VentureBeatの7月のVB Pulse調査に参加した170人のAIインフラ専門家の39.4％が、今後12カ月間にNvidia以外のアクセラレーターを評価する予定だと回答した。AWS Trainium、Google TPU、AMD Instinct、Intel Gaudi、そして自社開発のASICを含むこの割合は、Nvidia Blackwell（GB300）またはその他の次世代Nvidia GPUでは25.3％にとどまった。差は14ポイントあるものの、Nvidiaは依然として本番環境におけるデフォルトの選択肢となっている。
組織が既存のAIインフラを拡張し、より効率的に活用するなか、プラットフォーム変更の緊急性は低下した。3カ月以内の変更を見込む回答者の割合は、6月の38.3％から7月には28.8％へ低下した。一方で、本番利用、アクセラレーターの容量利用率、neocloud、オープンソースインフラへの関心は高まった。
Azureの本番利用率は29％から47.1％へ、Google Geminiは41.1％から47.6％へ、OpenAIは40.2％から49.4％へ、Anthropicは12.1％から24.7％へ上昇した。自社GPUを運用する組織では、容量の半分以下の利用率が83％から69％へ低下する一方、50％を超える利用率は13％から23％へ上昇した。信頼性を重要な評価基準とする回答者の割合は42.1％から51.2％へ、throughputの選択は21.5％から24.7％へ上昇した。導入の容易さは3.84から4.04へ、満足度は4.07から4.14へ上昇し、認識される価値はおよそ3.9にとどまった。
なぜ重要か
データは、AIインフラをめぐる競争が、新しいアクセラレーターの技術仕様だけでなく、本番環境での信頼性、使いやすさ、容量効率によっても形作られていることを示している。Nvidia以外の選択肢への関心の高まりは、組織が単一のプロバイダーに依存せず代替案を検討していることを示す一方、短期的なプラットフォーム変更の減少は、こうした模索がまだ広範な移行にはつながっていないことを明らかにしている。本番利用の拡大とGPU容量利用の改善は、組織が既存システムからより多くの成果を引き出すことを優先している可能性を示している。残る問題は、代替アクセラレーターとインフラが、本番環境における信頼性と価値の指標で、Nvidiaの確立された地位をどの程度脅かすかという点だ。
背景
Nvidiaは、FikirPilotのアーカイブに新たに登場した名前ではない。過去90日間に、この名前を取り上げた記事を9本公開しており、最新の記事は2026年9月1日付だ。