NVIDIAの中国市場シェアがほぼゼロに、中国国産AIチップが「推論」から「訓練」へ本格進出

過去数年間、中国の国産AIチップは、コスト管理が可能で供給が安定する「推論」用途に限定され、政務、金融、工業検査などの分野で周辺的な存在でした。

しかし、米国の輸出規制が強化されたことを受け、NVIDIA（NVDA-US）の主力製品であるA100、H100、そして中国向け特化モデルH20までが相次いで供給停止となり、同社の中国市場におけるシェアは95%からほぼゼロまで急落しました。このように閉ざされた供給ラインは、中国のAIチップ産業に変革を迫り、2026年を「転換元年」と位置づけ、正式に「推論」から「訓練」へのシステム的飛躍を開始しました。

中国における国産代替率は四割を突破

データによると、2025年の中国AIサーバー市場で出荷された400万個のGPUのうち、国産チップのシェアは41%に達しました。需要側では、中国のAI大規模モデルの1日あたりのトークン処理回数が2026年3月時点で140兆回を突破し、需要は指数関数的に爆発しています。

こうした状況下で、華為の昇騰（Ascend）は中国国産計算能力の基盤として台頭し、2025年の出荷台数は81万2,000枚に達し、国産メーカーでトップの地位を確立しました。特に昇騰910シリーズは、現時点で大規模な訓練を支える唯一の国産ソリューションとなっています。

インターネット大手の差別化戦略

計算能力の不足に対応するため、各テック企業は異なる戦略を採っています。字節跳動は実用主義を採用し、訓練用途では主に華為の昇騰を購入し、推論用途では寒武紀や天数智芯を導入しています。また、自社開発のSeedChip推論チップの開発も並行して進めています。

百度は全工程自社開発の戦略を取っており、傘下の昆崙芯はすでに独立分社化され、評価額は500億ドルに達しています。外部顧客からの収益比率はすでに50%を超えています。

一方、阿里巴巴は平頭哥半導体を通じて、「チップ＋クラウド＋オープンソースモデル」のエコシステムを構築しています。その真武PPUの累計出荷台数は60万枚を超え、市場で2位の地位を占めています。騰訊は投資連携モデルを採用し、燧原科技を深く支援するとともに、そのアクセラレータカードを微信の音声文字変換など、数百の内部業務に広く活用しています。

技術的進展と主な課題

中国の国産チップは単一チップの性能で進展を遂げ、複数の製品が政府の安全・信頼性認証を取得しているものの、移行過程では依然として「三つの大きな課題」に直面しています。

ソフトウェアエコシステムの壁：NVIDIAのCUDAエコシステムは極めて強固な防波堤となっており、モールスレッドなどがMUSAを導入して移行を試みていますが、コンパイラやツールチェーンの完成度は依然として弱点です。

サプライチェーンのリスク：先端プロセスやCoWoSなどの先進パッケージ技術は外部供給に大きく依存しており、制裁リスク下では技術的格差が短期間で解消されることは困難です。

ビジネスモデルの未確立：現状、チップメーカーの多くはインターネット大手の設備投資（CapEx）に依存して生き延びており、AIアプリケーション側がいつ規模的な収益化を達成できるかは依然として不透明です。