アマゾンに再び朗報：SnowflakeがAWSと60億ドルのAIチップ大型契約を締結

AI軍備競争が白熱化を続ける現在、クラウドコンピューティング大手とデータインフラ企業の間の戦略的提携が、産業チェーン全体を再構築している。2026年5月28日、データクラウド企業のSnowflakeはアマゾンAWSと、60億ドル規模の5年間にわたる協力契約を締結した。これはアマゾン自社開発のAI CPUチップを購入することを目的としたものだ。これはSnowflake史上最大規模のクラウドインフラ契約であるだけでなく、アマゾンがAIチップ分野でエヌビディアに対抗するための重要な一手でもある。

取引の中核：GPUからカスタムCPUへの転換

関係者によると、この60億ドルの契約は主にAWSのTrainiumおよびInferentiaシリーズのチップ——アマゾンがAIトレーニングと推論のために特別に設計したカスタムプロセッサ——を対象としている。エヌビディアの汎用GPUとは異なり、AWSのチップは特定の機械学習ワークロードに対して深く最適化されており、コストと電力効率の面で顕著な優位性を持っている。Snowflakeはデータ分析とAIワークロードの大口ユーザーとして、毎年膨大な計算リソースを消費する必要がある。AWSのカスタムチップに移行することで、SnowflakeはAI推論コストを30%〜50%削減し、同時にエヌビディアGPUへの依存も減らすことができると見込まれている。

「この取引はAWSのチップエコシステムが成熟したことを示す重要なマイルストーンだ。過去3年間で、AWSのTrainiumチップの性能は4倍向上し、価格は同等の計算能力を持つエヌビディアGPUのわずか60%に抑えられている。Snowflakeのようなデータ大手が大規模に採用し始めたことは、カスタムAIチップが『代替案』から『主流の選択肢』へと変化したことを示している。」——著名半導体アナリストのマーク・リー氏

エヌビディアへの警告：クラウド事業者の集団的「離反」

エヌビディアは長らくAIチップ市場の絶対的な支配者であり、そのGPUはトレーニングから推論までのあらゆる段階をほぼ独占してきた。しかし、近年ではアマゾンAWS、グーグルGCP、マイクロソフトAzureを含む3大クラウド事業者がいずれも自社製チップの開発を加速させている。アマゾンのTrainiumチップは現在第3世代まで進化し、グーグルのTPU v6もすでに展開され、マイクロソフトのMaiaチップも実装が加速している。今回のSnowflakeとAWSの長期的な提携は、エヌビディアに警鐘を鳴らすものだ。最大のデータプラットフォーム顧客が非エヌビディア製チップを大規模に購入し始めたことは、市場構造に根本的な変化が起きていることを示している。

実際、これはエヌビディアが受けた最初の「警告」ではない。2025年には、オラクルもAWSと同様の契約を発表したが、金額は15億ドルに留まっていた。Snowflakeの60億ドルという発注規模は、ウォール街を揺るがすに十分だ。アナリストは、より多くのエンタープライズ顧客がSnowflakeに追随すれば、AIチップ分野におけるエヌビディアの独占的地位は深刻な挑戦に直面するだろうと指摘している。

深掘り分析：ウィンウィンの戦略的選択

編集者注：この取引はアマゾンとSnowflakeの両社にとって典型的なウィンウィンである。アマゾンにとっては、今後5年間で数億ドルのチップ収入を確保しただけでなく、より重要なのは自社開発チップの商業的実現可能性を証明したことだ——これはAWSがマイクロソフトAzureおよびグーグルクラウドと競争する上での重要な差別化武器となる。Snowflakeにとっては、単一サプライヤーへのロックイン（つまりエヌビディアへの過度な依存）から脱却するための戦略的措置である。エヌビディアGPUの供給が依然として逼迫し価格も高騰している中、Snowflakeは調達の多様化によってサプライチェーンのリスクを低減し、同時により優れたコストパフォーマンスを獲得した。

しかし、リスクも存在する。AWSのチップは推論分野では優れたパフォーマンスを発揮するものの、大規模モデルのトレーニング段階ではエヌビディアの旗艦GPU B200に依然として遅れを取っている。Snowflakeは自社のワークロードがAWSチップのエコシステムに適合することを確実にしなければならず、さもなくば性能のボトルネックに直面する可能性がある。さらに、60億ドルの長期コミットメントは、Snowflakeが今後5年間他のクラウドプラットフォームへの移行が困難になることを意味し、これは戦略的柔軟性をコスト優位性と引き換えにしたことに等しい。

業界への影響：AIインフラが「三国志」時代へ

歴史を振り返ると、クラウドコンピューティング市場は長らくインテルのx86アーキテクチャが支配していた。しかしAIの台頭に伴い、ARMアーキテクチャや専用ASICチップがシェアを奪い始めている。アマゾンのGraviton（ARM CPU）とTrainium（AI ASIC）は、徐々に「脱インテル化」のハードウェアエコシステムを構築しつつある。今回の提携が成功すれば、他のAI企業（DatabricksやPalantirなど）もクラウド事業者との連携を加速させると予想される。その時、エヌビディアは次の事実に直面せざるを得ないだろう：未来のAIチップ市場は「一強支配」ではなく、クラウド事業者＋チップ設計会社が共同で参加する多極世界になる、と。

一般投資家や企業のCTOにとって、この傾向が意味するものは：AI計算コストは継続的に下がる見込みである一方、技術選定の複雑度は大幅に上昇するということだ。「エコシステムへのロックイン」と「コストパフォーマンス」の間で選択を迫られる——これは今後10年で最も困難な技術的意思決定の一つとなるかもしれない。

本記事はTechCrunchより編訳