AI業界はまだ初期段階？

この記事で分かること

AI業界はまだ初期段階？

　AMDのCEOであるリサ・スー氏がロンドン・テックウィークで発表したAI業界はまだ“ごく初期段階”」との発言が注目されています。

　AIブームは一過性のバブルではないか？」という市場の警戒感に対し、リサ・スー氏は明確に「まだ始まったばかり（マラソンで言えば最初の1マイル）」というスタンスを示しました。

　同氏の発言は、AI技術がまだまだ未成熟で発展余地があることとや長期的な需要に関して確信をもっていることを示すとされています。

なぜ初期段階なのか

　AMDのリサ・スーCEOや業界のトップたちが、巨額の投資が動いている現在でも「まだごく初期段階（Early stages）」と繰り返す背景には、半導体メーカーの視点から見た計算リソースの需要の「質」と「量」が、今後さらに爆発する明確なロードマップがあるからです。

　単なる精神論ではなく、技術的・ビジネス的な観点から「なぜ今が初期段階なのか」を3つのフェーズに分けて紐解くと、その理由がはっきりと見えてきます。

1. 「学習」から「推論（インファレンス）」へのシフト

　これまでの数年間は、ChatGPTやGeminiなどの巨大なAIモデルを「作る（学習させる）」ためのフェーズでした。これは言わば、巨大な工場を1つ建てるようなものです。

　しかし本当にチップの需要が爆発するのは、世界中の企業や個人がそのAIを「日常的に使う（推論する）」フェーズです。

• 計算量の桁違いな差： モデルの学習には膨大なパワーが必要ですが、それは「1回限り」の投資に近いものです。一方で、世界中の何十億人ものユーザーが毎日、毎秒AIに指示を出して処理（推論）させるとなると、必要とされる計算リソースの総量は学習時の比ではありません。
• AMDの予測では、日常的にAIを使うアクティブユーザー数は今後数年で50億人規模に達するとされており、それを支えるインフラ（データセンターやエッジデバイス）は、現在の規模では全く足りていないのが実情です。

2. 2026年のトレンド「エージェント型AI（Agentic AI）」への進化

　これまでの生成AIは「質問したら、テキストや画像を1つ返してくれる」という、1問1答の「チャットボット」が中心でした。しかし現在、業界は「自律型AIエージェント（Agentic AI）」の普及へと急速に舵を切っています。

エージェント型AIとは？

　「来月の出張の航空券とホテルを、予算15万円以内で探して予約しておいて」と指示するだけで、AIが自分でネットを検索し、複数のプランを比較し、エラーが起きれば自分で修正しながら、目標を達成するまで自律的に何ステップものタスクを実行するシステムです。

　この進化で、「AIが裏で勝手に大量の計算を回し続ける」ようになります。

　人間が1回クリックした裏で、AIエージェント同士が会話したり、プログラミングを実行したり、何度も思考（Reasoning）を繰り返すため、必要な計算量（Compute）がチャットボット時代とは比較にならないほど膨れ上がります。

　スーCEOも決算説明会などで「エージェント型AIの登場によって、GPUだけでなく、それを制御するCPUの需要も1対1に近い比率で激増している」と言及しています。

3. シリコンから「光（フォトニクス）」へのインフラ革命

　技術的なインフラの観点からも、現在は「過渡期の始まり」にすぎません。

　現在のAIデータセンターは、数万個のGPUを銅線や従来のネットワークで繋いでいますが、処理データが大きすぎて「通信の遅延（ボトルネック）」と「膨大な消費電力」が限界を迎えつつありま　す。

　これを解決するために、今まさに光技術（シリコンフォトニクス）を使ってチップ間やサーバー間を光速で結ぶ、新しいアーキテクチャへの大転換が始まろうとしています（AMDが英国投資で光ネットワークのスタートアップと共同研究を組んだのもこれが理由です）。

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　現在のAIブームは、インターネットの歴史で言えば「1990年代半ば（Windows 95が出たばかりの、ダイヤルアップ接続の時代）」に相当するとよく言われます。

世　界中に光ファイバーが敷かれ、4G/5Gが普及し、誰もがスマホで動画を観たりクラウドを利用したりする未来（＝AIが社会のあらゆるインフラに溶け込んだ状態）から逆算すると、現在の「AIのモデルがすごくて感動している」という状態は、まさに「ごく初期のインフラ構築段階」にすぎない、というのが半導体大手のトップに見えている景色です。

イギリスへ投資する理由は何か

　AMDが米国（アメリカ）の企業でありながら、あえてイギリス（英国）を巨額の投資先に選んだ理由は、主に以下の4つの戦略的メリットがあるからです。

1. 欧州最高峰の「AI人材とアカデミア」の囲い込み

　イギリスにはケンブリッジ大学やインペリアル・カレッジ・ロンドンなど、世界トップクラスのAI・コンピューター科学の研究機関が集結しています。

　AMDの最大の課題は、絶対王者であるNVIDIAのソフトウェア環境（CUDA）に慣れきった開発者たちを、自社の環境（ROCm）に振り向かせることです。イギリスの優秀な研究者や学生に早い段階からAMDのシステムを使ってもらい、「将来のAIインフラを担う人材」を味方につけるには、イギリスが最高の舞台になります。

2. 光（フォトニクス）技術の先進スタートアップの存在

　次世代のAIデータセンターの鍵を握るのが、電気の代わりに「光」で超高速通信を行うシリコンフォトニクス技術です。

　イギリスには、この分野で最先端を走る「Oriole Networks」のような有望なテックスタートアップが存在します。彼らと現地で密に共同研究（Aria Scaling Inference Labの構築など）を行うことで、次世代の次を見据えた通信・半導体技術の主導権を確保する狙いがあります。

3. イギリス政府の「ソブリンAI」戦略との利害の一致

　イギリス政府は、AIインフラやデータを他国（特に米国メガテック）に過度に依存せず、自国内で完結させる「ソブリンAI（主権AI）」や、国家的なAI最適化計画（AI Opportunities Action Plan）を強力に推進しています。

　国を挙げてAIスパコンの整備や環境構築に予算を投じているため、AMDにとっては政府の強力なバックアップと、国を挙げた巨大な需要（顧客）が確約されている状態と言えます。

4. 欧州・グローバル市場へのゲートウェイ（玄関口）

　イギリスは言語の壁が低く、ヨーロッパ全域のテック企業、金融機関、データセンター事業者へのアクセスが非常に良好です。

　イギリスに強固なAIインフラの足がかり（エコシステム）を作ることで、そこから欧州市場全体へとAMDのAIチップのシェアを拡大していくためのレバレッジが効かせやすくなります。

　NVIDIAが独占する市場の「外堀」を埋めるために、政府の支援、世界最高峰の頭脳（大学）、次世代の光技術の3つが完璧に揃っているイギリスが、AMDにとって最も投資効率の良い「戦略的拠点」だったということです。

どんな投資を行うのか

　AMDがロンドン・テックウィーク（2026年6月8日開催）で表明した、今後5年間で最大20億ポンド（約3,800億円）にのぼる投資は、単に現地オフィスを建てるようなものではなく、「次世代ハードウェアの共同研究」と「国家規模のAIインフラ支援」に特化しています。

1. 英国の「国家級AIスパコン」への最新チップ提供

　ケンブリッジ大学およびDell Technologiesと連携し、英国の国家的なAIインフラとなるスーパーコンピューターを強力にバックアップします。

• 対象システム： 科学研究用のAIスパコンである「Zenith」、および核融合研究などを支える「Sunrise」。
• 提供技術： AMDの最先端AI半導体である「Instinct GPU」や「EPYC CPU」、そしてオープンソースのソフトウェア環境「ROCm」を惜しみなく投入し、システムの処理能力を大幅に引き上げます。

2. 世界最高峰の大学との「AI・量子」共同研究

　インペリアル・カレッジ・ロンドンなどのトップ大学と戦略的提携を結びます。

• 気候変動モデルの解析やヘルスケア（医療）分野といった、膨大なデータを扱う科学計算において、AMDのプラットフォーム上でAIモデルを最適化・高速化するための共同研究を行います。

3. 「光（フォトニクス）通信技術」の実用化

　イギリスの有望な光ネットワーク・スタートアップである「Oriole Networks」と提携します。

• 世界初を目指す取り組み： 電気の代わりに「光」を使ってデータをやり取りする、純粋な光ネットワーク（ピュア・フォトニクス・ネットワーク）上で動く大規模AIシステムの共同開発を進めます。
• これにより、現在のAIデータセンターの最大の課題である「通信の遅延」と「膨大な消費電力」を圧倒的に改善（省電力化・高速化）する、次世代の「推論（インファレンス）専用ラボ（ARIA Scaling Inference Lab）」を構築します。

　自社の最新AIチップ（Instinctシリーズ）をイギリスの最先端スパコンや大学にばら撒いて「AMDの技術で研究するエコシステム」を作りつつ、未来のスタンダードになる「光で動く超省エネAIインフラ」の技術を現地のスタートアップと一緒に世界に先駆けて開発する、という極めて技術ファーストな投資内容です。