Cambricon Technologiesの躍進 どのような製品に強みがあるのか？躍進の要因とNVIDIAとの差は

この記事で分かること

Cambricon Technologiesの躍進

　Cambricon Technologies（寒武紀科技）がAIチップ市場における中国国内の需要増加と、米国によるNVIDIAチップの対中輸出規制によって大きく躍進しています。同社は「中国のNVIDIA」と称されるほどに急速に成長し、市場価値を大きく高めました。

　https://eetimes.itmedia.co.jp/ee/articles/2509/05/news065.html

　Cambriconは、地政学的リスクと国内市場の需要に後押しされて急成長を遂げたものの、グローバルリーダーであるNVIDIAとの技術的ギャップを埋め、持続可能な収益基盤を確立していくことが今後の重要な課題となります。

どんな製品を製造しているのか

　Cambricon Technologiesは、主にAI（人工知能）チップおよび関連製品を製造しています。彼らの製品ラインナップは、AIチップが使用される場所（クラウド、エッジ、端末）に応じて多岐にわたります。主な製品カテゴリーは以下の通りです。

1. クラウド向けAIチップ/AIアクセラレータカード

• 「思元」（Siyuan）シリーズ: データセンターやAIクラウドコンピューティング向けに設計された高性能チップです。
  • MLU370: 「思元370」をベースにしたクラウドAIアクセラレータカードで、AIトレーニングや推論に特化しています。AIモデルの学習など、高い計算能力が求められる用途に使用されます。

2. エッジ向けAIチップ/AIアクセラレータカード

• 「思元」（Siyuan）シリーズ: エッジコンピューティングのシナリオに特化したチップです。
  • MLU220: 小型で低消費電力のAIアクセラレータカードで、スマートカメラ、ロボット、IoTデバイスなど、ネットワークの端（エッジ）でAI処理を行う必要がある製品向けに設計されています。

3. 端末向けAIプロセッサIP

• スマートフォン、タブレット、スマートデバイスなどに組み込まれるAIプロセッサのIP（知的財産）を製造しています。
• かつては、HuaweiのKirinチップに同社のAIプロセッサ技術が採用されていたこともあり、多くのスマートフォンに搭載されてきました。

　これらの製品は、顔認識、音声認識、自然言語処理、画像解析といったAI技術を高速かつ効率的に実行するために設計されています。Cambriconは、自社開発のプロセッサアーキテクチャ「MLUarch」と、TSMCなどのファウンドリ（半導体受託製造企業）で製造されたチップを組み合わせて、幅広いAIソリューションを提供しています。

躍進できた要因は何か

　Cambricon Technologiesが躍進できた主な要因は、以下の3つに集約されます。

中国政府の国産化政策と強い支援

　中国政府は、半導体の自給自足を国家戦略として掲げており、Cambriconのような国内の先端技術企業を積極的に支援しています。これにより、資金調達や市場参入が容易になり、技術開発に集中できる環境が整いました。

米中対立による追い風

　米国が中国のテクノロジー企業に対し、NVIDIAなどの高性能AIチップの輸出を制限したことが、Cambriconに大きなチャンスをもたらしました。海外からの供給が途絶えたことで、中国国内の巨大なAI市場は、代替品としてCambriconのチップに頼らざるを得なくなりました。

中国国内の巨大なAI市場

　中国では、AI技術の研究開発や、それを活用したサービスが急速に発展しています。これに伴い、AIモデルの学習やデータセンターでの計算に不可欠な高性能AIチップへの需要が急増しました。Cambriconは、この巨大な国内需要をいち早く取り込み、成長を加速させました。

　これらの要因が複合的に作用し、Cambriconは「中国版NVIDIA」と称されるまでに急成長を遂げました。

NVIDIAとの性能差はどれくらいなのか

　Cambricon TechnologiesとNVIDIAのチップ性能差について、公式なベンチマークや独立した第三者機関による詳細な比較データは公開されておらず、正確な差を数値で示すことは困難です。しかし、業界の専門家やアナリストの見解、そして公開されている情報から、おおよその性能差を理解することができます。

総合的な性能

　 AIモデルの学習や高性能計算（HPC）の分野において、NVIDIAのフラッグシップモデル（例えばH100やGH200など）は、Cambriconの現行モデル（思元シリーズなど）を大きく上回っていると広く認識されています。

　NVIDIAはAIアクセラレータ市場で長年の実績と圧倒的なシェアを誇り、GPUアーキテクチャ、CUDAソフトウェアプラットフォーム、エコシステムの面で大きな優位性を持っています。

製造プロセスと技術

　 NVIDIAは、最先端の製造プロセス（TSMCの4nmや5nmなど）と、大規模なGPUクラスターを構築するための高速インターコネクト技術（NVLinkなど）を駆使しています。

　一方、Cambriconのチップも先進的なプロセスノードを使用していますが、全体的なアーキテクチャやソフトウェアスタックの成熟度においてNVIDIAに劣るとされています。

ソフトウェアエコシステム

　NVIDIAの最大の強みの一つが、CUDAと呼ばれる広範なソフトウェアプラットフォームです。これにより、開発者は容易にAIモデルをNVIDIA GPU上で実行できます。

　一方、Cambriconも独自のソフトウェアプラットフォームを開発していますが、CUDAのような圧倒的な開発者コミュニティや豊富なライブラリにはまだ及ばないのが現状です。

用途

　Cambriconのチップは、特定のAI推論タスクや、中国国内の特定のアプリケーション（顔認識、画像認識など）に最適化されている場合があります。

　しかし、NVIDIAのGPUは、大規模言語モデル（LLM）の学習など、極めて高い計算能力と汎用性が求められる用途で、依然としてデファクトスタンダードとなっています。

　Cambriconは特定の国内市場で需要を満たす製品を提供していますが、技術力や総合的な性能、ソフトウェアエコシステムにおいて、グローバルなリーダーであるNVIDIAとの間には、依然として大きなギャップがあると考えられています。このギャップを埋めることが、Cambriconの今後の大きな課題となります。

性能差を今後、埋めることはできるのか

　Cambricon TechnologiesがNVIDIAとの性能差を埋めることは、短期的には極めて困難ですが、長期的にはその可能性も指摘されています。その要因は複雑であり、技術的な課題だけでなく、地政学的な状況や国の政策に大きく左右されます。

性能差を埋めることが困難な要因

• 膨大な研究開発投資の差: NVIDIAは年間数十億ドル規模の研究開発費を投じており、その額はCambriconを大きく上回ります。NVIDIAはAIチップの設計だけでなく、GPUアーキテクチャ、ソフトウェアプラットフォーム（CUDA）、そしてエコシステム全体に莫大な投資を続けています。この規模の差を埋めるには、Cambricon単独では非常に高いハードルがあります。
• ソフトウェアエコシステムの成熟度: AI開発者コミュニティは、長年にわたりNVIDIAのCUDAプラットフォームに慣れ親しんでいます。多くのAIフレームワークやライブラリがCUDAを前提に構築されており、Cambriconのチップに切り替えるには、開発者側に大きな負担がかかります。技術的な性能が向上したとしても、このエコシステムの壁を破るのは容易ではありません。
• 半導体製造技術の制約: 最先端のAIチップは、TSMCやSamsungなどの世界トップクラスのファウンドリ（半導体受託製造企業）が製造する、微細なプロセスノード（3nm、5nmなど）を必要とします。米国による輸出規制により、中国企業はこれらの最新技術を直接利用することが難しく、これが性能差の大きな要因となっています。

今後の可能性

それでも、Cambriconが性能差を埋めていく可能性があると見られる要因も存在します。

• 中国政府の国家的な支援: 中国は半導体自給自足を国家目標に掲げ、「中国製造2025」のような政策を通じて、莫大な資金を国内半導体産業に投入しています。Cambriconもこの恩恵を大きく受けており、研究開発への投資を加速させることができます。特に、規制の影響を受けにくいレガシー半導体や、特定用途向けのAIチップ分野では、中国のプレゼンスは今後も高まる可能性があります。
• 特定分野への集中: Cambriconは、データセンター向けの汎用AIチップだけでなく、エッジコンピューティングや特定用途のAIチップにも力を入れています。NVIDIAのような汎用性に特化するのではなく、特定のニッチ市場で性能を最適化することで、NVIDIAと競合しない独自の市場を確立し、技術力を高めていく戦略を取ることができます。
• 技術者の育成と国内エコシステムの構築: 中国政府は、半導体関連の高等教育や研究機関への投資を強化しており、優秀な人材の育成を進めています。また、AlibabaやBaiduといった国内の巨大テック企業がCambriconと連携し、独自のソフトウェアエコシステムを構築していく可能性もあります。

　　短期間でNVIDIAに追いつくことは非現実的ですが、中国政府の強力な支援と国内市場の需要を背景に、Cambriconは技術開発を着実に進めていくでしょう。

　長期的には、特定分野でNVIDIAに匹敵する、あるいは上回る製品を生み出す可能性もゼロではありません。ただし、その道のりは厳しく、多くの課題に直面することになります。