロードとコスト最適化においてエンタープライズが検討する信頼性の高い代替として地位を確立した。⁴

MI350シリーズは2025年第3四半期に発売され、その仕様はNVIDIAのBlackwellに匹敵する：288ギガバイトのHBM3eメモリ、毎秒8テラバイトの帯域幅、そして競合アクセラレータに対して2.2倍のAI性能を謳う。⁵ エンタープライズのインフラ計画担当者にとっての課題は、AMDのハードウェア上の優位性と改善されたソフトウェアスタックが、NVIDIAの確立されたエコシステムからの移行を正当化するかどうかである。

MI350の仕様とポジショニング

AMD Instinct MI350シリーズは1,850億個のトランジスタと288ギガバイトのHBM3eメモリを搭載している。⁶ 第4世代AMD CDNAアーキテクチャに基づいて構築されたMI350シリーズは、AI推論、トレーニング、HPCワークロード向けにMXFP6やMXFP4を含む拡張データタイプサポートを提供する。⁷ フラッグシップのMI355Xプラットフォームは、前世代のMI300Xと比較して最大4倍のピーク理論性能を実現する。⁸

メモリ容量がAMDの最も明確なハードウェア上の優位点である。MI355Xの288ギガバイトのHBM3eは、141ギガバイトのNVIDIA Hopper H200と180ギガバイトのBlackwell B200を上回る。⁹ メモリ帯域幅は毎秒8テラバイトに達し、H200の毎秒4.8テラバイト、B200の毎秒7.7テラバイトと比較される。¹⁰

MI355Xの消費電力は1,400ワットに達し、Blackwell Ultraの要件と同等である。¹¹ 同様の電力プロファイルは、この性能帯においてベンダー間でインフラ要件が大きく異ならないことを意味する。

AMDはMI355XをNVIDIA B200およびGB200プラットフォームに対してテストし、Llama2-70BのファインチューニングのトレーニングスループットとLlama 3.1-405Bの推論スループットを測定した。¹² ベンチマークは競争力のある性能を示しているが、実際の結果はソフトウェア最適化に大きく依存する。

MI350は2025年第3四半期にパートナーとハイパースケールデータセンターに出荷された。¹³ AMDの年次アクセラレータ更新サイクルは、2026年開発が確定したMI400シリーズへと続く。¹⁴ Helios AIリファレンスデザインは、MI400 GPU、EPYC Venice CPU、Pensando Vulcano NICをフルラックアーキテクチャに統合している。¹⁵

クラウドプロバイダーの採用が加速

IBM Cloudは2025年前半にAMD Instinct MI300X GPUを追加する。¹⁶ この協業により、IBMのwatsonx AIプラットフォームとRed Hat Enterprise Linux AI推論においてAMDアクセラレータのサポートが可能になる。¹⁷ エンタープライズ向けの焦点は、本番AIワークロードでNVIDIAの代替を求める顧客をターゲットにしている。

Microsoft Azureは、カスタムCopilotワークロードをサポートするため、スウェーデンとアイルランドリージョンでMI300Xを搭載したAIクラスターを立ち上げた。¹⁸ MicrosoftがプロプライエタリモデルでAMDを本番稼働させていることは、ソフトウェアの成熟度がエンタープライズ要件に達したことを示している。

Oracle Cloud InfrastructureのCompute Superclusterインスタンスは、単一クラスターで最大16,384基のMI300X GPUをサポートする。¹⁹ このスケールにより、数千億パラメータを持つモデルのトレーニングとデプロイメントが可能になる。²⁰ Oracleの展開は、AMDのメモリ容量が優位性を発揮するヘルスケアとゲノムAIのユースケースに焦点を当てている。²¹

VultrとOracle Cloudの受注は、AMDのアクセラレータ技術への勢いが増していることを示している。²² Lenovo、Dell、SuperMicroがMI300ベースの製品を発表した。²³ ベンダーエコシステムは現在、エンタープライズ規模でAMDをサポートしている。

CohereはAMD Instinct MI300X上でCommandモデルを展開し、高スループットとデータプライバシーを備えたエンタープライズグレードのLLM推論を実現している。²⁴ AIモデルプロバイダーによる採用は、推論ワークロードにおけるAMDの地位を検証するものである。

ソフトウェアエコシステムの成熟

ソフトウェアエコシステムは歴史的にAMDの採用を制限してきた。CUDAの定着により、NVIDIAがデフォルトの選択肢となった。この状況は2025年に大きく変化した。

PyTorch 3.1はトレーニングと推論のためのネイティブROCmサポートを提供している。²⁵ DeepSpeedやHugging Face Accelerateを含む人気ライブラリがAMD固有のパフォーマンスフラグを追加した。²⁶ 開発者はMI300X環境向けに直接構築することに対してますます快適になっている。²⁷

エンタープライズAIチームは、性能を犠牲にすることなくコストを削減するため、推論ワークロードをAMDに移行している。²⁸ 推論は継続的に実行され、長期的な支出を支配するため、コスト差は推論においてトレーニングよりも重要である。

NVIDIAのCUDAは依然としてより広い開発者採用とより成熟したツールを提供している。²⁹ 本番環境での実際の性能は、生のハードウェア能力よりもエコシステム最適化によりNVIDIAを支持することが多い。³⁰ 組織は、AMD向けの最適化に必要なエンジニアリング投資に対してコスト削減を比較検討する必要がある。

AMDによるUntether AIからのAIハードウェアおよびソフトウェアエンジニアの買収は、コンパイラ、カーネル開発、チップ設計能力を強化している。³¹ この投資は、CUDAの優位性が狭まる推論市場におけるAMDの地位を強化する。³²

市場動向とシェア

NVIDIAは2025年にAI GPU市場の80%から95%を維持している。³³ Wells Fargoのデータによると、AIアクセラレータにおけるNVIDIAのシェアは80%から90%の間に留まっている。³⁴ NVIDIAはデータセンターGPU分野で90%以上のシェアを保持しており、ほとんどの基盤AIコードはCUDA上に構築されている。³⁵

AMDのデータセンター収益は2025年第3四半期に43億ドルに達した。³⁶ NVIDIAの2025年7月末までの四半期データセンター収益は411億ドルに達した。³⁷ この収益差は、市場リーダー間のスケールの違いを示している。

JPRのデータによると、NVIDIAはディスクリートGPU市場の94%を支配し、AMDは約6%を支配している。³⁸ AMDのシェアは遠く離れた2位のままだが、市場は両ベンダーが成長できるほど急速に拡大している。

データセンターAI GPUにおけるAMDの市場シェアは2023年第1四半期以降着実に増加した。³⁹ 2025年第1四半期、NVIDIAの大規模なBlackwell立ち上げが開始され、AMDの回答が2025年第3四半期にしか届かなかったため、AMDのシェアは一時的に低下した。⁴⁰ 各ベンダーが新世代をリリースするにつれて、競争サイクルは続くだろう。

AMDの戦略的機会

AMDはNVIDIAのCUDAの優位性がより狭い推論市場でニッチを切り開いた。⁴¹ 推論は最終的にトレーニングよりも大きくなり、AMDを市場の長期的な成長軌道に位置づける。⁴²

AMDのアプローチは、すべてのセグメントでNVIDIAに匹敵しようとするのではなく、戦略的に選択された機会に焦点を当てている。⁴³ この戦略は、NVIDIAの優位性が最も強いところでの直接競争を避けながら、急速に拡大する市場においてAMDのシェアを拡大する。⁴⁴

OpenAIとのパートナーシップは大きな検証を表している。OpenAIの最大6ギガワットのAMD GPUに対する潜在的な2,000億ドルのコミットメントは、AMDのロードマップへの信頼を示している。⁴⁵ この取引は、エンタープライズの認識に影響を与える注目の顧客をAMDに提供する。

AMDの積極的な価格戦略はNVIDIAを下回っているが、価格だけではAMDが市場シェア獲得においてNVIDIAの性能に匹敵することを可能にしていない。⁴⁶ 競争力のあるハードウェア、改善されたソフトウェア、有利な価格設定の組み合わせが、コスト意識の高いエンタープライズに機会を創出している。

エンタープライズ展開の考慮事項

AMDを評価する組織は、ワークロードミックスを考慮すべきである。トレーニングワークロード、特に広範なCUDA依存関係を持つものは、依然としてNVIDIAを支持する。推論ワークロードは、より低い切り替えコストでAMD採用のより多くの機会を提供する。

メモリ容量の優位性は大規模モデルにとって重要である。MI350の288ギガバイトにより、複数のNVIDIA GPUを必要とするモデルの単一GPU処理が可能になる。メモリの優位性は、最大規模のモデルを実行する組織のインフラ複雑性を軽減する。

ソフトウェア投資要件を過小評価すべきではない。ROCmは大幅に改善されたが、CUDAに慣れたチームはAMD向けの最適化に時間とリソースを必要とする。学習曲線は新規展開の本番稼働までの時間に影響する。

マルチベンダー戦略はリスク軽減を提供する。NVIDIAとAMDの両方を認定する組織は、より良い価格交渉、供給制約の回避、各ワークロードタイプに最適なハードウェアの選択が可能になる。両プラットフォームのサポートへの投資は、大規模展開において報われる。

クラウドベースのAMDアクセスは採用障壁を低減する。IBM、Microsoft、Oracleなどのプロバイダーは、ハードウェア調達なしでテストを可能にするAMDインスタンスを提供している。組織はインフラ購入にコミットする前に、自社のワークロードでAMDの性能を検証できる。

クイック意思決定フレームワーク

AMD vs NVIDIA選択：

仕様比較：

重要なポイント

インフラアーキテクト向け： - AMD MI350は288GB HBM3eを提供—B200の180GBより60%多い - ROCmソフトウェアスタックは2025年に大幅に成熟—PyTorch 3.1がネイティブサポートを提供 - 推論ワークロードはNVIDIAからの切り替えコストが最も低い - クラウドプロバイダー（IBM、Azure、Oracle）がハードウェア調達なしでテストを可能に

調達チーム向け： - OpenAIのAMD 10%株式取得は長期的な供給への信頼を示す - AMD価格はNVIDIAを下回るが、同等の市場シェア獲得には至っていない - マルチベンダー戦略はより良い交渉力と供給レジリエンスを可能に - メモリ容量の優位性により、より大きなモデルの単一GPU処理が可能

戦略計画向け： - NVIDIAは80-95%の市場シェアを維持—AMDは代替であり置き換えではない - 推論市場は最終的にトレーニングを超える—AMDのターゲットセグメント - AMD最適化にはソフトウェア投資が必要—TCO分析に組み込むこと - MI400シリーズは2026年に確定—ロードマップの可視性が計画を改善

AMDは当面、NVIDIAに大きく引き離された2位に留まるだろう。⁴⁷ しかし、大きく成長するAI市場は、少数派のシェアでも相当な収益を表し、AMDを実行可能なエンタープライズオプションとして確立することを意味する。AMD の専門知識を開発する組織は、市場が進化するにつれて、コスト最適化と供給多様化のポジションを確保できる。

参考文献

1. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025): GPUs, AI & Market Share." 2025. https://techresearchonline.com/blog/nvidia-vs-amd-the-gpu-battle-for-ai-dominance/

2. 36Kr. "AMD's Aggressive Pricing Stabs Intel but Fails to Outperform NVIDIA." 2025. https://eu.36kr.com/en/p/3541331537719433

3. AMD Newsroom. "AMD Unveils Vision for an Open AI Ecosystem." June 2025. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html

4. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025)."

5. AMD. "AMD Instinct MI350 Series GPUs." 2025. https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi350.html

6. Kontronn. "AMD Instinct MI350 Officially Announced: 185 Billion Transistors and 288GB HBM

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