NVIDIA（GPU）」の独走状態に対して、Google（およびMeta Platforms などを含む顧客企業）が「TPU（Tensor Processing Unit）」の採用を検討し始めているか―そして、「CPU vs GPU vs TPU」

最近の報道を踏まえて、なぜ今「NVIDIA（GPU）」の独走状態に対して、Google（およびMeta Platforms などを含む顧客企業）が「TPU（Tensor Processing Unit）」の採用を検討し始めているか―そして、「CPU vs GPU vs TPU」の技術的・実用的な差異・使い分けの指標は何かを、なるべく開発者目線で整理します。最新の報道・技術情報を交えて考えやすくします。

✅ なぜ “NVIDIA の独走” 状態が変化しつつあるのか
- • メタが Google の TPU 採用を検討している報道
🔍 CPU, GPU, TPU — それぞれ何が違うか（技術と用途）
- なぜ GPU から切り替え、TPU を選ぶのか
🧮 “Tensor” とは何か？ — なぜ “TPU” という名前か？
⚠️ なぜ CPU だけでは学習や大規模推論は不利か
🧩 なぜ今「GPU vs TPU」の競争が激しくなっているのか
✅ 開発者として押さえておきたい “使い分けの指標”
〆最後に〆

✅ なぜ “NVIDIA の独走” 状態が変化しつつあるのか

• メタが Google の TPU 採用を検討している報道

2025年11月26日、Meta が、Google の AI 向け半導体 TPU の採用に向け協議中、という報道がありました。これは、長らく AI 向け半導体市場をリードしてきた NVIDIA GPU への依存を軽減する狙いがあると報じられています。NEWSjp+2TBS NEWS DIG+2
この報道を受け、NVIDIA の株価は下落。市場も「AI半導体の選択肢の多様化」「NVIDIA独占の終わりの始まりか」に注目しています。TBS NEWS DIG+1
また、Googleは自社 LLM（例: Gemini 3 Pro 等）で TPU を使い、AI処理効率の最適化を図っていると報じられています。ITmedia+1

→ つまり、NVIDIA GPU のみではなく、用途・コスト・効率に応じて「TPU という代替」が明確な選択肢になりつつある、という変化が起きています。

🔍 CPU, GPU, TPU — それぞれ何が違うか（技術と用途）

下表はそれぞれのプロセッサの特徴と、AI用途での使いどころを整理したものです。

プロセッサ	特性	得意な処理・用途
CPU (汎用プロセッサ)	分岐・制御・I/O・様々な処理が可能。少数コア、高クロック、柔軟性高い。	データ前処理、制御処理、軽量な推論、汎用アプリケーション全般
GPU (汎用並列演算向け)	数千〜数万の演算ユニットを持ち、大量の並列処理に強い。行列・ベクトル演算に高いスループット。	ニューラルネットワークの学習 (Training)、推論 (Inference)、画像処理、科学計算など並列処理が多い仕事
TPU (AI 特化アクセラレータ)	行列演算（特にテンソル演算）にハードウェアレベルで最適化。高効率・低電力・高スループット。	大規模ニューラルネットワークの学習・推論、LLM、AIサービスの大規模運用など

この区分は、最近の「AI時代のプロセッサ論」で広く共有されている見解です。TechTarget Japan+2TechTarget Japan+2

なぜ GPU から切り替え、TPU を選ぶのか

GPU は汎用性が高く、多目的に使える点が強みですが、その汎用性ゆえに「AI特化では最適化しきれない」面があります。
一方 TPU は、あらかじめ「テンソル演算」「行列積」を主用途とする AI 演算に特化しており、GPU より 消費電力あたりの演算効率 (performance / watt) が高いというメリットがあると報告されています。ITmedia+2arXiv+2
また、大規模なAIモデル（特に最近の巨大 LLM）を安定して、かつコスト・電力効率良く回すには、こうした「特化型ハードウェア」が魅力的です。

つまり、「演算の種類（行列演算中心かどうか）」「大量データを扱うか／リアルタイムか」「電力やコスト効率をどこまで追うか」で、GPU と TPU の使い分けが合理的になる —— これが、今まさに起きている変化の根拠です。

🧮 “Tensor” とは何か？ — なぜ “TPU” という名前か？

「Tensor（テンソル）」とは、多次元配列を意味する数学的な構造で、AI では「入力データ」「重み (パラメータ)」「中間層の活性化」などを表す際に使われます。たとえば、画像なら (バッチ, チャンネル, 高さ, 幅) の 4 次元テンソル、テキストなら (バッチ, シーケンス長, 埋め込み次元) のようなテンソルが使われます。
ニューラルネットワークでは、こうしたテンソルを多数の行列演算や畳み込み演算で処理するため、テンソル演算を高速にこなすハードウェアが極めて重要になります。
そのため「TPU（Tensor Processing Unit）」という名前がついており、文字通り“テンソル演算専用”の処理装置として設計されています。TechTarget Japan+1

GPU や CPU でもテンソル演算は可能ですが、TPU のように専用ハードで最適化された構造のほうが、演算効率・電力効率の点で圧倒的に有利、というわけです。

⚠️ なぜ CPU だけでは学習や大規模推論は不利か

CPU は並列コア数やメモリ帯域で限界があり、ニューラルネットワークのような高並列・大規模行列演算では性能が伸びにくい。特に、重みの数が多く、データ量が多い LLM や画像生成モデルでは、スループット不足や遅すぎる応答が問題になります。GIGAZINE+1
また、GPU／TPU のような「SIMD／SIMT」「行列積ハードウェア」「高帯域メモリ」といった専用設計に比べ、CPU の汎用性は裏目に出ることがあります。つまり「何でもできるが、何も最適化されていない」―― だからこそ、AI用途ではあまり使われなくなる傾向があります。

もちろん、複数台 CPU を使って分散学習・分散推論する手段（MPI や分散フレームワーク）もあります。ただし、その場合は 同期通信コスト や ネットワークオーバーヘッド が大きく、GPU／TPU に比べて効率が落ちることが多いです。

🧩 なぜ今「GPU vs TPU」の競争が激しくなっているのか

生成 AI、LLM、マルチモーダル AI の需要急増により、「高効率で大規模な AI 処理環境」が企業・クラウド事業者にとって急務。
その中で、NVIDIA GPU の「汎用性と成熟したエコシステム（CUDA, cuDNN など）」がこれまでの主流だったが、特化型の TPU が効率・コスト・電力という観点で優位を示し始めた。
さらに、Google が TPU を自社クラウドで提供し、他社（Meta など）に対して供給拡大を図っていることで、「GPU 以外の選択肢」が実用レベルで現実になってきた。これが “独走” の状況を揺るがしはじめた大きな理由。NEWSjp+2ITmedia+2