【完全解説】Google TPUとは？Nvidia一強時代の終焉とAIチップ戦争の全貌｜歴史・技術・最新動向まとめ

Q: 配信者やクリエイターにTPUの進化はどう関係しますか？

AIチップ市場の競争激化により、AI処理コストが低下し、AIを活用した配信ツール（リアルタイム翻訳、自動字幕、AI映像生成、チャットボットなど）がより安価で利用可能になります。また、Google Cloud上のTPUを活用した新しいクリエイターツールの登場も期待されます。

公開日2026年2月8日

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Google TPUとは？Nvidia一強時代の終焉とAIチップ戦争の全貌

「Nvidiaさえ買っておけば間違いない」——AI投資家の間で常識だったこの言葉が、ついに過去のものになりつつあります。

2026年1月、Googleは自社開発のTPU（Tensor Processing Unit）の出荷量が、汎用GPUの出荷量を史上初めて上回ったことを公式に確認しました。 約10年にわたり汎用GPUがAIの学習・推論を独占してきた時代に、歴史的な転換点が訪れたのです。

振り返れば2025年は、Nvidia一強体制が次々と揺さぶられた年でした。2025年1月27日、中国のAIスタートアップDeepSeekの衝撃的な発表を受け、Nvidia株は1日で16.9%暴落。時価総額約5,890億ドル（約88兆円）が一瞬で消し飛び、米国株式市場史上最大の1日あたり時価総額減少を記録。さらに2025年4月、米国政府による対中輸出規制でH20チップ関連の約55億ドル（約8,200億円）もの損失を計上しました。

そして2026年2月、Googleは1,850億ドル（約28兆円）規模のAIインフラ投資を発表。最新のIronwood TPUの一般提供を開始し、さらに第8世代TPU（v8）のTSMC 3nm量産も2026年Q3に控えています。Anthropic、Meta、Apple、さらにはOpenAIまでもがTPUの採用を始め、AI半導体市場の勢力図が根本から変わろうとしています。

この記事でわかること - Google TPUの基本的な仕組みと特徴 - TPU v1（2016年）からIronwood/v7（2025年）、そして第8世代（2026年）までの進化の歴史 - 2026年1月「TPU出荷量がGPUを初めて超えた」歴史的転換点の意味 - Nvidia GPUとの技術的な違いとベンチマーク比較 - なぜ今、大手AI企業がTPUに移行しているのか - Nvidiaの株価下落とTPUの関係 - 配信者・クリエイターへの影響

そもそもTPUとは何か？——AI専用に設計されたチップ

AIチップのイメージ（2026年2月現在）

TPU（Tensor Processing Unit）は、Googleが自社で設計・開発したAI/機械学習専用のプロセッサです。2016年に初代が発表され、現在は第7世代のIronwoodまで進化しています。

GPUとTPUの根本的な違い

Nvidia GPUは元々、ゲームのグラフィックス処理を目的に開発された汎用並列計算チップです。それがたまたまAIの学習処理にも適していたため、AI分野で広く使われるようになりました。

一方、TPUは最初からAIの計算（テンソル演算）だけを行うために設計されたASIC（特定用途向け集積回路）です。

テンソル演算とは？

AIモデルの学習や推論は、巨大な行列（テンソル）同士の掛け算の繰り返しです。TPUはこの行列演算に特化した「MXU（Matrix Multiply Unit）」という専用回路を搭載しており、GPUのような汎用的な演算ユニットよりも効率的に処理できます。

簡単にたとえると：

GPU = 何でもそこそこ速くこなせる「万能選手」
TPU = AI計算だけに特化した「スペシャリスト」

この設計思想の違いが、電力効率やコスト面で大きな差を生んでいます。

TPUの進化の歴史——v1からIronwoodまでの10年間

データセンター内部のイメージ（2026年2月現在）

Google TPUは2016年の登場以来、急速に世代を重ねてきました。各世代の進化を見ていきましょう。

第1世代：TPU v1（2016年）——すべてはここから始まった

Googleが社内のAI処理の急増に対応するため、秘密裏に開発していたのがTPU v1です。

用途: 推論（Inference）専用
性能: 92 TOPS（INT8）
活用例: Google検索、Google翻訳、AlphaGoの対局
特徴: PCIeカード型で既存サーバーに増設可能

2016年にAlphaGoが世界チャンピオンの李世ドルに勝利した際、その裏でTPU v1が動いていたことが後に明かされました。Googleはこのチップの存在を2年以上秘密にしていたのです。

TPU v1は推論専用で、モデルの学習（Training）には対応していませんでした。しかし、当時の推論処理では同等のGPU・CPUの15〜30倍の電力効率を実現していました。

第2世代：TPU v2（2017年）——学習機能の追加

用途: 推論＋学習（Training）に対応
性能: 約180 TFLOPS（BF16）/ ボード
メモリ: 8GB HBM / チップ
構成: 4チップ / ボード
トポロジー: 2Dトーラス接続

TPU v2でbfloat16（Brain Floating Point 16）という独自の数値フォーマットが導入されました。これはGoogleが開発した16ビット浮動小数点形式で、FP32に近い精度を保ちながらメモリ使用量を半減させるという画期的な技術でした。後にNvidiaのGPUにも採用されています。

第3世代：TPU v3（2018年）——液冷化への転換

性能: 約420 TFLOPS（BF16）/ チップ — v2の2倍以上
メモリ: 32GB HBM（4チップ合計）
冷却: 液体冷却を初採用
トポロジー: 2Dトーラス接続

性能が大幅に向上した結果、発熱も増大。TPU v3ではGoogleのチップとして初めて液体冷却システムが導入されました。この決定は後の世代にも影響を与える重要な転換点でした。

第4世代：TPU v4（2021年）——7nmプロセスの採用

プロセス: 7nm
メモリ: 32 GiB HBM（統合メモリ空間）
メモリ帯域: 約1,200 GB/s
性能: v3の2倍以上
トポロジー: 3Dトーラス接続（6方向接続）

TPU v4では3Dトーラストポロジーが導入され、各チップが6つの隣接チップと直接通信できるようになりました。これにより、大規模な分散学習の効率が飛躍的に向上しています。

TPU世代別スペック比較

世代	v1 → v2 → v3 → v4
登場年	2016 → 2017 → 2018 → 2021
用途	推論のみ → 推論+学習 → 推論+学習 → 推論+学習
演算性能	92 TOPS → 180 TFLOPS → 420 TFLOPS → 840+ TFLOPS
メモリ	8GB DDR3 → 8GB HBM → 32GB HBM → 32 GiB HBM
冷却方式	空冷 → 空冷 → 液冷 → 液冷
トポロジー	なし → 2Dトーラス → 2Dトーラス → 3Dトーラス

第5世代：TPU v5e / v5p（2023-2024年）——効率とパフォーマンスの二刀流

Googleはv5世代で2つのバリエーションを投入しました。

TPU v5e（2023年）:

コスト効率重視のモデル
推論やファインチューニングに最適化
2Dトーラストポロジー

TPU v5p（2024年）:

大規模学習向けのハイパフォーマンスモデル
3Dトーラストポロジー
v4の約2倍の学習速度

第6世代：TPU v6e / Trillium（2024-2025年）——コードネーム「Trillium」

性能: 918 TFLOPS（BF16）、1.836 PFLOPS（INT8）
メモリ: 32GB HBM / チップ
帯域: 1.6 TB/s / チップ
TDP（消費電力）: 300W
Pod構成: 256チップで約234.9 PFLOPS（BF16）

Trilliumは消費電力わずか300Wでありながら、高い演算性能を実現。Nvidia H100（700W）やB200（1,000W）と比較して、圧倒的な電力効率を誇ります。

第7世代：Ironwood / TPU v7（2025年）——Nvidiaに真正面から挑む

サーバーラック内部のイメージ（2026年2月現在）

2025年4月のGoogle Cloud Nextで発表され、2026年初頭に一般提供（GA）が開始された最新世代のTPUです。コードネーム「Ironwood」は、Googleが「推論の時代のための初のTPU」と位置づける野心的なチップです。

性能: 4,614 TFLOPS（FP8）/ チップ — 約4.6 PFLOPS
メモリ: 192 GB HBM3e / チップ
メモリ帯域: 7.4 TB/s
アーキテクチャ: 2つのTensorCore + 4つのSparseCore / チップ
相互接続: 9.6 Tb/s ICI（光接続）
比較: Nvidia B200（4.5 PFLOPS）をわずかに上回る
Pod構成: 9,216チップで42.5 ExaFLOPS、共有メモリ1.77 PB（ペタバイト）
効率: v5pの10倍のピーク性能、v6eの4倍以上、電力効率はv6e比2倍

Ironwoodの衝撃的なポイント - 単チップ性能でNvidia B200を初めて超えた - AnthropicがClaudeモデルの運用に最大100万基のIronwoodを使用予定 - Pod規模の性能は世界最大のスーパーコンピュータを超える - Nvidia GB200/GB300（5 PFLOPS）には及ばないが、コスト・電力効率で優位 - H100比で推論ワークロードのコスト効率が4.7倍

2026年1月の歴史的転換点——TPU出荷量がGPUを初めて超える

2026年1月、GoogleはTPUの出荷量が汎用GPUの出荷量を史上初めて上回ったと公式に確認しました。Ironwoodの量産がこの転換を牽引しており、Anthropicとの100万チップ規模の大型契約がその加速要因です。

TrendForceの推計によると、GoogleのTPU出荷量はクラウドサービスプロバイダの中で最大規模であり、2026年の年間成長率は40%超が見込まれています。

次は第8世代——TPU v8がTSMC 3nmで量産へ

Googleの攻勢は止まりません。第8世代TPU（v8）が2026年Q3（7-9月）にTSMCの3nmプロセスで量産開始予定です。

量産開始: 2026年Q3
製造プロセス: TSMC 3nm
生産予測: 2027年に500万基、2028年に700万基
設計パートナー: MediaTekがv7e/v8eの受注を獲得

3nmプロセスの採用により、さらなる性能向上と電力効率の改善が期待されます。Ironwoodが推論の時代を切り開いたとすれば、v8はその本格的な量産フェーズを担うチップとなるでしょう。

Nvidia vs TPU——技術比較と勝敗の分かれ目

ベンチマークで見る性能比較

実際のベンチマーク結果を見てみましょう。

Nvidia B200 vs Google TPU v6e（Trillium）

単チップ性能（BF16）	B200: 約4,500 TFLOPS → TPU v6e: 918 TFLOPS
単チップ性能（FP8）	B200: 約4,500 TFLOPS → Ironwood: 4,600 TFLOPS
メモリ容量	B200: 180 GB → TPU v6e: 32 GB/チップ
最初のトークン生成	B200: 約0.9秒 → TPU v6e（8チップ）: 約0.76秒
生成スループット	B200: 約150 tokens/s → TPU v6e（8チップ）: 約120 tokens/s
消費電力（TDP）	B200: 1,000W → TPU v6e: 300W
相互接続	NVLink: 900 Gbps → TPU光接続: 4,800 Gbps（4.8 Tbps）

勝敗の分かれ目

電力効率：同等性能で消費電力が1/3以下
クラスタ間接続：光接続で5倍以上の帯域
コスト効率：大規模推論での1トークンあたりのコスト
大規模分散学習：Podレベルでのスケーラビリティ

単体チップの演算密度（特にGB200/GB300）
メモリ容量（B200: 180GB vs TPU v6e: 32GB/チップ）
エコシステム（CUDA、開発ツール、ライブラリの充実度）
汎用性（AI以外のHPC、グラフィックスにも対応）

なぜCUDAが「Nvidia最大の堀」なのか

Nvidiaの真の強みはハードウェア性能だけではありません。CUDAというソフトウェア開発環境が、15年以上にわたって築かれた巨大なエコシステムを形成しています。

世界中のAI研究者やエンジニアがCUDAを前提にコードを書いており、TPUに移行するにはJAXやTensorFlowなど異なるフレームワークへの対応が必要です。これが「乗り換えコスト」として、Nvidia離れの最大の障壁となっています。

なぜ今、大手AI企業がTPUに移行しているのか

回路基板のクローズアップ（2026年2月現在）

2025年以降、AI業界の大手がこぞってTPUの採用を発表しています。

主なTPU採用企業（2025年時点）

企業	内容
Anthropic	Claudeモデルの運用に最大100万基のIronwood TPUを使用予定
Meta	自社AIデータセンターへのTPU導入を協議中
Apple	TPUをクラウドAI処理に活用
OpenAI	2025年にGoogle Cloudと初のクラウド契約を締結
xAI	TPUの利用を開始
Stability AI	画像生成推論の40%をTPU v6に移行（2025年Q3）
Perplexity AI	AI検索エンジンの処理にTPUを活用
Character.AI	AIチャットボットの推論にTPUを使用

2025年時点で、世界140社以上がGoogle Cloud TPUを利用しています。

移行の3つの理由

1. コスト削減の必然性

AI企業にとって、計算コストは最大の経営課題です。大規模言語モデル（LLM）の推論コストは天文学的な金額に膨らんでおり、わずか数%のコスト削減でも数十億円規模の節約になります。

実例：MidjournyのTPU移行

AI画像生成サービスのMidjournyは、2025年Q2にNvidia A100/H100からTPU v6eへ推論インフラを移行しました。結果：

移行前: 月額約210万ドル（約3.1億円）の推論コスト
移行後: 月額70万ドル未満（約1億円）— 65%のコスト削減
移行期間: わずか6週間
投資回収: 11日

この事例は、TPU移行が理論上の話ではなく、実際に大幅なコスト削減を実現できることを証明しました。

2. 供給リスクの分散

Nvidia一社に依存することのリスクが、H20チップの輸出規制問題で現実のものとなりました。調達先を多様化することは、事業継続の観点から必須です。

3. 電力効率の重要性

AI処理の急増でデータセンターの電力消費が社会問題化しています。TPUの低消費電力（300W vs 1,000W）は、ESG（環境・社会・ガバナンス）の観点からも魅力的です。

Nvidiaの苦境——H20輸出規制と株価下落の真相

H20チップ問題の全容

2025年4月9日、米国政府はNvidiaに対し、中国市場向けのH20チップの輸出にライセンスが必要だと通告しました。

H20はもともと、米国の対中輸出規制をクリアするためにスペックを落として設計された中国市場専用チップでした。しかし、この「抜け穴」すら塞がれたのです。

H20輸出規制の財務的影響

損失計上額	約55億ドル（約8,200億円）
失われた売上機会	約80億ドル（約1.2兆円）
Q1（FY2026）のH20売上	46億ドル（規制前）
出荷できなかった追加分	25億ドル

Nvidia株価下落の全体像

Nvidiaの株価下落は単一の原因ではなく、複数の要因が重なった結果です。

時期	出来事	影響
2025年1月27日	DeepSeekショック	1日で-16.9%、$589B消失（史上最大）
2025年4月	H20輸出規制 + 関税懸念	年初来-37%、$55億ドル損失計上
2025年11月	TPU採用拡大・AI投資懸念	月間-12.6%
2026年2月	OpenAI投資凍結報道	-2.5%、一時172ドル台

史上最高値: 207.03ドル（2025年10月29日）
2026年2月現在: 約187ドル（高値から約10%下落）
P/E比率: 45.9（10年平均61.5から大幅低下）

ただし、アナリストの平均目標株価は260ドルで、2月25日の決算発表が大きなカタリストとなる可能性があります。

Nvidiaを取り巻く競争環境の変化

Nvidia一強を脅かすのはGoogleだけではありません。

企業	チップ名	状況
Google	TPU Ironwood（v7）	4.6 PFLOPS、主要AI企業が採用
AMD	MI350X	288GB HBMでメモリ容量トップ
Amazon	Trainium2/3	AWS向け、Anthropicが50万チップで学習
Microsoft	Maia 100	Azure向け、OpenAIと共同最適化
OpenAI	XPU（Broadcomと共同）	100億ドル規模の自社チップ開発（2026年目標）
Meta	MTIA	自社AI推論チップ
Tesla	Dojo D2	FSD学習向け自社チップ

注目すべきは、Nvidiaの最大顧客であるOpenAIまでもが自社チップの開発に乗り出している点です。2025年9月にBroadcomと100億ドル（約1.5兆円）規模の共同開発契約を締結しており、2026年中のチップ完成を目指しています。

テック大手がこぞって自社チップを開発する背景には、Nvidiaへの過度な依存からの脱却という共通の意志があります。ゴールドマン・サックスの推計によると、TPUなどカスタムASICの市場シェアは2026年後半に30〜40%に達する可能性があるとされています。

技術的ディープダイブ——TPUのアーキテクチャを理解する

MXU（Matrix Multiply Unit）——TPUの心臓部

TPUの核となるのはMXU（行列乗算ユニット）です。これはシストリックアレイと呼ばれる128x128のプロセッサグリッドで構成されています。

シストリックアレイでは、データが心臓の拍動（systole）のように規則正しく流れながら計算が行われます。各プロセッサは隣接するプロセッサから結果を受け取り、自分の計算を加えて次に渡す——このパイプライン方式により、メモリアクセスを最小限に抑えながら高速な行列演算を実現します。

bfloat16——Googleが生んだ数値革命

TPU v2で導入されたbfloat16（Brain Floating Point 16）は、AIの世界に革命をもたらした数値フォーマットです。

bfloat16の仕組み

従来のFP32（32ビット浮動小数点）は精度は高いがメモリを大量に消費します。FP16（IEEE 754半精度）はメモリ効率は良いが、表現できる数値範囲が狭く、学習が不安定になることがありました。

bfloat16はFP32と同じ8ビットの指数部を持ちながら、仮数部を7ビットに削減。これにより「数値の範囲はFP32と同じ、精度はやや低い」というAI学習に最適なバランスを実現しました。

現在ではNvidia、Intel、AMDのチップでもbfloat16がサポートされており、事実上の業界標準となっています。

ICI（Inter-Chip Interconnect）——光速の相互接続

大規模AIモデルの学習では、数千個のチップ間でデータを高速にやり取りする必要があります。

NvidiaはNVLink（900 Gbps）を使用していますが、TPUはICI（Inter-Chip Interconnect）で4.8 Tbps（4,800 Gbps）という圧倒的な帯域を実現。特にTrillium以降は光接続を採用し、大規模クラスタでのスケーリング効率でNvidiaを凌駕しています。

Podアーキテクチャ——スケーラビリティの秘密

TPUはチップ単体ではなく、Pod（ポッド）と呼ばれるクラスタ単位で運用されることを前提に設計されています。

TPU v4 Pod: 最大4,096チップ
Trillium Pod: 256チップで約234.9 PFLOPS
Ironwood Pod: 9,216チップで42.5 ExaFLOPS

この「最初からクラスタを想定した設計」が、GPUを後からネットワークで接続するNvidiaとの根本的な違いです。

配信者・クリエイターへの影響

先端テクノロジーのイメージ（2026年2月現在）

「TPUの進化は自分には関係ない」と思うかもしれませんが、配信者やコンテンツクリエイターにも大きな影響があります。

AIツールのコスト低下

AIチップ市場の競争が激化することで、AI処理の単価が下がります。これは以下のツールがより安く、より高性能になることを意味します：

リアルタイム翻訳: 配信中の多言語字幕が低コストで実現
AI映像生成: Sora、Runway、Kling AIなどの動画生成コスト低下
音声合成・変換: リアルタイムボイスチェンジャーの品質向上
自動編集: AI動画編集ツールの処理速度向上

Google系AIサービスの進化

TPUはGoogleの全AIサービスの基盤です。TPUの進化は直接的に以下のサービスの品質向上につながります：

YouTube: レコメンデーション精度の向上、自動字幕の改善
Google Gemini: より高速で高品質なAIアシスタント
Google Cloud: クリエイター向けAI APIの充実

Nvidia GPU価格への影響

競争激化により、Nvidia GPUの価格にも下方圧力がかかる可能性があります。これは配信用PCのグラフィックボードが値下がりする可能性を示唆しています。

よくある質問

Google TPUとNvidia GPUの最大の違いは何ですか？

TPUはAI/機械学習に特化したASIC（特定用途向け集積回路）で、行列演算に最適化されています。一方、Nvidia GPUは汎用的な並列計算チップです。TPUは特定のワークロードでより高い電力効率とコスト効率を実現しますが、GPUはゲームやグラフィックスなど幅広い用途に対応できます。

TPUは一般ユーザーでも使えますか？

はい、Google Cloud Platform（GCP）を通じてTPUを利用できます。無料のGoogle Colabでも限定的にTPUを使用可能です。ただし、本格的な利用にはGCPのアカウントと課金設定が必要です。

なぜAnthropicやMetaなどの大手AI企業がTPUを採用し始めているのですか？

主な理由は3つあります。(1) コスト効率：大規模推論ではTPUの方が低コスト、(2) 電力効率：TPU v6eは300Wに対しNvidia B200は1000W、(3) 供給の多様化：Nvidia一社への依存リスクを軽減するためです。

Nvidia株が下落した原因は何ですか？

2025年4月の米国政府によるH20チップの対中輸出規制が大きな要因です。NvidiaはH20在庫と購入義務で約55億ドルの損失を計上し、約80億ドルの売上機会を失いました。加えて、Google TPUやAMDなど競合の台頭も株価にプレッシャーを与えています。

配信者やクリエイターにTPUの進化はどう関係しますか？

Iチップ市場の競争激化により、AI処理コストが低下し、AIを活用した配信ツール（リアルタイム翻訳、自動字幕、AI映像生成、チャットボットなど）がより安価で利用可能になります。また、Google Cloud上のTPUを活用した新しいクリエイターツールの登場も期待されます。

まとめ——AIチップ戦争の行方

まとめ

この記事のポイント

Google TPUはAI専用に設計されたチップで、2016年から7世代の進化を遂げた
最新のIronwood（v7）は4.6 PFLOPSで、初めてNvidia B200の単チップ性能を超えた
2026年1月、TPU出荷量がGPUを史上初めて上回るという歴史的転換点を迎えた
第8世代TPU（v8）が2026年Q3にTSMC 3nmで量産開始予定
Googleは1,850億ドル（約28兆円）のAIインフラ投資を発表
電力効率ではTPUが圧倒的優位（300W vs 1,000W）
Anthropic、Meta、Apple、OpenAIなど140社以上がTPUを採用
Nvidiaは対中輸出規制で55億ドルの損失を被り、株価は高値から10%下落
AIチップ市場の競争激化は、配信者・クリエイターにとってAIツールのコスト低下というメリットをもたらす
ただし、CUDAエコシステムというNvidiaの優位性は依然として健在

Nvidia一強の時代は確実に終わりを迎えています。2026年は、TPU出荷量がGPUを超え、第8世代の量産も始まる「TPUの年」になりそうです。しかし、それは必ずしもNvidiaの敗北を意味しません。NvidiaもCES 2026で次世代のRubinプラットフォームを発表し、反撃の構えを見せています。

健全な競争こそが技術革新を加速させ、最終的にはユーザーに恩恵をもたらします。2026年2月25日のNvidia決算発表、そしてTPU v8の量産開始が、AIチップ市場の次の章を開くでしょう。