関係筋によると、世界のAI分野をリードする企業であるOpenAIは、最近、英偉達以外の計算能力の代替案を体系的に探求している。この動きは、英偉達が最新のAIチップが特定の推論プロセス（特に応答速度）において期待に添わないことを懸念したためである。

核心的な課題：推論速度がユーザー体験を制限

OpenAIはコード生成や複雑なソフトウェアシステムとの対話シナリオにおいて、現在のハードウェアの応答速度がボトルネックになっていると発見した。

戦略のシフト：OpenAIは、モデル「トレーニング」から「推論（エンドユーザーに答えを出力するプロセス）」への注力を強めている。

遅延とスループット：推論段階のパフォーマンスはユーザー体験と運用コストに直結している。高帯域幅・低遅延の特定タスクでは、従来のGPU構造が外部メモリに頻繁にアクセスするために遅延が生じ、チップが長時間「データ待ち」の状態になる。

専門ユーザーの高い要望：CEOのサム・アルトマン氏は、開発者などの専門ユーザーがコード系モデルの生成速度に対して非常に敏感であり、現在のハードウェア構造が製品体験を制限していると述べた。

代替案：推論加速の新興勢力と提携

ハードウェアのボトルネックを解決するため、OpenAIは今後約10％の推論計算能力を担う新しいハードウェアを導入する計画だ。

Cerebrasの導入：OpenAIはCerebrasと提携を結んだ。同社の構造は一枚のチップに大量の静的ストレージ（SRAM）を統合しており、アクセス経路を大幅に短縮し、応答速度を向上させることができる。

Groqとの交渉：会社は以前からGroqと接触しており、その推論加速の特長を利用してチャットボットなどのAIシステムを最適化しようとしていた。

巨頭同士の対立：もともと決まっていた投資が変更に

この技術的な方針転換により、OpenAIと長期的な主要サプライヤーであるNVIDIAとの関係が微妙になった。

千億ドル規模の取引停止：両社は1000億ドル規模の投資と供給契約（NVIDIAがチップで株式を交換）を交渉していたが、この交渉は数か月間停滞している。

調達の多様化：OpenAIはAMDなど他のメーカーと新たなGPU調達または協力契約を締結しており、単一サプライヤーへの依存をさらに分散させている。

競争圧力：一方で、AnthropicのClaudeやグーグルのGeminiは主にグーグル独自開発のTPUに依存しており、推論タスクにおける天然の優位性がNVIDIAに大きなプレッシャーを与えている。

両社は公式には積極的な協力姿勢を維持しているが、NVIDIAのCEOである黄仁勲氏も不和の噂を否定している。しかし、OpenAIが実際に第三者の推論チップを購入し始めたことにより、AI計算力市場の「一つの超大国と多数の強国」という構図が再編され始めている。